十行代码构建实时更新的宽表！

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物化视图数据处理中具有重要作用，它通过预计算和动态更新查询结果，显著提升了复杂查询的性能和实时性，支持快速决策和即时响应，常结合流式计算引擎、高性能数据库和增量更新机制实现高效维护。而如何构建更高效的物化视图，来自数据领域的 10 年资深架构师带来了他的经验分享。

作者 | 唐建法、Umer

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

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物化视图（Materialized View），在数据管理系统中指将视图的查询和计算的结果保存为一个物理表，这样每次访问视图时，无需重新执行查询，从而提高了查询效率。物化视图针对一些需要做大量频繁的聚合计算，以及复杂关联的场景下，是一个非常行之有效的提高性能降低资源使用的数据架构模式。

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图片来源：https://blog.the-pans.com/caching-partially-materialized-views-consistently/

取决于视图的更新模式，可以分为全量更新的和实时（增量）更新的两种。

全量更新

全量更新策略在每次更新时都会清除物化视图中现有的所有数据，并将最新的查询结果集重新插入。这个过程可以理解为执行了 TRUNCATE TABLE 和 INSERT INTO SELECT 的组合操作。全量更新虽然简单直接，但在大数据量或高频更新的场景下，其效率和资源消耗可能成为一个问题。

实时（增量）更新

增量更新策略则更为高效，它仅针对自上次更新以来发生变化的数据部分计算物化视图的差异，并将这些差异应用到物化视图中。增量更新能以更少的资源消耗，提供一个更为实时的数据体验。

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实时更新物化视图的适用场景

我们周围有很多业务场景需要视图提供当前的状态，例如：

1. 金融交易系统中的余额更新

在金融系统中，用户的账户余额会频繁变动（如存款、取款、转账、投资等操作）。为了在用户每次交易后，能够实时查看其账户总的余额，通常会使用实时更新的物化视图来确保用户在执行交易后，能够立刻查询到最新的账户状态。

场景需求：

• 交易完成后，用户能够实时看到余额变化。

• 数据一致性要求高，不能有延迟。

在电商平台或仓储系统中，库存的实时管理非常关键。每次销售、退货、补货都需要及时反映到系统中，以避免超卖或库存不足的问题。特别是在使用多平台进行销售时，使用多源汇聚及实时更新的物化视图可以确保在每次库存变更后，系统展示给用户的库存信息是最新的。

场景需求：

• 每次销售或退货时，库存信息需要立即更新。

• 防止超卖，确保用户查询时显示的是准确的库存数据。

在一些生产系统或 IT 监控平台中，监控指标（如 CPU 利用率、内存占用、网络流量等）会频繁变化。此类系统需要根据实时数据判断是否触发告警。因此，可以通过实时更新技术来随时更新指标的物化视图，以便立即发现异常情况并触发告警。

场景需求：

• 需要对系统各项关键指标进行实时监控。

• 任何异常都需要在最短时间内被发现，并触发相应的告警机制。

在 CRM 系统中，客户的行为数据（如打电话、发邮件、订单记录等）经常发生变动。业务人员希望能够实时看到客户的最新互动记录、订单状态等，以便根据最新情况及时跟进客户。因此， 在每次客户数据更新时刷新物化视图，使得业务人员在查看客户详情时能够看到最新信息。

场景需求：

• 业务人员在跟进客户时，必须基于最新的互动记录进行操作。

• 任何客户状态变更都要实时反映，以便做出及时决策。

在电商或内容平台的推荐系统中，用户的行为（如点击、浏览、购买等）会实时影响推荐的结果。为了保证推荐结果的实时性，系统可以在每次用户行为数据变更后，使用实时更新物的化视图，从而使推荐系统能根据最新的用户行为数据生成推荐内容。

场景需求：

• 用户行为频繁，推荐结果需要实时调整。

• 数据必须实时反映用户的最新兴趣和偏好。

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实时更新物化视图的实现方式，可以分为两大类别：

• 利用数据库提供的物化视图实时更新能力， 如 Oracle、PosgreSQL 等均提供相应的能力；

• 使用支持 CDC 数据复制和流式计算的实时数据平台，如 Kafka、TapData 等。

我们先来看一下第一类，不依赖于第三方组件，直接使用数据库的能力。

基于数据库自身能力的物化视图实时更新模式

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图片来源：https://oracle-base.com/articles/misc/materialized-views

1. Oracle Database

Oracle 通过物化视图（Materialized View）以及物化视图日志（Materialized View Log）来支持基于事务提交的实时刷新。

• 物化视图日志（Materialized View Log）：Oracle 需要在源表上建立一个日志表，记录所有的插入、更新和删除操作。物化视图会根据日志来实时刷新数据。

