ODI数据抽取实战：通知数据同步

ODI通知数据处理流程 步骤: 扫描通知接口表: 识别需要处理的通知数据。 提取通知时间: 从源表中抽取通知时间数据。 插入临时表: 将提取的通知时间数据插入到临时表中。 删除目标表数据: 根据临时表中的通知时间，删除目标表中对应时间段的数据。 更新目标表: 将临时表中的数据插入到目标表中，完成数据更新。

ODI 的 SQL Server 到 Oracle 抽数配置，真是省心不少。整个流程逻辑清晰，从定义源和目标库到执行接口，都有现成的模板可以套。尤其是模型反向工程这步，基本点两下就能把数据库表结构搞定，挺适合初学者上手的。 ODI 的映射功能用起来也比较舒服，拖拖拽拽就能完成字段映射，逻辑清晰，界面还不错。你不用记住一堆复杂的 ETL 语法，跟着流程走，跑通一个完整的抽取流程问题不大。 接口定义和执行监控也算亮点，ODI 控制台里直接能看到 SQL 语句，出错了能快速定位是哪一步挂了。这对调试友好，效率提升挺多的。 不过要注意，连接 SQL Server 时的JDBC URL 配置要填对，不然

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

在ETL过程中，数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务，以下列举一些并进行简要对比： | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。

数据库变更的实时通知，用过的都说方便。SQL 触发器配合存储过程，你可以在数据一改动的瞬间就把消息甩给应用，响应也快，逻辑也集中，适合搞金融、设备监控这类对时效要求高的场景。通知机制用的UDP 通信，低延迟，虽然不保顺序但胜在快。UDPSendToApp.cpp 和 .h里头估计封装好了函数，直接用就行，不用每次都自己手撸 socket。同步方面也考虑到了，像 TerminalFlagSynchro.cpp 这种文件，一看就是搞标志位同步的，防止多个进程抢资源。多线程环境下用锁、信号量什么的，还是得配齐。ReadStoredProInfo.cpp、proc.cpp这些文件，蛮适合了解存储过程怎

数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来，以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序，数据可以从联机事务处理环境中移出，从而改变数据管理的方式。

数据库抽取工具是数据迁移的好帮手，能你在不同数据库之间高效、准确地移动数据，而且不会对源数据库的结构产生任何影响。比如你想把 MySQL 的数据搬到 PostgreSQL，工具会帮你轻松搞定，确保原始数据结构保持不变。这个工具支持批量，能海量数据，而且它的性能也挺不错，能够通过并行和数据缓冲来加速数据传输。比如在大数据量时，你会发现工具反应还蛮快的。另外，它的安全性也有保障，支持数据加密，确保数据传输过程中不会泄露。你可以设置定时任务，实现自动化的数据同步。，对于需要在多个数据库之间迁移数据的开发者来说，这个数据库抽取工具是个不错的选择。如果你正好有这方面的需求，完全可以试试哦。

canal 模拟 MySQL slave 节点, 通过 dump 命令实时获取 MySQL 增量数据, 并将其传输至 Kafka, 以支持流式数据分析.

MySQL主从复制概述 MySQL主从复制的核心在于数据同步和高可用性。通过主从复制，数据可以在主服务器与从服务器之间保持一致，使得主服务器的更新操作能够实时反映到从服务器上。 主从关系：主服务器主要负责处理写操作，而从服务器则接收并应用主服务器的更新。多个从服务器可组成一个主-从集群，支持部分或全量数据库的复制。 主要用途： 数据分布：实现地理分散的数据同步，加快访问速度，特别适合分布式系统。 负载平衡：将读操作分担给从服务器，减轻主服务器压力。 备份：通过从服务器进行定期备份，保障数据安全。 高可用性：主服务器故障时，从服务器无缝接管，保持业务连续。 MySQL主从复制工作流程