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DataX迁移oracle数据到PostgreSQL

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DataX迁移oracle数据到PostgreSQL

我们在迁移Oracle到PostgreSQL的过程中,遇到了一些不小的挑战。使用Ora2PG工具迁移数据遇到的小问题比较多,同时在迁移LOB字段的时候,性能表现不够理想,于是我们采用了DataX来做数据迁移。


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DataX3.0概览
]


先介绍一下DataX,DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。特点是实现了众多异构数据源之间高效的数据同步功能。



我们当前使用ogg软件来实现异构数据源同步的问题,从左图可见其链路及其复杂,这给后续运维工作带来了很多不可控因素,一旦数据库多起来,对维护人员来说不仅仅是工作量的增加,错综复杂的逻辑关系都是潜在的天坑。


而DataX则采用了星型数据链路来实现,运维人员只要管理中间的DataX服务器即可完成。当需要新增加一个数据源时,只需要接进来就可以完成数据同步工作。


当然缺点也显而易见,一旦宕机,将会影响其上所有同步的数据源。同时性能上也受制于DataX主机网卡的性能。一旦该网卡流量打满,则会导致同步速度达到天花板。


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DataX架构
]


DataX作为离线数据同步框架,采用Framework+ plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中。



如图所示:

Reader:Reader为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework。


Writer:Writer为数据写入模块,负责不断向Framework取数据,并将数据写入到目的端。


Framework:Framework用于连接reader和writer,作为两者的数据传输通道,并处理缓冲,流控,并发,数据转换等核心技术问题。


当前DataX支持的Reader插件和Writer非常多,从官网上可以看到,主流的关系型数据库都支持。


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具体使用
]


了解了基本概念和架构之后,来看看如何使用。先看看我们的表。这是一张Oracle中的表,包含BLOB字段。表上没有主键,也没有索引。


表的大小接近75G。


我们先看下Ora2PG迁移这张表的速度


可以看到速度非常慢,只能达到700行/秒,这张表的数据量大概是6000多万。而在迁移其他小表或者字段没有LOB的表的时候,性能最高是可以达到20万行/秒。


而且该Ora2PG配置参数也是经过优化,设置了以下参数:

-P| --parallel num: Number of parallel tables to extract at the sametime.

-j| --jobs num : Number of parallel process to send data to PostgreSQL.

-J| --copies num : Number of parallel connections to extract data fromOracle.

BLOB_LIMIT    5000


由此可见,使用Ora2PG迁移带有LOB的大表,速度不理想。


测试DataX。DataX软件安装非常简单,直接下载软件包,解压到指定的目录,建议是速度快的硬盘上。


然后到datax/bin目录下,先要配置一个json文件。


具体可以参考官方给出的示例:

Oracle读取

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/oraclereader/doc/oraclereader.md


PostgreSQL写入

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/postgresqlwriter/doc/postgresqlwriter.md


按照官方文档配置的JSON文件如下:





{

   "job":{

      "setting":{

          "speed":{

              "channel":32

           }

       },

      "content":[

           {

              "reader":{

                  "name":"oraclereader",

                  "parameter":{

                      "username":"********* ",

                      "password":"********",

                      "column":[

                          "area_code",

                          "system_code",

                          "session_id",

                          "virtual_order_id",

                          "page_id",

                          "staff_id",

                          "cust_order_nbr",

                          "channel_nbr",

                          "cust_id",

                          "cust_cert_nbr",

                          "cust_cert_type",

                          "order_flow_code",

                          "oper_code",

                          "step_code",

                          "evt_time",

                          "server_time",

                          "event_type",

                          "id",

                          "name",

                          "json_data",

                          "create_date"

                      ],

                       "splitPk":" PAGE_ID",

                      "connection":[

                          {

                              "table":[

                                  "hb_e2e.E2E_BUSI_ACCEPT"

                              ],

                              "jdbcUrl":[

                                  "jdbc:oracle:thin:@133.0.xxx.xxx:1521/hbe2e"

                              ]

                          }

                      ]