• 在创建物化视图时，可以使用 REFRESH FAST ON COMMIT 选项，这样物化视图会在事务提交时根据日志数据进行增量刷新。如：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_exampleREFRESH FAST ON COMMIT AS SELECT * FROM source_table;

PostgreSQL 可以通过触发器（Trigger）来模拟这一功能。在事务提交时，触发器可以用来更新物化视图。

• 触发器：可以为源表创建 AFTER INSERT、AFTER UPDATE 或 AFTER DELETE 的触发器，确保当数据表发生变化时，自动执行刷新物化视图的操作。

CREATE OR REPLACE FUNCTION refresh_materialized_view()RETURNS TRIGGER AS BEGIN REFRESH MATERIALIZED VIEW mv_example;RETURN NEW;END; LANGUAGE plpgsql;

• 定时器（pg_cron）：对于较为频繁的更新，也可以通过定时任务实现定期刷新。

CREATE TRIGGER refresh_mv_triggerAFTER INSERT OR UPDATE OR DELETEON source_tableFOR EACH STATEMENTEXECUTE FUNCTION refresh_materialized_view();

MySQL 并不原生支持物化视图的概念，但可以通过触发器和表复制来模拟物化视图功能，配合触发器实现类似实时更新的效果。

• 触发器：在源表上创建触发器，每当发生数据变更时更新对应的派生表，模拟物化视图刷新。

• 复制表：创建一个冗余表，手动更新该表以反映源表中的变化。通过触发器自动进行更新。

CREATE TRIGGER refresh_mv_triggerAFTER INSERT ON source_table FOR EACH ROW
BEGIN
-- 手动更新物化视图逻辑
END;

4. Snowflake

Snowflake 提供了一种称为 Materialized Views 的特性，可以为大规模数据集实现增量刷新。虽然 Snowflake 没有提供 On Commit Refresh 的功能，但它可以通过自动刷新实现接近实时的数据更新。

• Materialized View：Snowflake 会自动检测源表的更改，并在需要时对物化视图进行增量刷新。刷新过程异步进行，因此在事务提交后会稍有延迟。

示例：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_exampleAS SELECT column1, COUNT(*)FROM source_table;

ClickHouse 提供了一种基于物化视图（Materialized Views）的机制，能够实现对实时数据的近实时处理。通过依赖表自动触发物化视图的更新。

• 物化视图（Materialized Views）：ClickHouse 允许将数据表的实时更新映射到物化视图，使用 POPULATE 选项将源表的数据推送到物化视图。

• 分布式流处理：ClickHouse 通过流处理机制对数据进行处理，适合对大量实时数据进行快速分析。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_exampleTO target_tableAS SELECT * FROM source_table;

Google BigQuery 支持物化视图（Materialized View），这些视图并不会在每次数据更改时自动更新，但支持周期性刷新。对于部分业务需求，可以通过触发刷新机制，在数据提交时强制刷新物化视图，达到类似实时更新的效果。

• 周期性刷新：BigQuery 支持每 30 分钟自动刷新物化视图，此外还可以通过编程接口（如 Google Cloud Functions）手动触发刷新。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_exampleAS SELECT column1, COUNT(*)FROM source_table;

我们可以看到，除了 Oracle 数据库提供了原生的基于事务级别实时更新视图能力之外，其他的都是通过触发器，或者定时自动刷新的方式来模拟。对实时要求比较高的场景，支持上并不理想。

另外，使用数据库自身能力也意味着你只能在数据库内部创建物化视图，对多源，跨库，读写分离，以及不希望给原库增加压力的场景，都无法使用这种模式。在这些时侯，我们需要使用一个支持 CDC 数据复制和流式计算的实时数据平台来实现

基于 CDC 数据复制和流式计算来实时更新物化视图

这种方案通常需要几个模块一起配合来完成，如：

• CDC 实时复制工具，这个是用来对源库的事务日志进行监听、解析，并第一时间交给计算框架去处理。开源的一般会用 Debezium，商用的较常见的是Oracle Golden Gate 等。

• 流式计算能力，能够对 CDC 传输过来的 Insert / Update / Delete 同步到目标视图里面，并且能够对多表的事件进行关联聚合等。

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我们以一个订单宽表为例子来说明这个实现方式。我们有一个 MySQL 的电商平台，我们希望提供一个包含完整信息的订单 API（如客户信息，商品信息，物流信息等）提供给客户的手机端来查询。由于 MySQL 的并发查询和关联查询性能有限，我们选择了在能够提供相对较高查询性能，并支持 JSON 结构（API 模型设计）的 MongoDB 里构建一个物化视图的方式来支持这个 API。

