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在DTS迁移或同步任务中配置ETL

更新时间:

数据传输服务DTS(Data Transmission Service)提供的流式数据ETL(Extract Transform Load)数据处理功能,结合DTS的高效流数据复制能力,可以实现流式数据的抽取、数据转换、加工和数据装载。本文介绍在DTS链路内配置ETL的操作步骤及相关语法信息,帮助您在数据过滤、数据脱敏、记录数据修改时间和数据变更审计等场景下使用ETL功能。

背景信息

DTS是一个数据迁移和同步服务,通常用于数据搬迁或实时数据传输。但有时候用户有数据处理的需求,希望先对实时数据做一定转换或过滤,再写入库。为了满足此类需求,DTS提供了流式数据ETL数据处理功能,支持使用DSL(Domain Specific Language)脚本语言灵活地定义数据处理逻辑。DSL的介绍及配置语法,请参见数据处理DSL语法简介

DTS支持通过以下两种方式配置ETL。

说明

DTS迁移任务和同步任务中均支持配置ETL,本文以同步任务为例,迁移任务的配置方法相同。

支持的数据库

ETL支持的源库和目标库如下表所示。

源库

目标库

SQL Server

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

  • SQL Server

  • MySQL

  • PolarDB MySQL版

MySQL

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

  • AnalyticDB PostgreSQL版

  • Kafka

  • ClickHouse集群

  • MySQL

  • PolarDB MySQL版

  • Elasticsearch

自建Oracle

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

  • AnalyticDB PostgreSQL版

  • Kafka

  • MaxCompute

  • PolarDB-X 2.0

  • PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)

PolarDB MySQL版

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

  • MySQL

  • PolarDB MySQL版

PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

  • PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)

PolarDB-X 1.0

  • Kafka

  • Tablestore

PolarDB-X 2.0

  • PolarDB-X 2.0

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

  • MySQL

  • PolarDB MySQL版

自建Db2 for LUW

MySQL

自建Db2 for i

MySQL

PolarDB PostgreSQL

  • PolarDB PostgreSQL版

  • PostgreSQL

PostgreSQL

  • PolarDB PostgreSQL版

  • PostgreSQL

TiDB

  • PolarDB MySQL版

  • MySQL

  • AnalyticDB MySQL版 3.0

MongoDB

Lindorm

在创建同步任务时配置ETL

注意事项

  • 如果您配置的ETL脚本中,包含新增列操作,那么需要您手动在目标端添加列。否则ETL脚本不生效。例如script:e_set(`new_column`, dt_now()),此处new_column需要您手动在目标端添加。

  • DSL脚本配置的字段不能为过滤条件过滤的字段,否则会导致任务异常。

  • DSL脚本大小写敏感,库名、表名、字段名称需要和源库保持完全一致。

  • DSL脚本不支持多行表达式,您可以使用e_compose函数将多个表达式组合成一个表达式。

  • 源库所有表的DML变更,经过DSL脚本处理后需具有相同的列信息,否则可能会导致任务失败。例如,在DSL脚本中使用e_set函数新增列时,需要设置源库的INSERT、UPDATE或DELETE操作,均会在目标表中增加一列数据。更多信息,请参见记录数据修改时间

