Logische replicatie versus batch ETL: vergelijk versheid, herstel, schemawijzigingen en monitoring zodat je cross-systeem data-sync betrouwbaar blijft.
Teams kopiëren data tussen systemen omdat werk zelden op één plek plaatsvindt. Sales kan in een CRM zitten, betalingen in een factureringstool en operations in een intern dashboard. Support heeft het volledige beeld nodig zonder tussen tools te hoeven springen, en leiders willen rapporten die overeenkomen met wat er werkelijk gebeurde.
Een “betrouwbare sync” is makkelijk te beschrijven en lastig te behouden: de juiste records komen aan, er ontbreekt niets belangrijks en updates verschijnen snel genoeg om nuttig te zijn. “Snel genoeg” hangt van de taak af. Fraudecontrole kan minuten nodig hebben. Maandelijkse financiële rapporten kunnen uren tolereren.
Als een sync misgaat, ziet het er meestal uit als ontbrekende records, duplicaten, verouderde velden of gedeeltelijke updates (bijvoorbeeld: een order-header verschijnt maar de orderregels niet).
Een nuttig mentaal model is events versus snapshots.
Events zijn individuele veranderingen: “Order #1842 is aangemaakt”, “status veranderd naar shipped”, “terugbetaling uitgevoerd”. Change-data-benaderingen verplaatsen vaak events en kunnen near-realtime gedrag ondersteunen.
Snapshots zijn geplande kopieën: “elke nacht, kopieer de orders van gisteren.” Batch ETL werkt vaak zo. Het kan eenvoudiger zijn, maar de data is minder vers.
De meeste discussies over logische replicatie versus batch ETL gaan eigenlijk over deze keuze: heb je doorlopende events nodig, of zijn periodieke snapshots genoeg om mensen vertrouwen te geven in wat ze zien?
Logische replicatie betekent dat de bron-database een stroom wijzigingen verzendt zodra ze gebeuren. In plaats van hele tabellen te kopiëren publiceert hij “rij toegevoegd”, “rij geüpdatet” of “rij verwijderd”. De bestemming past die wijzigingen in volgorde toe, zodat hij nauw aansluit bij de bron.
Batch ETL betekent dat je snapshots maakt op schema. Een job extraheert data (vaak “alles sinds de laatste run”), transformeert waar nodig en laadt het in de bestemming. Als replicatie voelt als live-updates, voelt batch ETL als elk uur (of elke nacht) even bijwerken en bijpraten.
Ze draaien meestal op verschillende plekken. Replicatie zit dicht bij de database changelog en draait continu. Batch ETL is typisch een geplande taak die draait, stopt en weer draait.
Hoe dan ook, je moet nog steeds dezelfde vertrouwen-vragen beantwoorden:
Voorbeeld: een order wordt aangemaakt, daarna verandert de status van “pending” naar “paid”, daarna wordt hij terugbetaald. Replicatie stuurt drie change-events. Een dagelijkse snapshot kan alleen de uiteindelijke status vastleggen tenzij je het batch-proces ontwerpt om tussenliggende staten te bewaren.
Voordat je replicatie en batch ETL vergelijkt, definieer “vers genoeg” in zakelijke termen. Begin met een getal: “support kan werken met data tot 5 minuten oud,” of “finance is tevreden met gisterse totalen.”
Versheid is de leeftijd van de data wanneer iemand het gebruikt. Latency is de vertraging tussen een wijziging in de bron en dezelfde wijziging die zichtbaar is in de bestemming. Je kunt een lage gemiddelde latency hebben en toch ‘oude’ data krijgen als de sync vaak vastloopt.
Zelfs een eenvoudige sync stapelt meerdere vertragingen op: capture (wanneer je wijzigingen merkt), transit (data verplaatsen), verwerking (transformaties en deduping) en apply (schrijven en indexeren bij de bestemming).
Een constante druppel (replicatie of frequente micro-batches) levert een gelijkmatigere versheid, maar je draait de sync de hele dag. Geplande batches zijn makkelijker te begrijpen, maar ze creëren pieken: zware load om 02:00, en daarna verouderde data tot de volgende run.
Near-realtime helpt wanneer mensen snelle beslissingen nemen of klanten direct resultaat zien. Een support-dashboard moet nieuwe orders snel tonen zodat een agent niet iets belooft wat niet op voorraad is. Aan de andere kant, als het voornamelijk gaat om wekelijkse rapporten of maandelijkse facturatie, voegt het direct doorsturen van elke kleine update complexiteit toe zonder uitkomstverbetering.
Een praktische manier om te beslissen:
Syncs falen zelden dramatisch. Ze falen op kleine, saaie manieren: een server herstart, een netwerkhapering verbreekt een verbinding, of een job crasht halverwege een load. Het doel is niet “nooit falen.” Het doel is “herstel naar een correcte eindtoestand.”
Veelvoorkomende foutmodi zijn een bronuitval, een bestemming-uitval, een jobcrash tijdens verwerking of slechte data die constraints schendt.
