数据同步实现基于Oracle CDC的增量数据同步（oracle cdc增量）
数据同步实现基于Oracle CDC的增量数据同步
随着业务量的不断增加，数据同步成为各个企业必不可少的任务之一。传统的全量数据同步方式费时费力，也容易出现数据一致性问题。因此，增量数据同步成为越来越多企业的选择。本文将介绍一种基于Oracle CDC的增量数据同步方案。
Oracle CDC
Oracle CDC（Change Data Capture，变化数据捕捉）是Oracle 10g之后引入的一项功能，它可以通过捕捉数据库的变化数据，在数据库中提供了一系列的日志文件，用于记录数据库各种数据对象的变化，同时提供了能够在变化发生时对其进行处理的接口。
Oracle CDC的实现需要用户在数据库端创建一个CDC对象，用于管理CDC记录的存储和应用。CDC对象可以定义一个或多个捕捉模式以便捕捉不同的数据变化。当一条数据发生变化时，Oracle CDC将为每个捕捉模式生成一个CDC记录，并将其记录到CDC表中，方便CDC记录在以后的处理中使用。
Oracle CDC的优势：
1. 高效性：Oracle CDC捕捉的是数据修改的增量信息，可以大大降低同步时的消耗，缩短同步时间。
2. 精确性：Oracle CDC在捕捉数据变化时采用了时间戳机制，能够精确地记录每次数据变化的时间，确保同步的数据准确性。
3. 实时性：Oracle CDC能够实时地捕捉数据变化，并能够根据不同的捕捉模式进行异步处理，保证业务的实时性。
增量数据同步方案
基于上述介绍，我们可以构建一个基于Oracle CDC的增量数据同步方案。该方案的核心思想就是，实时监测目标数据库中的数据变化，根据变化信息进行增量数据同步。
本方案的流程如下：
1. 在Source数据库中创建一个CDC对象，用于捕捉数据变化，生成CDC记录并将其记录到CDC表中。
2. 在目标数据库中通过CDC表和CDC对象实时监控源数据库的变化信息。
3. 根据监控到的增量数据信息，构建数据同步任务并执行，将源数据库的数据同步到目标数据库中。
4. 在同步完成后，更新目标数据库的元数据信息。
代码实现
以下是实现基于Oracle CDC的增量数据同步的代码：
1. 创建Source数据库上的CDC对象
EXECUTE DBMS_CDC_PUBLISH.create_change_table (
owner => 'MY_SCHEMA', source_table_name => 'MY_SOURCE_TABLE',
change_table_name => 'MY_SOURCE_TABLE_CDC', column_type_list => 'MY_SOURCE_TABLE_ID NUMBER(38), MY_SOURCE_TABLE_NAME VARCHAR2(100)');```
2. 监听CDC表的变化信息，并将其存储在目标数据库中。
BEGIN
DBMS_CDC_SUBSCRIBE.subscribe(
subscriber_name => ‘MY_SUBSCRIBER’,
source_schema => ‘MY_SCHEMA’,
source_table => ‘MY_SOURCE_TABLE’,
subscription_type => cdc.subscribe,
callback_function => ‘MY_CALLBACK_FUNCTION’,
use_old_join_values => false,
columns => ‘MY_SOURCE_TABLE_ID, MY_SOURCE_TABLE_NAME’);
END;
3. 构建数据同步任务
DECLARE
l_subscriber_name VARCHAR2(30) := ‘MY_SUBSCRIBER’;
l_source_schema_name VARCHAR2(30) := ‘MY_SCHEMA’;
l_source_table_name VARCHAR2(30) := ‘MY_SOURCE_TABLE’;
l_subscriber_schema_name VARCHAR2(30) := ‘MY_TARGET_SCHEMA’;
l_subscriber_table_name VARCHAR2(30) := ‘MY_TARGET_TABLE’;
l_error_message VARCHAR2(4000);
BEGIN
— Define the replication topology
DBMS_STREAMS_ADM.SET_UP_QUEUE_PROPAGATION(
queue_table_owner => l_subscriber_schema_name,
queue_table_name => ‘MY_STREAMS_QUEUE_TABLE’,
destination_propagation_name => l_subscriber_name,
destination_queue_owner => l_subscriber_schema_name,
destination_queue_name => ‘MY_STREAMS_QUEUE’,
source_database => DBMS_STREAMS_AUTH.G_NO_AUTH_INFO,
remote_queue_name => l_subscriber_name,
start_scn => NULL,
include_dml => TRUE,
include_ddl => TRUE,
instantiation_scn => NULL);
— Add a rule to the rule set
DBMS_STREAMS_ADM.ADD_TABLE_RULES(
table_name => l_source_schema_name || ‘.’ || l_source_table_name,
streams_type => ‘apply’,
streams_name => l_subscriber_name,
queue_name => ‘MY_STREAMS_QUEUE’,