操作步骤

  1. 创建同步任务,具体请参见同步方案概览

  2. 高级配置阶段,将配置ETL功能选择为

  3. 在输入框中,按照数据处理DSL语法填写数据处理(ETL)语句。

    image

    您也可以使用ETL需求框(NL2ETL功能),协助您填写ETL语句。

    说明

    ETL需求框功能正在灰度内测中,仅部分用户可以使用。

    1. 在ETL需求框中,输入您的ETL需求。

      image

      示例1

      我只需要同步id>1000,并且location字段等于'hangzhou'的数据

      示例2

      对于表A或表B,如果created_at早于'2024-06-30',则删除该记录

      示例3

      对于`user_info`表,把`mobile_phone`字段的第8到第11位替换为星号,同时将`uid`列的前2位也替换为星号
    2. 按回车键。

      系统会根据您输入的内容,生成相应的ETL语句,并检查该ETL语句的正确性。

    3. 查看生成的ETL语句和提示信息。

      说明

      生成信息请以控制台为准。

    4. 可选:若生成的ETL语句不符合您的需求,可以单击ETL需求框右侧的取消按钮,调整并重新输入ETL需求,重新生成ETL语句。

    5. 当生成的ETL语句符合您的需求时,单击ETL需求框右侧的采纳按钮。

  4. 根据实际情况,完成后续步骤。

在已有同步任务上修改ETL配置

修改已有同步任务的ETL配置包括:

  • 如果已有同步任务未配置ETL,即创建同步任务时配置ETL功能设置为,支持将修改为,并配置DSL脚本。

  • 如果已有同步任务已配置ETL,支持修改已有的DSL脚本或将配置ETL功能修改为

    重要

    在修改已有的DSL脚本时,您需要先将同步对象从已选择对象移动至源库对象,再重新添加至已选择对象后,再修改DSL脚本。

注意事项

  • 已有同步任务上修改ETL配置暂不支持对目标端表的表结构进行变更,如果需要变更,您需要在启动同步任务前在目标端变更表结构。

  • 修改ETL配置可能造成链路中断,请谨慎操作。

  • ETL配置的修改仅对启动同步任务后的增量数据生效,对修改ETL配置前的历史数据不生效。

  • DSL脚本配置的字段不能为过滤条件过滤的字段,否则会导致任务异常。

  • DSL脚本大小写敏感,库名、表名、字段名称需要和源库保持完全一致。

  • DSL脚本不支持多行表达式,您可以使用e_compose函数将多个表达式组合成一个表达式。

  • 源库所有表的DML变更,经过DSL脚本处理后需具有相同的列信息,否则可能会导致任务失败。例如,在DSL脚本中使用e_set函数新增列时,需要设置源库的INSERT、UPDATE或DELETE操作,均会在目标表中增加一列数据。更多信息,请参见记录数据修改时间

操作步骤

  1. 登录新版DTS同步任务的列表页面

  2. 在目标同步任务中单击点点点,选择修改ETL配置

  3. 高级配置阶段,将配置ETL功能选择为

  4. 在输入框中,按照数据处理DSL语法填写数据处理(ETL)语句。

    image

    您也可以使用ETL需求框(NL2ETL功能),协助您填写ETL语句。

    说明

    ETL需求框功能正在灰度内测中,仅部分用户可以使用。

    1. 在ETL需求框中,输入您的ETL需求。

      image

      示例1

      我只需要同步id>1000,并且location字段等于'hangzhou'的数据

      示例2

      对于表A或表B,如果created_at早于'2024-06-30',则删除该记录

      示例3

      对于`user_info`表,把`mobile_phone`字段的第8到第11位替换为星号,同时将`uid`列的前2位也替换为星号
    2. 按回车键。

      系统会根据您输入的内容,生成相应的ETL语句,并检查该ETL语句的正确性。

    3. 查看生成的ETL语句和提示信息。

      说明

      生成信息请以控制台为准。

    4. 可选:若生成的ETL语句不符合您的需求,可以单击ETL需求框右侧的取消按钮,调整并重新输入ETL需求,重新生成ETL语句。

    5. 当生成的ETL语句符合您的需求时,单击ETL需求框右侧的采纳按钮。

  5. 根据实际情况,完成后续步骤。

数据处理DSL语法简介

数据处理DSL是DTS专门为数据同步场景中的数据处理需求而设计的脚本语言。支持条件函数,可处理字符串、日期、数值。允许用户灵活地定义数据处理逻辑,特性如下:

