В повседневной работе нередко требуется синхронизировать данные из распространенных СУБД — Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, а также из MongoDB и Kafka — в StarRocks для последующей очистки и анализа данных.

Единого универсального инструмента для всех сценариев нет: выбор метода синхронизации зависит от носителя данных на стороне источника, объема передаваемых данных, требований к частоте синхронизации (в реальном времени или по расписанию), типов данных, конфигураций памяти и сети между серверами, а также от возможностей, поддерживаемых целевой БД StarRocks.

Ниже приведены инструменты и методы, которые применялись на практике; список не исчерпывающий. Каждый инструмент выбирался для конкретных сценариев только после тестирования и оценки применимости.

Соответствие инструментов источникам данных

Примечания к терминам:

• CDC — Change Data Capture

• SMT — Single Message Transform

• flatten — разворачивание вложенных полей

• middleware — промежуточное ПО

Краткий разбор подходов: преимущества и ограничения

1) Flink + CDC + SMT

• Применимость: источники на основе реляционных СУБД; синхронизация в реальном времени.

• Плюсы: реальное время, надежно для умеренного числа таблиц.

• Ограничения: не подходит для сценариев с большим количеством таблиц из‑за потабличной конфигурации (настройка становится громоздкой). Для полуструктурированных источников (Kafka, MongoDB) нужны доработки Flink или подключение дополнительного middleware.

  Source Database	Table Structure Synchronization	Full Synchronization	Incremental Synchronization
  MySQL	Supported	Supported	Supported
  PostgreSQL	Supported	Supported	Supported
  Oracle	Supported	Supported	Supported
  Hive	Supported	Supported	Not Supported
  ClickHouse	Supported	Supported	Not Supported
  SQL Server	Supported	Supported	Supported
  TiDB	Supported	Supported	Supported

  

2) DataX

• Применимость: теоретически поддерживает распространенные реляционные СУБД и полуструктурированные источники (Kafka, MongoDB).

• Плюсы: широкий охват коннекторов.

• Ограничения: нет синхронизации в реальном времени; не поддерживает бинарные типы данных; инкрементальная синхронизация реализована неудобно и может вызывать проблемы; при работе с полуструктурированными данными нет возможности делать flatten вложенных полей. Аналоги: CloudCanal, Kettle.

3) Java Catalog + Shell

• Применимость: Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL (а также возможно MongoDB) для периодической синхронизации по расписанию.

• Плюсы: поддержка большого количества таблиц, простая конфигурация и легкое сопровождение.

• Ограничения: нет поддержки реального времени; не поддерживаются бинарные типы; лучше использовать для таблиц с небольшим объемом данных; не рекомендуется для очень больших таблиц. Существуют и другие варианты catalog для разных источников.

4) Routine Load

• Применимость: встроенная в ядро StarRocks функция для Kafka; синхронизация в реальном времени.

• Плюсы: высокая стабильность, удобство эксплуатации.

• Ограничения: ограниченный набор поддерживаемых источников (по сути только Kafka).

5) Python

• Применимость: кастомные скрипты для реляционных, полуструктурированных и иных источников данных.

• Плюсы: максимальная гибкость, возможность точной адаптации под требования.

• Ограничения: требуется собственная разработка и поддержка кода; качество и надежность зависят от реализации.