kettle 数据同时插入删除问题

本文介绍使用Kettle进行数据同步时遇到的目的数据库数据缺失问题及其解决方案。通过调整删除脚本的位置和设置,解决了数据不一致的问题。

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在用kettle进行数据同步时,发现一个问题:目的数据库的数据少于源数据库的数据,丢失的数据去哪里了呢?

先上图:


步骤1:从源数据库抽取数据

步骤2:删除目的数据库的数据


步骤3:插入到目的数据库


但是问题来了,这么简单的一个过程,到底是哪里出了问题呢?

首先,我们需要了解kettle的运行过程,如上图,步骤1,2,3虽然是按照顺序执行的,但是是并行的!也就是说步骤1,2,3都是一条条数据执行的。

可以想象,步骤1不断地在抽取数据,步骤2不断地删除数据,步骤3不断地插入数据,目的数据库最后数据的多少就看各自的运行速度了。


那么怎么解决呢?

首先,把数据删除的执行脚本放在最前面,与并行的步骤分离


然后,把红圈中的勾去掉,数据删除不再一条条执行



最后执行一下,数据缺失问题也解决啦!

### 如何在 Kettle 中实现删除目标表所有数据后再插入数据 为了实现在 Kettle 中先清空目标表的数据再执行插入操作,可以通过以下方式完成: #### 使用“SQL 脚本”步骤清除目标表数据 可以在 ETL 流程中加入一个名为 **“SQL 脚本”** 的步骤来执行 `DELETE` 或 `TRUNCATE` SQL 命令以清理目标表中的现有数据。此步骤允许用户输入自定义的 SQL 查询语句[^1]。 ```sql -- 清理目标表数据的方式一:使用 DELETE 语句 DELETE FROM 目标表名; -- 清理目标表数据的方式二:使用 TRUNCATE 语句(更快) TRUNCATE TABLE 目标表名; ``` 需要注意的是,在某些情况下,如果目标表有外键约束,则可能无法直接使用 `TRUNCATE`,此时应改用 `DELETE` 来逐条移除记录。 #### 配置写入步骤 随后配置另一个步骤负责向已清空的目标表插入新的数据。通常会选用 **“表输出”** 步骤来进行这项工作。在这个过程中要确保选择了正确的数据库连接以及指定好具体的目的地表格名称[^2]。 当设置 “表输出” 步骤时,请注意不要选中任何可能导致意外行为的选项,比如裁剪表 (Trim table),除非确实需要该功能。 通过上述两个主要部分的操作——即先利用 SQL 脚本来消除旧有的资料接着运用表输出节点加载最新信息至最终目的地——便能够达成预期效果,也就是先删后插的过程管理。 ```python # 示例 Python 伪代码表示逻辑流程控制 def kettle_data_process(): clear_table() # 执行 SQL 脚本清除数据 load_new_data_into_target() # 将新数据载入目标表 def clear_table(): execute_sql("TRUNCATE TABLE target_table") def load_new_data_into_target(): setup_table_output_step() run_transformation() ``` 以上就是关于如何在 Pentaho Data Integration(Kettle) 工具里安排任务顺序从而达到先彻底抹去原有纪录然后再添增全新项目这一目的的方法说明。
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