换句话来说，假设这个是MySQL 数据库的表结构：

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我们希望有这样的一个视图，可以直接用来给到客户端通过order_id 或者 customer_id 来查询客户订单。这个API JSON 的结构可能是下面这样，一个模型里包含了订单，客户地址，付款信息和订单明细。

{
"_id": ObjectId("66f7e633f72882271da1a2ec"),
"order_id": "0005a1a1728c9d785b8e2b08b904576c",
"customer_id": "16150771dfd4776261284213b89c304e",
"order_approved_at": "2018-03-20T18:35:21.000+00:00",
"order_delivered_carrier_date": "2018-03-28T00:37:42.000+00:00",
"order_delivered_customer_date": "2018-03-29T18:17:31.000+00:00",
"order_estimated_delivery_date": "2018-03-29T00:00:00.000+00:00",
"order_purchase_timestamp": "2018-03-19T18:40:33.000+00:00",
"order_status": "delivered"
customer_info: {
"customer_city": "santos",
"customer_id": "16150771dfd4776261284213b89c304e",
"customer_state": "SP",
"customer_unique_id": "639d23421f5517f69d0c3d6e6564cf0e",
"customer_zip_code_prefix": "11075"
},

order_items: [
{
"order_item_id": 1,
"price": 145.9499969482422,
"product_id": "310ae3c140ff94b03219ad0adc3c778f",
"order_id": "0005a1a1728c9d785b8e2b08b904576c",
"freight_value": 11.649999618530273,
"seller_id": "a416b6a846a11724393025641d4edd5e",
"shipping_limit_date": "2018-03-26T18:31:29.000+00:00",
"seller": {
"seller_city": "sao paulo",
"seller_id": "a416b6a846a11724393025641d4edd5e",
"seller_state": "SP",
"seller_zip_code_prefix": "03702"
},
"product": {
"product_category_name": "beleza_saude",
"product_description_lenght": 493,
"product_description_length": null,
"product_height_cm": 12,
"product_id": "310ae3c140ff94b03219ad0adc3c778f",
"product_length_cm": 30,
"product_name_lenght": 59,
"product_name_length": null,
"product_photos_qty": 1,
"product_weight_g": 2000,
"product_width_cm": 16
}
},
.........
]

}

为了达到这个效果，我们需要将订单表（ecom_orders）与订单明细表 （ecom_order_items）,、客户信息表（ecomm_customer，形成一个宽表（OrderView），并使用 MySQL Debezium Connector + Kafka Connect + kakfa broker + Kafka Streams 实现持续刷新，这里将会介绍一个完整的步骤来达成这一目标。

方案步骤先决条件

• Docker（用于部署 Kafka、Zookeeper、Schema Registry 和 Kafka Connect）
• 所需的 Docker 镜像可从 Docker Hub（https://hub.docker.com/）下载。

name: kakfa-project
services:
zookeeper:
image: bitnami/zookeeper
ports:
- '31000:31000'
environment:
ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
KAFKA_JMX_HOSTNAME: "localhost"
ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: yes
KAFKA_JMX_PORT: 31000

kafka:
# "`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-
# An important note about accessing Kafka from clients on other machines:
# -----------------------------------------------------------------------
#
# The config used here exposes port 9092 for _external_ connections to the broker
# i.e. those from _outside_ the docker network. This could be from the host machine
# running docker, or maybe further afield if you've got a more complicated setup.
# If the latter is true, you will need to change the value 'localhost' in
# KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS to one that is resolvable to the docker host from those
# remote clients
#
# For connections _internal_ to the docker network, such as from other services
# and components, use kafka:29092.
#
# See https://rmoff.net/2018/08/02/kafka-listeners-explained/ for details
# "`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-'"`-._,-
#
image: bitnami/kafka
ports:
- '9092:9092'
- '31001:31001'
depends_on:
- zookeeper
environment:
KAFKA_BROKER_ID: 1
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT
# Define both listeners
KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:29092,PLAINTEXT_HOST://0.0.0.0:9092
# Match advertised listeners with the defined listeners
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:29092,PLAINTEXT_HOST://localhost:9092
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: "true"
KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
KAFKA_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS: 100
CONFLUENT_METRICS_ENABLE: 'false'
KAFKA_JMX_HOSTNAME: "localhost"
KAFKA_JMX_PORT: 31001

