Apache Paimon中CDC同步数据库的特殊审计计算列支持

在数据仓库和数据分析领域，变更数据捕获(CDC)技术已经成为实现实时数据同步的关键手段。Apache Paimon作为一个流式数据湖存储系统，其CDC同步功能尤为重要。本文将深入探讨Paimon项目中针对CDC同步数据库场景下特殊审计计算列的技术实现方案。

背景与需求

在CDC同步过程中，记录数据的创建时间和更新时间对于数据审计和追踪变更历史至关重要。传统做法通常需要在应用层实现这些功能，但这会增加业务逻辑的复杂性。Paimon社区提出的解决方案是通过内置的特殊计算列来自动捕获这些时间戳信息。

技术方案设计

Paimon提出了两种特殊的计算列来实现这一需求：

1. etl_create_time：仅在记录首次插入(+I操作)时记录当前时间戳
2. etl_update_time：在任何记录变更(包括+I、+U、-D操作)时都记录当前时间戳

为了实现这一功能，需要引入一个新的特殊表达式，该表达式能够根据操作类型(rowkind)动态决定时间戳的生成逻辑：

• 对于etl_create_time列，表达式只在rowkind为'+I'时返回当前时间戳，其他情况下返回null
• 对于etl_update_time列，表达式在任何操作时都返回当前时间戳

实现考量

这种设计有以下几个技术优势：

1. 轻量级实现：完全在表定义层面实现，不需要修改核心引擎
2. 低开销：时间戳生成逻辑简单高效
3. 灵活性：用户可以根据需要选择启用或禁用这些审计列
4. 一致性：时间戳由系统统一生成，避免了应用层实现可能带来的不一致问题

替代方案对比

另一种可能的实现方案是将这些审计信息记录在专门的audit_log中。但这种方案存在以下缺点：

1. 需要修改Paimon核心模块
2. 可能破坏现有的一些架构假设
3. 增加了存储和查询的复杂性
4. 与现有计算列机制不统一

相比之下，采用特殊计算列的方式更加轻量且符合Paimon现有的设计哲学。

应用场景

这种特殊审计列特别适用于以下场景：

1. 数据溯源：追踪记录的完整生命周期
2. 增量处理：基于时间戳的高效增量处理
3. 合规审计：满足数据治理和合规要求
4. 故障恢复：帮助识别和修复数据同步问题

总结

Apache Paimon通过引入特殊的审计计算列，为CDC同步场景提供了内置的时间戳追踪能力。这种设计既保持了系统的简洁性，又满足了实际业务中对数据变更审计的常见需求。随着该功能的实现，Paimon在实时数据集成领域的竞争力将得到进一步提升。