Databend 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 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：
graph LRA[CDC 数据源] --> B[SeaTunnel]B --> C[原始表 Raw Table]C --> D[Databend Stream]D --> E[MERGE INTO 操作]E --> F[目标表 Target Table]核心组件
1. CDC 模式激活机制
当用户在配置中指定 conflict_key 参数时，connector 自动切换到 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_${target_table} (id VARCHAR, -- 主键标识table_name VARCHAR, -- 目标表名raw_data JSON, -- 完整的行数据（JSON格式）add_time TIMESTAMP, -- 事件时间戳action VARCHAR -- 操作类型：INSERT/UPDATE/DELETE
)3. Stream 机制
利用 Databend Stream 功能监控原始表的变化：
CREATE STREAM IF NOT EXISTS stream_${target_table}
ON TABLE raw_cdc_table_${target_table}Stream 的优势：
- 增量处理：只处理新增的变更记录
- 事务保证：确保数据不丢失
- 高效查询：避免全表扫描
4. 两阶段处理模型
第一阶段：数据写入
- SeaTunnel 将所有 CDC 事件（INSERT/UPDATE/DELETE）以 JSON 格式写入原始表
- 支持批量写入，提高吞吐量
第二阶段：合并处理
- 基于 seatunnel AggregatedCommitter 定期执行 MERGE INTO 操作
- 将原始表的数据合并到目标表
MERGE INTO 核心逻辑
MERGE INTO target_table AS t
USING (SELECT raw_data:column1::VARCHAR AS column1,raw_data:column2::INT AS column2,raw_data:column3::TIMESTAMP AS column3,action,idFROM stream_${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 *实现细节
关键代码实现
根据 PR #9661 的实现，主要涉及以下核心类：
DatabendSinkWriter 增强
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：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<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);}}
}配置选项扩展
在 DatabendSinkOptions 中新增 CDC 相关配置：
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
batch_size时触发 - 基于时间：seatunnel 的 checkpoint.interval 达到后触发
if (isCdcMode && shouldPerformMerge()) {performMerge(aggregatedCommitInfos);}性能优势
1. 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
2. 列式存储利用
- MERGE INTO 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
3. 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 = 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}
}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
QUALIFY ROW_NUMBER()确保只处理最新的变更 - 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。
相关链接
- PR #9661: feat(Databend): support CDC mode for databend sink connector
- Databend MERGE INTO 文档
- Databend Stream 文档
- SeaTunnel Databend Connector 文档
关于 Databend
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