Azure SQL非规范化实例至规范化实例的增量数据同步实现咨询

完全可以用Azure Data Factory（ADF）实现非规范化Azure SQL实例到规范化Azure SQL实例的增量交易数据同步，核心实现思路如下：

• 增量数据捕获
  • 用ADF的增量复制功能，基于源表的时间戳字段（比如create_time）或自增ID，每次只同步新增的交易数据，避免全量复制浪费资源。如果源表没有这类标识字段，要么给源表新增一个，要么开启Azure SQL的变更数据捕获（CDC），ADF能直接读取CDC日志获取增量数据。
• 数据规范化转换
  • 在ADF的数据流（Data Flow）里，对非规范化的源数据做转换处理：拆分大表到多个规范化表、梳理字段关联逻辑、清理冗余数据等。利用数据流中的映射、拆分、聚合等组件，把源数据转换成符合目标库schema的格式。
• 自动化调度执行
  • 将增量捕获、转换、加载的步骤串联成ADF管道，然后设置触发器——比如定时触发器（按小时/天执行），或者事件触发器（源库有新数据插入时触发），实现新增数据的自动同步。
• 数据一致性保障
  • 在管道中添加验证活动，确保同步的数据符合目标表的约束（比如主键唯一、字段格式合规）。同时配置错误输出和重试机制，处理同步过程中的异常情况，避免数据不一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IMOsiris