信创 CDC 实战｜国产数据库的数据高速通道：Dameng → Doris 实时入仓同步方案

国产数据库加速进入核心系统，传统同步工具却频频“掉链子”。本系列文章聚焦 OceanBase、GaussDB、TDSQL、达梦等主流信创数据库，逐一拆解其日志机制与同步难点，结合 TapData 的实践经验，系统讲解从 CDC 捕获到实时入仓（Doris、StarRocks、ClickHouse 等）的完整链路构建方案，为工程师提供切实可行的替代路径与最佳实践。

本篇任务：Dameng → Apache Doris

>>> 前篇：Oceanbase → StarRocks

一、背景与挑战：达梦数据库普及加速，数据同步链路面临断点

正如本系列内容持续关注的那样，随着“信创”战略的不断推进，国产数据库正在加速替代传统数据库系统，全面进入金融、政务、电信、能源等关键行业的核心业务场景。从交易系统到数据中台，从事务处理到分析决策，构建一套稳定、实时、可扩展的数据同步链路已成为国产化进程中不可回避的关键技术课题。

但现实中，数据同步这一环节往往成为“信创替代”的最大难点：老牌同步工具如 OGG、Attunity、SharePlex 等对主流国产数据库支持缺失，在关键能力上停滞多年；开源方案兼容性差、缺乏维护；企业自研脚本开发与运维成本居高不下，严重影响数据可用性与系统稳定性。

本篇将以达梦数据库（Dameng）为例继续系列内容。Dameng 作为国产数据库的重要代表，已在政务、金融、电力等关键行业大规模落地。当业务系统上云、数据入仓等需求日益增长，类似的实时数据同步需求也愈加清晰。

二、典型需求场景：构建实时数据仓库或统一数据服务平台

在上述背景下，Dameng 通常被部署于核心业务系统之中，用于处理高并发、高可靠的事务型数据。但企业数据架构的诉求远不止于此。为了满足实时分析、跨系统整合与灵活服务化等需求，达梦的数据需要被同步到统一的分析平台或数据服务中间层，形成完整的数据闭环。

围绕这一目标，企业常见的核心场景包括：

• 实时 BI 分析：将达梦中的业务数据（如用户行为、订单状态、审批记录等）实时同步至下游分析平台，构建可视化报表、异常告警、业务趋势监控等能力，支撑日常运营决策。例如：政务服务办件跟踪、信贷风控指标看板等。

• 多源异构整合：在大型企业架构中，达梦往往与 Oracle、金仓数据库、OceanBase 等数据库共存，企业亟需通过统一链路将各类结构化数据汇聚至统一的数据仓库（如 Doris），实现跨系统数据统一管理与关联分析。

• 数据服务化输出：通过将达梦业务数据实时同步至支持高并发查询或接口调用的系统（如 Doris、MongoDB、Redis），企业可进一步构建标准化、服务化的数据输出能力，为其他业务系统或监管接口提供灵活、可复用的数据支撑。

这些需求不仅推动了企业对数据可用性与实时性的更高要求，也决定了同步链路建设必须具备稳定、低延迟、可扩展的特性，才能真正释放达梦数据库中的业务数据价值。

三、Dameng 数据同步难点解析

基于 Dameng 的实时数据同步需求，企业往往面临如下关键技术难点：

• 缺乏成熟的 CDC 支持机制：达梦虽具备日志功能，但日志格式封闭、解析复杂，主流同步工具普遍不支持，导致难以捕获新增、更新、删除等变更数据，增量同步成为难题。

• 类型转换兼容性差：达梦具备较强的 Oracle 兼容性，其独有或扩展的数据类型在对接异构系统时容易出现映射问题，影响下游的数据准确性与可用性。

• Schema 变更感知能力不足：实际业务中，表结构变更（如字段增删改）频繁发生，若同步工具无法自动感知 Schema 演化并动态调整结构映射，极易导致同步中断或数据异常。

• 日志获取通道不开放：许多企业部署的达梦实例未启用或未配置标准化的日志接口，缺乏对接能力，需通过特定插件或代理程序绕过这一限制，增加实现复杂度。

• 同步链路的稳定性与可观测性弱：在多数方案中，对数据同步过程中的状态、延迟、失败重试等缺乏透明可视的监控能力，导致排障困难，影响业务连续性。

因此，要想在信创环境下实现对达梦数据库的稳定、实时数据同步，需要具备日志解析、类型兼容、Schema 管理、链路监控等综合能力的产品或方案。

四、解决方案设计：基于 TapData 实现 Dameng 数据实时入仓（以 Doris 为例）

针对 Dameng 数据同步的技术挑战，TapData 提供了低代码、全链路、实时同步的解决方案，帮助企业以更低门槛、更高效率完成 Dameng → Doris 的实时数据链路构建。整个流程具备高自动化与强兼容性，具体包括以下关键环节：