schema-registry:
image: confluentinc/cp-schema-registry
ports:
- '8081:8081'
environment:
SCHEMA_REGISTRY_KAFKASTORE_BOOTSTRAP_SERVERS: "kafka:29092"
SCHEMA_REGISTRY_HOST_NAME: "schema-registry"
SCHEMA_REGISTRY_LISTENERS: "http://0.0.0.0:8081"

kafka-connect:
image: confluentinc/cp-kafka-connect-base
ports:
- '8083:8083'
- '31004:31004'
environment:
CONNECT_BOOTSTRAP_SERVERS: "kafka:29092"
CONNECT_REST_PORT: 8083
CONNECT_GROUP_ID: compose-connect-group
CONNECT_CONFIG_STORAGE_TOPIC: docker-connect-configs
CONNECT_OFFSET_STORAGE_TOPIC: docker-connect-offsets
CONNECT_STATUS_STORAGE_TOPIC: docker-connect-status
CONNECT_KEY_CONVERTER: io.confluent.connect.avro.AvroConverter
CONNECT_VALUE_CONVERTER: io.confluent.connect.avro.AvroConverter
CONNECT_KEY_CONVERTER_SCHEMA_REGISTRY_URL: http://schema-registry:8081
CONNECT_VALUE_CONVERTER_SCHEMA_REGISTRY_URL: http://schema-registry:8081
CONNECT_INTERNAL_KEY_CONVERTER: "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"
CONNECT_INTERNAL_VALUE_CONVERTER: "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"
CONNECT_REST_ADVERTISED_HOST_NAME: "kafka-connect"
CONNECT_LOG4J_ROOT_LOGLEVEL: "INFO"
CONNECT_LOG4J_LOGGERS: "org.apache.kafka.connect.runtime.rest=WARN,org.reflections=ERROR"
CONNECT_CONFIG_STORAGE_REPLICATION_FACTOR: "1"
CONNECT_OFFSET_STORAGE_REPLICATION_FACTOR: "1"
CONNECT_STATUS_STORAGE_REPLICATION_FACTOR: "1"
CONNECT_PLUGIN_PATH: /usr/share/java,/usr/share/confluent-hub-components
KAFKA_JMX_HOSTNAME: "localhost"
KAFKA_JMX_PORT: 31004
depends_on:
- zookeeper
- kafka
- schema-registry

# run docker-compose.yml file
docker-compose up

• 使用 Kafka Connect 容器中的 confluent-hub-client 安装 Debezium MySQL Connector：

docker exec -it kafka-connect /usr/bin/confluent-hub install debezium/debezium-connector-mysql:latest --component-dir /usr/share/confluent-hub-components --no-prompt

• 安装完成后，重启 Kafka Connect 容器：

docker restart kafka-connect

• 准备一个用于 MySQL 源连接器的 JSON 配置文件。以下是一个示例配置文件 (debezium-mysql.json)：

{
"name": "mysql-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"tasks.max": "1",
"database.hostname": "192.168.1.11",
"database.port": "3306",
"database.user": "root",
"database.password": "YJ983g!",
"snapshot.mode": "initial",
"database.server.id": "184054",
"database.server.name": "dbserver1.DEMO",
"table.include.list": "ECommerce.ecom_customers,ECommerce.ecom_orders,ECommerce.ecom_order_items",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:29092",
"database.history.kafka.topic": "dbhistory.fullfillment",
"topic.prefix": "dbserver1", // Add this line,
"database.history.kafka.schema.registry.url": "http://schema-registry:8081",
"schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers": "kafka:29092",
"schema.history.internal.kafka.topic": "umer-test-history-topic"
}
}

• 将该配置通过 Kafka Connect 的 REST API 部署连接器：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data @debezium-mysql.json http://localhost:8083/connectors

• 验证连接器状态，确保其处于运行状态（RUNNING）：

curl http://localhost:8083/connectors/mysql-connector/status

{"name":"mysql-connector","connector":{"state":"RUNNING","worker_id":"kafka-connect:8083"},
"tasks":[{"id":0,"state":"RUNNING","worker_id":"kafka-connect:8083"}],"type":"source"}

如果连接器状态显示为 RUNNING，则表示你的 MySQL 数据已经实时流入 Kafka Broker。MySQL 数据库中的每次更改（插入、更新、删除）都会被 Debezium MySQL Connector 捕获并发送至 Kafka Broker。

至此，你已成功完成从 MySQL 到 Kafka Broker 的实时数据流设置。

• 验证 Kafka Broker 中的 Kafka 主题是否正常。

docker exec -it kafka bash
cd /opt/bitnami/kafka/bin
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list

__consumer_offsets
_schemas
dbserver1
dbserver1.ECommerce.ecom_customers
dbserver1.Commerce.ecom_items
dbserver1.Commerce.ecom_orders
docker-connect-configs
docker-connect-offsets
docker-connect-status
umer-test-history-topic

