Etl数据库同步：实现双向互通的解决方案(etl数据库双向同步)

在现代企业的数据体系中，不同的业务系统会有各自独立的数据库，而这些数据库之间需要实现数据的同步，以保证企业数据的一致性和完整性。而Etl（Extract-Transform-Load）数据库同步成为了一种比较流行的解决方案。本文将探讨如何利用Etl技术实现双向互通的数据库同步方案。

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一、Etl数据库同步的基本原理

Etl数据库同步的基本原理是利用数据库的ETL工具，通过抽取、转化和加载三个过程来实现数据的同步。其中，抽取是将数据从源数据库中提取出来的过程，转化是将提取出来的数据进行格式转化、清洗、融合等操作，加载是将转化过的数据插入到目标数据库中的过程。

在同步数据的过程中，ETL工具需要对源数据库和目标数据库进行分别的连接。此外，在双向同步的情况下，需要配置两个数据通道，一个是从源数据库到目标数据库，一个是从目标数据库到源数据库。这样就可以实现双向互通的数据库同步。

二、实现双向互通的数据库同步方案

在实现双向互通的数据库同步方案中，需要针对不同的业务需求，选择不同的ETL工具和方案。以下是一些常用的方案。

1.使用Oracle GoldenGate

Oracle GoldenGate是Oracle公司开发的一个高性能实时数据复制和同步工具。它可以支持双向同步，支持主backup和主关键字操作。Oracle GoldenGate的设计理念是基于日志数据的，可以追踪并同步源数据库和目标数据库之间的交互记录，保证数据一致性。

使用Oracle GoldenGate实现双向数据库同步的步骤如下：

（1）安装OGG软件

（2）在源端及目标端，创建对等结构

（3）在源端，创建Extract进程，并定义抽取操作

（4）在目标端，创建Replicate进程，并定义加载操作

（5）启动Extract、Replicate进程

2.使用DataSync Manager

DataSync Manager是一款可以实现Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server等多个数据库之间的同步的工具。它拥有界面友好、易于使用的特点，可以轻松实现双向同步、增量同步、全量同步等操作。

使用DataSync Manager实现双向数据库同步的步骤如下：

（1）安装DataSync Manager软件

（2）配置源数据库和目标数据库连接信息

（3）创建同步任务

（4）启动同步任务

3.使用Talend Open Studio

Talend是一款流行的开源的ETL工具，它可以支持多种输入源、输出目标的连接，可以实现多种数据转换、清洗、组合等操作。Talend Open Studio可以实现双向同步、增量同步、实时同步等操作。

使用Talend Open Studio实现双向数据库同步的步骤如下：

（1）安装Talend Open Studio软件

（2）配置源数据库和目标数据库连接信息

（3）创建Job，并定义ETL操作

（4）启动任务

三、

Etl数据库同步是实现企业数据同步的一种重要实现方式。在使用Etl工具进行数据库同步时，需要考虑不同的业务需求和数据特点，选择不同的工具和实现方案。对于需要实现双向互通的数据库同步，可以使用Oracle GoldenGate、DataSync Manager、Talend Open Studio等工具来实现。无论选择哪种工具和方案，都需要进行全面的测试和验证，保证数据同步的完整性和一致性。

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数据ETL是指什么

ETL，是英文Extract-Transform-Load的核腔缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

软件名称Extract, transform, load过 程抽取、清洗、转换、装载应 用Informatica、OWB、DataStage、Beeload数据集成快速实现ETL

目录

1 简卜氏腔介

2 ETL与ELT

3 工具

4 参见

简介编辑

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

ETL与ELT编辑

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常越大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，越偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

工具编辑

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有越来越多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开型衫发。

当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

对于做过 BI 开发的朋友，ETL 并不陌生，只要涉及到数据源的数据抽取、数据的计算和处理过程的开发，都是 ETL，ETL 就这三个阶段，Extraction 抽取，Transformation 转换，Loading 加载。

