大佬们 mongo cdc 怎么获取mongo的schma

要通过Mongo CDC（Change Data Capture）获取MongoDB的schema，您需要利用Debezium这样的工具，它能够捕获MongoDB的变化事件并转换为结构化的数据格式，进而可以分析和处理这些事件来推断或重建schema。虽然直接从Mongo CDC获取schema的详细信息不是其主要设计目的，但您可以间接实现这一需求。

如何操作

1. 使用Debezium集成 Debezium是一个分布式平台，它提供了数据库变更数据捕获和传输的功能，支持包括MongoDB在内的多种数据库。当配置Debezium与MongoDB一起工作时，它会监听MongoDB的操作日志（如oplog），并将数据变更事件转换成JSON格式的SourceRecord对象，这个过程中包含了变更数据的前后镜像，从而可以用来推断schema。

2. 反序列化SourceRecord以解析Schema 在Flink或Kafka Connect等流处理框架中使用Debezium Connector时，您可以通过配置一个合适的反序列化器（Deserializer）来解析这些SourceRecord，从中提取出schema信息。例如，使用JsonDebeziumDeserializationSchema可以将SourceRecord转换为JSON字符串，进一步分析这些JSON数据可以帮助您构建或更新MongoDB的schema模型。

3. 分析变更事件 通过分析捕获到的变更事件，特别是Insert和Update操作，您可以收集字段名称、类型等信息来重构或验证schema。每个事件都会携带有关文档结构的信息，连续处理这些事件可以让您逐步构建出数据库集合的完整schema。

4. 代码示例（基于Flink连接MongoDB CDC） 在Flink中配置MongoDB CDC源时，确保使用了能提供足够信息的反序列化器，如下所示是使用JsonDebeziumDeserializationSchema的示例代码片段：

   MongoDBSource.builder()
      // 其他配置...
      .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
      .build();
   

   这段代码配置了MongoDB CDC Source，并指定了使用JsonDebeziumDeserializationSchema来反序列化变更事件，之后您可以在下游处理逻辑中解析这些JSON字符串以提取schema信息。

注意事项

• 安全性：在配置MongoDB连接时，请确保遵循安全最佳实践，比如使用加密连接、设置访问控制等。
• 性能考量：频繁地读取和解析变更事件可能对系统资源有较高要求，尤其是在大规模集群上。合理规划资源分配和优化处理逻辑至关重要。
• Schema变动管理：MongoDB的schemaless特性意味着schema可能会随时间变化，持续监控和适应这些变化对于维护数据一致性非常重要。

综上所述，虽然直接“获取”MongoDB的schema并非Mongo CDC的主要功能，但通过集成Debezium并正确配置反序列化过程，您可以有效地收集和分析变更数据，从而推导出或维护数据库的当前schema。