  • 功能强大:提供了大量函数,且支持函数的组合。

  • 语法相对简单:提供了一些典型场景的示例,例如数据过滤、数据转换、数据脱敏,详情请参见典型场景示例

  • 执行高效:基于代码生成技术,对同步过程的性能损耗小。

说明
  • DSL语法中列名的符号为quote符号(``),不是单引号('')。

  • 本产品参考了SLS的数据处理语法,支持JSON函数、不支持事件分裂类的函数。关于SLS语法,请参见语法简介

典型场景示例

  • 数据过滤

    • 按数值列条件过滤:如果id>10000,则丢弃这条记录,不同步到目标库:e_if(op_gt(`id`, 10000), e_drop)。

    • 按字符串匹配条件过滤:如果name包含“hangzhou”,则丢弃这条记录:e_if(str_contains(`name`, "hangzhou"), e_drop)。

    • 按日期过滤:如果订单时间早于某个时间,则不同步:e_if(op_lt(`order_timestamp`, "2015-02-23 23:54:55"), e_drop)。

    • 按多条件过滤:

      • 如果id>1000且name包含“hangzhou”,则丢弃这条记录:e_if(op_and(str_contains(`name`, "hangzhou"), op_gt(`id`, 1000)), e_drop())。

      • 如果id>1000或name包含“hangzhou”,则丢弃这条记录:e_if(op_or(str_contains(`name`, "hangzhou"), op_gt(`id`, 1000)), e_drop())。

  • 数据脱敏

    • 遮掩:将phone手机号列的后四位用星号替换,e_set(`phone`, str_mask(`phone`, 7, 10, '*'))。

  • 记录数据修改时间

    • 对所有表新增列:__OPERATION__的值为INSERT或UPDATE或DELETE时新增1列“dts_sync_time”,值为日志提交时间(__COMMIT_TIMESTAMP__)。

      e_if(op_or(op_or(
              op_eq(__OPERATION__, __OP_INSERT__),
              op_eq(__OPERATION__, __OP_UPDATE__)),
              op_eq(__OPERATION__, __OP_DELETE__)),
          e_set(dts_sync_time, __COMMIT_TIMESTAMP__))
    • 对指定表“dts_test_table”新增列: __OPERATION__的值为INSERT或UPDATE或DELETE时新增1列“dts_sync_time”, 值为日志提交时间(__COMMIT_TIMESTAMP__)。

      e_if(op_and(
            op_eq(__TB__,'dts_test_table'),
            op_or(op_or(
              op_eq(__OPERATION__,__OP_INSERT__),
              op_eq(__OPERATION__,__OP_UPDATE__)),
              op_eq(__OPERATION__,__OP_DELETE__))),
            e_set(dts_sync_time,__COMMIT_TIMESTAMP__))
      说明

      上述新增列操作需要您在任务启动前自行修改目标端表定义,添加“dts_sync_time”列。

  • 数据变更审计

    • 记录表数据变化的类型和时间:在目标端的“operation_type”列记录数据变化类型;在目标端的“updated”列记录数据发生变化的时间。

      e_compose(
          e_switch(
              op_eq(__OPERATION__,__OP_DELETE__), e_set(operation_type, 'DELETE'),
              op_eq(__OPERATION__,__OP_UPDATE__), e_set(operation_type, 'UPDATE'),
              op_eq(__OPERATION__,__OP_INSERT__), e_set(operation_type, 'INSERT')),
          e_set(updated, __COMMIT_TIMESTAMP__),
          e_set(__OPERATION__,__OP_INSERT__)
      )
      说明

      您需要在任务启动前在目标端表中添加“operation_type”列和“updated”列。

数据处理DSL语法

常量与变量

  • 常量

    类型

    示例

    int

    123

    float

    123.4

    string

    "hello1_world"

    boolean

    true或false

    datetime

    DATETIME('2021-01-01 10:10:01')

