背景知识

DMS是阿里云提供的数据操作、数据安全管理以及数据开发的web服务平台。DMS提供数据库客户端的功能，支持多种数据源（MySQL，PostgreSQL，SQLServer，Oracle，Redis以及MongoDB等），实现统一的权限管理，支持数据库稳定的变更，同时集成了数据开发功能（包括数仓开发模式和任务编排模式）。

DMS数据开发使用场景

DMS的数据开发能够用于多种场景，包括：

1. 离线数据：T+1报表
2. 实时数据：五分钟实时报表
3. 智能数据：直接对接AI计算等框架
4. 冷数据：冷数据OSS定期备份
5. 事务数据：大批量数据定期删除、更新

本文档将介绍DMS数据开发如何实现周期数据同步与数据报表（T+1数据报表）。

DMS周期数据同步与数据报表

如今由于数据量越来越大，也不再会出现一款数据库包揽所有功能的状况，数据库开始出现了两大类：OLTP和OLAP。OLTP数据库主要用于处理事务数据，如订单数据，这类数据库以阿里云的RDS for MySQL为代表；OLAP数据库主要用于分析数据，如日常分析报表生成，这类数据库以阿里云的ADB for MySQL为代表。在OLAP数据库进行数据分析之前，需要先将数据按照日期中从RDS for MySQL中同步到ADB for MySQL中，然后进行数据分析，生成数据报表。

DMS提供的数据库管理能力能够同时管理RDS for MySQL以及ADB for MySQL，一站式地实现从RDS for MySQL同步数据到ADB for MySQL和数据报表生成。同时，DMS提供的任务编排功能，能够定期实现数据同步功能和数据报表生成。

案例背景

本文档提供一个具体案例，该案例将RDS中一个表rds_db.rds_table中的数据，按天迁移到到ADB中的adb_db.adb_detail_table中，然后对adb_db.adb_detail_table中的数据做汇总操作。每天5点针对前一天的数据进行迁移和汇总。rds_db.rds_table的表结构如下：

CREATE TABLE rds_table(    
  id INT,     
  price DECIMAL(10,2),     
  trx_time TIMESTAMP
);

准备工作

首先，我们需要在rds_db.rds_table表中准备一些数据，这些数据通过SQLConsole直接插入：

insert into rds_table values(1, 10.9, date_add(now(), interval -1 day));
insert into rds_table values(2, 20.9, date_add(now(), interval -1 day));
insert into rds_table values(3, 30.9, date_add(now(), interval -1 day));
insert into rds_table values(4, 40.9, date_add(now(), interval -1 day));
insert into rds_table values(5, 50.9, now());
insert into rds_table values(6, 60.9, now());
insert into rds_table values(7, 70.9, now());
insert into rds_table values(8, 80.9, now());

另外，需要为RDS和ADB配置dblink。dblink配置在DMS实例列表中的编辑实例菜单中，选择高级信息。配置信息如下：

• RDS的dblink：dblink_rds
• ADB的dblink：dblink_adb

实现任务流

本章节介绍如何实现从RDS迁移数据到ADB以及数据汇总的步骤。

建立新任务流

在DMS中的数据工厂/任务编排里，建立一个新的任务流：rds_dsql_adb

创建任务节点

在任务流rds_dsql_adb中，依次建立三个任务节点：

1. ADB3.0-创建目标表（单实例SQL任务节点）：在ADB中创建两张表存储来RDS中的数据以及汇总数据
2. DSQL-迁移数据（跨库SQL任务节点）：迁移RDS前一天数据到ADB中
3. ADB3.0-按天汇总（单实例SQL任务节点）：汇总ADB中前一天的数据

创建ADB3.0-创建目标表任务节点

ADB3.0-创建目标表任务节点是单实例SQL任务节点，其在ADB中创建两张表：adb_detail_table和adb_summary_table，目标数据库为adb_db。adb_detail_table存储来自RDS的数据，adb_summary_table存储汇总数据。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `adb_detail_table` (
    `dt` DATE, 
  `id` INT, 
  `price` DECIMAL(10,2), 
  `trx_time` datetime
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `adb_summary_table` (
    `dt` DATE, 
  `total` DECIMAL(1000,2)
);

创建DSQL-迁移数据任务节点

DSQL-迁移数据任务节点是一个跨库SQL任务节点，实现该任务节点需要先配置时间变量，然后使用跨库SQL实现数据迁移。

配置时间变量

需要两个时间变量，它们分别是：

• bizdate：当前日期前一天的日期（为系统默认变量）
• today：当前日期

数据迁移SQL

使用跨库SQL实现数据迁移，SQL语句从RDS（dblink_rds）中的rds_db.rds_table读取前一天的数据，然后写入ADB（dblink_adb）中的adb_db.adb_detail_table。选取前一天数据的方法是通过配置好的时间变量bizdate和today。每次运行时，只有trx_time在bizdate和today之前的数据才会被读取，然后写入ADB中。

INSERT INTO `dblink_adb`.`adb_db`.`adb_detail_table` (`dt`, `id`, `price`, `trx_time`) 
    SELECT '${bizdate}', `id`, `price`, `trx_time` 
  FROM `dblink_rds`.`rds_db`.`rds_table`
    WHERE `trx_time` >= '${bizdate}' 
      AND `trx_time` < '${today}';

创建ADB3.0-按天汇总任务节点

ADB3.0-按天汇总任务节点使用bizdate变量从adb_db.adb_detail_table读取前一天的数据，然后做汇总操作，最后将汇总数据写入adb_db.adb_summary_table。该节点的目标数据库为ADB的adb_db。

INSERT INTO `adb_summary_table` (`dt`, `total`)
    SELECT `dt`, sum(`price`) AS total 
    FROM `adb_detail_table` 
  WHERE `dt` = '${bizdate}' 
  GROUP BY `dt`;

运行任务流

点击左上角的试运行，运行任务流，在SQLConsole中查询ADB中adb_db的表adb_summary_table。

周期调度配置

试运行确定任务流正确以后，点击任务流空白处，调出调度配置页面，设置每天凌晨5点定期调度运行该任务流。

注意事项

• RDS中的rds_db.rds_table表，以及ADB中的数据库adb_db需要事先准备好
• rds_db.rds_table表中需要有一列或者多列记录数据插入的时间
• rds_db.rds_table表数据插入在安全协同模式下，需要申请更改权限以及调整安全规则以允许在SQLConsole中运行
• 所有任务节点的SQL内容在安全协同模式下，需要申请权限以及调整安全规则以便其正常运行

总结

本文档介绍了在DMS中从RDS中周期迁移数据到ADB中并生成汇总报表用例的详细步骤。该用例能够定期自动生成RDS T+1数据报表，提高了RDS中数据的使用效率，节省用户的时间，它体现了DMS在数据迁移以及T+1报表方面强大的能力。

正如前文介绍，DMS数据开发功能能够用于多种场景，RDS数据迁移以及数据报表生成只是其中一个，点击DMS文档，将了解更多关于DMS的详细信息。