作者：吴迪，SelectDB 内核研发工程师、Apache Doris PMC Member

PostgreSQL 已成为众多业务系统的核心数据库，在 各类 TP 场景中被广泛采用。然而，PostgreSQL 的设计目标是高并发在线事务处理，并不适合承载分析型负载。当执行跨表聚合、大范围扫描等查询时，容易占用大量系统资源，从而影响线上业务的稳定性。

因此，在实时分析、实时大屏、数据仓库以及 AI 数据供给等场景中， 通常会将 PostgreSQL 中的数据实时同步至 Apache Doris 等分析型数据库 ，由 Doris 承担分析查询任务，实现 TP 与 AP 负载分离。

相比分析系统本身，真正具有挑战性的往往是实时同步链路的搭建与维护。 如何持续、稳定、准确地将 PostgreSQL 的数据同步至 Doris，是整个架构中的关键环节 。

PostgreSQL 至 Apache Doris 的实时同步

先来看传统方案与 Apache Doris 一站式 CDC 同步方案的整体流程。

传统同步方案的挑战

由上图可知，传统方案的同步链路一般由三个部分组成：

• CDC 采集：通过 Debezium、Flink CDC 等组件持续捕获 PostgreSQL WAL 日志中的数据变更；

• 消息传递：根据业务需求，将变更数据写入 Kafka，或直接发送至下游系统；

• 数据处理：依赖 Flink、Spark 等计算框架完成数据转换、清洗，并最终写入 Apache Doris。

这种方案具有较强的灵活性，能够支持复杂的数据处理逻辑，但同时也意味着需要维护一条由多个独立组件组成的数据链路。对于仅需完成 PostgreSQL 到 Doris 实时同步的场景，这样的架构往往存在以下问题：

• 组件众多，部署复杂 ：除数据库外，还需要维护 CDC、Kafka、Flink/Spark 等多个系统，涉及部署、监控、升级以及扩缩容等工作。对于仅有数据同步需求的用户而言，引入如此多的组件成本较高。

• 同步链路较长，故障排查困难 ：当数据延迟、丢失或异常时，需要在 CDC、消息队列、计算引擎等多个系统之间逐层排查，定位问题耗时且复杂。

Apache Doris 一站式 CDC 同步方案

针对上述问题，Apache Doris 提供了 内置 PostgreSQL CDC 同步能力 ，是专门面向 TP 数据库的实时同步场景。该方案将数据采集、任务调度、数据写入、断点续传等能力统一集成到 Doris Job 调度框架中，无需部署额外的 CDC 工具、消息队列或计算引擎。

因此，整体同步链路被进一步简化为：PostgreSQL → Apache Doris。

对于用户而言，需要维护的对象也从多个独立组件收敛为一个 Doris 集群，降低了部署和运维复杂度。

创建同步任务也非常简单，只需执行一条 SQL：

CREATE JOB test_postgres_job



ON STREAMING



FROM POSTGRES 
(


   
"jdbc_url" 
= 
"jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/postgres"
,


   
"driver_url" 
= 
"postgresql-42.5.0.jar"
,


   
"driver_class" 
= 
"org.postgresql.Driver"
,


   
"user" 
= 
"postgres"
,


   
"password" 
= 
"postgres"
,


   
"database" 
= 
"postgres"
,


   
"schema" 
= 
"cdc_test"
,


   
"include_tables" 
= 
"student1,student2"
,


   
"offset" 
= 
"initial"



)



TO 
DATABASE target_db

任务创建完成后，Doris 将自动完成以下工作：

• 根据 PostgreSQL 表结构自动创建目标表（如不存在）；

• 导入历史存量数据；

• 持续消费 PostgreSQL WAL，实时同步增量数据。

一站式 CDC 同步方案的实现原理

内置 PostgreSQL CDC 并不是一个独立运行的同步组件，而是构建在 Apache Doris 的 Job 调度框架之上。通过 FE 调度、BE 执行以及 CDC Client 拉取变更数据 三部分协同工作，实现持续运行的实时同步任务。

接下来我们了解下具体的执行流程。

1. 用户在 FE 中通过 SQL 创建 PostgreSQL Streaming Job，并指定同步库、同步表及相关参数；

2. FE 根据 PostgreSQL 表结构自动创建 Doris 目标表（若不存在）；

3. Job Scheduler 生成同步 Task，并调度至某个 BE 节点执行；

4. BE 接收到任务后，将请求转发给本机 CDC Client；若 CDC Client 尚未启动，则自动拉起对应进程；

5. CDC Client 持续读取 PostgreSQL WAL，完成全量及增量数据采集；

6. 数据序列化后，通过 Stream Load 写入 Doris；

7. 当前批次写入完成后，BE 将同步 Offset 上报给 FE；

8. FE 持久化 Offset，并继续调度下一轮同步任务，实现持续同步。

整个过程中，数据同步、任务调度以及状态管理均由 Doris 自身完成，无需依赖 Kafka、Flink 或 Spark 等外部系统。

这种设计一方面缩短了同步链路，另一方面也充分复用了 Doris 已有的 Job 调度能力，使整个同步过程更加稳定、易于维护。

快速体验

创建 PostgreSQL 同步任务仅需执行一条 SQL：

下面示例将 PostgreSQL 中的数据同步至目标数据库 target_test_db ：

CREATE JOB test_postgres_job



ON STREAMING



FROM POSTGRES 
(


   
"jdbc_url" 
= 
"jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/postgres"
,


   
"driver_url" 
= 
"postgresql-42.5.0.jar"
,


   
"driver_class" 
= 
"org.postgresql.Driver"
,


   
"user" 
= 
"postgres"
,


   
"password" 
= 
"postgres"
,


   
"database" 
= 
"postgres"
,


   
"schema" 
= 
"cdc_test"
,


   
"include_tables" 
= 
"student1,student2"
,


   
"offset" 
= 
"initial"



)



TO 
DATABASE target_test_db

创建完成后，Job 会自动完成目标表创建、全量数据导入以及后续增量同步。

同步过程中，可以通过如下命令查看任务状态：

mysql
> 
select 
* 
from jobs
(type
=
'insert'
) 
where name
=
'test_postgres_job'
\G



*************************** 
1. 
row 
***************************


              Id
: 
1774599451260


            Name
: test_postgres_job


        Definer
: root


    ExecuteType
: STREAMING


RecurringStrategy
:


          
Status
: RUNNING


      ExecuteSql
: 
FROMPOSTGRES
(
'schema'
=
'cdc_test'
,
'include_tables'
=
'student1,student2'
,
'database'
=
'postgres'
,
'driver_class'
=
'org.postgresql.Driver'
,
'offset'
=
'initial'
,
'driver_url'
=
'postgresql-42.5.0.jar'
,
'jdbc_url'
=
'jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/postgres'
,
'user'
=
'postgres'
) 
TO 
DATABASE target_test_db 
(
'table.create.properties.replication_num'
=
'1'
)


      CreateTime
: 
2026
-
03
-
27 
17
:
02
:
48


SucceedTaskCount
: 
3


FailedTaskCount
: 
0


CanceledTaskCount
: 
0


         
Comment
:


      Properties
:


  CurrentOffset
: 
{
"lsn"
:
"53547640"
,
"txId"
:
"1523"
,
"splitId"
:
"binlog-split"
}


      EndOffset
: 
{
"lsn"
:
"53547640"
}


  LoadStatistic
: 
{
"scannedRows"
:
7
,
"loadBytes"
:
341
,
"fileNumber"
:
0
,
"fileSize"
:
0
,
"filteredRows"
:
0
}


        ErrorMsg
:


  JobRuntimeMsg
: 
No 
data available 
for consumption 
at the moment
, will retry 
after 
1774602192496

其中几个关键字段含义如下： CurrentOffset 记录当前同步进度、 LoadStatistic 反映已写入的行数与字节数。通过这些指标，可以快速判断同步任务是否正常运行，以及当前数据同步的实时进度。

更多参数配置和高级用法，可参考 PostgreSQL CDC 自动建表同步 - Apache Doris 。

总结

对于 PostgreSQL 到 Apache Doris 的实时同步而言，传统方案通常需要引入 CDC、消息队列和计算引擎等多个组件，虽然具备较高的灵活性，但也增加了部署和运维成本。

Apache Doris 将 PostgreSQL CDC、Job 调度、自动建表、数据导入以及断点续传等能力统一集成到 Job 调度框架中，使实时同步能够简化为一条 SQL 即可完成。后续，该能力也将陆续集成至 SelectDB ，进一步降低生产环境下 PostgreSQL 实时同步的部署与运维成本。

对于以数据同步为主要需求、无需复杂实时计算的场景，这种内置方案能够有效缩短同步链路，降低系统复杂度，并减少后续的运维成本。