简述

CloudCanal 2.0.X 版本近期支持了宽表构建能力，在数据预处理领域向前走了一步。

方案特点

• 相对灵活，对业务数据和结构贴合性好
• 能很好的支持事实表与维表打宽表需求

本文以 MySQL 到 ElasticSearch6 单事实表双维表为案例，介绍 CloudCanal 宽表构建和同步的操作步骤。

技术点

打宽表的必要性

关系型数据库为了应对在线业务对于并发、毫秒级响应，同时操作相对趋向 kv 化,一般基于关系范式进行设计，通过外键或约定外键（非物理约束）进行关联。

当业务需求涉及到多张关联表(业务运营、报表、BI 需求)，查询表的先后顺序成为操作响应时间的关键要素，但排列组合式种类随关联表数量(n)增加会膨胀非常快(n!)，导致查询效率低下。

数据库或者数仓做 join 查询（特别是5张表以上），最难的事情变成了如何从这么多可能性中（搜索空间）找到最好的那一个。

数据迁移和同步 以相对比较小的代价，将多张关联表进查询库或者数据仓库之前，通过反查或者窗口等待变更数据做关联，打成一张宽表写入对端，显著减轻后续查询对于 SQL 优化器的要求。

宽表的种类和方式

这里的宽表种类指其数据来源表种类(常见但不全面)，常见的我们分 事实表 和 维度表,比如订单表被定义成事实表，用户表被定义成维度表，商品表被定义成维度表。

一般事实表和维度表数据具备类似 n:1 的关系，也就是 1 个用户会有 n 个订单 (1个订单属于1个用户)，1 个商品也会存在 n 个订单 (1个订单会关联 1 个或有限个数商品)。

打宽表的方式有多种，根据场景，最常见的包含以下两种

• 多事实表 打宽表
  • 一般场景是在有限的时间内，关联的变更在这些表上发生（多流join），打宽表工具只要在一定的时间范围内等到这些数据（window），即可打成宽表数据。
• 单事实表和多维度表打宽表
  • 一般场景是事实表变更，但是维度表没有任何变化，这时打宽表工具需要通过事实表变更数据反查维度表数据，打成宽表。

CloudCanal 目前打宽表的方式主要通过反查实现，对于多流 join , 实际上也可以通过反查实现，只是可能缺乏数据一致性。

举个 '栗' 子

前置条件:

• CloudCanal 社区版部署,参见 社区版安装文档
• 准备好 MySQL 数据库（本例使用 5.7 版本）和 ElasticSearch 数据库（本例使用 6.x 版本）
• MySQL 上创建 1 张事实表(order)和 2 张维表 (user 、product)
• ElasticSearch 上创建 1 个索引 order , 并额外包含两张维表相关数据
  • user_id (关联user.id), user_name(对应user.name)
  • product_id(关联product.id) ,product_name(对应product.name),product_price (对应product.price)

开发宽表代码

• 代码工程 cloudcanal-data-process ，并找到代码类 MySqlToEsOnlyFact_one_fact_two_dim.java
• 修改必要信息

打包

• 进入工程目录，使用命令进行打包

  % pwd
  /Users/zylicfc/source/product/cloudcanal/cloudcanal-data-process
  % mvn -Dtest -DfailIfNoTests=false -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.compile.fork=true clean package

自定义代码包

• 打包命令后，代码包位于工程目录下的 wide-table/target 目录

添加数据源

• 登录 CloudCanal 平台
• 数据源管理->新增数据源
• 将MySQL 和 ElasticSearch 分别添加

任务创建

• 任务管理->任务创建
• 选择 源 和 目标 数据源
• 选择 数据同步，并勾选 全量数据初始化, 其他选项默认
• 选择需要迁移同步的表, 此处只要选择事实表即可，维表会通过自定义代码反查补充
• 选择列,默认全选，%(#ea1f1f)[选择上传代码包(路径如上所示)]
• 确认创建,并自动运行

校验数据

• 变更事实表数据
• 变更维表数据

数据变化规律

• 事实表插入，更新都会反查维表最新数据并写入对端
• 维表更新，基础模式中，需要触发事实表更新才能带上最新的维表变更数据写入对端
• 维表数据删除，基础模式中，如果触发事实表更新，默认将会把对应的维表数据（已删除）置为null, 但是根据对端数据源不同，效果可能会有所差别（比如不会置空）

FAQ

维表变化后怎么办？

目前我们提供的基础模式，维表变化不会直接触发事实表更新，因为这个基本上意味着大规模对端数据变更，可能影响对端数据服务稳定性。所以源端触发事实表更新（比如变更一个时间字段），带上最新的维表数据进行对端数据刷新。

另外对于维表数据的删除，如果触发事实表更新从而刷新对端数据，则默认置为null。

不会开发 java 代码怎么办？

如果能打包不会 java 开发，在 cloudcanal-data-process 寻找相应模版，修改配置即可。

如果不能打包也不会开发，找 CloudCanal 同学协助。

如果遇到出错或者问题怎么办？

如果会 java 开发，建议打开任务的 printCustomCodeDebugLog 观察输出的数据是否符合预期，如果不符合预期，可以打开任务的 debugMode 参数，对数据转换逻辑进行调试。

如果不会 java 开发, 找 CloudCanal 同学协助。

还支持其他数据源么？

这个是 CloudCanal 通用能力，只要源和目标之间实现了全量迁移和增量同步，即支持。

总结

本文简单介绍了如何使用 CloudCanal 进行 MySQL -> ElasticSearch 的宽表构建，以最常见的单事实表多维表方式举例。各位小伙伴，如果觉得还不错，请点赞、评论加转发吧。

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