Databend?是一個面向分析型工作負載優化的 OLAP 數據庫，采用列式存儲架構。在處理 CDC（Change Data Capture，變更數據捕獲）場景時，如果直接執行單條的 UPDATE 和 DELETE 操作，會嚴重影響性能，無法充分發揮 Databend 在批處理方面的優勢。
在?PR #9661?之前，SeaTunnel 的 Databend sink connector 僅支持批量 INSERT 操作，缺乏對 CDC 場景中 UPDATE 和 DELETE 操作的高效處理能力。這限制了在實時數據同步場景中的應用。
核心問題與挑戰
在 CDC 場景中，主要面臨以下挑戰：
- 性能瓶頸：逐條執行 UPDATE/DELETE 操作會產生大量的網絡往返和事務開銷
- 資源消耗：頻繁的單條操作無法利用 Databend 的列式存儲優勢
- 數據一致性：需要確保變更操作的順序性和完整性
- 吞吐量限制：傳統方式難以應對高并發大數據量的 CDC 事件流
解決方案架構
整體設計思路
新的 CDC 模式通過以下創新設計實現高性能數據同步：
graph LRA[CDC 數據源] --> B[SeaTunnel]B --> C[原始表 Raw Table]C --> D[Databend Stream]D --> E[MERGE INTO 操作]E --> F[目標表 Target Table]核心組件
1. CDC 模式激活機制
當用戶在配置中指定?conflict_key?參數時，connector 自動切換到 CDC 模式：
sink {Databend {url = "jdbc:databend://databend:8000/default?ssl=false"user = "root"password = ""database = "default"table = "sink_table"# Enable CDC modebatch_size = 100conflict_key = "id"allow_delete = true}
}2. 原始表設計
系統自動創建一個臨時原始表來存儲 CDC 事件：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_cdc_table_${target_table} (id VARCHAR, -- 主鍵標識table_name VARCHAR, -- 目標表名raw_data JSON, -- 完整的行數據（JSON格式）add_time TIMESTAMP, -- 事件時間戳action VARCHAR -- 操作類型：INSERT/UPDATE/DELETE
)3. Stream 機制
利用?Databend Stream?功能監控原始表的變化：
CREATE STREAM IF NOT EXISTS stream_${target_table}
ON TABLE raw_cdc_table_${target_table}Stream 的優勢：
- 增量處理：只處理新增的變更記錄
- 事務保證：確保數據不丟失
- 高效查詢：避免全表掃描
4. 兩階段處理模型
第一階段：數據寫入
- SeaTunnel 將所有 CDC 事件（INSERT/UPDATE/DELETE）以 JSON 格式寫入原始表
- 支持批量寫入，提高吞吐量
第二階段：合并處理
- 基于 seatunnel AggregatedCommitter 定期執行?MERGE INTO?操作
- 將原始表的數據合并到目標表
MERGE INTO 核心邏輯
MERGE INTO target_table AS t
USING (SELECT raw_data:column1::VARCHAR AS column1,raw_data:column2::INT AS column2,raw_data:column3::TIMESTAMP AS column3,action,idFROM stream_${target_table}QUALIFY ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY _id ORDER BY _add_time DESC) = 1
) AS s
ON t.id = s.id
WHEN MATCHED AND s._action = 'UPDATE' THEN UPDATE SET *
WHEN MATCHED AND s._action = 'DELETE' THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED AND s._action != 'DELETE' THEN INSERT *實現細節
關鍵代碼實現
根據?PR #9661?的實現，主要涉及以下核心類：
DatabendSinkWriter 增強
public class DatabendSinkWriter extends AbstractSinkWriter<SeaTunnelRow, DatabendWriteState> {private boolean cdcMode;private String rawTableName;private String streamName;private ScheduledExecutorService mergeExecutor;@Overridepublic void write(SeaTunnelRow element) throws IOException {if (cdcMode) {// CDC 模式：寫入原始表writeToRawTable(element);} else {// 普通模式：直接寫入目標表writeToTargetTable(element);}}private void performMerge(List<DatabendSinkAggregatedCommitInfo> aggregatedCommitInfos) {// Merge all the data from raw table to target tableString 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);throw new DatabendConnectorException(DatabendConnectorErrorCode.SQL_OPERATION_FAILED,"Failed to execute merge operation: " + e.getMessage(),e);}}
}配置選項擴展
在?DatabendSinkOptions?中新增 CDC 相關配置：
public class DatabendSinkOptions {public static final Option<String> CONFLICT_KEY =Options.key("conflict_key").stringType().noDefaultValue().withDescription("Conflict key for CDC merge operations");public static final Option<Boolean> ALLOW_DELETE =Options.key("allow_delete").booleanType().defaultValue(false).withDescription("Whether to allow delete operations in CDC mode");
}批處理優化策略
系統采用雙重觸發機制執行 MERGE 操作：
- 基于數量：當累積的 CDC 事件達到?
batch_size?時觸發 - 基于時間：seatunnel 的 checkpoint.interval 達到后觸發
if (isCdcMode && shouldPerformMerge()) {performMerge(aggregatedCommitInfos);}性能優勢
1. 批量處理優化
- 傳統方式：1000 條更新 = 1000 次網絡往返
- CDC 模式：1000 條更新 = 1 次批量寫入 + 1 次 MERGE 操作
2. 列式存儲利用
- MERGE INTO 操作充分利用 Databend 的列式存儲特性
- 批量更新時只需掃描相關列，減少 I/O 開銷
3. 資源效率提升
- 減少連接開銷
- 降低事務管理成本
- 提高并發處理能力
使用示例
完整配置示例
env{parallelism = 1job.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 = 2auto_create = trueinterval = 3conflict_key = "a"allow_delete = true}
}監控與調試
-- 查看 Stream 狀態
SHOW STREAMS;-- 查看原始表數據量
SELECT COUNT(*) FROM raw_cdc_table_users;-- 查看待處理的變更
SELECT action, COUNT(*)
FROM stream_users
GROUP BY action;錯誤處理與容錯
1. 重試機制
2. 數據一致性保證
- 使用?
QUALIFY ROW_NUMBER()?確保只處理最新的變更 - Stream 機制保證不丟失數據
- 支持 checkpoint 恢復
3. 資源清理
-- 定期清理已處理的原始表數據
DELETE FROM raw_cdc_table_users
WHERE _add_time < DATEADD(day, -7, CURRENT_TIMESTAMP());未來優化方向
- 智能批處理：根據數據特征動態調整批處理大小
- Schema 演進：自動處理表結構變更
- 監控指標：集成更完善的性能監控
總結
通過引入 Stream 和 MERGE INTO 機制，SeaTunnel 的 Databend sink connector 成功實現了高性能的 CDC 支持。這一創新方案不僅大幅提升了數據同步性能，還保證了數據一致性和可靠性。對于需要實時數據同步的 OLAP 場景，這一功能提供了強大的技術支撐。
相關鏈接
- PR #9661: feat(Databend): support CDC mode for databend sink connector
- Databend MERGE INTO 文檔
- Databend Stream 文檔
- SeaTunnel Databend Connector 文檔
關于 Databend
Databend 是一款開源、彈性、低成本，基于對象存儲也可以做實時分析的新式湖倉。期待您的關注，一起探索云原生數倉解決方案，打造新一代開源 Data Cloud。
👨?💻? Databend Cloud：databend.cn
📖 Databend 文檔：docs.databend.cn
💻 Wechat：Databend
? GitHub：github.com/databendlab…
