背景
DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。
《SETL基于规则的转换组件设计说明书.docx》介绍了RBT组件的设计，以及基于RBT的关系/图转换实现，本文介绍基于RBT的关系数据插件，datax自带关系数据库插件，本组件有以下特性：
- rbt组件
转换配置，以写入库未目标，配置数据查询和规则，配置支持序列化为xml/json
转换配置支持配置中心，zookeeper，nacos，数据库等，可扩展框架
支持基于规则的转换，规则修改和新建 column/record
- 两阶段转换，支持数据转换和关系的转换
- insert/upsert模式
- setl-data组件，无缝切换不同的数据库
参考和术语
RBT 基于规则的转换
ETL Extract-Transform-Load的缩写， 数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端
关系数据库 oracle，sqlserver，pgsql，mysql
datax原理介绍
*官方图，Transport 处是 Channel ，本人觉得不太准确，应为 Transport
> 作业分解为任务，任务分组，最后调度器调度任务(组)
* 作业分片和任务分组没有在高可用中
> 调度器负责分派资源执行任务(组)，TaskEecutor执行任务
> transport包括数据交换(exchanger)，数据转换(transformer)，交换数据字节数/记录数的统计(channel)
setl整体功能架构
rb-transformer转换组件
setl-data 类似springboot-data的组件，无缝切换不同的数据库访问
setl-rbt datax插件，目前支持neo4j和jdbc
setl-cdc 基于debezium的流失数据同步
scannerschema扫描器，生成数据库schema，包括表结构和约束
配置中心 转换配置中心，支持zk，nacos，数据库，支持扩展
checkpoint (TBD) 检查点，记录channel内处理点，故障恢复的手段，目前实现了mq channel，借助mq的消息状态实现故障恢复
分布式 分布式datax **，可参看《**分布式SETL详细(落地)设计说明书》
技术架构
过程分两个阶段同步，行数据和关系
++sql/++ ++规则++ sql查询数据，依托数据库也有强大的数据处理能力；规则强大的自定义处理能力
数据架构：
源dao 使用setl-data组件，源数据读取，sql/jpql，SPI机制，支持mysql，oracle，pgsql等，支持扩展- Record 源dao读取数据，构建Record，调用转换规则，转换规则链式执行，输出新的Record
- 目标Dao 接收Record，构建insert/upsert/关系查询，执行写入目标数据库
转换设计
> 左：以目标库数据/关系构建转换，每转换项有xql和规则设置
> 中：转换设置，sql是源数据的查询，以写入库数据和关系为目标；
转换规则，编写基于规则的转换，类似UDF
> 右：规则内置工具类, 通过别名调用，如 su, nu引用，可以修改recored和column
下图是转换设计：
关系数据库扫描
扫描组件负责扫描数据库模式，包括表字段和约束
关系schema模型
jdbc读写插件
rdb转换是基于RBT组件的应用，这里介绍一下数据insert/upsert设计，外键插入的设计
insert/upsert设计
上图是pg的insert/upsert sql模板，写入器根据目标库schema构建inert/upsert语句
外键插入
下图插入关系的sql模板
下图是外键转换配置，key分3段，分别是关系的两端，第三段是key名称
_fromId,to_Id对应数据转换时插入的_origId，用于在目标库找到原有关系
写入器读取schema的外键关系，填入模板构造上图的update语句，完成外键插入
示例
本节介绍RBT-关系数据库组件使用
示例场景
场景使用sakila库，mysq到pgsql，为了场景覆盖，修改目标库，演示异构转换
++数据/关系转换场景++ rental+payment 合成 trade节点，相应地，关系变更
++规则转换场景++ 合并rental和payment的last_update，取最新的的，这里只是示例规则，实际使用case when实现更方便
下图是目标模式
trade表合并了rental和payment，两表的外键关系连接到新的trade表，其中与staff有两个外键关系，payment_staff_id, rental_staff_id，对应原有rental和payment与staff的连接；customer关系保留原payment
扫描目标库rdb schema
组件提供rdb scanner工具，扫描关系数据库schema，并序列化存储于xml或json
上图是xml格式的schema，包括外键(fks)，关系构建依赖外键定义
转换配置
以trade为示例，转换(Transform)由两部分组成，数据转换和关系转换，每个转换也有两部分，sql和规则
规则语法类似js脚本，可引用工具类处理record和column
上图是trade的转换配置，包括查询配置和规则的配置
上图是关系的转换配置，每个关系转换(rtransform)对应一个外键关系
效果
数据传输
trade 交易表，聚合了rental和payment的属性，trade_id是数据库自动生成的新的id，_origId是源payment的Id，用于构建关系和溯源；lastUpdate是源有rental和payment 较新的lastUpdate
外键关系字段为空，等待关系转换插入
关系传输
下图是执行了staff两个外键转换的效果
sakila示例库有两个staff数据，业务上表示两个职员
NEXT
本组件数据写入(writer)需要数据库屏蔽约束，若数据库不能满足屏蔽约束的要求，可以使用如下思路
- 构建表拓扑图，确定表的依赖关系
- 遍历表拓扑，拉取数据，特别地，若拓扑存在循环，需整个循环拉取写入，然后转换关系
- 写入数据前增加会话级别的约束屏蔽，写入后还原