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openmf/ph-ee-importer-rdbms Docker 镜像 - 轩辕镜像

ph-ee-importer-rdbms
openmf/ph-ee-importer-rdbms
用于关系型数据库(RDBMS)的数据导入微服务,支持数据抽取、转换和加载(ETL)操作,提供高效、可扩展的数据集成能力,适用于各类数据导入场景的微服务组件。
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Importer RDBMS Microservice 镜像文档

镜像概述和主要用途

Importer RDBMS microservice镜像是一个轻量级、高性能的关系型数据库(RDBMS)数据导入微服务,旨在提供高效、可配置的数据抽取、转换和加载(ETL)能力。该镜像基于微服务架构设计,可独立部署或集成到现有服务体系中,支持多种关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等)的数据导入操作,适用于各类数据集成和数据迁移场景。

核心功能和特性

  • 多数据库支持:兼容主流关系型数据库,包括MySQL、PostgreSQL、SQL Server等
  • 灵活的数据转换:提供可配置的数据转换规则,支持字段映射、格式转换、数据清洗等操作
  • 批量导入优化:内置批量导入机制,支持自定义批次大小和提交间隔,提升导入性能
  • 可配置化:通过环境变量或配置文件灵活配置数据源、目标数据库、导入规则等参数
  • 完善的日志监控:支持多级别日志输出,便于问题排查和运行状态监控
  • 高可扩展性:基于微服务架构,支持水平扩展,可根据数据量动态调整服务实例数量
  • 轻量级部署:容器化设计,体积小巧,启动快速,易于集成到容器编排平台(如Kubernetes、Docker Compose)

使用场景和适用范围

  • 企业数据仓库构建:作为数据仓库的前置数据接入服务,将业务系统数据导入到数据仓库
  • 跨系统数据同步:实现不同业务系统间的关系型数据库数据同步,保障数据一致性
  • 定期数据迁移:用于系统升级或架构调整时的数据库数据迁移工作
  • 第三方数据导入:将外部数据源(如CSV、JSON文件)导入到自有关系型数据库中
  • 数据备份与恢复:辅助完成数据库数据的备份导入或恢复操作
  • 微服务架构数据集成:在微服务体系中作为独立的数据导入组件,与其他服务解耦

详细使用方法和配置说明

环境要求
  • Docker 1.13.0+ 或兼容的容器运行时
  • 目标RDBMS数据库服务可访问(网络连通性)
  • 若使用文件数据源,需挂载数据卷或确保容器内可访问数据源文件
Docker部署示例
1. 使用docker run命令部署
bash
docker run -d \
  --name importer-rdbms \
  -e DB_HOST=mysql.example.com \
  -e DB_PORT=3306 \
  -e DB_USER=import_user \
  -e DB_PASSWORD=secure_password \
  -e DB_NAME=enterprise_db \
  -e DB_TYPE=mysql \
  -e SOURCE_TYPE=csv \
  -e SOURCE_PATH=/data/input \
  -e BATCH_SIZE=2000 \
  -e LOG_LEVEL=INFO \
  -v /local/data/input:/data/input \
  -v /local/config:/config \
  your-registry/importer-rdbms:latest
2. 使用Docker Compose部署

创建docker-compose.yml文件:

yaml
version: '3.8'

services:
  importer:
    image: your-registry/importer-rdbms:latest
    container_name: importer-rdbms
    restart: always
    environment:
      - DB_HOST=mysql
      - DB_PORT=3306
      - DB_USER=root
      - DB_PASSWORD=root_password
      - DB_NAME=target_db
      - DB_TYPE=mysql
      - SOURCE_TYPE=json
      - SOURCE_PATH=/data/input
      - BATCH_SIZE=1500
      - COMMIT_INTERVAL=1500
      - TRANSFORM_CONFIG=/config/transform.json
      - LOG_LEVEL=INFO
      - LOG_PATH=/logs/importer.log
    volumes:
      - ./input-data:/data/input
      - ./config:/config
      - ./logs:/logs
    depends_on:
      - mysql
    networks:
      - importer-network

  mysql:
    image: mysql:8.0
    container_name: importer-mysql
    restart: always
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_password
      - MYSQL_DATABASE=target_db
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql
    networks:
      - importer-network

networks:
  importer-network:
    driver: bridge

volumes:
  mysql-data:

启动服务:

bash
docker-compose up -d

配置参数说明

环境变量参数
参数名描述可选值/示例是否必填默认值
DB_HOST目标数据库主机地址mysql.example.com, 192.168.1.100是-
DB_PORT目标数据库端口3306, 5432, 1433否取决于DB_TYPE
DB_USER目标数据库用户名root, import_user是-
DB_PASSWORD目标数据库密码secure_password是-
DB_NAME目标数据库名称target_db, enterprise_data是-
DB_TYPE目标数据库类型mysql, postgresql, sqlserver否mysql
SOURCE_TYPE数据源类型csv, json, xml是-
SOURCE_PATH数据源文件路径(容器内路径,需通过volume挂载宿主机文件)/data/input, /import/data是-
BATCH_SIZE单次批量导入记录数1000, 2000否1000
COMMIT_INTERVAL事务提交间隔(记录数),若为0则不自动提交1000, 5000, 0否与BATCH_SIZE相同
TRANSFORM_CONFIG数据转换规则配置文件路径(容器内路径),支持JSON格式配置/config/transform.json否-
LOG_LEVEL日志输出级别DEBUG, INFO, WARN, ERROR否INFO
LOG_PATH日志文件路径(容器内路径),若不指定则输出到stdout/logs/importer.log否stdout
数据转换配置文件示例(TRANSFORM_CONFIG)

转换配置文件为JSON格式,用于定义数据源到目标数据库的字段映射和转换规则:

json
{
  "source_table": "input_data",
  "target_table": "user_info",
  "field_mappings": [
    {
      "source_field": "id",
      "target_field": "user_id",
      "transform_type": "integer"
    },
    {
      "source_field": "name",
      "target_field": "user_name",
      "transform_type": "uppercase"
    },
    {
      "source_field": "birth_date",
      "target_field": "birth_dt",
      "transform_type": "date_format",
      "params": {
        "source_format": "YYYY-MM-DD",
        "target_format": "DD/MM/YYYY"
      }
    },
    {
      "source_field": "email",
      "target_field": "contact_email",
      "transform_type": "default",
      "default_value": "***"
    }
  ],
  "filter_condition": "source_field.active = 'true'"
}

注意事项

  • 数据权限:确保目标数据库用户拥有足够的权限(如INSERT、UPDATE权限)
  • 网络配置:建议通过容器网络(如Docker Compose网络)连接数据库以提高安全性
  • 性能调优:大规模数据导入时可通过调整BATCH_SIZE参数优化性能(建议根据数据库性能测试确定最优值)
  • 数据一致性:启用事务提交(COMMIT_INTERVAL>0)可保障数据一致性,导入后建议验证数据完整性
  • 配置权限:挂载的配置文件和数据文件需确保容器内进程有读取权限,避免因权限问题导致服务启动失败
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