  • 变量

    变量

    含义

    数据类型

    示例值

    __TB__

    表名

    string

    table

    __DB__

    库名

    string

    mydb

    __OPERATION__

    操作类型

    string

    __OP_INSERT__,__OP_UPDATE__,__OP_DELETE__

    __BEFORE__

    UPDATE操作的前镜像值(修改前的值)

    说明

    DELETE操作只有前镜像值。

    特殊标记,无类型

    v(`column_name`,__BEFORE__)

    __AFTER__

    UPDATE操作的后镜像值(修改后的值)

    说明

    INSERT操作只有后镜像值。

    特殊标记,无类型

    v(`column_name`,__AFTER__)

    __COMMIT_TIMESTAMP__

    事务提交时间

    datetime

    '2021-01-01 10:10:01'

    `column`

    某条数据对应column的值

    string

    `id`、`name`

表达式函数

  • 数值运算

    功能

    语法

    取值范围

    返回值

    示例

    加法

    op_sum(value1, value2)

    • value1:整数或浮点数

    • value2:整数或浮点数

    若参数均为整数,则返回整数,否则返回浮点数。

    op_sum(`col1`, 1.0)

    减法

    op_sub(value1, value2)

    • value1:整数或浮点数

    • value2:整数或浮点数

    若参数均为整数,则返回整数,否则返回浮点数。

    op_sub(`col1`, 1.0)

    乘法

    op_mul(value1, value2)

    • value1:整数或浮点数

    • value2:整数或浮点数

    若参数均为整数,则返回整数,否则返回浮点数。

    op_mul(`col1`, 1.0)

    除法

    op_div_true(value1, value2)

    • value1:整数或浮点数

    • value2:整数或浮点数

    若参数均为整数,则返回整数,否则返回浮点数。

    op_div_true(`col1`, 2.0), 若col1=15,则返回7.5。

    取模

    op_mod(value1, value2)

    • value1:整数或浮点数

    • value2:整数或浮点数

    若参数均为整数,则返回整数,否则返回浮点数。

    op_mod(`col1`, 10),若col1=23,则返回3

  • 逻辑运算

    功能

    语法

    取值范围

    返回值

    示例

    是否相等

    op_eq(value1, value2)

    • value1:整数、浮点数、字符串

    • value2:整数、浮点数、字符串

    boolean类型,true或false

    op_eq(`col1`, 23)

    是否大于

    op_gt(value1, value2)

    • value1:整数、浮点数、字符串

    • value2:整数、浮点数、字符串

    boolean类型,true或false

    op_gt(`col1`, 1.0)

    是否小于

    op_lt(value1, value2)

    • value1:整数、浮点数、字符串

    • value2:整数、浮点数、字符串

    boolean类型,true或false

    op_lt(`col1`, 1.0)

    是否大于等于

    op_ge(value1, value2)

    • value1:整数、浮点数、字符串

    • value2:整数、浮点数、字符串

    boolean类型,true或false

    op_ge(`col1`, 1.0)

    是否小于等于

    op_le(value1, value2)

    • value1:整数、浮点数、字符串

    • value2:整数、浮点数、字符串

    boolean类型,true或false

    op_le(`col1`, 1.0)

    AND运算

    op_and(value1, value2)

    • value1:boolean类型

    • value2:boolean类型

    boolean类型,true或false

    op_and(`is_male`, `is_student`)

    OR运算

    op_or(value1, value2)

    • value1:boolean类型

    • value2:boolean类型

    boolean类型,true或false

    op_or(`is_male`, `is_student`)

    IN运算

    op_in(value, json_array)

    • value: 任意类型

    • json_array:JSON格式字符串

    boolean类型,true或false

    op_in(`id`,json_array('["0","1","2","3","4","5","6","7","8"]'))

    值是否为空

    op_is_null(value)

    value: 任意类型

    boolean类型,true或false

    op_is_null(`name`)

    值是否不为空

    op_is_not_null(value)

    value: 任意类型

    boolean类型,true或false

    op_is_not_null(`name`)

  • 字符串函数

    功能

    语法

    取值范围

    返回值

    示例

    字符串拼接

    op_add(str_1,str_2,...,str_n)

    • str_1: 字符串

    • str_2: 字符串

    • ...

