实时数据同步可以通过什么方式？

一、什么是实时数据同步？

实时数据传输指的是将数据从源系统例如数据库、应用程序、传感器等，实时地传输到目标系统的过程。在此过程中，数据可以在产生时立即进行传输，以及实时的业务决策和操作。相比于批量处理方式，实时数据传输可以在最短时间内得到可用数据，并且可以更快地响应客户需求，从而提高业务效率和生产力。

二、实时数据同步的实现方式

实时数据传输可以使用多种技术和工具来实现，包括但不限于 CDC（Change Data Capture 变化数据捕获）、消息队列、流处理、API 调用等等。

1、CDC（Change Data Capture）：即变化数据捕获。是一种数据同步技术，它能够实时地捕获数据更改信息，并将捕获的数据传输到目标数据库中，从而确保数据库的数据更新与备份的一致性。

2、消息队列（Message Queue）: 将源数据传输到消息队列中，目标系统通过订阅消息队列实时接收数据。

3、流处理（Stream Processing）: 将数据从源系统中抽取出来，并通过流处理引擎进行加工和处理，再发送数据到目标系统。

4、API 调用（API Call）: 通过 API 接口实时获取源数据，并将其直接发送到目标系统。

三、常见的实时数据同步工具

ETLCloud：ETL/ELT/CDC 的全域数据集成平台，集数据抽取、转换、清洗、脱敏、加载等功能于一体的数据处理平台，它支持 CDC（Change Data Capture）技术，能够实时监控源数据库的事务日志或增量日志，捕获数据变更操作。这包括插入、更新和删除操作，确保所有变更都能被及时捕获实现毫秒级同步，确保目标数据库中的数据与源数据库保持高度一致。

DataX：DataX 基于 DataX 框架，为用户提供了一种灵活、高效的数据同步解决方案。它通过监视源数据库的事务日志或数据库增量日志来捕获源数据库中的变更操作，并将这些操作应用于目标数据库，以保持两者之间的数据同步。这种增量方式可以大大减少数据传输的时间和成本，并提供更及时的数据更新。

Flink CDC：Flink CDC 利用 Flink 框架的流式计算能力来处理和转换变更数据。它基于数据库日志的 CDC（变更数据捕获）技术实现了统一的增量和全量数据读取。通过 Flink 的流处理引擎对日志进行实时解析和处理，并将解析后的数据应用于目标数据库，以实现数据的增量传输和同步。

四、案例演示

在上面介绍的三款工具中，DataX 和 Flink CDC 安装和使用难度比较大，没有可视化的 CDC 配置和监控界面对于不熟的用户安装相对比较麻烦，对于实时数据的加工和处理还需要一定的代码理解。而 ETLCloud 安装和使用相对容易提供了一键安装功能同时也支持 windows 个人电脑安装，安装完成后提供全 WEB 配置界面并且可以零代码实现离线集成和实时集成，对于小白用户可以说是非常友好。下面以 ETLCloud 演示如何进行实时数据同步。

1.新建监听器：

2.配置监听器

接收端配置有四种数据传输模式，这里选择直接传输到目标库中，如果需要对数据进行额外的处理可以选择传输到 ETL 流程里进行数据清洗，其他的可以去官网文档进行了解。

3.选择同步的目标表

配置之后保存并启动监听器

修改监听的源表数据触发监听器。

查看目标表数据情况，数据已经成功同步

整体流程只需要简单填写相关配置就可以实现实时数据的同步，不需要额外的代码编写。对于不具备相关的 SQL 知识或开发能力的小白用户也能快速上手。

五、总结

目前实时数据同步技术众多，不同实时数据同步技术有不同的优缺点，基于此开发的实时数据传输工具也五花八门。因此选择合适的实时数据同步工具或自主开发程序对企业来说是十分重要的。而ETLCloud使用 CDC 技术，可以将 CDC 技术无缝集成到你的系统中，能够实现对源数据库中变更数据的精准识别和实时捕获，并有效地将这些变化应用到目标系统中，确保业务系统的数据始终保持最新状态且同步准确，使得数据同步更加方便、安全、快速。