以增量方式将 Cloud SQL 转换为 BigQuery答案

【问题标题】：Cloud SQL to BigQuery incrementally以增量方式将 Cloud SQL 转换为 BigQuery
【发布时间】：2020-05-13 11:01:35
【问题描述】：

我需要一些关于我正在处理的用例之一的建议。

用例：

我们在 Cloud SQL 中拥有大约 5-10 个表的数据，其中一些被视为查找，而另一些则被视为事务性的。我们需要将其提供给 BigQuery，以制作 3-4 个表（扁平化、嵌套或非规范化），这些表将用于 Data Studio、Looker 等中的报告。

数据应该以增量方式处理，Cloud SQL 中的更改可能每 5 分钟发生一次，这意味着 BigQuery 报告应该可以近乎实时地获取数据。如果可能，我们还应该维护数据更改的历史记录。

解决方案：

我们在 BigQuery 中保留了 3 层，因此来自 Cloud SQL 的数据进入第一层，然后在展平后将其保存到第二层（维护历史），然后将其处理以插入第三层（报告） . 这种方法的 问题是它是为日常处理而开发的，无法帮助处理 Cloud SQL 中每 5 分钟的数据变化。

欢迎提出任何建议。

注意：-我们需要使用Dataflow，VM或其他方式来做一些逻辑处理，这意味着我们不能只使用预定查询，因为我们不能使用查询来处理所有逻辑，但是可以混合使用视图和代码。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这比您想象的要简单：BigQuery 可以直接从您的 Cloud SQL 中读取数据。

文档：

更多阅读：

所以您需要做的就是编写一个 MySQL 查询来查找过去 5 分钟内的所有更改。您可以在 BigQuery 中运行此查询 - 并通过一个查询将所有数据具体化到 BigQuery 中，例如：

INSERT INTO `dataset.table`

SELECT * 
FROM EXTERNAL_QUERY(
  'your.CloudSql.database'
  , 'SELECT * FROM users')

【讨论】：

是否可以在计划查询中将此查询设置为每 5 分钟一次到 BigQuery 中？如果是这样，则同步接近实时
@Felipa，感谢您的回答，实际上我们正在对一些具有 5-6GB 数据的表使用联合查询工作，让我告诉 Postgres 无法直接处理，而是外部查询以更快的方式获取数据。
这里的事情就像我说的我需要用于报告的数据并且我正在连接 8-10 表，我在 Cloud SQL 上避免了这种情况，因为我认为它可能会导致那里出现问题。我使用普通查询和外部查询将每个表都发送到 BigQuery，然后使用 Dataflow 对其进行处理以将其带到第二层（历史维护），然后是报告层。现在，整个过程需要 15-20 分钟，因为 Dataflow 是批处理的。问题是我应该使用什么过程来加速这件事。您认为其他方式还是我可以在外部查询中使用那些 Big Join 并且它不会对 Cloud SQL 施加负载？

【解决方案2】：

这是一个有趣的用例！如果 BQ 外部查询不是您的难题，我们最近构建了一个解决方案，可将 MySQL 中的表与 BigQuery 中的表“同步”。

该解决方案通过使用两个组件来工作：

如果有帮助请告诉我！

【讨论】：