    • str_n: 字符串

    拼接后的字符串

    op_add(`col`,'hangzhou','dts')

    字符串格式化,字符串拼接

    str_format(format, value1, value2, value3, ...)

    • format:字符串类型,以大括号作为占位符,如 "part1: {}, part2: {}"。

    • value1:任意

    • value2:任意

    格式化好的字符串

    str_format("part1: {}, part2: {}", `col1`, `col2`),若col1="ab", col2="12", 则返回"part1: ab, part2: 12"。

    字符串替换

    str_replace(original, oldStr, newStr, count)

    • original:原来的字符串

    • oldStr:待替换的字符串

    • newStr:替换后的字符串

    • count:整数,最多替换次数。若设置为-1,则全部替换。

    替换后的字符串

    str_replace(`name`, "a", 'b', 1),若name="aba", 则返回"bba" ;str_replace(`name`, "a", 'b', -1);若name="aba", 则返回"bbb"。

    所有字符串类型(如varchar、text、char等)的字段值替换

    tail_replace_string_field(search, replace, all)

    • search:待替换的字符串

    • replace:替换后的字符串

    • all: 是否替换所有匹配的字符串,目前只支持取值为true

      说明

      若您无需替换所有匹配的字符串,请使用str_replace函数。

    替换后的字符串

    tail_replace_string_field('\u000f','',true),将所有字符串字段类型值的 "\u000f"替换成空格。

    移除字符串首尾的特定字符

    str_strip(string_val, charSet)

    • string_val:原来的字符串

    • char_set:待移除的字符集合

    移除首尾字符后的字符串

    str_strip(`name`, 'ab'),若name=axbzb, 则返回xbz。

    字符串转小写

    str_lower(value)

    value:字符串列或字符串常量

    小写字符串

    str_lower(`str_col`)

    字符串转大写

    str_upper(value)

    value:字符串列或字符串常量

    大写字符串

    str_upper(`str_col`)

    字符串转数字

    cast_string_to_long(value)

    value:字符串

    整数

    cast_string_to_long(`col`)

    数字转字符串

    cast_long_to_string(value)

    value:整数

    字符串

    cast_long_to_string(`col`)

    字符串统计

    str_count(str,pattern)

    • str:字符串列或字符串常量

    • pattern:要查找的子串

    子串出现的次数

    str_count(`str_col`, 'abc'), 若str_col="zabcyabcz",则返回2。

    字符串查找

    str_find(str, pattern)

    • str:字符串列或字符串常量

    • pattern:要查找的子串

    子串首次匹配的位置,没有则返回`-1`

    str_find(`str_col`, 'abc'), 若`str_col="xabcy"`,则返回`1`。

    判断是否全是字母组成的字符串

    str_isalpha(str)

    str:字符串列或字符串常量

    true或false

    str_isalpha(`str_col`)

    判断是否全是数字组成的字符串

    str_isdigit(str)

    • str:字符串列或字符串常量

    true或false

    str_isdigit(`str_col`)

    正则匹配

    regex_match(str,regex)

    • str:字符串列或字符串常量

    • regex: 正则表达式字符串列或字符串常量

    true或者false

    regex_match(__TB__,'user_\\d+')

    使用指定字符遮掩字符串的一部分,可用于数据脱敏,例如把手机号的后四位替换为星号

    str_mask(str, start, end, maskStr)

    • str:字符串列或字符串常量

    • start:整数,遮掩的起始位置,最小值为0。

    • end:整数,遮掩的结束位置,最大值为字符串长度减一。

    • maskStr:字符串,长度为1的字符串,例如 '#'。

    遮掩掉start至end后的字符串

    str_mask(`phone`, 7, 10, '#')