现在 MySQL 的数据已经实时流入 Kafka，你可以使用自定义的 Node.js 脚本消费这些数据并将其映射到 MongoDB。该应用程序使用 kafkajs 流式库从 Kafka 主题中消费消息，并使用 mongodb 库将数据存储到 MongoDB 中。

在本示例中，我们有一个包含订单、订单项以及客户详细信息的电商数据库。我们从 Kafka 主题中消费这些数据，在写入 MongoDB 之前，将订单数据与相关的客户信息和订单项进行丰富处理。

const { Kafka } = require('kafkajs');
const { MongoClient } = require('mongodb');

const kafka = new Kafka({
clientId: 'qa-01',
brokers: ['192.168.1.11:9092'],
sasl: {
mechanism: 'plain',
username: 'tapdata',
password: 'VVVIy676!',
},
});

const mongoUrl = 'mongodb://root:NTUOi37$!@192.168.1.11:27017';
const mongoClient = new MongoClient(mongoUrl, { useUnifiedTopology: true });

let db;
const orders = new Map(); // Map to temporarily store orders
const customers = new Map(); // Map to store customer info

async function connectMongo() {
try {
await mongoClient.connect();
db = mongoClient.db('orderSingleView');
console.log("Successfully connected to MongoDB.");
} catch (error) {
console.error("Failed to connect to MongoDB:", error);
}
}

async function consumeEcomOrders() {
const ecomOrdersConsumer = kafka.consumer({ groupId: 'qa_orders_x1_topic_group60' });
await ecomOrdersConsumer.connect();
await ecomOrdersConsumer.subscribe({ topic: 'dbserver1.ecom_orders_topic', fromBeginning: true });
await ecomOrdersConsumer.run({
eachMessage: async ({ message }) => {
const ecomOrderData = JSON.parse(message.value.toString());
const orderId = ecomOrderData.order_id; // Adjusted to match your data structure
const mqOp = message.headers.mqOp.toString();

if (mqOp === 'delete') {
await db.collection('orderSingleView').deleteOne({ order_id: orderId });
orders.delete(orderId); // Remove from orders map
console.log(`Deleted Order with ID: ${orderId}`);
} else {
// Store order data in the Map
orders.set(orderId, { ...ecomOrderData });
console.log(`Inserted/Updated Order: ${JSON.stringify(ecomOrderData)}`);

// Insert the order into MongoDB
await db.collection('orderSingleView').updateOne(
{ order_id: orderId },
{ $set: { ...ecomOrderData } },
{ upsert: true }
);

// Check for customer info immediately after inserting the order
await enrichOrderWithCustomerInfo(orderId, ecomOrderData.customer_id);
}
},
});
}

async function consumeEcomCustomersDetails() {
const customerConsumer = kafka.consumer({ groupId: 'qa_customers_x1_topic_group60' });
await customerConsumer.connect();
await customerConsumer.subscribe({ topic: 'dbserver1.ecom_customers_topic', fromBeginning: true });
await customerConsumer.run({
eachMessage: async ({ message }) => {
const customerDetailData = JSON.parse(message.value.toString());
const customerId = customerDetailData.customer_id; // Adjusted to match your data structure
const mqOp = message.headers.mqOp.toString();

if (mqOp === 'delete') {
await db.collection('orderSingleView').updateMany(
{ 'customer_info.customer_id': customerId },
{ $unset: { customer_info: "" } }
);
console.log(`Deleted Customer Info for Customer ID: ${customerId}`);
} else {
// Store customer data in the Map
customers.set(customerId, customerDetailData);
console.log(`Inserted/Updated Customer Info for Customer ID: ${customerId}`);

// Enrich existing orders if customer_id matches
await enrichExistingOrders(customerId);
}
},
});
}

async function consumeOrderItems() {
const orderItemsConsumer = kafka.consumer({ groupId: 'qa_order_items_topic_group60' });
await orderItemsConsumer.connect();
await orderItemsConsumer.subscribe({ topic: 'dbserver1.ecom_order_items_topic', fromBeginning: true });
await orderItemsConsumer.run({
eachMessage: async ({ message }) => {
const orderItemData = JSON.parse(message.value.toString());
const orderId = orderItemData.order_id; // Get the order_id from order_item
const mqOp = message.headers.mqOp.toString();

