目录摘要一、数据库同步概述1.1 同步场景1.2 同步方案二、MySQL数据同步2.1 连接MySQL2.2 全量同步2.3 增量同步三、PostgreSQL数据同步3.1 连接PostgreSQL3.2 全量同步3.3 增量同步四、数据转换4.1 类型映射4.2 数据清洗4.3 数据验证五、实时同步5.1 Binlog同步MySQL5.2 CDC同步六、同步监控6.1 同步状态表6.2 监控函数七、实战案例7.1 MySQL到DolphinDB完整同步八、总结参考资料摘要本文深入讲解DolphinDB数据库同步技术。从同步方案设计到数据迁移从增量同步到数据转换从定时任务到实时同步全面介绍数据库同步的核心方法。通过丰富的代码示例帮助读者掌握数据同步的核心技能。一、数据库同步概述1.1 同步场景数据同步架构MySQL同步任务PostgreSQLDolphinDB同步方式全量同步增量同步实时同步1.2 同步方案方案说明适用场景全量同步一次性迁移全部数据初始化、历史数据增量同步定时同步新增数据定期更新实时同步实时捕获变更实时分析二、MySQL数据同步2.1 连接MySQL//加载MySQL插件 loadPlugin(mysql)//连接MySQL connmysql::connect(localhost,3306,root,password,test_db)//测试连接 mysql::query(conn,SELECT 1)2.2 全量同步//全量同步MySQL表到DolphinDB//1.查询MySQL数据 mysqlDatamysql::query(conn,SELECT * FROM sensor_data)//2.创建DolphinDB表 dbdatabase(dfs://mysql_sync_db,VALUE,1..100)schematable(1:0,device_idtimestamptemperaturehumidity,[INT,TIMESTAMP,DOUBLE,DOUBLE])db.createPartitionedTable(schema,sensor_data,device_id)//3.写入数据 loadTable(dfs://mysql_sync_db,sensor_data).append!(mysqlData)//4.验证 select count(*)fromloadTable(dfs://mysql_sync_db,sensor_data)2.3 增量同步//增量同步基于时间戳//记录最后同步时间 share table(1:0,table_namelast_sync_time,[STRING,TIMESTAMP])assync_status//增量同步函数defincrementalSync(conn,tableName){//获取最后同步时间 lastTimeexeclast_sync_timefromsync_status where table_nametableNameif(lastTime.size()0){lastTime1970.01.01//首次同步}//查询增量数据 sqlSELECT * FROM tableName WHERE update_time lastTimenewDatamysql::query(conn,sql)//写入DolphinDBif(newData.rows()0){loadTable(dfs://mysql_sync_db,tableName).append!(newData)//更新同步状态 maxTimeexecmax(update_time)fromnewData update sync_statussetlast_sync_timemaxTime where table_nametableName}returnnewData.rows()}//定时执行 scheduleJob(mysql_incremental,MySQL增量同步,def(){incrementalSync(conn,sensor_data)},00:05,2024.01.01,2030.12.31,D)三、PostgreSQL数据同步3.1 连接PostgreSQL//加载PostgreSQL插件 loadPlugin(postgresql)//连接PostgreSQL connpostgresql::connect(localhost,5432,postgres,password,test_db)//测试连接 postgresql::query(conn,SELECT 1)3.2 全量同步//全量同步PostgreSQL表 pgDatapostgresql::query(conn,SELECT * FROM sensor_data)//写入DolphinDB loadTable(dfs://pg_sync_db,sensor_data).append!(pgData)3.3 增量同步//PostgreSQL增量同步defpgIncrementalSync(conn,tableName){lastTimeexeclast_sync_timefromsync_status where table_nametableName sqlSELECT * FROM tableName WHERE updated_at lastTimenewDatapostgresql::query(conn,sql)if(newData.rows()0){loadTable(dfs://pg_sync_db,tableName).append!