Databend 是一个面向分析型工作负载优化的 OLAP 数据库，采用列式存储架构。在处理 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）场景时，如果直接执行单条的 UPDATE 和 DELETE 操作，会严重影响性能，无法充分发挥 Databend 在批处理方面的优势。
在 PR #9661 之前，SeaTunnel 的 Databend sink connector 仅支持批量 INSERT 操作，缺乏对 CDC 场景中 UPDATE 和 DELETE 操作的高效处理能力。这限制了在实时数据同步场景中的应用。
核心问题与挑战
在 CDC 场景中，主要面临以下挑战：
性能瓶颈：逐条执行 UPDATE/DELETE 操作会产生大量的网络往返和事务开销
资源消耗：频繁的单条操作无法利用 Databend 的列式存储优势
数据一致性：需要确保变更操作的顺序性和完整性
吞吐量限制：传统方式难以应对高并发大数据量的 CDC 事件流
解决方案架构
整体设计思路
新的 CDC 模式通过以下创新设计实现高性能数据同步：
graph LR A[CDC 数据源] --> B[SeaTunnel] B --> C[原始表 Raw Table] C --> D[Databend Stream] D --> E[MERGE INTO 操作] E --> F[目标表 Target Table]
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核心组件
1. CDC 模式激活机制
当用户在配置中指定 conflict_key 参数时，connector 自动切换到 CDC 模式：
sink { Databend { url = "jdbc:databend://databend:8000/default?ssl=false" user = "root" password = "" database = "default" table = "sink_table" # Enable CDC mode batch_size = 100 conflict_key = "id" allow_delete = true }}
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2. 原始表设计
系统自动创建一个临时原始表来存储 CDC 事件：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS raw_cdc_table_${target_table} ( id VARCHAR, -- 主键标识 table_name VARCHAR, -- 目标表名 raw_data JSON, -- 完整的行数据（JSON格式） add_time TIMESTAMP, -- 事件时间戳 action VARCHAR -- 操作类型：INSERT/UPDATE/DELETE)
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3. Stream 机制
利用 Databend Stream 功能监控原始表的变化：
CREATE STREAM IF NOT EXISTS stream_${target_table} ON TABLE raw_cdc_table_${target_table}
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Stream 的优势：
增量处理：只处理新增的变更记录
事务保证：确保数据不丢失
高效查询：避免全表扫描
4. 两阶段处理模型
第一阶段：数据写入
第二阶段：合并处理
MERGE INTO 核心逻辑
MERGE INTO target_table AS tUSING ( SELECT raw_data:column1::VARCHAR AS column1, raw_data:column2::INT AS column2, raw_data:column3::TIMESTAMP AS column3, action, id FROM stream_${target_table} QUALIFY ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY _id ORDER BY _add_time DESC ) = 1 ) AS sON t.id = s.idWHEN MATCHED AND s._action = 'UPDATE' THEN UPDATE SET *WHEN MATCHED AND s._action = 'DELETE' THEN DELETEWHEN NOT MATCHED AND s._action != 'DELETE' THEN INSERT *
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实现细节
关键代码实现
根据 PR #9661 的实现，主要涉及以下核心类：
DatabendSinkWriter 增强
public class DatabendSinkWriter extends AbstractSinkWriter<SeaTunnelRow, DatabendWriteState> { private boolean cdcMode; private String rawTableName; private String streamName; private ScheduledExecutorService mergeExecutor; @Override public void write(SeaTunnelRow element) throws IOException { if (cdcMode) { // CDC 模式：写入原始表 writeToRawTable(element); } else { // 普通模式：直接写入目标表 writeToTargetTable(element); } } private void performMerge(List<DatabendSinkAggregatedCommitInfo> aggregatedCommitInfos) { // Merge all the data from raw table to target table String mergeSql = generateMergeSql(); log.info("[Instance {}] Executing MERGE INTO statement: {}", instanceId, mergeSql);
try (Statement stmt = connection.createStatement()) { stmt.execute(mergeSql); log.info("[Instance {}] Merge operation completed successfully", instanceId); } catch (SQLException e) { log.error( "[Instance {}] Failed to execute merge operation: {}", instanceId, e.getMessage(), e); throw new DatabendConnectorException( DatabendConnectorErrorCode.SQL_OPERATION_FAILED, "Failed to execute merge operation: " + e.getMessage(), e); } }}
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配置选项扩展
在 DatabendSinkOptions 中新增 CDC 相关配置：
public class DatabendSinkOptions { public static final Option<String> CONFLICT_KEY = Options.key("conflict_key") .stringType() .noDefaultValue() .withDescription("Conflict key for CDC merge operations");
public static final Option<Boolean> ALLOW_DELETE = Options.key("allow_delete") .booleanType() .defaultValue(false) .withDescription("Whether to allow delete operations in CDC mode");}
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批处理优化策略
系统采用双重触发机制执行 MERGE 操作：
基于数量：当累积的 CDC 事件达到 batch_size 时触发
基于时间：seatunnel 的 checkpoint.interval 达到后触发
if (isCdcMode && shouldPerformMerge()) { performMerge(aggregatedCommitInfos); }
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性能优势
1. 批量处理优化
2. 列式存储利用
3. 资源效率提升
使用示例
完整配置示例
env{ parallelism = 1 job.mode = "STREAMING" checkpoint.interval = 1000}
source { MySQL-CDC { base-url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydb" username="root" password="123456" table-names=["mydb.t1"] startup.mode="initial" }}sink { Databend { url = "jdbc:databend://127.0.0.1:8009?presigned_url_disabled=true" database = "default" table = "t1" user = "databend" password = "databend" batch_size = 2 auto_create = true interval = 3 conflict_key = "a" allow_delete = true }}
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监控与调试
-- 查看 Stream 状态SHOW STREAMS;
-- 查看原始表数据量SELECT COUNT(*) FROM raw_cdc_table_users;
-- 查看待处理的变更SELECT action, COUNT(*) FROM stream_users GROUP BY action;
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错误处理与容错
1. 重试机制
2. 数据一致性保证
3. 资源清理
-- 定期清理已处理的原始表数据DELETE FROM raw_cdc_table_users WHERE _add_time < DATEADD(day, -7, CURRENT_TIMESTAMP());
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未来优化方向
智能批处理：根据数据特征动态调整批处理大小
Schema 演进：自动处理表结构变更
监控指标：集成更完善的性能监控
总结
通过引入 Stream 和 MERGE INTO 机制，SeaTunnel 的 Databend sink connector 成功实现了高性能的 CDC 支持。这一创新方案不仅大幅提升了数据同步性能，还保证了数据一致性和可靠性。对于需要实时数据同步的 OLAP 场景，这一功能提供了强大的技术支撑。
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关于 Databend
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