if (mqOp === 'delete') {
// Remove the item from the order's items array in MongoDB
await db.collection('orderSingleView').updateOne(
{ order_id: orderId },
{ $pull: { order_items: { order_id: orderItemData.order_id} } }
);
console.log(`Deleted Order Item with ID: ${orderItemData.item_id} from Order ID: ${orderId}`);
} else {
// Insert or update the item in the order's items array in MongoDB
const result = await db.collection('orderSingleView').updateOne(
{ order_id: orderId },
{ $addToSet: { order_items: orderItemData } }, // Use $addToSet to avoid duplicates
{ upsert: false } // Don't create a new document if not found
);

if (result.modifiedCount === 0) {
console.log(`No existing order found for Order ID: ${orderId}, inserting as new order item`);
// Optionally, you could handle this case as needed
} else {
console.log(`Inserted/Updated Order Item for Order ID: ${orderId}`);
}
}
},
});
}

async function enrichExistingOrders(customerId) {
for (const [orderId, order] of orders) {
if (order.customer_id === customerId) {
await enrichOrderWithCustomerInfo(orderId, customerId);
}
}
}

async function enrichOrderWithCustomerInfo(orderId, customerId) {
if (customers.has(customerId)) {
const customerInfo = customers.get(customerId);
try {
await db.collection('orderSingleView').updateOne(
{ order_id: orderId },
{ $set: { customer_info: customerInfo } }
);
console.log(`Enriched Order with Customer Info for Order ID: ${orderId}`);
} catch (error) {
console.error(`Failed to enrich order ${orderId} with customer info: ${error.message}`);
}
} else {
console.log(`No customer found for Customer ID: ${customerId}. Waiting for customer info...`);
}
}

(async () => {
await connectMongo();
await consumeEcomOrders();
await consumeEcomCustomersDetails();
await consumeOrderItems(); // Start consuming order items
})();

使用 Debezium MySQL 连接器与 Kafka Connect 相结合，可以方便地将变更数据捕获（CDC）传输到 Kafka 代理。通过 Node.js 中的 Kafka Streams 库，可以执行实时数据流处理和转换。此配置会从 MySQL 数据库中捕获更新，实时处理这些更新，并在将数据结果存储到MongoDB之前对其进行转换和映射。

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支持 CDC 的物化视图构建利器，Tap Flow 的实践

什么是 Tap Flow

Tap Flow 是一个 TapData 实时数据平台提供的一个流式数据采集和处理的框架。开发者可以使用 Tap Flow 来实现实时数据复制，实时数据加工处理，多表流式合并，构建实时更新的物化视图等技术场景。

使用上面同样的例子，我们来看看用 Tap Flow 会是怎样的一个体验：

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使用 Tap Flow 构建一个订单宽表主要流程：

1. 安装 Tap Flow 的 Python SDK 和CLI

2. 配置 TapData Cluster 连接信息

3. 使用 Tap Flow 的命令和 API，构建 Flow，并设置目标为一个物化视图

4. 运行 Flow

# prerequisites: install python3 & pip3 before install tapshell
# Install TapShell using Pip
maximus@Reid:~/home pip3 install tapcli==0.2.5

Step 2：启动并配置 Tap Shell

# Enter tapcli directory and Type tap and press enter button
maximus@Reid:~/ tap
Mon Nov 4 12:34:48 CST 2024 Welcome to TapData Live Data Platform, Enjoy Your Data Trip !
Tap Flow requires TapData Live Data Platform(LDP) cluster to run.
If you would like to use with TapData Enterprise or TapData Community, type L to continue.
If you would like to use TapData Cloud, or you are new to TapData, type C or press ENTER to continue.
Please type L or C (L/[C]): C
You may obtain the keys by log onto TapData Cloud, and click: 'User Center' on the top right, then copy & paste the accesskey and secret key pair.
Enter AK: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Enter SK: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Mon Oct 21 15:53:50 CST 2024 connecting remote server: https://cloud.tapdata.net ...
Mon Oct 21 15:53:50 CST 2024 Welcome to TapData Live Data Platform, Enjoy Your Data Trip !
========================================================================================================================
TapData Cloud Service Running Agent: 1
Agent name: agent-jk6453h (Machine), ip: 192.168.1.11, cpu usage: 40%

tap >

# If you're using TapData Enterprise then type L, please provide the server URL with port and access code, for example: 192.18.108.1:13030 && 123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000. You can find the access code by logging into the TapData Enterprise platform, then navigating to Account Settings
Mon Nov 4 12:34:48 CST 2024 Welcome to TapData Live Data Platform, Enjoy Your Data Trip !
Tap Flow requires TapData Live Data Platform(LDP) cluster to run.
If you would like to use with TapData Enterprise or TapData Community, type L to continue.
If you would like to use TapData Cloud, or you are new to TapData, type C or press ENTER to continue.
Please type L or C (L/[C]): L
Please enter server:port of TapData LDP server: 127.0.0.1:3030
Please enter access code: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Mon Oct 21 11:26:55 CST 2024 connecting remote server: you 127.0.0.1:3030 ...
Mon Oct 21 11:26:55 CST 2024 Welcome to TapData Live Data Platform, Enjoy Your Data Trip !