从不同数据源抽取数据 EXTRACTION ，按照一定的数据处理规则对数据进行加工和格式转换 TRASFORMATION，最后处理完成的输出到目标数据表中也有可能是文件等等，这个就是 LOADING。

再通俗一点讲，ETL 的过程就跟大家日常做菜一样，需要到菜市场的各个摊位买好菜，把菜买回来要摘一下，洗一洗，切一切最后下锅把菜炒好端到饭桌上。菜市场的各个摊位就是数据源，做好的菜就是最终的输出结果，中间的所有过程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是转换。

在开发的时候，大部分时候会通过 ETL 工具去实现，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等，在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。

也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本跑批，基本上就是程序加 SQL 实现。

哪种方式更好，也是需要看使用场景和开发人员对那种方式使用的更加得心应手。我看大部分软件程序开发人员出身的，碰到数据类项目会比较喜欢用程序控制跑批，这是程序思维的自然延续。纯 BI 开发人员大部分自然就选择成熟的 ETL 工具来开发，当然也有一上来就写程序脚本的，这类 BI 开发人员的师傅基本上是程序人员转过来的。

用程序的好处就是适配性强，可扩展性强，可以集成或拆解到到任何的程序处理过程中，有的时候使用程序开发效率更高。难就难在对维护人员有一定的技术要求，经验转移和可复制性不够。

用 ETL 工具的好处，之一是整个 ETL 的开发过程可视化了，特别是在数据处理流程的分层设计中可以很清晰的管理。第二是链接到不同数据源的时候，各种数据源、数据库的链接协议已经内置了，直接配置就可以，不需要再去写程序去实现。第三是各种转换控件基本上拖拉拽就可以使用，起到简化的代替一部分 SQL 的开发，不需要写代码去实现。第四是可以非常灵活的设计各种 ETL 调度规则，高度配置化，这个也不需要写代码实现。

所以在大多数通用的项目中，在项目上使用 ETL 标准组件开发会比较多一些。

ETL 从逻辑上一般可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多 ETL 工具设计的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流。比如在数据仓库开发过程中，之一层的处理是ODS层或者Staging 层的开发，第二层是 DIMENSION维度层的开发，后面几层就是DW 事实层、DM数据集市层的开发。通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程。

数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。在厅嫌蠢数据流的开发设计过程中主要就是三个环节，目标数据表的链接，这两个直接通过 ETL 控件配置就可以了。中间转换的环节，这个时候就可能有很多的选择了，调 SQL 语句、存储过程，或者还是使用 ETL 控件来实现。

有的项目上习惯者歼使用 ETL 控件来实现数据流中的转换，也有的项目要求不使用标准的转换组件使用存储过程来调用。也有的是因为数扮陪据仓库本身这个数据库不支持存储过程就只能通过标准的SQL来实现。

我们通常讲的BI数据架构师其实指的就是ETL的架构设计，这是整个BI项目中非常核心的一层技术实现，数据处理、数据清洗和建模都是在ETL中去实现。一个好的ETL架构设计可以同时支撑上百个包就是控制流，每一个控制流下可能又有上百个数据流的处理过程。之前写过一篇技术文章，大家可以搜索下关键字 BIWORK ETL 应该在网上还能找到到这篇文章。这种框架设计不仅仅是ETL框架架构上的设计，还有很深的ETL项目管理和规范性控制器思想，包括后期的运维，基于BI的BI分析，ETL的性能调优都会在这些框架中得到体现。因为大的BI项目可能同时需要几十人来开发ETL，框架的顶层设计就很重要。

ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较羡敏郑常用在

数据仓库

，但其对象并不限于数据仓库。

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通拿消常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

扩展资料

ETL有几个特点：

一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的兄颂活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。

二是数据量，一般都是巨大的，值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。

参考资料来源：

百度百科-ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

为需要业务姿启智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据，

ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

扩展资料：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦肢册答能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是历慧金钱。

参考资料来源：百度百科-ETL

ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清陵并洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到尺腔迹数圆轿据仓库中去。

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