基于日志 CDC，支持结构复制、全量复制与增量同步，持续将业务库数据实时集成到 Doris、SelectDB、StarRocks 等分析型目标端，支撑实时分析、BI 报表与数据中台建设。
MySQL 到 Doris
MySQL 到 SelectDB
MySQL 到 StarRocks
PostgreSQL 入仓
Oracle 入仓
数据对比
任务告警
故障切换
适用于订单、交易、用户、日志等业务数据持续入仓， 服务实时看板、经营分析、BI 报表和数据中台建设， 尤其适合强调低延迟、一致性和可观测性的同步场景。
结构、全量、增量一体化
支持结构初始化、全量复制和增量同步， 适合从业务库持续构建实时数仓， 减少多工具拼接和重复维护成本。
常见分析型目标端可接入
支持 Doris、SelectDB、StarRocks 等分析型数据库，也覆盖 MySQL、 PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等主流源端接入。
一致性可校验，运行可干预
按支持链路可结合数据对比、任务告警、 异常检测、异常处理和任务干预能力， 便于长期稳定运行，并在异常时快速 定位和处理。
业务数据持续入仓更顺畅
适合将订单、交易、用户、日志等业务数据 持续同步到分析库，为看板、报表和经营 分析提供稳定的数据来源。
历史初始化后可持续追新
先完成历史数据导入，再持续同步 新增和变化数据，适合长期运行的 实时数仓链路建设。
长期运行易运维
覆盖结构复制、全量复制和增量同步， 并提供监控、告警和异常恢复能力， 减少人工盯任务和手工补数压力。
多源数据可持续汇聚
可将 MySQL、PostgreSQL、Oracle、 SQL Server 等业务库持续同步到 Doris、SelectDB、StarRocks 等 分析型目标端，降低接入和改造成本。
适用场景
适合实时数仓同步的业务场景
实时数仓同步更看重持续、低延迟、可运维地供给分析数据，支撑业务团队稳定消费订单、交易、用户和日志等核心数据。
实时 BI 与经营看板
将订单、收入、库存、履约等核心指标持续入仓， 支撑实时看板和日常经营分析。
订单与交易分析
将订单明细、支付流水和状态变化持续同步到分析库， 支撑转化、履约和毛利等分析场景。
用户行为与画像分析
汇聚用户主数据、标签和行为数据，支撑分群、 留存、活跃和精细化运营分析。
日志与事件明细入仓
将业务日志、审计日志和应用事件持续入仓， 便于问题定位、行为追踪和明细分析。
多业务系统统一汇聚
将多个业务库的数据统一汇聚到分析型目标端， 减少分散脚本和重复接入成本。
替代脚本式同步任务
替代自建脚本、手工补数和零散对账方式，通过 可视化任务和告警机制提升可维护性。
核心难点
实时数仓同步的难点，在于链路能否长期稳定运行
当业务库持续写入、表结构持续变化、目标端持续承接分析查询时，实时数仓链路仍需要保持低延迟、可观测、可干预和可校验。
长期实时入仓，不能频繁中断
实时数仓任务通常需要持续运行，比一次性迁移更依赖 稳定追平能力和长期可用性。
分析型目标端需要提前适配
Doris、SelectDB、StarRocks 等目标端在表模型、字段 类型和命名习惯上，
往往与业务库并不完全一致。
结构变化需要持续处理
业务表的新增字段和结构调整会不断发生，入仓链路需要 提前考虑结构复制、
变更处理与验证机制。
长期任务更依赖监控告警
当源端、目标端或网络出现波动时，需要及时发现延迟、 异常和资源压力，
并尽快恢复同步任务。
落地路径
NineData 实时数仓同步的典型落地路径
从链路确认、目标端准备到初始化入仓、增量运行和验收接入，形成一条更适合长期运行的实时数仓同步路径。
确认源端与目标端链路
先确认源端数据库与分析型目标端的支持关系，明确是否 需要结构复制、全量复制和增量同步。
01
完成目标端表准备与映射
根据目标端模型准备库表，并按需配置目标库选择、表名 列名映射、过滤条件和同名对象处理策略。
02
执行首批数据初始化
通过结构复制与全量复制完成首批数据入仓，在初始化阶 段关注任务进度及源端、目标端负载情况。
03
启动增量同步并持续运维
全量完成后持续追平增量数据，并结合监控、告警、异常 检测
和可干预能力保障任务稳定运行。
04
验收后接入分析场景
按支持链路可结合结构对比、数据对比或业务回归完成验收， 再接入 BI、报表和经营分析场景。
05
核心优势
为什么这类场景更适合用 NineData 来同步
用户更关心链路能否长期稳定运行、持续适配分析型目标端，并在异常发生时及时发现、恢复和校验。
业务库到分析库接入面更广
支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、 SQL Server 等业务库接入 Doris、 SelectDB、StarRocks 等分析型目标端， 适合异构实时入仓场景。
从初始化到持续追新的链路更完整
支持结构复制、全量复制和增量复制组合，适合从历史 数据初始化到长期实时同步的完整建设过程。
验收上线有把握
按支持链路可结合结构对比、数据对比辅助验收，降低 首批入仓和后续运行中的数据偏差风险。
长期运行易运维
提供任务监控、复制延迟告警和异常通知能力，方便 及时发现问题并持续保障实时链路稳定。
目标端适配与映射更灵活
支持目标库选择、表名列名映射、过滤条件和同名对象 处理，便于适配分析型目标端的表结构和命名规则。
版本与部署方式更灵活
支持社区版、SaaS 服务与企业版，既适合开发测试和 快速验证，也能满足正式生产环境对稳定性、安全性 和部署形态的不同要求。
推荐入口
从这些入口快速进入实时数仓同步
常见问题
实时数仓同步常见问题
实时数仓同步和一次性数据迁移的区别？
这类场景更看重持续、低延迟地把增量变化同步到 分析型目标端，服务实时分析、BI 报表和经营场景。
是否一定要先做全量初始化？
通常建议先完成历史数据初始化，再持续同步新增和变化 数据，更适合长期稳定运行的实时数仓链路。
入仓后如何验证数据是否可用？
NineData可按支持链路结合结构对比、数据 对比或业务回归完成验收，再接入 BI、报表 和经营分析场景。
准备搭建实时数仓同步链路？
将业务库持续同步到 Doris、StarRocks、SelectDB 等分析型目标端， 从链路支持、目标端适配到任务运维获得更完整的方案参考。
