Melhor maneira de sincronizar dados entre dois bancos de dados diferentes

Eu tenho que implementar a sincronização de dados entre dois grandes bancos de dados que possuem estruturas completamente diferentes. Basicamente, preciso extrair alguns dados sobre produtos em tabelas diferentes no primeiro banco de dados e reorganizá-los para outras tabelas no segundo banco de dados.

Criar meus produtos pela primeira vez não é muito complicado. Mas estou procurando uma maneira de atualizar alguns dados específicos - nem todos os dados - sobre cada produto.

Obviamente, existem alguns problemas que tornam isso complicado.

• Não estou autorizado a fazer nada no banco de dados de origem além das consultas selecionadas.
• No banco de dados de destino, eu posso fazer consultas comuns (selecionar, atualizar, inserir, criar), mas não consigo modificar a estrutura / tabelas existentes.
• O banco de dados de destino e de origem tem estruturas completamente diferentes, as tabelas não são as mesmas, portanto os dados realmente precisam ser reorganizados - a comparação de tabelas não funciona.
• O banco de dados de destino usa um servidor MySQL - a origem pode ser o DB2.
• Não há campos de "horário atualizado" em lugar nenhum.

Portanto, todo o processo precisa ser feito em um único script Python (idealmente).

Penso em criar um hash para cada produto, com base nos campos a serem atualizados no banco de dados de destino: md5 (código + descrição + fornecedor + cerca de 10 outros campos). Um novo hash com base nos mesmos dados será criado diariamente a partir do banco de dados de origem. Armazenarei todos os hashes em uma única tabela (código do item, current_hash, old_hash) para fins de desempenho. Em seguida, compare e atualize o produto se o novo hash for diferente do antigo.

Existem cerca de 500 000 produtos, por isso estou um pouco preocupado com o desempenho.

É o bom caminho a percorrer?

Isso é basicamente o que tenho feito ou vivido nos últimos anos, e meu instinto é que o tempo para ler 500.000 itens do banco de dados de origem e sincronizar no destino não levará tanto tempo quanto se pode pensar. O tempo necessário para ler os campos "chave", calcular o hash MD5 e verificar com sua tabela para evitar a sincronização de itens que não foram alterados não economizarão muito tempo e podem demorar mais. Eu simplesmente leria tudo e atualizaria tudo. Se isso resultar em um tempo de execução muito longo, compactaria o tempo de execução, tornando o ETL com thread muti, com cada thread operando apenas em um segmento da tabela, mas trabalhando em paralelo.

Seria importante garantir que seu banco de dados de destino tenha um índice de chave primária ou índice exclusivo. Caso contrário, cada uma de suas atualizações / inserções poderá bloquear a tabela inteira. Isso seria ruim se você adotasse a abordagem multithread, mas importante mesmo se você permanecer com um thread único porque seu trabalho poderia bloquear a tabela do banco de dados de destino e interferir no aplicativo montado sobre esse banco de dados.

Você diz que o banco de dados de origem "pode ​​ser o DB2". Quando você diz "pode", isso implica que o banco de dados ainda está sendo projetado / planejado? O DB2 9 ou superior possui rastreamento integrado do horário da última atualização e a capacidade de consultar e recuperar apenas os itens que foram alterados desde um ponto no tempo. Talvez seja por isso que o banco de dados foi projetado para não ter uma coluna indicando a última hora atualizada, por exemplo:

SELECT * FROM T1 WHERE ROW CHANGE TIMESTAMP FOR TAB t1 > current timestamp - 1 hours;

O limite de carimbo de data e hora da consulta acima seria o último carimbo de data e hora executado pela sincronização.

Se for esse o caso, isso deve resolver o seu problema. Porém, sua solução acabaria atrelada muito fortemente ao DB2 e, no futuro, eles poderão mudar para outra plataforma de banco de dados e esperar que seu trabalho de sincronização não precise ser re-visitado. Portanto, seria importante garantir que todas as pessoas certas saibam que seu produto dependerá da permanência no DB2, ou se planejam migrar essa migração incluiria a reestruturação do banco de dados para ter uma coluna "última alteração de data e hora" e fazer o que quer alterações necessárias no nível do aplicativo para preencher esse campo.

A sincronização de dados seria muito melhor e mais rápida, se puder ser feita com base em algum tipo de identificador ou sinalizador delta. Basicamente, você deve atualizar as linhas de dados do banco de dados de destino apenas quando estiver fora de sincronia com o banco de dados de origem.

No SQL server db, você pode ter a ajuda da soma de verificação fn também para criar o identificador baseado em delta.

Você deve desenvolver um trabalho baseado em SQL para ser chamado em um determinado horário do dia ou da noite para ativar essa lógica sql. É melhor executá-lo como um trabalho SQL noturno, quando o uso do banco de dados é muito baixo. Se o delta dos registros de origem e de destino db não corresponder, puxe apenas esses registros. Mas a desvantagem seria calcular a soma de verificação das linhas de dados de origem toda vez e depois compará-la com os dados de destino.

Se você tiver uma coluna como "LastModifiedDate" nas tabelas de banco de dados de origem, poderá ignorar a abordagem de soma de verificação. Dessa forma, sua avaliação será executada na coluna com base em data e levará menos tempo em comparação com a abordagem de soma de verificação.

Usar um hash é uma boa ideia. Como a segurança não é o objetivo nesse caso, escolha uma função de hash que seja rápida (md5 está correto).

A menos que você planeje dividir o cálculo do hash em vários encadeamentos / processos, você realmente não precisa armazenar o valor atual do hash no banco de dados. Se o seu processo for um script único, você terá apenas o hash atual na memória e o gravará no banco de dados como o hash antigo depois de atualizar os dados no novo banco de dados.

você deve criar um serviço do Windows que será executado em alguns momentos específicos sempre que desejar e ele encontrará as alterações no banco de dados de origem e as inserirá no banco de dados de destino.