在企業數據架構中，PostgreSQL憑藉其強大的擴展性、事務一致性以及對JSON、GIS、時序數據的原生支持，已成為常見的開源數據庫之一。然而，真正的挑戰並非PostgreSQL本身的性能，而是如何高效、實時地將MySQL、TiDB、SQL Server、API等多源數據聚合到PostgreSQL中，構建統一、可信、可分析的數據資產。ETLCloud通過"ETL+CDC（Change Data Capture）"雙輪驅動，將傳統的T+1批量同步升級為分鐘級甚至秒級的增量pipeline，讓PostgreSQL成為企業實時數據版圖的核心樞紐。
一、PostgreSQL的通用性：一庫多用的全能選手
PostgreSQL它原生支持JSON/JSONB文檔模型，無需額外的NoSQL數據庫即可存儲和查詢半結構化數據；內置PostGIS擴展，輕鬆處理空間地理信息；TimescaleDB插件讓其搖身一變成為高性能時序數據庫；數組、範圍類型、自定義操作符和函數，更是為複雜業務場景提供了無限可能。一份PostgreSQL實例，同時支撐OLTP交易、OLAP分析、時序數據、GIS服務、JSON文檔和鍵值緩存，真正做到了"一庫多用"，避免了技術棧的碎片化，顯著降低了運維複雜度和總體擁有成本。
二、ETLCloud聚合多源數據：拖拽之間，異構統一
面對MySQL、TiDB、SQL Server、Oracle、REST API、Excel、CSV、MongoDB等30餘種數據源，ETLCloud提供了"數據源中心"這一統一入口。只需一次註冊，平台自動管理JDBC/HTTP連接池、SSL證書和字符集編碼。拖拽式的"輸入組件"讓數據工程師告別了繁瑣的FDW、外部表和觸發器，字段映射、數據類型轉換、主鍵衝突處理、分區路由等操作全部可視化配置。十分鐘內，即可將異構數據源的結構與PostgreSQL的模型對齊，且全程支持一鍵回滾，讓試錯成本趨近於零。
三、CDC實時捕獲
傳統批量同步的高延遲、高負載已成為歷史。ETLCloud基於binlog、ticdc、WAL邏輯複製槽，實現對Insert/Update/Delete事件的秒級捕獲。增量事件首先寫入內置Kafka，支持斷點續傳和位點回溯，即使下游PostgreSQL停機維護，也能在重啓後從斷點繼續傳輸，確保數據零丟失。
四、實操：MySQL→PostgreSQL增量鏈路
流程設計
1.庫表輸入-MySQL
2.庫表輸入
3.雙流 Join聚合
4.庫表輸出
5.創建 CDC 任務
運行結果：
最後
ETLCloud通過自動化數據集成，能幫助企業快速的進行數據聚合操作，提高數據處理效率和準確性。利用ETLCloud，用户可以擺脱傳統方式繁瑣的數據聚合步驟，實現數據處理流程的可控和可管理，並結合CDC，能夠使數據能及時準確的聚合使用。ETL能夠幫助您實現目標，提升數據管理的效率和效果
