如何将dataworks时间戳类型字段实现增量同步？

在阿里云 DataWorks 中，如果您需要将时间戳类型字段实现增量同步，可以使用以下方法：
选择增量同步方式：在数据同步任务中，选择增量同步方式，并且在“增量同步条件”中设置使用时间戳类型字段作为增量同步的条件。
获取增量同步的起始时间点：在数据同步任务中，使用 ${timestamp()} 表达式来获取当前的时间戳，或者使用 ${timestamp()-246060*1000} 表达式来获取当前时间往前推一天的时间戳，作为增量同步的起始时间点。
根据时间戳字段增量同步：在数据同步任务中，根据时间戳类型字段进行增量同步。具体而言，可以使用 WHERE 子句来指定增量同步的条件，例如：WHERE timestamp_field > ${last_timestamp}，其中 timestamp_field 表示时间戳类型的字段名称，${last_timestamp} 表示上次同步的时间戳。

要在DataWorks中实现增量同步（增量更新）的方式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确定时间戳字段：首先，你需要确定用于增量同步的时间戳字段。这个字段的类型应该是时间戳（Timestamp），并且在源表或数据源中表示数据的更新时间。

2. 使用增量抽取策略：在DataWorks中，你可以使用增量抽取策略来实现增量同步。这意味着只有当目标表中的时间戳字段大于上次同步的时间点时，才会抽取和加载新数据。增量抽取策略可以在数据集成开发页面的任务配置中进行设置。

3. 记录同步时间点：为了实现增量同步，需要在任务或工作流中记录上次同步的时间点。你可以使用DataWorks提供的参数、变量或资源等功能来存储和管理这个时间点。每次任务执行完成后，将当前时间作为下次同步的起始时间点，并更新记录的时间戳值。

4. 编写增量抽取逻辑：根据你的数据源和目标表结构，编写增量抽取的SQL逻辑。这些SQL逻辑应该基于时间戳字段进行条件的过滤和筛选，只抽取和加载更新时间大于上次同步时间点的数据。

5. 调度任务：最后，使用DataWorks的调度功能，设置任务的执行时间和频率。确保增量同步任务按照设定的时间间隔自动触发执行。你可以使用DataWorks的定时调度、依赖关系或手动触发等方式来进行任务调度。

可以使用赋值节点先对date类型时间处理成timestamp，将该值作为MongDB数据同步的入参，详情请参考文档：MongoDB时间戳类型字段如何实现增量同步?
https://help.aliyun.com/document_detail/146663.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”