基于开源流批一体数据同步引擎 ChunJun 数据还原 —DDL 解析模块的实战分享

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一、ChunJun-DDL 解析模块介绍

上一期我们为大家介绍了《ChunJun 支持异构数据源 DDL 转换与自动执行》，其中对 Calcite 解析 DDL 实战的内容做了简要介绍，本期我们将针对这一部分内容做详细分享。在进行 DDL 实战演示前，我们先回顾一下数据还原及 DDL 解析模块的内容。

1、数据还原介绍

ChunJun 支持 mysql oracle postgresql sqlserver 等数据源实时同步，但是同步之后的数据是以日志形式输出，数据还原在此基础上做到源数据的变动在目标表也发生对应变动，包含 DML 以及 DDL 的操作都会在目标表中执行对应的操作，保证源表和目标表 schema 一致、数据一致。

在 ChunJun 中数据还原还会有两种场景：手动执行和自动执行，他们之间的区别在于 ChunJun 是否能解析 Source 端 DDL 语句并转为下游语法对应语句，同时下游会执行对应的 DDL。

2、DDL 解析模块介绍

由于不同的数据源之间的语法不同，在数据还原的异构数据源场景中执行 DDL 是一个难题，如何将 Source 的 DDL 语句转换为符合 Sink 语法的 DDL 语句，成为困扰许多人的问题，ChunJun 也面临着这样一个困境，为了解决这个情况，ChunJun 引入了 DDL 解析模块解决此问题。

DDL 解析模块主要解决 2 个问题

• 解析 Source 的 SQL，将其转为 ChunJun 抽取出来的公共实体类
• 将公共实体类再按照 Sink 端的语法规则转为对应的 SQL

对于 SQL 转换这一部分，我们增加了一个 DDL Convent 接口，这个接口提供了 SQL 转为公共实体类以及公共实体类转回 SQL 的功能，而具体的转换将由对应的数据源插件按照各自语法进行实现。

DDL Data 是我们抽取的一个公共层数据的顶层抽象类，由于各个数据源的语法规则不同，因此我们需要抽取一个公共层，由这个公共层进行不同数据源之间数据的转换。

为了解析 SQL 并转为公共层数据，我们引入了 Calcite 进行 SQL 的解析，不同的数据源按照对应的语法会有对应的 SQL 解析器，通过这个解析器进行 SQL 的解析，将 SQL 语句转为对应的 SQLNode，再将 SQLNode 里的信息转为中间层。

这样我们就解决了数据还原的异构数据源场景中的 DDL 语法不一致的问题。

二、ChunJun-DDL 解析模块实战

上一章节我们介绍了一些基本概念，接下来我们就来为大家实际演示一下如何操作。

- 第一步

在 ChunJun-SQL module 下，执行 mvn clean compile -DskipTest，maven 会打包出基于 Calcite 实现的解析器，各个数据源 DDL 解析模块会生成对应的解析器进行 SQL 的解析。

- 第二步

生成的解析器支持解析的 SQL 语法可以看下对应模块的 test 模块。

- 具体演示

具体的实战演示过程在公众号上不做回顾，各位社区小伙伴们可前往 B 站查看直播回顾视频。

B 站直播回顾地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1M3411w7S3?spm_id_from=333.999.0.0

三、Calcite 在 ChunJun-DDL 中的实践应用

我们通过引入 Calcite 进行 SQL 的解析，上一章节我们对 ChunJun-DDL 解析模块进行了实战演示，接下来我们为大家分享 Calcite 在 ChunJun-DDL 中的实践应用。

- 第一步

Mavne 依赖，具体可见 ChunJun-DDL-MySQL Module 的 pom 配置。

- 第二步

Main 工程目录下添加对应的 Codegen 文件夹，里面主要由 config.fmpp（Calcite 的配置文件） 和 FTL 语法文件组成。

- 第三步

按照数据源语法编写 FTL 文件

Calcite 使用 Javacc 作为语法解析器，并且使用 Freemarker 作为模板引擎，在编译的时候，Freemarker 会将配置文件、模板语法文件、附加模板文件整体生成最终的语法文件，并通过 JavaCC 编译，形成 Calcite 的语法文件。

- 具体演示

具体的实战演示过程在公众号上不做回顾，各位社区小伙伴们可前往 B 站查看直播回顾视频。

B 站直播回顾地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1M3411w7S3?spm_id_from=333.999.0.0

开源项目库地址：https://github.com/DTStack