tap >

# Connect with Source Database Mysql
tap > mysqlJsonConfig = {
'database': 'Demo',
'port': 3306,
'host': 'demo.tapdata.io',
'username': 'demouser',
'password': 'demopass'
};

tap > mysqlConn = DataSource('mysql', 'qa-mySqlEcommerceData', mysqlJsonConfig)
.type('source')
.save();
datasource qa-mySqlEcommerceData creating, please wait...
save datasource qa-mySqlEcommerceData success, will load schema, please wait...
load schema status: finished


# Connect with Target Database Mongodb
tap > mongodbJsonConfig = {"uri": "mongodb://john:doe@192.168.0.1:27017/orderSingleView?authSource=admin"}
tap > mongodbConn = DataSource("mongodb", "qa-mongodbOrderView", mongodbJsonConfig)
.type("target")
.save();


datasource qa-mongodbOrderView creating, please wait...
save datasource qa-mongodbOrderView success, will load schema, please wait...
load schema status: finished

# Create the flow and set the base or master table "ecom_orders"
tap> orderFlow = Flow("Order_SingleView_Sync").read_from("qa-mySqlEcommerceData.ecom_orders");
Flow updated: source added

# Lookup and add the 'ecom_customers' table as an embedded document in 'orders' using customer_id as the association key.cIn MongoDB, path="customer_info", embeds it with the field name customer_info, and type="object", indicating it will be stored as an embedded document.
tap> orderFlow.lookup("qa-mySqlEcommerceData.ecom_customers", path="customer_info",
type="object", relation=[["customer_id","customer_id"]]);

Flow updated: source added
Flow updated: new table 0x7f3eb64d66e0 > added as child table

# Lookup and add the 'ecom_order_payments' table as an embedded array in 'orders' using order_id as the association key. In MongoDB, path="orderPayments" embeds it with the field name order_payments, and type="array", indicating it will be stored as an embedded array.
tap> orderFlow.lookup("qa-mySqlEcommerceData.ecom_order_payments", path="order_payments",
type="array", relation=[["order_id","order_id"]]);

Flow updated: source added
Flow updated: new table 0x7f3eb6723e50 > added as child table

# Lookup and add the 'ecom_order_items' table as an embedded array in 'orders' using order_id as the association key. In MongoDB, path="order_items," embeds it with the field name order_items, and type="array", indicating it will be stored as an embedded array.
tap> orderFlow.lookup("qa-mySqlEcommerceData.ecom_order_items", path="order_items",
type="array", relation=[["order_id","order_id"]]);

Flow updated: source added
Flow updated: new table 0x7f3eb6864160 > added as child table

# Lookup and add the 'ecom_products' table as embedded document in 'order_itmes' using product_id as association key.
tap> orderFlow.lookup("qa-mySqlEcommerceData.ecom_products", path="order_items.product",
type="object", relation=[["product_id","order_items.product_id"]]);

Flow updated: source added
Flow updated: new table 0x7f3e4573e50 > added as child table

## Lookup and add the 'ecom_sellers' table as embedded document in 'order_itmes' using seller_id as association key.
tap> orderFlow.lookup("qa-mySqlEcommerceData.ecom_sellers", path="order_items.seller",
type="object", relation=[["seller_id","order_items.seller_id"]]);

Flow updated: source added
Flow updated: new table 0x7f3 y94853e50> added as child table

# Write to a collection in MongoDB to become a materialized view
tap> orderFlow.write_to("qa-mongodbOrderView.orderSingleView");

Flow updated: sink added

# Start data flow
tap> orderFlow.start();
Order_SingleView_Sync Pipeline is running

# view Flow stats
tap> stats Order_SingleView_Sync

Step 3.5：在 MongoDB 中查看宽表订单数据模型

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验证物化视图的实时更新效果

• 运行脚本，观察mysql 库的订单数据变动

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DELIMITER //
CREATE PROCEDURE InsertRandomOrders()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
-- Disable foreign key checks
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

