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Kettle增量同步(RAR文件)

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简介:
本资源提供了一种高效的数据管理解决方案——Kettle增量同步工具,适用于处理大型RAR文件集。通过仅传输数据变化部分的方式,极大提升了数据迁移效率和安全性。 在使用Kettle进行增量同步过程中,可能需要新建数据库。源数据为Oracle数据库,目标数据库为PostgreSQL。通过编写“增量记录表.SQL”脚本生成edp_etl_record表用于记录每次更新的数据执行过程。 当需要更新时,首先从edp_etl_record表中取出最新一条数据中的data_range_to列的值,并同时获取需更新表内的唯一键(如ID或时间戳)的最大值。然后在抽取的数据表中添加这两个条件来筛选出需要同步的数据进行增量更新操作。 初次执行全量同步时,需要初始化edp_etl_record表里的data_range_fm和data_range_to字段为源数据表中的min(唯一自动或时间戳)的最小值。这样表示开始阶段是进行完整数据迁移,在首次完成之后,则从第二次起按上述步骤实现后续增量更新操作。

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客服
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  • KettleRAR
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    本资源提供了一种高效的数据管理解决方案——Kettle增量同步工具,适用于处理大型RAR文件集。通过仅传输数据变化部分的方式,极大提升了数据迁移效率和安全性。 在使用Kettle进行增量同步过程中,可能需要新建数据库。源数据为Oracle数据库,目标数据库为PostgreSQL。通过编写“增量记录表.SQL”脚本生成edp_etl_record表用于记录每次更新的数据执行过程。 当需要更新时,首先从edp_etl_record表中取出最新一条数据中的data_range_to列的值,并同时获取需更新表内的唯一键(如ID或时间戳)的最大值。然后在抽取的数据表中添加这两个条件来筛选出需要同步的数据进行增量更新操作。 初次执行全量同步时,需要初始化edp_etl_record表里的data_range_fm和data_range_to字段为源数据表中的min(唯一自动或时间戳)的最小值。这样表示开始阶段是进行完整数据迁移,在首次完成之后,则从第二次起按上述步骤实现后续增量更新操作。
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