当前位置: 首页 > news >正文

从达梦到 StarRocks:国产数据库实时入仓实践

随着国产化趋势的推进,达梦数据库在政务、金融、电信等关键行业中被越来越多地采用,处理着核心业务数据。与此同时,企业对数据分析的要求也在不断升级,传统报表已难以满足日益增长的实时分析诉求。构建实时高效、稳定可扩展的数据同步链路,已成为许多技术团队的迫切需求。

今天,我们将分享如何快速将达梦数据实时同步至新一代数仓(以 StarRocks 为例),打造面向国产化环境的实时数仓方案,实现从数据生产到分析决策的闭环。

架构设计

为了让达梦中的业务数据服务于实时分析,我们需要将其高效地同步至数仓 StarRocks。构建这条链路,其关键在于实时低延迟稳定易维护

CloudCanal 作为专业的端到端数据实时同步工具,具备低延迟高可靠的数据库变更捕获(CDC)能力,为达梦数据库到数仓(如 StarRocks)的迁移同步提供了一站式、自动化的解决方案

关键部分说明:

  • 全量初始化:CloudCanal 自动完成结构迁移和历史数据一次性迁移。
  • 增量采集:监听达梦数据库变更(Insert/Update/Delete)事件,支持 DDL 同步。
  • 实时转换:自动完成 数据格式标准化字段映射类型转换(如 DATE → DATETIME)。
  • 高速写入:通过 Stream Load 模式将数据写入 StarRocks。

技术挑战与解决方案

增量实时同步

达梦数据库的增量同步能力主要依赖 LogMiner 机制,通过解析归档日志获取 DDL 与 DML 操作记录。然而,LogMiner 的使用过程复杂,且对日志完整性、会话资源等有较高要求,开发与运维门槛较高。

CloudCanal 的解决方案:

CloudCanal 原生集成了达梦的 DBMS_LOGMNR 机制,实现了对归档日志的自动解析和增量变更提取,用户无需手动编写调用逻辑。整个过程主要包括以下几个步骤:

  • 添加分析日志(ADD_LOGFILE
  • 解析日志(START_LOGMNR
  • 查询日志结果(V$LOGMNR_CONTENTS
  • 结束解析(END_LOGMNR

通过这一过程,实现了稳定、高效的达梦增量同步能力。

DDL 兼容问题

在解析达梦的 SQL DDL 时,常用的解析器(如 Druid)存在兼容性不足的问题,例如在 ALTER TABLE ... ADD COLUMN 等 DDL 语法上,Druid 无法正常解析,导致同步失败或中断。

CloudCanal 的解决方案:

CloudCanal 复用了 Oracle 解析器兼容达梦的 SQL,同时针对 DDL 不兼容的问题,提供了内置的关键字替换策略:用户只需开启一个可选参数,系统会在解析前自动将不兼容的语法进行转换(如 ADD COLUMNADD)。

这一设计有效解决了 DDL 同步中断的问题,提升了系统对达梦复杂 DDL 场景的适应能力,保障任务持续、稳定运行。

单一位点消费导致的性能瓶颈

传统同步架构中,增量同步往往采用单一消费位点,所有表的变更会按顺序串行处理。在某些场景下,这种模式会遇到性能瓶颈。例如,当一个同步任务包含 A、B、C 三张表,若 B 表在短时间内产生了数千万条海量变更,同步进程会因持续处理 B 表的数据而被长时间占用。这将导致 A 表和 C 表的增量数据被完全阻塞,出现严重的同步延迟。

CloudCanal 的解决方案:

CloudCanal 引入了表级别位点机制。该机制为每张表维护独立的消费位点,实现了不同表之间增量数据的并行拉取与消费,互不阻塞。这一机制显著提升了增量链路的吞吐能力与实时性。

实操演示

前置准备

  1. 请参考 全新安装(Docker Linux/MacOS),下载安装 CloudCanal 私有部署版本。
  2. 达梦作为源端需要具备一定的权限,具体请参考 https://www.clougence.com/cc-doc/dataMigrationAndSync/datasource_func/Dameng/privs_for_dameng

步骤 1: 添加数据源

登录 CloudCanal 平台,点击 数据源管理 > 添加数据源,分别添加达梦和 StarRocks 数据源。

步骤 2: 创建任务

  1. 点击 同步任务 > 创建任务。
  2. 选择源和目标实例,并分别点击 测试连接

  1. 功能配置 页面,选择 增量同步,并勾选 全量初始化

  1. 表和操作过滤 页面,选择需要迁移同步的表,可同时选择多张。

  1. 数据处理 页面,保持默认配置。

  1. 创建确认 页面,点击 创建任务,开始运行。

CloudCanal 将自动完成达梦的结构迁移、全量数据同步等工作,并实时捕捉并传输增量数据至 StarRocks。

总结

在国产化环境下,达梦与 StarRocks 之间的数据集成存在诸多挑战,特别是在实时性、兼容性与稳定性方面。CloudCanal 基于 CDC 技术,提供了面向达梦数据库的实时同步能力,支持表级位点、DDL 兼容性处理等关键能力,助力企业在国产化技术体系中构建稳定、可持续的实时分析平台。

http://www.lryc.cn/news/610836.html

相关文章:

  • Python高级编程与实践:Python装饰器深入解析与应用
  • 使用 BAML 模糊解析改进 LangChain 知识图谱提取:成功率从25%提升到99%
  • 力扣刷题日常(15-16)
  • 【Electron】electron-vite中基于electron-builder与electron-updater实现程序远程自动更新,附源码
  • 国产大模型平替方案:Spring Boot通义千问API集成指南
  • 2025 年半导体用铜前驱体市场规模有多大?全景调研及投资前景分析
  • 接口测试用例书写规范
  • 基于 FFmpeg 与 V4L2 的多路摄像头视频采集,图像处理处理与 RTMP 推流项目(开源)
  • 【教育教学】人才培养方案制定
  • Linux内核C语言代码规范
  • MySQL内外连接详解
  • Python 基础语法(二):流程控制语句详解
  • 【Qt开发】常用控件(一)
  • 嵌入式硬件中运放的基本控制原理
  • 选佳沐信,智享便捷,乐在其中
  • LeetCode——2683. 相邻值的按位异或
  • 下架的软件又复活了,低调使用!
  • HFSS许可审计与分析
  • 用 Python 批量处理 Excel:从重复值清洗到数据可视化
  • Go语言实战案例:使用context控制协程取消
  • 【工程化】tree-shaking 的作用以及配置
  • 小杰数据结构——题库——拂衣便欲沧海去,但许明月随吾身
  • EP02:【DL 第二弹】张量的索引、分片、合并以及维度调整
  • WWDC 25 极地冰原撸码危机:InlineArray 与 Span 的绝地反击
  • 基于MCP的智能客服系统:知识库与工单系统深度集成
  • C++ 网络编程入门:TCP 协议下的简易计算器项目
  • 面向对象编程基础:类的实例化与对象内存模型详解
  • 什么是mysql的垂直分表,理论依据是什么,如何使用?
  • 单链表应用实践
  • 【PCIE044】基于 JFM7VX690T 的全国产化 FPGA 开发套件