    截取字符串cond之后的部分

    substring_after(str, cond)

    • str: 原来的字符串

    • cond: 字符串

    字符串

    说明

    返回值不含字符串cond。

    substring_after(`col`, 'abc')

    截取字符串cond之前的部分

    substring_before(str, cond)

    • str: 原来的字符串

    • cond: 字符串

    字符串

    说明

    返回值不含字符串cond。

    substring_before(`col`, 'efg')

    截取字符串cond1和cond2之间的部分

    substring_between(str, cond1, cond2)

    • str: 原来的字符串

    • cond1: 字符串

    • cond2: 字符串

    字符串

    说明

    返回值不含字符串cond1和cond2。

    substring_between(`col`, 'abc','efg')

    判断是否为字符串类型

    is_string_value(value)

    value:字符串或者列名

    boolean类型,true或false

    is_string_value(`col1`)

    字符串类型字段内容替换; 逆序从尾部开始

    tail_replace_string_field(search, replace, all)

    search:将被替换的字符串

    replace:用于替换的字符串

    all: 是否替换所有,true或者false

    替换后的字符串

    将所有字符串字段类型值的 "\u000f"替换成空格

    tail_replace_string_field('\u000f','',true)

    获取MongoDB中字段(Field)的值

    bson_value("field1","field2","field3",...)

    • field1:一级字段名称。

    • field2:二级字段名称。

    文档(Document)中相应字段的值

    • e_set(`user_id`, bson_value("id"))

    • e_set(`user_name`, bson_value("person","name"))

  • 时间函数

    功能

    语法

    取值范围

    返回值

    示例

    当前系统时间

    dt_now()

    DATETIME,精确到秒

    dts_now()

    dt_now_millis()

    DATETIME,精确到毫秒

    dt_now_millis()

    UTC时间戳(秒)转DATETIME

    dt_fromtimestamp(value,[timezone])

    • value:整数

    • timezone:时区,可选参数

    DATETIME,精确到秒

    dt_fromtimestamp(1626837629)

    dt_fromtimestamp(1626837629,'GMT+08')

    UTC时间戳(毫秒)转DATETIME

    dt_fromtimestamp_millis(value,[timezone])

    • value:整数

    • timezone:时区,可选参数

    DATETIME,精确到毫秒

    dt_fromtimestamp_millis(1626837629123);

    dt_fromtimestamp_millis(1626837629123,'GMT+08')

    DATETIME转UTC时间戳(秒)

    dt_parsetimestamp(value,[timezone])

    • value: DATETIME

    • timezone:时区,可选参数

    整数

    dt_parsetimestamp(`datetime_col`)

    dt_parsetimestamp(`datetime_col`,'GMT+08')

    DATETIME转UTC时间戳(毫秒)

    dt_parsetimestamp_millis(value,[timezone])

    • value: DATETIME

    • timezone:时区,可选参数

    整数

    dt_parsetimestamp_millis(`datetime_col`)

    dt_parsetimestamp_millis(`datetime_col`,'GMT+08')

    DATETIME转字符串

    dt_str(value, format)

    • value:DATETIME

    • format:字符串, yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式表示

    字符串

    dt_str(`col1`, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')

    字符串转DATETIME

    dt_strptime(value,format)

    • value:字符串

    • format:字符串, yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式表示

    DATETIME

    dt_strptime('2021-07-21 03:20:29', 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')

    修改时间,对年、月、日、时、分或秒中的一个或多个数值进行增加或减少

    dt_add(value, [years=intVal],

    [months=intVal],

    [days=intVal],

    [hours=intVal],

    [minutes=intVal]

    )

    • value: DATETIME

    • intVal: 整数

      说明

      负号(-)表示减。

    DATETIME

    • dt_add(datetime_col,years=-1)

    • dt_add(datetime_col,years=1,months=1)

  • 条件表达式

    功能

    语法

    取值范围

    返回值

    示例

    类似于C语言中的三目运算符(? :),返回符合条件的值

    (cond ? val_1 : val_2)

