时序数据库 TDengine 到 MySQL 数据迁移同步

简述

TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库，专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计。在工业自动化的时代，时序数据库在电力、轨道交通、智能制造等领域有着广泛的应用。

MySQL 是全球广泛使用的开源关系型数据库，能够高效处理大量数据和复杂查询需求，并且具有较强的稳定性和可靠性。

本文主要介绍如何通过 CloudCanal 实现 TDengine 到 MySQL 数据迁移同步。

应用场景

数据备份与归档：将 TDengine 的数据迁移到 MySQL 作为备份或归档，确保数据长期保存和恢复，提升数据的安全性和高可用性。
复杂查询：MySQL 支持复杂 SQL 查询和事务处理，适合需要对时序数据进行深度分析或关联查询的场景。
数据集成与共享：企业通常会同时使用多种数据库，将 TDengine 的数据同步到 MySQL，便于将时序数据与其他业务数据进行关联分析。
数据分析：将 TDengine 的数据同步到 MySQL 后，可再通过 CloudCanal 将数据同步到其他分析型数据库或数仓，支持更复杂的数据分析和操作，满足更多业务需求。

技术点

增量数据同步整体流程

CloudCanal 基于 Query Topic 实现 TDengine 到 MySQL 的数据同步，同步流程如下：

创建 Topic，通过 Topic 订阅 TDengine 数据库的变更事件（无法捕获 DELETE 事件）。
执行增量数据同步。
捕获变更事件，记录表级 offset 位点。

表级别多位点

CloudCanal 支持 TDengine 源端表级别多位点，即可以在表级别进行多位点的配置，确保每个表能够消费各自对应的增量同步位点。位点的具体体现为：

json 复制代码

[
  {
    "db": "us_power",
    "table": "s1",
    "topic": "canalt7g262cm6jy_increment_us_power_s1",
    "offset": 1010,
    "vgroup": 3,
    "timestamp": 1715828416114 
  },
  {
    "db": "us_power",
    "table": "s2",
    "topic": "canalt7g262cm6jy_increment_us_power_s2",
    "offset": 2093,
    "vgroup": 3,
    "timestamp": 1715828311123
  },
  ...
]

纳秒级时间戳同步

TDengine 最高支持纳秒级 Timestamp 类型，而 MySQL 最高支持微秒级 Timestamp 类型。CloudCanal 支持纳秒级时间戳同步，将 TDengine 纳秒级时间戳转换为 MySQL BIGINT 类型数据。

操作示例

步骤 1: 安装 CloudCanal

请参考全新安装(Docker Linux/MacOS)，下载安装 CloudCanal 私有部署版本。

步骤 2: 添加数据源

步骤 3: 创建任务

点击 同步任务 > 创建任务。
配置源和目标数据源。
选择 数据同步 并勾选 全量初始化。

先取消勾选 自动启动任务 ，后续仍需要修改个别参数。
选择需要同步的表。
选择表对应的列。

如果是超级表增量同步，可以点击 操作 > 子表订阅过滤条件 ，设置子表订阅过滤条件，具体可参考 TDengine Query Topic，默认订阅所有子表。

如果需要进行纳秒级时间戳同步，需在对端手动创建表，源端 Timestamp 列要映射到对端 BIGINT 类型列。
点击 确认创建。

任务创建过程将会进行一系列操作，点击 同步设置 > 异步任务，找到任务的创建记录并点击详情即可查看。

TDengine 源端的任务创建会有以下几个步骤：
- 分配任务执行机器
- 创建任务状态机
- 完成任务创建
进入任务详情页，点击右上角 功能列表 > 修改任务参数，修改以下任务参数：
- 源端参数 srcTimezone：源端时区，默认 UTC，需要与源端时区保持一致。
- 源端参数 supportTimestampToEpochNano：是否开启 Timestamp-Number 数值转换，默认 false。
- 对端参数 dstTimezone ：对端时区，需要与对端时区保持一致。
启动任务，CloudCanal 会自动进行任务流转，其中的步骤包括：
- 全量数据迁移: 已存在的存量数据将会完整迁移到对端。
- 增量数据同步 : 增量数据将会持续地同步到对端数据库，并且保持实时（秒级别延迟）。

总结

TDengine 适用于高吞吐的时序数据存储与查询，而 MySQL 适用于事务处理和复杂查询。使用 CloudCanal 进行 TDengine 到 MySQL 数据迁移同步，能够兼顾时序数据的高效存储与业务数据的灵活分析，从而实现时序数据价值的最大化。