Doris Catalog接入MySQL与Oracle业务数据：新手团队的高效实践指南

在探讨新手团队如何接入业务数据到Doris前，我们首先回顾并解答一个上篇文章遗留的关于“Doris Catalog导入数据”的问题。根据社区同学的反馈，之前遇到的“数据丢失”与“数据错乱”现象，根源在于源表与目标表的字段顺序不一致。

具体来说，当源MySQL表的主键字段（Primary Key）不在第一列时，通过Flink-Doris-Connector自动同步到Doris后，Doris会依据其建表规范，强制将Key列排在最前面，从而导致了字段映射错位。由于自动建表过程不透明，这个问题在当时很难被直观发现。这虽然算不上Doris的Bug，但其强制的字段顺序要求确实是一个需要留意的“坑”。

言归正传，本文将围绕一个典型的企业客户需求展开：他们希望将现有的MySQL与Oracle业务库数据，以最简单的方式接入Doris集群，快速构建BI系统进行验证。团队技术栈以SQL为主，追求“一切从简”。

一、需求与现状：追求极简的数据接入

客户的核心诉求很明确：在数据量不大、计算逻辑简单的初期，快速将业务数据同步至Doris，并通过SQL生成报表，以验证技术方案的可行性。团队非专业数据团队，技术能力集中在SQL层面，因此强烈倾向于使用配置化工具或SQL方案，避免编码。

在市面上，他们初步筛选出两款工具：Kettle 和 Seatunnel。但这两类基于图形化“拖、拉、拽”的ETL工具，其通用性在应对复杂、个性化的业务逻辑时往往显得力不从心，调试和维护成本可能远超预期。相较之下，像 Apache Spark 或 Flink 这类编程框架，虽然入门门槛稍高，但灵活性和可控性更强。

二、核心建议：利用Doris Catalog实现“零代码”接入

基于客户“极简”的核心诉求，我给出的建议是：直接使用Doris的Catalog功能接入MySQL和Oracle。这是目前最轻量、最直接的方案，无需引入任何额外的ETL工具。

Doris官方支持通过Catalog建立与多种外部数据源（包括MySQL和Oracle）的映射，允许用户像查询本地表一样使用SQL直接查询和导入外部数据。对于主要技术栈为SQL的团队来说，学习成本极低。从实践反馈来看，该方案在满足基础同步需求上运行良好。

三、方案优缺点与注意事项

当然，Doris Catalog方案并非银弹，其主要优缺点如下：

优点：

• 简单高效：无需编写代码，通过SQL配置即可完成数据同步，契合新手团队的技术栈。
• 维护方便：链路清晰，依赖少。

缺点与坑点：

1. 对源库有侵入性：与 Flink CDC 读取Binlog的方式不同，Catalog查询会直接访问源表，产生一定的IO压力，使用时需注意对业务库的影响。
2. 大数据量导入风险：如果目标表需要一次性导入海量历史数据，该方式可能出现失败，且失败反馈可能滞后，导致时间浪费。
3. 功能与支持度限制：如果遇到Catalog的Bug或当前数据源类型不被支持，则需要备用方案。

关于备用方案：当Catalog不适用时，推荐使用Spark JDBC作为退路。相较于Flink JDBC，Spark的方案在批处理同步场景下通常更简洁稳定。

四、演进路径：从业余到专业的必然选择

对于所述客户而言，采用Doris Catalog接入数据，是在资源、技能和时间约束下的最优起步策略。它能够帮助团队快速验证想法，看到初步成果。

然而，随着项目发展，面临更实时、更复杂的数据同步与加工需求时，这套简易方案就会显得捉襟见肘。向专业化演进的下一个关键步骤，通常是引入Flink CDC这类专业的流式数据集成框架，以实现对业务库无侵入、低延迟、高容错的实时数据同步。

目前，该客户团队已经在积极学习Flink，这正是从业余走向专业、从验证迈向生产的经典成长路径。通过一个轻量级方案快速启动，在解决实际问题的过程中驱动团队学习更强大的工具，最终构建起健壮的数据管道，这无疑是技术团队演进的高效实践。