                  }

              },

              "writer":{

                  "name":"postgresqlwriter",

                  "parameter":{

                      "username":"********",

                      "password":"********",

                      "column":[

                          "area_code",

                          "system_code",

                          "session_id",

                          "virtual_order_id",

                          "page_id",

                          "staff_id",

                          "cust_order_nbr",

                          "channel_nbr",

                          "cust_id",

                          "cust_cert_nbr",

                          "cust_cert_type",

                          "order_flow_code",

                          "oper_code",

                          "step_code",

                          "evt_time",

                          "server_time",

                          "event_type",

                          "id",

                          "name",

                          "json_data",

                          "create_date"

                      ],

                      "preSql":[

                          "truncatetable hb_e2e.E2E_BUSI_ACCEPT"

                      ],

                      "connection":[

                          {

                           "jdbcUrl":"jdbc:postgresql://133.0.xxx.xxx:5432/hbe2e",

                              "table":[

                                  "hb_e2e.E2E_BUSI_ACCEPT"

                              ]

                          }

                      ],

                   "batchSize":512

                  }

              }

           }

       ]

   }

}






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配置好后,就可以使用python脚本调用起来了。

nohuppython datax.py a1.json > a1.log &


然后我们可以通过日志来观察。执行速度。还有是否出错。


可以看到,我的Channel配置为32,且使用了"splitPk":"id"。它在后台自动开了7个任务组。


JobContainer- Scheduler starts [7] taskGroups.



7个TaskGroup,每个下面又包含了23个task任务。

[taskGroup-0]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[0] start [5] channels for[23] tasks.

[taskGroup-2]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[2] start [5] channels for[23] tasks.

[taskGroup-1]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[1] start [5] channels for[23] tasks.

[taskGroup-3]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[3] start [5] channels for[23] tasks

[taskGroup-4]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[4] start [4] channels for[23] tasks

[taskGroup-5]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[5] start [4] channels for[23] tasks

[taskGroup-6]INFO  TaskGroupContainer - taskGroupId=[6] start [4] channels for[23] tasks


我们仔细观察,可以发现每个TaskGroup开启了channel数量不太一样,有的开启了5个,有的开启了4个,但是他们的任务都是23个。所以总共是161个任务。


那么这161个任务他们是怎么样取数的呢?通过日志我们可以发现,它在做任务之前,执行了下面的SQL,对数据进行了分片。


SingleTableSplitUtil- split pk [sql=SELECT * FROM ( SELECT PAGE_ID FROMhb_e2e.E2E_BUSI_ACCEPT SAMPLE (0.1)  WHERE (PAGE_ID IS NOT NULL) ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE) WHERE ROWNUM <= 160 ORDER by PAGE_IDASC] is running


我们把这个SQL拿到Oracle中执行,发现数据查出来是160个Page_ID的值。


再继续看程序日志,你会发现每个任务对应的SQL语句如下。


[taskGroup-1]INFO  TaskGroupContainer - taskGroup[1] taskId[155] attemptCount[1]is started

INFO CommonRdbmsReader$Task - Begin to read record by Sql: [selectarea_code,system_code,session_id,virtual_order_id,page_id,staff_id,cust_order_nbr,channel_nbr,cust_id,cust_cert_nbr,cust_cert_type,order_flow_code,oper_code,step_code,evt_time,server_time,event_type,id,name,json_data,create_datefrom hb_e2e.E2E_BUSI_ACCEPT  where (f3f9ec73-4e88-2f7d-ab51-cfde34852856 <= PAGE_ID AND PAGE_ID



每一片数据都是这个where条件。

f3f9ec73-4e88-2f7d-ab51-cfde34852856<= PAGE_ID AND PAGE_ID < f4c81a28-7088-91a2-fe91-305ec26d6624


至此数据被分成了160份,然后160个任务有条不紊的并行运行,所以速度自然会提上来。

我们可以看到每秒大概能每秒能复制35000行记录。大概复制的速度是30.64多MB/S。


当整个任务完成之后,会显示速度,读出的记录数,失败的记录数。


最后不得不吐槽一句,虽然DataX工具好用,速度也很快,但是每一个表都需要配置一个json文件,配置工作比较繁琐。所以需要自行开发脚本来批量生成json文件,目前我们在开发类似的脚本。

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