SeaTunnel Databend Sink Connector CDC 功能实现详解

最新推荐文章于 2025-11-24 21:21:07 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-24 21:21:07 发布 · 966 阅读

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#数据库

Databend 是一个面向分析型工作负载优化的 OLAP 数据库，采用列式存储架构。在处理 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）场景时，如果直接执行单条的 UPDATE 和 DELETE 操作，会严重影响性能，无法充分发挥 Databend 在批处理方面的优势。

在 PR #9661 之前，SeaTunnel 的 Databend sink connector 仅支持批量 INSERT 操作，缺乏对 CDC 场景中 UPDATE 和 DELETE 操作的高效处理能力。这限制了在实时数据同步场景中的应用。

核心问题与挑战

在 CDC 场景中，主要面临以下挑战：

性能瓶颈：逐条执行 UPDATE/DELETE 操作会产生大量的网络往返和事务开销
资源消耗：频繁的单条操作无法利用 Databend 的列式存储优势
数据一致性：需要确保变更操作的顺序性和完整性
吞吐量限制：传统方式难以应对高并发大数据量的 CDC 事件流

解决方案架构

整体设计思路

新的 CDC 模式通过以下创新设计实现高性能数据同步：

graph LR
    A[CDC 数据源] --> B[SeaTunnel]
    B --> C[原始表 Raw Table]
    C --> D[Databend Stream]
    D --> E[MERGE INTO 操作]
    E --> F[目标表 Target Table]

核心组件

1. CDC 模式激活机制

当用户在配置中指定 conflict_key 参数时，connector 自动切换到 CDC 模式：

sink {
  Databend {
    url = "jdbc:databend://databend:8000/default?ssl=false"
    user = "root"
    password = ""
    database = "default"
    table = "sink_table"

    # Enable CDC mode
    batch_size = 100
    conflict_key = "id"
    allow_delete = true
  }
}

2. 原始表设计

系统自动创建一个临时原始表来存储 CDC 事件：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_cdc_table_${target_table} (
    id VARCHAR,                    -- 主键标识
    table_name VARCHAR,            -- 目标表名
    raw_data JSON,                 -- 完整的行数据（JSON格式）
    add_time TIMESTAMP,            -- 事件时间戳
    action VARCHAR                 -- 操作类型：INSERT/UPDATE/DELETE
)