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

№	Инструмент/метод	Oracle	MySQL	SQL Server	PostgreSQL	Kafka	MongoDB
1	Flink + CDC + SMT	применяется	применяется	применяется	применяется	не применяется	не применяется
2	DataX	применяется	применяется	применяется	применяется	не применяется	не применяется
3	Java Catalog + Shell	применяется	применяется	применяется	применяется	не применяется	не применяется
4	Routine Load	не применяется	не применяется	не применяется	не применяется	применяется	не применяется
5	Python	применяется	применяется	применяется	применяется	применяется	применяется

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.

Инструменты и методы синхронизации данных из распространенных СУБД в StarRocks