Waterdrop项目中的模式演进(Schema Evolution)技术详解

Waterdrop项目中的模式演进(Schema Evolution)技术详解

seatunnel seatunnel 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/seat/seatunnel

什么是模式演进

模式演进(Schema Evolution)是数据集成领域的一项重要功能,它允许数据表的Schema结构发生变化时,数据同步任务能够自动适应这些变化而无需人工干预。在实际业务场景中,数据库表结构经常需要调整,比如添加新字段、删除字段、修改字段类型或重命名字段等。传统的数据同步工具遇到这类变更通常需要停止任务、修改配置并重新启动,而Waterdrop通过模式演进功能完美解决了这个问题。

Waterdrop模式演进的核心特性

支持的引擎

目前Waterdrop的模式演进功能主要在Zeta引擎上实现,这是Waterdrop的高性能数据处理引擎。

支持的模式变更类型

Waterdrop能够自动处理以下四种常见的Schema变更:

  1. 添加列(ADD COLUMN):当源表新增字段时,目标表会自动同步添加该字段
  2. 删除列(DROP COLUMN):当源表删除字段时,目标表会自动删除对应字段
  3. 重命名列(RENAME COLUMN):当源表重命名字段时,目标表会同步更新字段名
  4. 修改列(MODIFY COLUMN):当源表修改字段类型时,目标表会相应调整字段类型

支持的连接器组合

数据源连接器
  • MySQL CDC
  • Oracle CDC
目标连接器
  • JDBC系列:MySQL、Oracle、PostgreSQL、达梦(Dameng)、SQL Server
  • 大数据存储:StarRocks、Doris
  • 其他:Paimon、Elasticsearch

使用注意事项

  1. 转换限制:目前模式演进不支持在transform阶段处理Schema变更
  2. 跨数据库类型限制:不同类型数据库(如Oracle到MySQL)之间的模式演进暂不支持DDL中的列默认值
  3. Oracle特殊限制
    • 不能使用SYS或SYSTEM用户修改表结构,否则DDL事件会被过滤
    • 表名以ORA_TEMP_开头的表也不支持模式演进
  4. 达梦数据库限制:早期版本的达梦数据库不支持将Varchar类型字段改为Text类型

如何启用模式演进功能

模式演进功能在CDC源连接器中默认是关闭的,需要通过以下配置显式开启:

schema-changes.enabled = true

典型应用场景示例

MySQL到MySQL的实时同步

source {
  MySQL-CDC {
    # ...其他配置...
    schema-changes.enabled = true
  }
}

sink {
  jdbc {
    # ...JDBC配置...
    generate_sink_sql = true  # 自动生成SQL
    is_exactly_once = true   # 确保精确一次处理
  }
}

Oracle到Oracle的实时同步

source {
  Oracle-CDC {
    # ...Oracle源配置...
    schema-changes.enabled = true
  }
}

sink {
  Jdbc {
    # ...Oracle目标配置...
    generate_sink_sql = true
  }
}

MySQL到StarRocks的实时同步

sink {
  StarRocks {
    # ...StarRocks配置...
    schema_save_mode="RECREATE_SCHEMA"  # 模式重建策略
    data_save_mode="DROP_DATA"         # 数据处理策略
    save_mode_create_template = """    # 自定义建表模板
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS shop.`${table_name}` (
        ${rowtype_primary_key},
        ${rowtype_fields}
        ) ENGINE=OLAP
        PRIMARY KEY (${rowtype_primary_key})
        # ...其他表属性...
    """
  }
}

最佳实践建议

  1. 生产环境测试:在正式使用前,建议在测试环境充分验证模式演进功能
  2. 监控机制:建立完善的监控机制,及时发现Schema变更引发的问题
  3. 版本兼容性:注意不同数据库版本对模式演进的支持程度可能不同
  4. 性能考量:频繁的Schema变更可能影响同步性能,需合理规划变更频率

Waterdrop的模式演进功能大大简化了数据同步任务的管理工作,使数据处理流程更加灵活和自动化,特别适合业务需求频繁变化的现代数据架构。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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