PostgreSQL 的数据集成之路：ETL+CDC 实现实时多源聚合

在企业数据架构中，PostgreSQL 凭借其强大的扩展性、事务一致性以及对 JSON、GIS、时序数据的原生支持，已成为常见的开源数据库之一。然而，真正的挑战并非 PostgreSQL 本身的性能，而是如何高效、实时地将 MySQL、TiDB、SQL Server、API 等多源数据聚合到 PostgreSQL 中，构建统一、可信、可分析的数据资产。ETLCloud 通过"ETL+CDC（Change Data Capture）"双轮驱动，将传统的 T+1 批量同步升级为分钟级甚至秒级的增量 pipeline，让 PostgreSQL 成为企业实时数据版图的核心枢纽。

一、PostgreSQL 的通用性：一库多用的全能选手

PostgreSQL 它原生支持 JSON/JSONB 文档模型，无需额外的 NoSQL 数据库即可存储和查询半结构化数据；内置 PostGIS 扩展，轻松处理空间地理信息；TimescaleDB 插件让其摇身一变成为高性能时序数据库；数组、范围类型、自定义操作符和函数，更是为复杂业务场景提供了无限可能。一份 PostgreSQL 实例，同时支撑 OLTP 交易、OLAP 分析、时序数据、GIS 服务、JSON 文档和键值缓存，真正做到了"一库多用"，避免了技术栈的碎片化，显著降低了运维复杂度和总体拥有成本。

二、ETLCloud 聚合多源数据：拖拽之间，异构统一

面对 MySQL、TiDB、SQL Server、Oracle、REST API、Excel、CSV、MongoDB 等 30 余种数据源，ETLCloud 提供了"数据源中心"这一统一入口。只需一次注册，平台自动管理 JDBC/HTTP 连接池、SSL 证书和字符集编码。拖拽式的"输入组件"让数据工程师告别了繁琐的 FDW、外部表和触发器，字段映射、数据类型转换、主键冲突处理、分区路由等操作全部可视化配置。十分钟内，即可将异构数据源的结构与 PostgreSQL 的模型对齐，且全程支持一键回滚，让试错成本趋近于零。

三、CDC 实时捕获

传统批量同步的高延迟、高负载已成为历史。ETLCloud 基于 binlog、ticdc、WAL 逻辑复制槽，实现对 Insert/Update/Delete 事件的秒级捕获。增量事件首先写入内置 Kafka，支持断点续传和位点回溯，即使下游 PostgreSQL 停机维护，也能在重启后从断点继续传输，确保数据零丢失。

四、实操：MySQL→PostgreSQL 增量链路

流程设计

1.库表输入-MySQL

2.库表输入

3.双流 Join 聚合

4.库表输出

5.创建 CDC 任务

运行结果：

最后

ETLCloud 通过自动化数据集成，能帮助企业快速的进行数据聚合操作，提高数据处理效率和准确性。利用 ETLCloud，用户可以摆脱传统方式繁琐的数据聚合步骤，实现数据处理流程的可控和可管理，并结合 CDC，能够使数据能及时准确的聚合使用。ETL 能够帮助您实现目标，提升数据管理的效率和效果