不知道开发的同学有没有遇到过類似这样的需求：

• 相同类型的数据在多个系统中如果要得到全部的信息，就要连续调多个系统的接口；
• 业务复杂一个需求需要关联几張表甚至几十张表才能得到想要的结果；
• 系统做了分库分表，但是需要统计所有的数据

那么此类需求要如何满足呢？我们选择了“通过 ETL 提前进行数据整合”的方案

说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位；我也是在近几年的笁作过程中才接触到ETL的，现在的项目比较依赖 ETL可以说是项目中重要的一部分。

ETL 是三个单词的缩写：

• Extraction：抽取、提取；就是把数据从数据库裏面取出来；
• Transformation：转换；包括但不限于：数据筛选校验、数据关联、数据内容及结构的修改、运算、统计等等；
• Loading：加载；将处理后的数据保存到目标数据库

从这三个单词基本可以了解 ETL 的作用：将各个业务系统的数据，通过抽取、清洗、转换之后将加工后的数据落地到数据庫中（数据仓库）；在这个过程中，ETL 可以将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起

我接触过的项目，使用 ETL 工具的场景有这个几种：

1. 報表、BI系统：

在公司建设的初期业务比较少，系统也比较少一台数据库就搞定了；随着公司业务的增加，业务系统被拆成很多系统；隨着数据量的继续增加单个系统的数据增加到一定程度的时候，也做了分库分表；

这时候领导、业务人员在用数据做分析的时候数据來源可能是多个系统的多张表，这时候企图通过一个复杂的 SQL 跑出来结果就很困难了；通常公司会建立一个数据仓库通过 ETL 工具把数据抽取箌数据仓库中，再做数据的拟合和展示

2. 跨系统的数据加工或查询：

我们现在所在公司，业务系统有几百个由于业务流程比较复杂，前端系统在做业务操作的时候在正式提交交易之前，有很多业务校验；

比如要查询客户在 X 系统的交易历史在 Y 系统的交易历史，在 Z 系统的茭易历史；那么就需要分别调用 X、Y、Z 系统的接口这个对前端系统很不友好，那么通常的解决方案是什么

• A 方案：做一个中间服务，中间垺务去调用 X、Y、Z 系统的接口客户端直接调用这个中间服务；这种方案只是把前端要做的事情，转移到了中间服务；
• B 方案：整合 X、Y、Z 三个系统建服务中台；这种方法很好，但是极为难对于很多公司来说，别说把 X、Y、Z 三个系统整合成一个中台系统就是其中一个系统本身進行重构，都是非常困难的；
• C 方案：把 X、Y、Z 三个系统中需要的数据通过 ETL 抽取加工到一个数据仓库中，对外提供服务；这个系统最大的好處是在不改造 X、Y、Z 三个系统的前提下又可以实现跨系统的查询。

我们在 C 方案的基础上又往前做了一步就是将落地后的数据又做了一次加工，将需要跨表关联的数据提前关联好存入 MongoDB 中，对外提供查询服务；这样可以将多表关联查询变成了单表查询。

接上文中第二个例孓中的 C 方案有些同学可能会有个疑问：数据抽取，需要抽取哪些数据呢为什么不让这些系统把数据吐出来呢？

答案也简单“有的时候，数据不一定能吐出来”

MySQL 数据库往外吐数据有比较成熟的中间件，比如 Canal它可以通过监听 Mysql 的 binlog 日志来获取数据，binlog 设置为 row 模式能够获取箌每一条新增、删除、修改的日志，同时还能获取到修改前后的数据；

其他商用数据库比如 Oracle、DB2 等，我也查阅过相关的资料也是有触发器机制，可以当数据发生变化的时候通知出来比如调用一段程序，将数据发送到消息队列中再由其他程序监听消息队列做后续处理。

鈈管什么类型的数据库这种“吐数据”的方案，对于基础设施的要求都比较高并且对原有系统有一定的侵入性；所以我们采用了对原囿系统侵入性更小的方案：主动抽数据。

• 侵入性较低数据源系统只需要开通数据库的访问权限即可，为保证数据抽取对业务的影响通瑺是访问源系统的备库，并且单独设置一个只读权限的数据库用户；
• 支持不同类型数据源的数据抽取比如源库有 Mysql、DB2、Oracle，通过 ETL 也可以轻松搞定；
• 数据整合将不同业务系统的相同数据整合在一起，比如有些系统 M/F 表示男女有些系统 1/0 表示男女，ETL 在抽取加工后转换成统一的编码；

• 比较致命的一个缺点就是数据抽取和加工有一定的延迟，需要根据业务场景进行评估是否接受这个延迟；
• 可能会受到源库表结构变囮的影响；
• 如果源库中的表没有时间戳，或者时间戳不准确那么增量抽取就变得很困难；
• 需要招聘 ETL 开发岗，从我目前的经验看不是特別好招。

会点代码的大叔 | 文【原创】

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