# GaussDbReader 插件文档 ___ ## 1 快速介绍 GaussDbReader插件实现了从GaussDB读取数据。在底层实现上,GaussDbReader通过JDBC连接远程GaussDB数据库,并执行相应的sql语句将数据从GaussDB库中SELECT出来。 ## 2 实现原理 简而言之,GaussDbReader通过JDBC连接器连接到远程的GaussDB数据库,并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句并发送到远程GaussDB数据库,并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集,并传递给下游Writer处理。 对于用户配置Table、Column、Where的信息,GaussDbReader将其拼接为SQL语句发送到GaussDB数据库;对于用户配置querySql信息,GaussDbReader直接将其发送到GaussDB数据库。 ## 3 功能说明 ### 3.1 配置样例 * 配置一个从GaussDB数据库同步抽取数据到本地的作业: ``` { "job": { "setting": { "speed": { //设置传输速度,单位为byte/s,DataX运行会尽可能达到该速度但是不超过它. "byte": 1048576 }, //出错限制 "errorLimit": { //出错的record条数上限,当大于该值即报错。 "record": 0, //出错的record百分比上限 1.0表示100%,0.02表示2% "percentage": 0.02 } }, "content": [ { "reader": { "name": "gaussdbreader", "parameter": { // 数据库连接用户名 "username": "xx", // 数据库连接密码 "password": "xx", "column": [ "id","name" ], //切分主键 "splitPk": "id", "connection": [ { "table": [ "table" ], "jdbcUrl": [ "jdbc:opengauss://host:port/database" ] } ] } }, "writer": { //writer类型 "name": "streamwriter", //是否打印内容 "parameter": { "print":true, } } } ] } } ``` * 配置一个自定义SQL的数据库同步任务到本地内容的作业: ```json { "job": { "setting": { "speed": 1048576 }, "content": [ { "reader": { "name": "gaussdbreader", "parameter": { "username": "xx", "password": "xx", "where": "", "connection": [ { "querySql": [ "select db_id,on_line_flag from db_info where db_id < 10;" ], "jdbcUrl": [ "jdbc:opengauss://host:port/database", "jdbc:opengauss://host:port/database" ] } ] } }, "writer": { "name": "streamwriter", "parameter": { "print": false, "encoding": "UTF-8" } } } ] } } ``` ### 3.2 参数说明 * **jdbcUrl** * 描述:描述的是到对端数据库的JDBC连接信息,使用JSON的数组描述,并支持一个库填写多个连接地址。之所以使用JSON数组描述连接信息,是因为阿里集团内部支持多个IP探测,如果配置了多个,GaussDbReader可以依次探测ip的可连接性,直到选择一个合法的IP。如果全部连接失败,GaussDbReader报错。 注意,jdbcUrl必须包含在connection配置单元中。对于阿里集团外部使用情况,JSON数组填写一个JDBC连接即可。 jdbcUrl按照GaussDB官方规范,并可以填写连接附件控制信息。具体请参看[GaussDB官方文档](https://docs.opengauss.org/zh/docs/3.1.0/docs/Developerguide/java-sql-Connection.html)。 * 必选:是
* 默认值:无
* **username** * 描述:数据源的用户名
* 必选:是
* 默认值:无
* **password** * 描述:数据源指定用户名的密码
* 必选:是
* 默认值:无
* **table** * 描述:所选取的需要同步的表。使用JSON的数组描述,因此支持多张表同时抽取。当配置为多张表时,用户自己需保证多张表是同一schema结构,GaussDbReader不予检查表是否同一逻辑表。注意,table必须包含在connection配置单元中。
* 必选:是
* 默认值:无
* **column** * 描述:所配置的表中需要同步的列名集合,使用JSON的数组描述字段信息。用户使用\*代表默认使用所有列配置,例如['\*']。 支持列裁剪,即列可以挑选部分列进行导出。 支持列换序,即列可以不按照表schema信息进行导出。 支持常量配置,用户需要按照GaussDB语法格式: ["id", "'hello'::varchar", "true", "2.5::real", "power(2,3)"] id为普通列名,'hello'::varchar为字符串常量,true为布尔值,2.5为浮点数, power(2,3)为函数。 **column必须用户显示指定同步的列集合,不允许为空!** * 必选:是
