使用Kettle实现数据实时增量同步

原创最新推荐文章于 2026-08-31 21:11:08 发布 10w+ 阅读 AI写同款

zhaodongxx

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kettle数据同步笔者曾经做过一个项目，将一些数据从Oracle数据库中同步更新到PostgreSQL中，每天晚上凌晨1点开始同步，至凌晨5点前结束。在此期间，Oracle数据库中的数据又发生了变化，真的不好处理。因此，笔者认为，在进行数据同步的时候，工具只是其中一方面，还需要考虑其他的环境问题。事实上，如果系统数据设计完善完全可以才用增量更新的方式，更安全保险进行数据同步，那样就不会发生上述问题。数据库之间的同步：使用Kettle中的数据库连接组件，可以连接多个不同的数据库，并通过数据抽取、转换和加载步骤实现数据同步。阅读详情

AI摘要

本文介绍如何使用Kettle实现500万条以上业务数据的实时（10秒）同步，采用时间戳增量回滚方法确保数据一致性，适用于ETL场景。

2018-09-28：示例job已上传至github,地址见文末

0. 前言

本文介绍了使用Kettle对一张业务表数据（500万条数据以上）进行实时（10秒）同步，采用了时间戳增量回滚同步的方法。关于ETL和Kettle的入门知识大家可以阅读相关的blog和文档学习。

1. 时间戳增量回滚同步

假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间，可以通过它对数据在时间维度上进行排序。通过中间表记录每次更新的时间戳，在下一个同步周期时，通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据。这是时间戳增量同步。

但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步，我们可以通过在每次同步时，把时间戳往前回滚一段时间，从而同步一定时间段内的删除操作。这就是时间戳增量回滚同步，这个名字是我自己给取得，意会即可，就是在时间戳增量同步的同时回滚一定的时间段。

说明：

源数据表 需要被同步的数据表
目标数据表 同步至的数据表
中间表 存储时间戳的表

2. 前期准备

在两个数据库中分别创建数据表，并通过脚本在源数据表中插入500万条数据，完成后再以每秒一条的速度插入新数据，模拟生产环境。

源数据表结构如下：

CREATE TABLE `im_message` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `sender` varchar(45) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '消息发送者：SYSTEM',
  `send_time` datetime(6) NOT NULL,
  `receiver` varchar(45) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '消息接受者',
  `content` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL