在关系型数据库和 NoSQL 数据库之间同步数据需要平衡一致性、性能和数据模型差异。 最常见的方法包括使用变更数据捕获 (CDC)、应用级双写或事件驱动架构。 每种方法都有其优缺点，具体取决于延迟容忍度、数据量和系统复杂性。 目标是确保两个数据库都反映准确、最新的信息，同时最大限度地减少对应用程序的干扰。
一种有效的方法是利用 CDC 工具跟踪关系数据库中的更改，并将它们传播到 NoSQL 系统。 例如，Debezium 等工具可以监控 MySQL binlog 或 PostgreSQL 预写日志 (WAL) 以捕获插入、更新和删除。 然后，这些更改被转换为适合 NoSQL 数据库的格式（例如 MongoDB 的 JSON 文档）并异步应用。 这种方法最大限度地减少了应用程序代码的更改，但需要谨慎处理模式差异。 例如，具有外键的关系表可能需要非规范化才能适应文档模型，这会使转换逻辑复杂化。
另一种策略涉及应用级同步，其中服务同时写入两个数据库（双写）。 例如，电子商务应用程序可能会将订单数据写入 PostgreSQL，并将非规范化版本持久化到 Cassandra 中以加快读取速度。 但是，这会带来风险：如果一次写入失败，数据库就会变得不一致。 为了缓解这种情况，请使用事务性发件箱模式——将事件存储在关系数据库事务中的发件箱表中，然后通过 Kafka 等消息代理将其转发到 NoSQL 存储。 这确保了至少一次的传递并解耦了系统。 开发人员还必须处理边缘情况，例如冲突更新或数据类型不匹配（例如，SQL datetime 与 NoSQL 中的 Unix 时间戳）。 使用实际数据模型进行测试和监控同步延迟对于可靠性至关重要。