简述
Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品，仅需 亚秒级 响应时间即可获得查询结果，能有效地支持实时数据分析。
本文主要介绍如何使用 CloudCanal 快速构建一条稳定高效运行的 PostgreSQL 到 Doris 数据同步链路。
技术点
基于 StreamLoad 的导入方式
Doris 提供了多种导入方式。CloudCanal 采用了 StreamLoad 的方式进行导入，源端的消息会转成字节流，最后会以 Batch 的形式通过 HTTP 协议发往 Doris。
相比直接通过 SQL 写入的方式，StreamLoad 方式会有更好的性能，写入的数据直接经 FE 转发给 BE 处理。如果直接采用 SQL 写入，在 FE 侧，会有额外的 SQL 解析开销。
CloudCanal 默认采用 json 格式来进行StreamLoad导入，如果用户内容特殊字符较较少，也可以开启 csv 格式导入，分隔符可以通过参数 columnSeparator 和 lineSeparator 设置。
基于 StreamLoad 的写入方式，实际写入对端的操作均为 INSERT，CloudCanal 同步时会自动将 UPDATE / DELETE 转成 INSERT 语句，并修改 __op 值。
PG -> Doris 的数据类型支持
CloudCanal 从 2020 年开始支持 PG 同步后就不断的丰富 PG 的对端数据源，支持 PG 到 DORIS 是一个非常重要的数据源扩充
Doris 可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析等，可以让数据分析工作更加简单高效！
PG 到 DORIS 全量和增量同步，不仅覆盖主流使用的数据类型，对地理信息相关类型也有很好的支持。关于CloudCanal对于地理信息的支持可以参考文章如何利用现代化数据栈高效处理地理信息数据 。
Doris 关键技术
Doris 内部自行管理数据的多副本和自动修复。保证数据的高可用、高可靠。在服务器宕机的情况下，服务依然可用，数据也不会丢失。
MySQL 兼容性好，兼容 MySQL 的网络协议，兼容 MySQL 语法。
支持 MMP 一条 SQL 如果包含了合并、聚合计算、排序等多种操作；在执行计划的时候，MPP 会将其拆分成多份，分布到每台机器执行，最后再将结果汇总，大大提升了效率。
操作示例
前置条件
- 登陆 CloudCanal SaaS版 ，使用参见快速上手文档
- 准备一个 PG 数据库，和 DORIS 实例（本例分别使用自建 PG 12.4 和 Doris 1.0）
- 登录 CloudCanal 平台 ，添加 PG 和 DORIS
- 创建一条 PG -> DORIS 链路作为增量数据来源
任务创建
- 任务管理-> 任务创建
- 测试链接并选择 源 和 目标 数据库
- 点击下一步
- 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和列
- 确认创建任务
- 任务自动做结构迁移、全量迁移、增量同步
校验数据
- 我们使用程序对源端制造了一些数据
- 任务正常运行一段时间后，停止造数据
- 点击 PG -> DORIS 任务详情，功能列表 -> 创建相似任务，在创建任务的第二步选择数据校验
- 数据校验 OK
常见问题
支持什么版本的 PG 和 DOIRS ？
目前源端 PG 12.x, 13.x, 14.x 皆可使用 CloudCanal 进行迁移同步，对端 DORIS 支持 1.x 版本，后序将不断扩展源端 PG 的数据类型。
总结
本文简单介绍了如何使用 CloudCanal 进行 PG -> DORIS 数据迁移同步。各位读者朋友，如果你觉得还不错，请点赞、评论加转发吧。