* 默认值:无
* **splitPk** * 描述:GaussDbReader进行数据抽取时,如果指定splitPk,表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片,DataX因此会启动并发任务进行数据同步,这样可以大大提高数据同步的效能。 推荐splitPk用户使用表主键,因为表主键通常情况下比较均匀,因此切分出来的分片也不容易出现数据热点。 目前splitPk仅支持整形数据切分,`不支持浮点、字符串型、日期等其他类型`。如果用户指定其他非支持类型,GaussDbReader将报错! splitPk设置为空,底层将视作用户不允许对单表进行切分,因此使用单通道进行抽取。 * 必选:否
* 默认值:空
* **where** * 描述:筛选条件,GaussDbReader根据指定的column、table、where条件拼接SQL,并根据这个SQL进行数据抽取。在实际业务场景中,往往会选择当天的数据进行同步,可以将where条件指定为gmt_create > $bizdate 。注意:不可以将where条件指定为limit 10,limit不是SQL的合法where子句。
where条件可以有效地进行业务增量同步。 where条件不配置或者为空,视作全表同步数据。 * 必选:否
* 默认值:无
* **querySql** * 描述:在有些业务场景下,where这一配置项不足以描述所筛选的条件,用户可以通过该配置型来自定义筛选SQL。当用户配置了这一项之后,DataX系统就会忽略table,column这些配置型,直接使用这个配置项的内容对数据进行筛选,例如需要进行多表join后同步数据,使用select a,b from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id
`当用户配置querySql时,GaussDbReader直接忽略table、column、where条件的配置`。 * 必选:否
* 默认值:无
* **fetchSize** * 描述:该配置项定义了插件和数据库服务器端每次批量数据获取条数,该值决定了DataX和服务器端的网络交互次数,能够较大的提升数据抽取性能。
`注意,该值过大(>2048)可能造成DataX进程OOM。`。 * 必选:否
* 默认值:1024
### 3.3 类型转换 目前GaussDbReader支持大部分GaussDB类型,但也存在部分个别类型没有支持的情况,请注意检查你的类型。 下面列出GaussDbReader针对GaussDB类型转换列表: | DataX 内部类型| GaussDB 数据类型 | | -------- | ----- | | Long |bigint, bigserial, integer, smallint, serial | | Double |double precision, money, numeric, real | | String |varchar, char, text, bit, inet| | Date |date, time, timestamp | | Boolean |bool| | Bytes |bytea| 请注意: * `除上述罗列字段类型外,其他类型均不支持; money,inet,bit需用户使用a_inet::varchar类似的语法转换`。 ## 4 性能报告 ### 4.1 环境准备 #### 4.1.1 数据特征 建表语句: create table pref_test( id serial, a_bigint bigint, a_bit bit(10), a_boolean boolean, a_char character(5), a_date date, a_double double precision, a_integer integer, a_money money, a_num numeric(10,2), a_real real, a_smallint smallint, a_text text, a_time time, a_timestamp timestamp ) #### 4.1.2 机器参数 * 执行DataX的机器参数为: 1. cpu: 16核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz 2. mem: MemTotal: 24676836kB MemFree: 6365080kB 3. net: 百兆双网卡 * GaussDB数据库机器参数为: D12 24逻辑核 192G内存 12*480G SSD 阵列 ### 4.2 测试报告 #### 4.2.1 单表测试报告 | 通道数 | 是否按照主键切分 | DataX速度(Rec/s) | DataX流量(MB/s) | DataX机器运行负载 | |--------|--------| --------|--------|--------| |1| 否 | 10211 | 0.63 | 0.2 | |1| 是 | 10211 | 0.63 | 0.2 | |4| 否 | 10211 | 0.63 | 0.2 | |4| 是 | 40000 | 2.48 | 0.5 | |8| 否 | 10211 | 0.63 | 0.2 | |8| 是 | 78048 | 4.84 | 0.8 | 说明: 1. 这里的单表,主键类型为 serial,数据分布均匀。 2. 对单表如果没有按照主键切分,那么配置通道个数不会提升速度,效果与1个通道一样。