WHILE i < 10 DO
INSERT INTO ECommerceData.ecom_orders
(order_id, customer_id, order_status, order_purchase_timestamp,
order_approved_at, order_delivered_carrier_date,
order_delivered_customer_date, order_estimated_delivery_date)
VALUES
(
CONCAT('ORD_I_', UUID()), -- Adds 'ORD_' before the randomly generated order_id
UUID(), -- Generates a random customer_id
CASE
WHEN RAND() < 0.3 THEN 'delivered'
WHEN RAND() < 0.6 THEN 'shipped'
ELSE 'processing'
END, -- Random order status
NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 365) DAY, -- Random order purchase date within the last year
NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 300) DAY, -- Random approved date within the last 300 days
NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 200) DAY, -- Random carrier delivery date within the last 200 days
NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 100) DAY, -- Random customer delivery date within the last 100 days
NOW() + INTERVAL FLOOR(RAND() * 30) DAY -- Random estimated delivery date within the next 30 days
);
SET i = i + 1;
END WHILE;
-- Re-enable foreign key checks
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
END
//
DELIMITER ;

CALL InsertRandomOrders();

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• 客户城市更新：更新客户的城市名称，并在城市名称前添加“CITY_”

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE UpdateCustomerCity()
BEGIN
-- Disable autocommit
SET autocommit = 0;

-- Update customer_city by adding the prefix 'CITY_' for the specified customer_ids
UPDATE ECommerceData.ecom_customers
SET customer_city = CONCAT('CITY_', customer_city)
WHERE customer_id IN (
'00012a2ce6f8dcda20d059ce98491703',
'000161a058600d5901f007fab4c27140',
'0001fd6190edaaf884bcaf3d49edf079',
'0002414f95344307404f0ace7a26f1d5',
'000379cdec625522490c315e70c7a9fb',
'0004164d20a9e969af783496f3408652',
'000419c5494106c306a97b5635748086',
'00046a560d407e99b969756e0b10f282',
'00050bf6e01e69d5c0fd612f1bcfb69c',
'000598caf2ef4117407665ac33275130'
);

-- Commit the transaction to save the changes
COMMIT;

-- Re-enable autocommit
SET autocommit = 1;
END
//
DELIMITER ;

call UpdateCustomerCity()

select * from ecom_customers eo where customer_id IN (
'00012a2ce6f8dcda20d059ce98491703',
'000161a058600d5901f007fab4c27140',
'0001fd6190edaaf884bcaf3d49edf079',
'0002414f95344307404f0ace7a26f1d5',
'000379cdec625522490c315e70c7a9fb',
'0004164d20a9e969af783496f3408652',
'000419c5494106c306a97b5635748086',
'00046a560d407e99b969756e0b10f282',
'00050bf6e01e69d5c0fd612f1bcfb69c',
'000598caf2ef4117407665ac33275130');

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• 订单明细的变化

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- 在 order_details 表中，将 price 小于 200 的记录的 price 值增加 40：

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE UpdatePrices()
BEGIN
-- Update price by adding 40 where price is less than 200
UPDATE ECommerceData.ecom_order_items
SET price = price + 40
WHERE price < 200;

-- Commit the changes
COMMIT;
END
//
DELIMITER ;

call UpdatePrices();

执行以下查询以查看更新后的价格，验证脚本是否生效

select * from ECommerceData.ecom_order_items where order_id = '00048cc3ae777c65dbb7d2a0634bc1ea'

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• 观察 Order View 对上述更改的更新情况：

- 运行以下查询检查 MongoDB 中订单的总数。总数现在应为 99,451，因为我们通过脚本新增了 10 条记录。在通过脚本新增记录之前，总数为 99,441。

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- 验证 MongoDB 宽表集合中的 customer_info 文档更新情况

db.orderSingleView.findOne({"customer_info.customer_id": "00012a2ce6f8dcda20d059ce98491703"})

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- 验证 MongoDB 宽表集合中 order_items 数组的更新情况

db.orderSingleView.findOne({
"order_items.order_id": '00048cc3ae777c65dbb7d2a0634bc1ea'
});

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TapFlow 是一个编程框架，目前还处于 Preview 状态。它允许用户执行实时数据复制、数据处理以及创建物化视图等操作。它由一组 API、Python SDK 以及Tap CLI（一个命令行实用程序）组成。和常见的实时数据管道或者集成方案（如Kafka ETL）相比，Tap Flow 内部直接集成了 CDC，不再需要额外的一个模块，同时它是基于 Python / JS 脚本语言，能够快速实现各种数据处理需求，且支持大部分主流国产数据库。

作者介绍： 唐建法（TJ），TapData 创始人兼 CEO，10 年数据架构师，3 年产品创业人，曾任 MongoDB 大中华区首席架构师，MongoDB 中文社区主席。 Muhammad Umer Riaz，TapData 售前解决方案工程师