DatabendLabs
Databend[1] 是一个面向分析型工作负载优化的 OLAP 数据库，采用列式存储架构。在处理 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）场景时，如果直接执行单条的 UPDATE 和 DELETE 操作，会严重影响性能，无法充分发挥 Databend 在批处理方面的优势。
在 PR #9661[2] 之前，SeaTunnel 的 Databend sink connector 仅支持批量 INSERT 操作，缺乏对 CDC 场景中 UPDATE 和 DELETE 操作的高效处理能力。这限制了在实时数据同步场景中的应用。
核心问题与挑战
在 CDC 场景中，主要面临以下挑战：
-
性能瓶颈
逐条执行 UPDATE/DELETE 操作会产生大量的网络往返和事务开销
-
资源消耗
频繁的单条操作无法利用 Databend 的列式存储优势
-
数据一致性
需要确保变更操作的顺序性和完整性
-
吞吐量限制
传统方式难以应对高并发大数据量的 CDC 事件流
解决方案架构
整体设计思路
新的 CDC 模式通过以下创新设计实现高性能数据同步：
核心组件
1. CDC 模式激活机制
当用户在配置中指定
conflict_key
sink {
Databend {
url = "jdbc:databend://databend:8000/default?ssl=false"
user = "root"
password = ""
database = "default"
table = "sink_table"
# Enable CDC mode
batch_size = 100
conflict_key = "id"
allow_delete = true
}
}
2. 原始表设计
系统自动创建一个临时原始表来存储 CDC 事件：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_cdc_table_${target_table} (
id VARCHAR, -- 主键标识
table_name VARCHAR, -- 目标表名
raw_data JSON, -- 完整的行数据（JSON 格式）
add_time TIMESTAMP, -- 事件时间戳
action VARCHAR -- 操作类型：INSERT/UPDATE/DELETE
)
3. Stream 机制
利用 Databend Stream[3] 功能监控原始表的变化：
CREATE STREAM IF NOT EXISTS stream_${target_table}
ON TABLE raw_cdc_table_${target_table}
Stream 的优势：
- 增量处理：只处理新增的变更记录
- 事务保证：确保数据不丢失
- 高效查询：避免全表扫描
4. 两阶段处理模型
第一阶段：数据写入
- SeaTunnel 将所有 CDC 事件（INSERT/UPDATE/DELETE）以 JSON 格式写入原始表
- 支持批量写入，提高吞吐量
第二阶段：合并处理
- 基于 seatunnel AggregatedCommitter 定期执行 MERGE INTO 操作
- 将原始表的数据合并到目标表
MERGE INTO 核心逻辑
MERGE INTO target_table AS t
USING (
SELECT
raw_data:column1::VARCHARAS column1,
raw_data:column2::INTAS column2,
raw_data:column3::TIMESTAMPAS column3,
action,
id
FROM stream_${target_table}
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER(
PARTITIONBY _id
ORDERBY _add_time DESC
) = 1
) AS s
ON t.id = s.id
WHENMATCHEDAND s._action = 'UPDATE'THEN
UPDATESET *
WHENMATCHEDAND s._action = 'DELETE'THEN
DELETE
WHENNOTMATCHEDAND s._action != 'DELETE'THEN
INSERT *
实现细节
关键代码实现
根据 PR #9661[2] 的实现，主要涉及以下核心类：
DatabendSinkWriter 增强
public class DatabendSinkWriter extends AbstractSinkWriter {
privateboolean cdcMode;
private String rawTableName;
private String streamName;
private ScheduledExecutorService mergeExecutor;
@Override
public void write(SeaTunnelRow element) throws IOException {
if (cdcMode) {
// CDC 模式：写入原始表
writeToRawTable(element);
} else {
// 普通模式：直接写入目标表
writeToTargetTable(element);
}
}
private void performMerge(List aggregatedCommitInfos) {
// Merge all the data from raw table to target table
String mergeSql = generateMergeSql();
log.info("[Instance {}] Executing MERGE INTO statement: {}", instanceId, mergeSql);
