Greenplum, PostgreSQL 数据实时订阅的几种方式
背景
通常在一个企业中，对一份数据可能更有多个业务系统需要对其进行处理。
因此数据是流动的，通常会通过消息队列来完成这样的工作。不过呢，这样要求消息队列是最上游。
当无法将消息队列放到最上游时，例如数据先到了数据库，再订阅给其他业务线，怎么办呢？
就比如这里的RDS PG的部分。
下面来探讨一下有多少种方法来实现这个需求：将数据库的变更实时订阅到其他业务线（例如Kafka）。
PostgreSQL , 阿里云RDS for PostgreSQL
PostgreSQL，在阿里云对应RDS for PostgreSQL这个产品。
PostgreSQL的数据变更，如何订阅给下游？下面是可选的方法：
1、触发器，将表的变更记录到一个流水表，然后业务通过读取流水表进行订阅。
《USE hstore store table’s trace record》
2、规则，在需要订阅的表上，创建RULE，将表的变更记录到一个流水表，然后业务通过读取流水表进行订阅。
https://www.postgresql.org/docs/10/static/sql-createrule.html
3、异步消息，使用触发器或RULE，将表的变更写入CHANNEL。（数据库的异步消息通道功能）。
订阅端通过监听CHANNEL，实现对数据的订阅。
https://www.postgresql.org/docs/10/static/sql-notify.html
https://www.postgresql.org/docs/10/static/sql-listen.html
4、WAL 逻辑 decode。
从9.4的版本开始，PostgreSQL支持逻辑复制，将数据变更写入WAL，（类似MySQL的binlog复制）。客户端通过从WAL翻译REDO来实现订阅。
alidecode 是一个翻译wal的插件，用户也可以自己写翻译WAL的插件。
《PostgreSQL 最佳实践 - 逻辑增量复制(MySQL <-> PgSQL <-> PgSQL)》
5、PGQ ，是SKYTOOLS的一个基础功能，在PostgreSQL内部实现了一个异步的队列。用户可以对需要复制的表，创建PGQ，然后写PGQ的消费者来实现订阅。
https://wiki.postgresql.org/wiki/SkyTools
londiste3 就是一个用于复制的PGQ消费者代表程序。
6、confluentinc bottledwater-pg ， 基于PG的WAL以及逻辑复制功能，实现的一个主动消费者，将数据自动从WAL翻译，并写入KAFKA队列，实现消息订阅。
https://github.com/confluentinc/bottledwater-pg
《实时数据交换平台 - BottledWater-pg with confluent》
7、时间戳，最传统的方法，用户在写入、删除、更新时，记录数据的写入时间、修改时间。
删除时，逻辑删除（标记字段），并记录删除时间。
通过这个时间戳的推移来订阅数据。
方法优先级
优先使用逻辑DECODE的方法（6、4）。
其次是时间戳（7）。
然后可以考虑PGQ。
然后再考虑异步消息的方法。
最后考虑触发器和规则。
Greenplum , 阿里云HybridDB for PostgreSQL
Greenplum，在阿里云对应HybridDB for PostgreSQL这个产品。
也有若干种订阅方法：
推荐方法：
使用appendonly表，以及时间戳的方法。
阿里云推出了metascan技术，可以在不建索引的情况下，极度高效的实现时间戳的推移订阅。
阿里云订阅套件
1、datax，配置推移字段，推移订阅。
2、cdp
3、d2
4、dts，通过类似binlog的解析来订阅。