include_dml => true,
include_ddl => true,
source_database => DBMS_STREAMS_AUTH.G_NO_AUTH_INFO,
static_mappings => NULL,
parameter_table_name => NULL,
apply_database_link => NULL,
apply_scn => NULL,
include_tagged_lcr => false,
include_pkg_lcr => false,
ddl_handler => NULL,
error_handler => NULL,
apply_handle_collisions => ‘OVERWRITE’);
— Start Capture and Apply
DBMS_CAPTURE_ADM.START_CAPTURE(
source_database_name => ‘MY_SOURCE_DATABASE’,
source_database_link => NULL,
database_user => ‘MY_SCHEMA’,
capture_name => l_subscriber_name,
action => ‘START’,
capture_type => ‘TABLE’,
source_name => l_source_schema_name || ‘.’ || l_source_table_name);
DBMS_STREAMS_ADM.START_APPLY(
apply_name => l_subscriber_name,
apply_database_link => NULL,
apply_user => l_subscriber_schema_name,
apply_password => ‘MY_PASSWORD’,
apply_server =>’APPLY_SVR’,
local_nls_lang => ‘AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8’,
source_database => ‘MY_SOURCE_DATABASE’,
apply_error_handler => NULL,
start_scn => NULL,
instantiation_scn => NULL,
apply_handler => NULL,
stop_on_error => FALSE,
retention_time => 0);
— Wt for the Apply process to start and check errors
DBMS_APPLY_ADM.SET_GLOBAL_EXPORTS_DESTINATION(
destination_object => ‘TRANLOG_CAPACITY’,
destination_value => ‘3M’);
DBMS_APPLY_ADM.SET_GLOBAL_EXPORTS_STOP_ON_FULL(
stop_on_full => TRUE);
DBMS_APPLY_ADM.SET_GLOBAL_EXPORTS_RETENTION_TIME(
retention_time => 10);
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
l_error_message := sqlerrm;
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘Error Setting Up Replication for Source Table ‘
|| l_source_schema_name || ‘.’ || l_source_table_name);
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(l_error_message);
END;
4. 更新目标数据库的元数据信息
DECLARE
l_subscriber_name VARCHAR2(30) := ‘MY_SUBSCRIBER’;
l_subscriber_schema_name VARCHAR2(30) := ‘MY_TARGET_SCHEMA’;
l_subscriber_table_name VARCHAR2(30) := ‘MY_TARGET_TABLE’;
l_error_message VARCHAR2(4000);
BEGIN
— Update the Target Table with New Data
DBMS_APPLY_ADM.SET_TABLE_INSTANTIATION_SCN(
object_owner => l_subscriber_schema_name,
object_name => l_subscriber_table_name,
instantiation_scn => NULL,
instantiation_mode => ‘CONTINUE’);
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
l_error_message := sqlerrm;
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘Error Updating Metadata for Target Table ‘
|| l_subscriber_schema_name || ‘.’ || l_subscriber_table_name);
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(l_error_message);
END;
总结
通过本文的介绍，我们可以看到基于Oracle CDC的增量数据同步方案在实现上有很大的优势，能够减少数据同步的时间和成本，同时保证数据的准确性和实时性。在实践中，我们需要根据自己的业务需求和数据量特征来选择合适的增量数据同步方案。
