A 同步到 B

DBA -> A -> B -> DBB

Extract -> Load

Extract -Transform-> Load

场景​

A,B,DBA,DBB 互通性

from\toDBAABDBB
DBA🟡
A🟢🟡
B🟠🟢
DBB🟠
  • 🟢 - 有可能 - A <-> B
  • 🟡 - 也许可能 - 提供公有云数据库作为同步目标
  • 🟠 - 不太可能
    • 如果是内部服务是可能的

模式​

  • Push - 推 - A -> B
  • Pull - 拉 - A <- B
  • Reactive - A <-> B
  • 第三方 - A -> X -> B

方式​

  • 全量
  • 增量
    • 基于增量游标
    • 基于 CDC 事件
  • Schema+Data

实现方案​

  • DBA -> A -> B -> DBB
    • B 暴露 API，A 请求 B - Push/Hook
    • 例如: WebHook
  • DBA -> A <- B -> DBB
    • A 暴露 API，B 请求 A - Pull/Query
    • 例如: WebHook
  • DBA -> A -> DBB
    • 例如: 配置同步目标给 A, A 直接写入
  • DBA -> B -> DBB
    • 例如: RLS 暴露给 B 访问
  • DBA <-> DBB
    • 例如: DB Link, Replication
  • DBA -> A -> Queue -> B -> DBB
    • A,B 通过 Queue 交互 - A,B 都没有暴露接口
    • 被动
    • Queue 定位
      • 数据存储 - Kafka
      • 信息传输 - Redis, Nats - 例如 RPC over Redis Stream
  • DBA -> X -> DBB
  • DBA -> A -> X -> B -> DBB
    • 借助第三方服务 - 例如: AirByte, PgLoader
    • X 服务作为 中间服务 与 A,B 交互
      • 替代 Queue 角色
      • 主动
    • X 具有适配能力

Transform 考虑​

  • 数据 Schema 适配
  • 数据类型适配
  • 过滤、转换、计算
  • 通常包含逻辑
    • 逻辑 ~= Script
      • Lua, Python, JS
    • gRPC - 外部调用
  • Transform 的复杂度决定了是 ETL 还是流处理
    • ETL - 简单适配、调整、元数据
    • 流处理 - 包含状态、依赖前后消息/Window、包含聚合
  • 例如: Flink, SparkSQL, Storm、KafkaSQL

数据编码 考虑​

  • 文本编码 - CSV,JSON,JSONL - 基础，丢失类型信息
  • 二进制编码 - Avro, Parqute, Protobuf
  • CBOR - Concise Binary Object Representation
    • 对比 JSON 能更好的保留类型信息
  • Schema+Data - 数据更紧凑