• 连接配置与初始化同步用户可通过可视化界面快速配置达梦数据库和 Doris 实例的连接信息，无需编写脚本即可完成数据源连接。TapData 支持对历史数据进行一次性初始化同步，保障源端与目标端数据起始一致。

• CDC 变更捕获机制实时同步能力基于 CDC（Change Data Capture）机制，TapData 通过解析达梦的增量日志，实现对数据变更（Insert、Update、Delete）的精准捕获，确保目标端持续更新。

• 类型转换、Schema 自动适配、数据格式标准化针对达梦特有或扩展字段类型，TapData 内置类型映射机制自动完成字段级转换；同时具备 Schema 结构自动识别与调整能力，确保字段匹配与写入一致性，大幅降低人工干预风险。

• 实时写入 Doris，支持批量+增量混合模式 TapData 可将变更数据实时写入 Doris，支持灵活配置批量间隔、并发数量与压缩格式，以平衡吞吐性能与实时性需求，保障 Doris 的写入效率与查询可用性。

TapData 提供的这套端到端方案，可在保证数据准确性与实时性的前提下，大幅简化 Dameng → Doris 的同步流程，真正实现低门槛、高稳定性的信创数据链路建设。

五、方案优势解析

基于 TapData 的 Dameng → Doris 实时同步方案具备高度集成性与工程可行性，具体体现在以下几个方面：

• 支持主流信创数据库与新一代实时数仓组合 TapData 已全面适配达梦、金仓数据库、南大通用、OceanBase 等主流国产数据库，支持将数据同步至 Apache Doris、StarRocks、TiDB、MongoDB 等高性能分析型或服务型数据库，满足信创体系下的全栈国产化需求。

• 无需二次开发，拖拽式配置快速上线整个同步流程基于 TapData 的可视化界面完成，用户可通过拖拽方式配置数据流转逻辑，无需手写脚本或调用底层接口，显著降低实施门槛与上线周期，适用于具备基础数据管理能力的运维团队。

• 数据链路可观测、可回退、可追踪，保障稳定性与可控性 TapData 提供丰富的链路监控能力，支持查看同步延迟、吞吐量、异常详情等指标，出现故障可一键暂停或回滚任务，并支持历史数据回补与断点续传，保障生产环境的可控性与连续性。

• 支持数据一致性校验，提升同步可靠性 TapData 提供表级别的数据校验功能，帮助用户验证源目标数据是否一致，进一步提升同步链路的数据正确性，满足生产环境对准确性的高标准要求。

六、落地效果与客户价值

以某头部保险机构为例，该客户在信创战略推进中，已全面采用 Dameng 等数据库承载保单、理赔、客服等关键业务系统，并计划以 Apache Doris 为核心构建实时数据平台，用于支撑运营指标看板、客户 360 视图和智能风控系统。

在项目初期，客户曾尝试基于自研脚本构建同步链路，但由于缺乏对达梦日志的解析能力，链路频繁中断且维护成本高昂。最终，客户选择引入 TapData，通过低代码配置方式，实现了达梦数据库到的实时入仓链路，从而进一步体验到实时数据带来的价值：

• 成功接通关键业务数据，支撑实时客户分析与监控看板

• 显著降低了原有链路的维护成本与风险暴露

• 同步延迟得到有效控制，满足业务高实时性要求

• 实现了信创数据库与分析型数据库的高效融合，符合监管部门的国产化合规标准

该案例验证了 TapData 方案在信创数据库环境下的可实施性与工程价值，也为类似金融、政务等行业提供了实践参考。

总结与展望

达梦数据库在国产化进程中扮演着越来越关键的角色，而围绕其构建稳定、可持续的实时数据同步能力，是信创体系下数据架构升级的关键一步。本篇通过对 TapData 实现 Dameng → Doris 实时入仓的方案拆解，展示了如何在缺乏传统工具支持的前提下，依然实现高可用、低延迟、强可控的数据链路建设。

通过 TapData，企业不仅能够快速打通核心业务系统与实时分析平台，还能兼顾工程可维护性与信创大背景，为主数据管理、运营指标系统、服务化 API 等后续建设打下基础。

>>>>次回预告

金仓数据库→ Apache Doris 实时链路实践

KingbaseES 作为广泛部署于政务与金融系统的国产数据库，其同步能力长期缺乏工程化支撑。该篇将讲解 TapData 如何基于日志解析与类型映射，构建稳定高效的实时入仓链路，助力构建国产化分析型数据底座。