opengauss 捕获变更数据

opengauss 提供了流复制技术，可以在主库和备库之间同步数据。在主库上，可以使用触发器（trigger）来捕获变更数据，并将其发送到备库。具体来说，可以在主库上创建一个触发器，当数据表中的数据发生变化时，触发器会将变更数据封装成逻辑复制格式并发送到备库。备库接收到数据后，可以使用逻辑解码器（logical decoder）来解码数据，从而获取变更数据。这种方式可以实现实时同步数据，保证数据的一致性。

相关问题

opengauss springboot 捕获变更数据

在 Spring Boot 中，可以使用 Spring Data JDBC 模块和 opengauss JDBC 驱动来实现对 opengauss 数据库的访问和操作。如果需要捕获变更数据，可以使用 Spring Data JDBC 中的 Change Data Capture（CDC）功能。

首先，需要在 pom.xml 文件中添加 Spring Data JDBC 和 opengauss JDBC 驱动的依赖。然后，在 Spring Boot 应用程序中，可以使用 @ChangeStreamEventListener 注解来监听和捕获数据变更事件。具体步骤如下：

1. 定义实体类，用于映射数据库表的结构。

2. 创建一个继承于 AbstractJdbcConfiguration 的配置类，配置 opengauss 数据源和 JDBC 驱动等信息。

3. 在实体类上添加 @Table 注解，指定表名。

4. 在实体类上添加 @Changeable 注解，启用 CDC 功能。

5. 在实体类上添加 @ChangeStreamEventListener 注解，监听变更事件，并编写处理变更事件的方法。

下面是一个简单的示例：

@Entity
@Table(name = "my_table")
@Changeable
public class MyEntity {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    private String email;
    // getter 和 setter 省略
}

@Configuration
public class OpengaussConfig extends AbstractJdbcConfiguration {
    @Override
    public DataSource dataSource() {
        // 配置 opengauss 数据源
    }

    @Override
    public JdbcCustomConversions jdbcCustomConversions() {
        // 配置自定义转换器
    }
}

@Component
public class MyEntityChangeListener {
    @ChangeStreamEventListener
    public void handleMyEntityChange(EntityChangedData<MyEntity, Long> entityChangedData) {
        // 处理变更事件
    }
}

这样，当 my_table 表中的数据发生变更时，MyEntityChangeListener 中的 handleMyEntityChange 方法就会被触发，从而可以捕获并处理变更数据。

springboot debezium opengauss 如何实现捕获变更数据

要在Spring Boot应用程序中使用Debezium和OpenGauss来捕获变更数据，您需要执行以下步骤：

1. 在Spring Boot项目中添加Debezium和OpenGauss的依赖项。

2. 配置Debezium连接到OpenGauss数据库并启动Debezium引擎。

3. 创建一个Kafka生产者并将Debezium捕获的变更数据发送到Kafka主题。

4. 从Kafka主题中消费变更数据。

具体实现步骤如下：

1. 添加Debezium和OpenGauss的依赖项

在pom.xml中添加以下依赖项：

<dependency>
  <groupId>io.debezium</groupId>
  <artifactId>debezium-core</artifactId>
  <version>1.3.0.Final</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>io.debezium.connector</groupId>
  <artifactId>debezium-connector-opengauss</artifactId>
  <version>1.3.0.Final</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.postgresql</groupId>
  <artifactId>postgresql</artifactId>
  <version>42.2.12</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  <version>2.5.1</version>
</dependency>

2. 配置Debezium连接到OpenGauss数据库并启动Debezium引擎

在application.properties中添加以下配置：

# Debezium configuration
debezium.connector.name=opengauss
debezium.connector.class=io.debezium.connector.opengauss.OpenGaussConnector
debezium.offset.storage=kafka
debezium.offset.storage.topic=dbhistory.opengauss
debezium.offset.storage.partitions=1
debezium.offset.storage.replication.factor=1
debezium.snapshot.mode=when_needed
debezium.poll.interval.ms=5000

# OpenGauss configuration
database.hostname=localhost
database.port=5432
database.user=postgres
database.password=password
database.dbname=mydb
database.server.name=myserver

然后创建一个Debezium引擎实例，如下所示：

@Configuration
public class DebeziumEngineConfiguration {

    @Value("${debezium.connector.name}")
    private String connectorName;

    @Value("${debezium.connector.class}")
    private String connectorClass;

    @Value("${debezium.offset.storage}")
    private String offsetStorage;

    @Value("${debezium.offset.storage.topic}")
    private String offsetStorageTopic;

    @Value("${debezium.offset.storage.partitions}")
    private int offsetStoragePartitions;

    @Value("${debezium.offset.storage.replication.factor}")
    private short offsetStorageReplicationFactor;

    @Value("${debezium.snapshot.mode}")
    private String snapshotMode;

    @Value("${debezium.poll.interval.ms}")
    private long pollIntervalMs;

    @Value("${database.hostname}")
    private String hostname;

    @Value("${database.port}")
    private int port;

    @Value("${database.user}")
    private String user;

    @Value("${database.password}")
    private String password;

    @Value("${database.dbname}")
    private String dbname;

    @Value("${database.server.name}")
    private String serverName;

    @Bean
    public Configuration debeziumConfiguration() {
        Configuration config = Configuration.create()
                .with("connector.class", connectorClass)
                .with("offset.storage", offsetStorage)
                .with("offset.storage.topic", offsetStorageTopic)
                .with("offset.storage.partitions", offsetStoragePartitions)
                .with("offset.storage.replication.factor", offsetStorageReplicationFactor)
                .with("name", connectorName)
                .with("database.hostname", hostname)
                .with("database.port", port)
                .with("database.user", user)
                .with("database.password", password)
                .with("database.dbname", dbname)
                .with("database.server.name", serverName)
                .with("snapshot.mode", snapshotMode)
                .with("poll.interval.ms", pollIntervalMs);

        return config;
    }

    @Bean
    public DebeziumEngine<ChangeEvent<String, String>> debeziumEngine() {
        DebeziumEngine<ChangeEvent<String, String>> engine = DebeziumEngine.create(Json.class)
                .using(debeziumConfiguration())
                .notifying(this::handleEvent)
                .build();

        return engine;
    }

    private void handleEvent(ChangeEvent<String, String> event) {
        // Handle event
    }
}

3. 创建一个Kafka生产者并将Debezium捕获的变更数据发送到Kafka主题

首先创建一个Kafka生产者实例，然后在Debezium引擎中添加以下配置：

.with("database.history.kafka.bootstrap.servers", "${spring.kafka.bootstrap-servers}")
.with("database.history.kafka.topic", "dbhistory.opengauss")

然后在handleEvent()方法中将Debezium捕获的变更数据发送到Kafka主题，如下所示：

@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

private void handleEvent(ChangeEvent<String, String> event) {
    String key = event.key();
    String value = event.value();

    kafkaTemplate.send("mytopic", key, value);
}

4. 从Kafka主题中消费变更数据

创建一个Kafka消费者实例，然后从Kafka主题中消费变更数据，如下所示：

@KafkaListener(topics = "mytopic")
public void processMessage(ConsumerRecord<String, String> record) {
    String key = record.key();
    String value = record.value();
    
    // Process message
}