增量数据抽取
1. 增量数据的抽取方案
1.1 基于触发器的方式
在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立I(INSERT)、D(DELETE)、U(UPDATE)三种触发器；每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入到一个临时表中，再通过ETL工具从临时表中抽取数据写到目标表中，同时要将临时表中抽取过的数据标记或者删除。
优点：是数据库本身的触发机制，契合度高，可靠性高，不会出现有增量数据没有被捕获到的现象。
缺点：因为要在业务表中简历触发器，对元数据库有影响，可能会对业务系统构成威胁
1.2 基于时间戳
对比数据的修改时间和上次发起数据同步的时间，将修改时间大于上次数据同步时间之后的数据抽取出来进行同步。
优点：逻辑清楚，流程简单
缺点：业务数据库必须存在不为空的修改时间。若只有创建时间不可行，会导致基某一个时间错（创建时间）之后的修改行为（修改或者逻辑删除）无法捕捉到
1.3 基于全量数据对比
为要抽取的表建立一个类似结构的快照库表；每次抽之前，对比源表和快照表，（对比方式可以使用字段一一对照或者布隆过滤器），找出更新的数据；将更新的数据同步到目标库表上；最后更新快照表
优点：逻辑清楚；对源库表没有影响；对目标库影响小
缺点：源表和目标表都需要主键，源表主键用于对比找出增量数据，目标表主键用于同步时跟源表建立映射关系；适用于数量比较小的表
1.4 全表删除，重新插入
每次操作均删除目标表的数据，再将源表的数据全量同步到目标表中。
优点：简单暴力，速度快
缺点：对目标表之前的存量数据影响较大，每次同步都会将之前的目标库数据完全舍弃，目标库的存量数据即使备份，意义也不大（因为数据不全）；不适合需要进行数据修复的场景
2. 数据库同步工具
2.1 常见的集中开源数据库同步工具：
| 数据库同步工具 | 简介 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| canal | canal是有Alibaba开源的一个基于binlog的增量日志组件，核心原理是canal伪装成吧Mysql的slave，发送dump协议获取binlog，解析并存储起来给客户端消费 | 可以同步任何非查询类型的操作。DDL和DML语句（除了数据查询语句select）。增量和全量都可以 | 数据源只支持Mysql，因为使用了Mysql的binlog特性 |
| otter | otter是一款基于Java且免费、 开源基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或异地机房的数据库的解决方案 | 支持单向同步，双向同步，文件同步，双A同步等多种同步解决方案 | 同canal，因其使用canal来进行同步的 |
| yugong | yugong是Alibaba推出的Oracle数据库迁移同步工具，支持全量和增量两种抽取方案 | 数据库支持oracle作为源，支持异构数据，实现相对简单 | 由于是以oracle物化视图为基础去做的增量方案，类似于trigger机制会对数据库写入造成一定的影响 |
| datax | datax是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库（Mysql、Oracle等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的同步功能 | 支持非常多种数据库同步，原理是通过select同步的 | 不支持DDL同步 |
参考资料：
https://blog.csdn.net/mochou111/article/details/80995156
https://blog.csdn.net/yangtongli2012/article/details/51725408