    • cond:bool类型的字段或表达式

    • val_1:返回值1

    • val_2:返回值2

      说明

      val_1和val_2的类型需相同。

    当cond为true时返回val_1否则返回val_2

    (id>1000? 1 : 0)

全局函数

  • 流程控制函数

    功能

    语法

    参数说明

    示例

    if语句

    e_if(bool_expr, func_invoke)

    • bool_expr:bool常量或函数调用。常量:true或false。函数调用:op_gt(`id`, 10)。

    • func_invoke:函数调用。e_drop,e_keep,e_set,e_if,e_compose

    e_if(op_gt(`id`, 10), e_drop()), 如果ID大于10,则丢弃这条记录。

    if else语句

    e_if_else(bool_expr, func_invoke1, func_invoke2)

    • bool_expr:bool常量或函数调用。常量:true或false。函数调用:op_gt(`id`, 10)。

    • func_invoke1:函数调用。条件为true时执行。

    • func_invoke2:函数调用。条件为false时执行。

    e_if_else(op_gt(`id`, 10), e_set(`tag`, 'large'), e_set(`tag`, 'small')),如果ID大于10,则设置tag列为"large", 否则设置为"small"。

    类switch语句,进行多次条件判断,第一次满足条件时执行对应操作,如无匹配则执行默认操作。

    s_switch(condition1, func1, condition2, func2, ..., default = default_func)

    • condition1:bool常量或函数调用。常量:true或false。函数调用:op_gt(`id`, 10)。

    • func_invoke:函数调用。检查condition1,若为true则执行此函数,并退出整个switch,若为false则继续检查下一个条件。

    • default_func:函数调用。当前面的所有condition都为false时,执行此默认函数。

    e_switch(op_gt(`id`, 100), e_set(`str_col`, '>100'), op_gt(`id`, 90), e_set(`str_col`, '>90'), default=e_set(`str_col`, '<=90'))。

    组合多个操作

    e_compose(func1, func2, func3, ...)

    • func1:函数调用。可以为e_set, e_drop, e_if。

    • func2:函数调用。可以为e_set, e_drop, e_if。

    e_compose(e_set(`str_col`, 'test'), e_set(`dt_col`, dt_now())), 设置str_col列的值为test,并设置dt_col列的值为当前时间。

  • 数据操作函数

    功能

    语法

    参数说明

    示例

    丢弃此条数据,不同步

    e_drop()

    e_if(op_gt(`id`, 10), e_drop()),丢弃ID大于10的记录。

    保留此条数据,同步到目标端

    e_keep(condition)

    condition:boolean类型表达式

    e_keep(op_gt(id, 1)) ,仅同步ID大于1的数据。

    设置列值

    e_set(`col`, val, NEW)

    • col:列名

    • val:常量或函数调用。类型需要和col的类型匹配

    • NEW:将col列的数据类型转换为val的数据类型,为可选字段

      重要

      若不传入NEW,则也不能传入NEW前面的逗号(,)。同时需要注意数据类型的兼容性,否则会导致任务报错。

    • e_set(`dt_col`, dt_now()),设置dt_col为当前时间。

    • e_set(`col1`, `col2` + 1),设置col1为col2+1。

    • e_set(`col1`, 1, NEW),将col1列转换为数字类型,并将值设置为1。

    MongoDB保留字段、丢弃字段、字段名映射功能

    e_expand_bson_value('*', 'fieldA',{"fieldB":"fieldC"})

    • *:需要保留的字段名称,*表示所有字段。

    • fieldA:需要丢弃的字段名称。

    • {"fieldB":"fieldC"}:字段名映射,fieldB表示源端字段名称,fieldC表示目标端字段名称。

      说明

      字段名映射是一个可选表达式。

    e_expand_bson_value("*", "_id,name"),将除_id和name两个字段以外的其他字段写入目标端。