try (Statement stmt = connection.createStatement()) {
stmt.execute(mergeSql);
log.info("[Instance {}] Merge operation completed successfully", instanceId);
} catch (SQLException e) {
log.error(
"[Instance {}] Failed to execute merge operation: {}",
instanceId,
e.getMessage(),
e);
thrownew DatabendConnectorException(
DatabendConnectorErrorCode.SQL_OPERATION_FAILED,
"Failed to execute merge operation: " + e.getMessage(),
e);
}
}
}
配置选项扩展
在
DatabendSinkOptions
public class DatabendSinkOptions {
publicstaticfinal Option CONFLICT_KEY =
Options.key("conflict_key")
.stringType()
.noDefaultValue()
.withDescription("Conflict key for CDC merge operations");
publicstaticfinal Option ALLOW_DELETE =
Options.key("allow_delete")
.booleanType()
.defaultValue(false)
.withDescription("Whether to allow delete operations in CDC mode");
}
批处理优化策略
系统采用双重触发机制执行 MERGE 操作：
-
基于数量
当累积的 CDC 事件达到
时触发batch_size -
基于时间
seatunnel 的 checkpoint.interval 达到后触发
if (isCdcMode && shouldPerformMerge()) {
performMerge(aggregatedCommitInfos);
}
性能优势
批量处理优化
传统方式：1000 条更新 = 1000 次网络往返
CDC 模式：1000 条更新 = 1 次批量写入 + 1 次 MERGE 操作
**
列式存储利用**
- MERGE INTO[4] 操作充分利用 Databend 的列式存储特性
- 批量更新时只需扫描相关列，减少 I/O 开销
资源效率提升
- 减少连接开销
- 降低事务管理成本
- 提高并发处理能力
使用示例
完整配置示例
env{
parallelism = 1
job.mode = "STREAMING"
checkpoint.interval = 1000
}
source {
MySQL-CDC {
base-url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydb"
username="root"
password="123456"
table-names=["mydb.t1"]
startup.mode="initial"
}
}
sink {
Databend {
url = "jdbc:databend://127.0.0.1:8009?presigned_url_disabled=true"
database = "default"
table = "t1"
user = "databend"
password = "databend"
batch_size = 2
auto_create = true
interval = 3
conflict_key = "a"
allow_delete = true
}
}
监控与调试
-- 查看 Stream 状态
SHOW STREAMS;
-- 查看原始表数据量
SELECT COUNT(*) FROM raw_cdc_table_users;
-- 查看待处理的变更
SELECT action, COUNT(*)
FROM stream_users
GROUP BY action;
错误处理与容错
1.重试机制
2. 数据一致性保证
- 使用 确保只处理最新的变更
QUALIFY ROW_NUMBER()
Stream 机制保证不丢失数据
- 支持 checkpoint 恢复
3.资源清理
-- 定期清理已处理的原始表数据
DELETE FROM raw_cdc_table_users
WHERE _add_time < DATEADD(day, -7, CURRENT_TIMESTAMP());
未来优化方向
- 智能批处理：根据数据特征动态调整批处理大小
- Schema 演进：自动处理表结构变更
- 监控指标：集成更完善的性能监控
总结
通过引入 Stream 和 MERGE INTO 机制，SeaTunnel 的 Databend sink connector 成功实现了高性能的 CDC 支持。这一创新方案不仅大幅提升了数据同步性能，还保证了数据一致性和可靠性。对于需要实时数据同步的 OLAP 场景，这一功能提供了强大的技术支撑。
引用链接
[1]
[2]
[3]
[4]
关于 Databend
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👨💻 Databend Cloud：https://databend.cn
📖 Databend 文档：https://docs.databend.com
💻Wechat：Databend
✨GitHub：https://github.com/databendlabs/databend
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