(newData)maxTimeexecmax(updated_at)fromnewData update sync_statussetlast_sync_timemaxTime where table_nametableName}returnnewData.rows()}四、数据转换4.1 类型映射//MySQL/PostgreSQL-DolphinDB 类型映射//MySQL类型映射defmysqlTypeToDolphinDB(mysqlType){typeMapdict(STRING,STRING,[[INT,INT],[BIGINT,LONG],[FLOAT,FLOAT],[DOUBLE,DOUBLE],[VARCHAR,STRING],[DATETIME,DATETIME],[TIMESTAMP,TIMESTAMP]])returntypeMap[mysqlType]}4.2 数据清洗//数据清洗函数defcleanData(data){//处理NULL值 cleanedselect device_id,timestamp,iif(temperatureisnull,avg(temperature),temperature)astemperature,iif(humidityisnull,avg(humidity),humidity)ashumidityfromdatareturncleaned}4.3 数据验证//数据验证defvalidateData(data){//检查必填字段if(sum(isNull(data.device_id))0){throwdevice_id存在空值}//检查数据范围if(sum(data.temperature-40ordata.temperature100)0){throwtemperature超出范围}returntrue}五、实时同步5.1 Binlog同步MySQL//MySQL Binlog实时同步//需要开启MySQL Binlog//配置Binlog监听 binlogConfigdict(STRING,ANY,[[host,localhost],[port,3306],[user,root],[password,password],[serverId,1]])//启动Binlog监听//mysql::startBinlogListener(binlogConfig,handler)5.2 CDC同步//使用Debezium CDC//1.部署Debezium连接器//2.捕获变更事件//3.推送到Kafka//4.DolphinDB消费Kafka六、同步监控6.1 同步状态表//创建同步状态表 share table(1:0,source_tabletarget_tablesync_timesync_countstatuserror_msg,[STRING,STRING,TIMESTAMP,LONG,STRING,STRING])assync_log//记录同步日志deflogSync(sourceTable,targetTable,count,status,errorMsg){insert into sync_log values(sourceTable,targetTable,now(),count,status,errorMsg)}6.2 监控函数//同步监控defmonitorSync(){print( 数据同步监控 )//最近同步记录 recentSyncsselect top10*fromsync_log order by sync_time descprint(recentSyncs)//失败记录 failuresselect count(*)ascntfromsync_log where statusFAILEDprint(失败次数: string(failures.cnt))}monitorSync()七、实战案例7.1 MySQL到DolphinDB完整同步//MySQL到DolphinDB完整同步//1.加载插件 loadPlugin(mysql)//2.连接MySQL mysqlConnmysql::connect(localhost,3306,root,password,iot_db)//3.创建DolphinDB表 dbdatabase(dfs://sync_db,VALUE,1..1000)schematable(1:0,device_idtimestamptemperaturehumiditypressure,[INT,TIMESTAMP,DOUBLE,DOUBLE,DOUBLE])db.createPartitionedTable(schema,sensor_data,device_id)//4.全量同步deffullSync(conn,tableName){print(开始全量同步: tableName)datamysql::query(conn,SELECT * FROM tableName)loadTable(dfs://sync_db,tableName).append!(data)print(同步完成: string(data.rows()) 条)logSync(tableName,tableName,data.rows(),SUCCESS)}//5.增量同步defincrementalSync(conn,tableName){print(开始增量同步: tableName)lastTimeexecmax(timestamp)fromloadTable(dfs://sync_db,tableName)sqlSELECT * FROM tableName WHERE timestamp string(lastTime)datamysql::query(conn,sql)if(data.rows()0){loadTable(dfs://sync_db,tableName).append!(data)print(增量同步: string(data.rows()) 条)}logSync(tableName,tableName,data.rows(),SUCCESS)}//6.执行同步 fullSync(mysqlConn,sensor_data)//7.定时增量同步 scheduleJob(incremental_sync,增量同步,def(){incrementalSync(mysqlConn,sensor_data)},00:10,2024.01.01,2030.12.31,D)print(MySQL到DolphinDB同步系统启动完成)八、总结本文详细介绍了DolphinDB数据库同步同步方案全量同步、增量同步、实时同步MySQL同步连接、全量、增量PostgreSQL同步连接、全量、增量数据转换类型映射、数据清洗、数据验证实时同步Binlog、CDC同步监控状态表、监控函数思考题如何选择合适的同步方案如何保证数据同步的一致性如何处理同步失败问题参考资料DolphinDB MySQL插件DolphinDB PostgreSQL插件