4 个实用的数据同步方法

如今处于大数据时代，数据是企业运营的核心。随着业务的扩张和用户规模的增加，信息孤岛问题慢慢地显现了出来，企业内部各部门或系统间数据无法有效共享和整合，数据在组织内部形成一个个孤立的数据岛屿。而为了消除数据孤岛，实现数据的共享和一致性，以便在各种场景下都能访问到最新、最准确的数据，就需要进行数据同步。数据同步是指在不同数据源或数据系统之间，通过一定的机制或方法，确保数据的一致性和实时性。数据同步可以由工作人员从源端数据源里手动同步到目标数据源，但是各个数据源可能存在异构数据，并且如果数据源数量很多，手动同步数据的方式很可能导致出错，这时，使用 ETL 工具便可以轻松完成各个数据源的数据同步。ETLCloud 工具是集 ETL/ELT/CDC 一体化的数据集成平台。

一、使用 ETL 工具进行数据同步

数据集成平台，主要用于支持数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。提供了一个简洁直观的界面，以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。

二、4 个数据同步方式

1.使用离线数据集成进行数据同步：

（1）单表同步

流程设计：在库表输入选中源表数据源和源表，在库表输出选中目标表数据源和目标表。

（2）批量库表同步

流程设计：

2.使用实时数据集成：

使用实时数据集成需要源数据库开启 CDC，可以查看官方帮助文档，实时数据集成可以选择增量模式或全量+增量模式，增量模式是获取监听器启动后的表新增、删除、修改的数据，全量式获取整张表的所有数据。

（3）数据实时同步到库

监听器配置：启动监听器即可实现源表数据发生更改时将数据直接同步到目标库。

（4）数据实时传输到 etl 流程，再流程同步到库

需要先在离线数据集成新建一个流程，用来处理监听器监听到源表的数据：

然后新建一个监听器：

同样启动监听器，当源表发生更改可以将数据传输到 etl 流程，可以在流程里面设定数据处理流程再用输出组件将加工的数据同步到目标表。

三、各数据同步方式优缺点分析

首先是离线数据集成里单表同步中可以在库表输入和库表输出之间放置更多的组件来处理数据，所以当源表与目标表的数据结构差异比较大或者需要对数据进行特殊处理可以使用这种方式缺点是无法同时同步大量的表。

然后就是库表批量输入输出，库表批量输入输出可以同时同步一整个数据库，缺点是无法对同步操作进行定制化。

实时数据集成的数据同步方式最大的优点便是可以实时同步源数据源的变更，及时地同步到目标数据源中，其中，直接传输到目标表的优点是由系统读取表配置，可以快速配置监听器进行数据同步，另一方面也无法支持数据传输定制化。而传输到 ETL 流程的数据同步方式的优点是获取到源数据源变更的数据，手动用流程处理这些数据并决定加工后的数据的流向，缺点是配置相对于以上方式会偏向繁琐，特别是对于多表监听并传输到 ETL 流程需要手动编写逻辑代码来处理数据。