SQL Server 增量数据同步

今天就说说 SQL Server 增量数据同步。当公司的业务数据量越来越多的时候，数据分析部门总想用来做报表，或者提炼出有用的运营数据。通常，相关负责人希望将各个业务系统、各种不同结构的数据同步到数据仓库、数据湖等。

若是其他类型数据库，多部署在 Linux 环境中，同步数据有较多及成熟的方案。

SQL Server 有哪些增量同步方案呢？

方案一：更改跟踪（Chang Tracking）

更改跟踪是表级别的跟踪，记录的只是行已更改的事实，而不是行更改的次数或任何中间更改的值。因为只存储的行标识符，这就要求表必须有主键。当对表进行DML操作时，系统表都会将主键记录下来，生成自己的行版本。

那具体的行数据在哪呢？当然还是在原来的表了，只要将跟踪的主键与原表关联，可以找到新增和最后一次更改的行记录。对于删除的记录，原表没有了，我们知道主键就可以同步到目标表进行删除。通过记录版本，每次可同步最近的操作。

CT原理图

不过，更改跟踪在实际工作中，很少人会使用。我想有几个原因：

• 更改的中间值没有记录，对数据有严格的事务属性不适用。
• DML频繁，也影响到跟踪表记录的DML频繁，也会影响一些性能。
• 了解的人很少，毕竟几乎所有的第三方同步工具，都是基于变更数据捕获(CDC)，而不是更改跟踪。
• 更改跟踪不算增量同步一种，相当于同步当前一次快照记录。

方案二：变更数据捕获（Change Data Capture，CDC）

CDC 应该是多少大数据开发人员了解的，CDC 也是表级别的数据同步。CDC 同样有一张表记录跟踪，当对源表进行 DML 时，在事务日志会记录相关操作信息。变更数据捕获代理使用异步进程读取事务日志，将相关操作结果应用到副本表（捕获实例表）中，这样就完成了对源表操作的记录跟踪。即使数据库恢复模式处于简单模式，也同样适用。CDC 原理如下图。

CDC 原理

对于增量跟踪，应用程序在每次操作时，记录相应的时间或者事务日志序列号（LSN），下次读取大于该 LSN 即可。既然是读取数据库的事务日志，CDC 进程逻辑嵌入在存储过程 sp_replcmds中（事务复制也使用相同的进程）。

CDC 是比较常用的，但是当对表新增字段的时候，新字段是不会跟踪的。一般的解决方法是：新增字段后，对原表再启用一个CDC跟踪实例表，待原来的跟踪记录同步完成后，删除原跟踪实例表。字段新增方案其实还有一种，我这有一个脚本（如下链接）。当新增字段后，执行链接中脚本，将生产新的一个临时CDC跟踪实例，根据该实例生成的存储过程信息，替换原来的存储过程，然后禁用该新实例。这样增加字段后就不必等数据同步完成，继续使用表第一次启用CDC的系统对象。

​​https://github.com/hzc2012/SQLServer/blob/master/Scripts/Sync_CDC_Table_Columns_To_CT​​

方案三：UpdatedTime 字段

该方案也是非常普遍的同步方案。表中新增一个时间字段，默认值为当前时间 GETDATE()。然而该字段不像 MySQL 可以自动更新。只能添加一个更新触发器，当行数据被更改时，UpdatedTime 更新为当前时间。如下示例。

CREATE TABLE [dbo].[TestTab](
  ID INT IDENTITY(1,1) NOT NULL,
  Name VARCHAR(50) NOT NULL,
  UpdatedTime DATETIME NOT NULL DEFAULT(GETDATE())
)
GO
CREATE TRIGGER tr_TestTab_update  
ON dbo.TestTab  
AFTER UPDATE   
AS
BEGIN
  UPDATE t SET UpdatedTime=GETDATE() 
  FROM dbo.TestTab t 
  INNER JOIN inserted i ON t.id=i.id
END
GO

数据的同步则按照时间进行增量查询，捕获相应的变更数据。对于触发器，相信大家都比较抵制，触发器每次都得进行一次表关联更新，增加了系统资源开销。若每次更新表数据都更新一个时间字段也不合适。那如何是好啊！下面，我们使用另一种方案！

方案四：行版本 rowversion / timestamp

该方案在大多数同学中还不被熟悉，估计只有较专业的 SQL Server DBA 有可能了解。说起 timestamp 可能很多同学都听过，在 SQL Server 中，timestamp 只是 rowversion 的一个同义词（可以说是别名）。timestamp 是 SQL Server 早期版本使用的名称， timestamp 已过时，在以后的 SQL Server 版本中将被删除。接下来，我们就使用 rowversion 吧。

rowversion 是数据库中自动生成的唯一二进制数字的数据类型。rowversion 通常用作给表行加版本戳的机制。存储大小为 8 个字节。rowversion 数据类型只是递增的数字，不保留日期或时间。不可为空的 rowversion 列在语义上等同于 binary(8) 列。可为空的 rowversion 列在语义上等同于varbinary(8) 列。

我们做一个示例，插入5行数据。

CREATE TABLE TestTab (id INT NOT NULL,rv ROWVERSION );
GO
INSERT INTO TestTab(id) VALUES(1)
GO 5
SELECT * FROM TestTab
GO

id  rv
1  0x00000000000007D5
1  0x00000000000007D6
1  0x00000000000007D7
1  0x00000000000007D8
1  0x00000000000007D9

SELECT @@DBTS AS 当前RV,MIN_ACTIVE_ROWVERSION() AS 下一个可用RV
0x00000000000007D9  0x00000000000007DA

使用系统变量和函数 @@DBTS 和 MIN_ACTIVE_ROWVERSION() 查看数据库的行版本号。也可以创建多个表进行验证，行版本是数据库范围级别的，不过增量同步数据时，还是按表将行版本存储起来，待下一次增量读取表记录。（是不是类似方案三？）

总结：

SQL Serve 中的增量数据同步方案，相对其他数据库来说是有点损耗性能的，毕竟闭源，只能连接数据库进行数据查询操作。不过，也有较多的第三方工具做的不错，也是基于上面的几种方案进行数据增量抽取。如 Oracle GoldenGate、Debezium 是基于CDC的，而 alibaba/DataX 对于SQL Server 是基于查询抽取数据的。根据不同的业务场景或架构情况，选择符合自己的方案才是最好的。