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基于Kettle的MongoDB数据增量抽取实践

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简介：
本文介绍了如何利用Kettle工具实现从MongoDB数据库中高效地进行数据增量抽取的技术实践与优化策略。 需求：从MongoDB增量抽取数据并加载到MSSQL数据库。 主要遇到的问题包括： 1. 增量时间的查询及参数控制。 2. ETL批次信息与调用参数的写入。 对于第一个问题，解决方案是使用命名参数在Query页面中进行过滤。起初担心${}引用方式会和MongoDB语法冲突，但测试后发现这种方式运行正常。 针对第二个问题，则先为结果增加常量值处理：如果这些常量值固定不变可以直接设置；而对于不固定的常量值则首先设定为空字符串，在后续使用字符串替换组件时传入命名参数，并通过字段选择将空串的常量值移除。

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  • 基于Kettle的MongoDB数据增量抽取实践
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    本文介绍了如何利用Kettle工具实现从MongoDB数据库中高效地进行数据增量抽取的技术实践与优化策略。 需求：从MongoDB增量抽取数据并加载到MSSQL数据库。 主要遇到的问题包括： 1. 增量时间的查询及参数控制。 2. ETL批次信息与调用参数的写入。 对于第一个问题，解决方案是使用命名参数在Query页面中进行过滤。起初担心${}引用方式会和MongoDB语法冲突，但测试后发现这种方式运行正常。 针对第二个问题，则先为结果增加常量值处理：如果这些常量值固定不变可以直接设置；而对于不固定的常量值则首先设定为空字符串，在后续使用字符串替换组件时传入命名参数，并通过字段选择将空串的常量值移除。
     
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