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本场景介绍使用 DTS 创建腾讯云 TDSQL PostgreSQL 版 的数据订阅任务操作指导。

前提条件

已准备好待订阅的 TDSQL PostgreSQL 版,并且数据库版本符合要求,请参见 数据订阅支持的数据库
已在源端实例中创建订阅账号,需要账号权限如下: LOGIN 和 REPLICATION 权限。 LOGIN 和 REPLICATION 授权请 提交工单 处理。
订阅账号必须拥有被订阅表的 select 权限,如果是整库订阅,那么订阅账号要拥有该 schema 下所有表的 select 权限,具体授权语句如下:
grant SELECT on all tables in schema "schema_name" to '迁移账号' ;
用户必须拥有 pg_catalog.pgxc_node 表的 select 权限,具体授权语句如下:
grant SELECT on pg_catalog.pgxc_node to '迁移账号';
DN 节点的 wal_level 必须是 logical。
被订阅的表如果是全复制表(建表语句中有 distribute by replication 关键字),必须拥有主键;被订阅的表如果不是全复制表,必须拥有主键或 REPLICA IDENTITY 为 FULL;修改表的 REPLICA IDENTITY 为 FULL 的语句:
alter table '表名' REPLICA IDENTITY FULL;

约束限制

订阅的消息保存在 DTS 内置 Kafka(单 Topic)中,目前默认保存时间为最近1天,单 Topic 的最大存储为500G,当数据存储时间超过1天,或者数据量超过500G时,内置 Kafka 都会开始清除最先写入的数据。所以请用户及时消费,避免数据在消费完之前就被清除。
数据消费的地域需要与订阅任务所属的地域相同。
当前不支持 gtsvector, pg_dependencies, pg_node_tree, pg_ndistinct, xml 相关的数据类型。
数据订阅源是 TDSQL PostgreSQL 版时,不支持直接执行授权语句授权,所以订阅账号的权限需要在 TDSQL 控制台 单击实例 ID,获取实例登录信息后,通过客户端登录数据库进行账号授权。
订阅任务过程中,如果进行修改订阅对象等操作会发生任务重启,重启后可能会导致用户在 kafka 客户端消费数据时出现重复。
DTS 是按最小数据单元进行传输的,增量数据每标记一个 checkpoint 位点就是一个数据单元,如果重启时,刚好一个数据单元传输已完成,则不会导致数据重复;如果重启时,一个数据单元还正在传输中,那么再次启动后需要重新拉取这个数据单元,以保证数据完整性,这样就会导致数据重复。
用户如果对重复数据比较关注,请自行在消费数据时设置去重逻辑。

支持订阅的 SQL 操作

操作类型
支持的 SQL 操作
DML
INSERT、UPDATE、DELETE

操作步骤

1. 登录 DTS 控制台,在左侧导航选择数据订阅,单击新建数据订阅
2. 在新建数据订阅页,选择相应配置,单击立即购买
计费模式:支持包年包月和按量计费。
地域:地域需与待订阅的数据库实例订阅保持一致。
数据库:请根据具体数据库类型进行选择。
版本:选择 kafka 版,支持通过 Kafka 客户端直接消费。
订阅实例名称:编辑当前数据订阅实例的名称。
3. 购买成功后,返回数据订阅列表,单击操作列的配置订阅对刚购买的订阅进行配置,配置完成后才可以进行使用。
4. 在配置数据库订阅页面,选择相应配置,单击下一步
实例:选择对应数据库实例,只读实例和灾备实例不支持数据订阅。
数据库账号:添加订阅实例的账号和密码,账号的 LOGIN 、REPLICATION 权限和全部对象、pg_catalog.pgxc_node 表的 SELECT 权限。
5. 在订阅类型和对象选择页面,选择订阅类型,单击保存配置
订阅类型为数据更新(订阅选择对象的数据更新,包括数据 INSERT、UPDATE、DELETE 操作)。
Kafka 分区策略:支持按表名分区。


6. 在预校验页面,预校验任务预计会运行2分钟 - 3分钟,预校验通过后,单击启动完成数据订阅任务配置。
说明:
如果校验失败,请根据失败提示在待订阅实例中进行修正,并重新进行校验。



7. 单击启动后,订阅任务会进行初始化,预计会运行3分钟 - 4分钟,初始化成功后进入运行中状态。
8. 新增消费组,数据订阅 Kafka 版支持用户创建多个消费组,进行多点消费。数据订阅 Kafka 版消费依赖于 Kafka 的消费组,所以在消费数据前需要创建消费组。
9. 订阅实例进入运行中状态之后,就可以开始消费数据。Kafka 的消费需要进行密码认证,具体示例请参考 数据消费 Demo,我们提供了多种语言的 Demo 代码,也对消费的主要流程和关键的数据结构进行了说明。