- 案例背景
很多事件记录在最初一段时间读写比较频繁，存储在postgresql比较合适，后期数据量变大，且仅作为历史记录查询，更适合存储在mongodb中，可能需要定期将postgresql中的数据转存到mongodb。
- 案例分析
postgresql数据定时转存mongodb，可以采用jdbc方式将postgresql读入内存，对每条数据进行解析，转成json格式，按mongodb的语法写入数据库。这种方法弊端是，需要对各表建立实体对象，依次解析，或者用更不优雅的方式拼接字符串，整个方案扩展性低，可维护性差。因此，我们采用kettle来完成数据的postgresql读取和mongodb插入脚本编写，并在java工程中进行kettle调用。
- 实现方案
1、transformation
采用transformation完成针对数据的基础转换，执行SQL和数据postgresql读取和mongodb插入等，job则设定定时任务调用transformation,完成对整个工作流程的控制。
1、表输入
表输入查询要转存到mongodb中的数据记录，提供数据源。
其中数据库连接，要编辑数据库连接类型、IP、端口、密码、数据库名等信息。
2、json输出
json输出中操作选择Output value,json条目名称输入json名称，输出值也选择Output value，字段中选择需要插入的字段。
3、插入mongodb
在Big Data中选择MongoDB Output插件，在Configure connection中输入连接信息。
在Output options中设置插入时的模式
Truncate:插入数据之前先把集合里的所有数据删除，此模式慎用，仅用于首次全量同步；
Update:更新数据，存在则修改，不存在不操作。
upsert:更新添加，找到匹配项则修改，找不到匹配项则添加。
如果设置了Update模式，在Mongo document fields中需要选择某一字段的Modifier operation设为N/A,其他字段设为$set，表示将该字段作为更新标准，当该字段值存在时，其他字段更新。
可以在Create/drop indexes中创建索引。
注：mongodb插件可能遇到报错：java.lang.NoClassDefFoundError: javax/crypto/spec/PBEKeySpec
在data-integration\system\karaf\etc\config.properties中org.osgi.framework.bootdelegation参数添加“,javax.crypto,javax.crypto.*”，保证能正常加载加解密相关类。
2、job
在start中选择合适的时间间隔，以图为例10分钟执行一次。
将之前的transformation添加至转换中
3、java工程调用
1、导入jar包
将kettle基础的jar包导入工程，另外将mongodb驱动mongo-java-driver-2.13.0.jar也导入工程中
2、导入插件
将\data-integration\system\karaf\system\pentaho 目录下的插件文件夹pentaho-mongo-utils和pentaho-mongodb-plugin导入工程根目录
3、传入kettle job脚本路径，如果有需要传入脚本中的参数，在params中设定入参：
public static void main(String[] args) throws IOException { String[] params = { "101", "content", "" }; runJob(params,"E:\\\\dict_data\\pgToMongodb.kjb"); }
4、将需要的参数在job中设定，设置日志级别，ERROR错误日志，BASIC基础日志，ROWLEVEL行级日志，环境初始化并运行job：
public static boolean runJob(String[] params, String jobPath) {
try {
KettleEnvironment.init();
// jobPath是Job脚本的路径及名称
JobMeta jobMeta = new JobMeta(jobPath, null);
Job job = new Job(null, jobMeta);
job.setLogLevel(LogLevel.ROWLEVEL);
job.start();
job.waitUntilFinished();
// 向Job 脚本传递参数，脚本中获取参数值：${参数名}
job.setLogLevel(LogLevel.ROWLEVEL);
job.start();
job.waitUntilFinished();
if (job.getErrors() > 0) {
return false;
} else {
return true;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
- 结束语
1、 kettle中postgresql数据转存mongodb，单线程任务Truncate模式下每秒6000-11000条数据，Update模式下每秒600-1000条数据，相差10倍效率，初次全量同步时尽量采用Truncate模式。
2、要控制合理的同步时间间隔，避免过于频繁导致数据传输失败。
3、数据转存不能做到实时，没有数据库连接守护进程，只能重连一定次数，如果数据库连接可能断开，需要另外的补偿机制。
4、本文中完成了在同一表中查询，可以输入postgresql关系型数据库中联表查询的结果，保证适当的冗余，建立合适的索引。