dataworks如何实时同步数据库数据？

在DataWorks中，实时同步数据库数据可以通过以下几种方式实现：

数据同步节点：DataWorks提供了数据同步节点，可以方便地进行数据库之间的数据同步。通过配置源数据库和目标数据库的连接信息，选择需要同步的表和字段，设置同步策略（全量同步、增量同步等），即可实现数据库数据的实时同步。数据同步节点支持多种数据库类型，如MySQL、Oracle等。

自定义脚本节点：如果数据同步节点无法满足你的需求，你可以使用自定义脚本节点来编写自定义的同步逻辑。在自定义脚本节点中，你可以使用相应数据库的连接库（如Python中的pymysql库或Java中的JDBC）来连接源数据库和目标数据库，编写自己的同步逻辑。你可以根据需求定义触发机制，如定时轮询源数据库，实时获取变更数据并同步到目标数据库。

实时计算节点：如果你需要对数据库数据进行实时计算和处理，可以使用DataWorks的实时计算节点。实时计算节点可用于实时处理数据流，例如从数据库中读取数据流、进行实时计算或转换，并将结果写入目标数据库。

要在DataWorks中实现数据库数据的实时同步，你可以考虑以下两种常见的方法：

1. 使用实时数据同步工具：DataWorks提供了实时数据同步功能，可以通过MaxCompute Connector或其他相关工具将数据库中的数据实时同步到MaxCompute或其他目标存储。以下是一般的步骤：

   • 在DataWorks中创建一个数据集（通常是MaxCompute表），用于存储同步后的数据。
   • 配置实时数据同步任务，设置源数据库的连接信息和目标数据集的写入规则。你可以选择增量同步或全量同步，以及设置同步频率等参数。
   • 启动同步任务并监控同步过程，确保数据实时同步到目标存储。

2. 自定义实时同步逻辑：如果实时数据同步工具无法满足需求，你还可以自己编写代码来实现实时同步逻辑。以下是一般的步骤：

   • 编写代码或脚本，建立数据库连接，并实时获取源数据库中的数据变化。
   • 将获取到的数据变化通过API或其他方式传输到目标存储（如MaxCompute）。
   • 在目标存储中进行数据写入操作，确保数据实时同步。

需要注意的是，在实时同步过程中，对于大规模数据的处理，考虑到性能和效率，可能需要采用流式处理或分批处理等策略。

无论选择哪种方法，都需要确保数据同步的准确性和安全性。同时，根据具体需求和技术要求，选择合适的实时同步方案，并进行适当的测试和验证。

DataWorks数据集成实时同步任务，目前对于Oracle主库支持订阅联机重做日志（Online Redo），对于Oracle备库仅支持订阅归档日志。因此，对于时效性要求比较高的实时同步任务，建议订阅主库的实时增量变更。订阅Oracle备库时，Oracle日志的产生到可以被获取的最短延迟时间取决于Oracle的自动切换归档日志的时间，不能保证时效性。Oracle数据库的归档日志建议保留3天。当写入大批量数据至Oracle数据库时，实时同步数据的速度可能会慢于日志生成的速度，方便在同步任务出现问题时，为追溯数据预留足够的时间。您可以通过分析归档日志排查问题并恢复数据。DataWorks数据集成实时同步任务，不支持对Oracle数据库中无主键的表进行truncate操作。对于无主键表进行日志分析（即logminer操作）是根据Rowid进行回查，当遇到truncate操作时会修改原表的Rowid，该操作会导致同步任务运行报错。
在规格为24 vCPU 192 GiB的DataWorks上运行实时同步任务时，如果非update等操作日志较多，并且速度达到约每秒记录3~5W条数据的极限速度，则Oracle服务器的单核CPU使用率最高可以达到25%～35%；如果处理update等操作日志，则处理实时同步消息的DataWorks机器可能会存在性能瓶颈，Oracle服务器的单核CPU使用率仅可以达到1%～5%。
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