Bij logische replicatie betekent herstel meestal het opnieuw afspelen van wijzigingen vanaf een opgeslagen positie (vaak een log-offset). Als de bestemming down is, stapelen wijzigingen zich op totdat hij terugkomt, en daarna gaat het in volgorde verder. Dat is schoon als je ook de replicatie-slot (of equivalent) beheert zodat die niet eeuwig groeit tijdens lange uitval.
Bij batch ETL betekent herstel meestal het opnieuw draaien van een tijdvenster (bijvoorbeeld “reload gisteren” of “reload de laatste 2 uur”). Dat is operationeel vaak eenvoudig, maar je load-logica moet veilig twee keer kunnen draaien.
De grootste vertrouwensbreker is gedeeltelijke writes. Een crash nadat 70% van een batch geschreven is kan duplicaten of ontbrekende rijen achterlaten tenzij je er op plant. Patronen die in beide stijlen helpen:
Backfills (geschiedenis opnieuw verwerken) zijn waar pijn duidelijk wordt. Batch ETL wint vaak wanneer je een maand data moet herprocessen omdat reruns al in het ontwerp zitten. Replicatie kan ook backfillen, maar dat is meestal een apart pad (eerst snapshot, daarna changes toepassen), dus test het voordat je het nodig hebt.
Voorbeeld: als een orders-sync crasht nadat orderregels zijn weggeschreven maar voor de header, voorkomt een upsert-gebaseerde load met één transactie per order (of per batch) dat een half-gesyncte order blijft bestaan.
Schemawijzigingen zijn waar veel syncs stilletjes vertrouwen verliezen. Een pipeline kan blijven draaien terwijl de betekenis van de data eronder verandert. Replicatie kan op databaseniveau breken, terwijl ETL vaak later breekt in transformaties en rapporten.
Additieve wijzigingen zijn het makkelijkst: nieuwe kolommen, nieuwe tabellen, nieuwe optionele velden. Die werken meestal als consumers ze als “extra” behandelen en defaults logisch zijn. De valkuil is aannemen dat elke downstream consumer het nieuwe veld zal opmerken of weet hoe het moet worden backfilled.
Brekende wijzigingen zijn riskant: hernoemingen, typewijzigingen, verwijderde kolommen of een verandering in wat een waarde betekent. Die kunnen snel falen (job errors) of langzaam falen (data komt binnen maar is fout).
Houd wijzigingen compatibel lang genoeg om te migreren:
De meeste echte breuken gebeuren in de lijm tussen systemen. Voorbeeld: je ETL joinet orders met customers op customer_id. Als dat hernoemd wordt naar client_id, kan de join in allemaal null-matches veranderen en nog steeds rijen produceren.
Let op fragiele plekken: typecasts, joins die aannemen dat keys nooit veranderen, en downstream regels zoals “status is een van deze waarden.”
Beveiligingsvragen lijken in beide benaderingen op elkaar, maar risico’s ontstaan op verschillende plekken. Replicatie draait vaak continu met brede read-toegang tot wijzigingen. Batch ETL draait op schema, maar kan grotere hoeveelheden data tegelijk ophalen. In beide gevallen, streef naar de kleinste permissies die de sync nog laten werken.
Gebruik een dedicated service-account, geen persoonlijke login. Geef read-only toegang tot precies de tabellen, kolommen of views die nodig zijn, en beperk waarvandaan het mag verbinden. Wanneer mogelijk, bied een dedicated “sync view” aan die al data filtert die de bestemming nooit mag zien.
Gevoelige velden zijn waar teams verrast worden. Zelfs als de bestemming een record nodig heeft, heeft hij misschien niet alles daarin nodig. Beslis vroeg of je persoonlijke contactgegevens, betaalinfo of interne notities weglaat, maskeert of tokeniseert. Versleutel data in transit en bewaar geheimen in een echte secret store, niet in pipeline-configs.
Eigenaarschap voorkomt eindeloze discussies later:
Audit is het laatste stukje vertrouwen. Je moet kunnen beantwoorden: wie heeft de data gezien, wat veranderde en wanneer het landde. Een simpele praktijk is het meedragen van een traceerbare sync-run-id en tijdstempels zodat je een update end-to-end kunt volgen.
Een sync is alleen nuttig als je er op een willekeurige dinsdag op kunt vertrouwen. Ongeacht de aanpak moet monitoring je vertellen hoe ver achter je zit, hoe vaak je faalt en of de cijfers nog logisch zijn.
Drie dagelijkse health-signalen:
Voeg daarna een kleine set datakwaliteitschecks toe die stille problemen vangen. Kies een paar belangrijke tabellen (orders, facturen, tickets) en valideer ze op een herhaalbare manier. Als de bron gisteren 1.240 orders had, zou de bestemming niet 1.180 moeten hebben tenzij je weet waarom.
Checks die veel dekken:
order_id)Consistentieproblemen verbergen zich vaak in de gaten: laat binnenkomende updates, ontbrekende deletes of events die in de verkeerde volgorde zijn toegepast. Volg de oudste onverwerkte timestamp en steek periodiek records na om te bevestigen dat de laatste versie aanwezig is.
Voor alerts, houd het saai en uitvoerbaar. Stel drempels in (bijvoorbeeld: lag boven 15 minuten, foutpercentage boven 1%, throughput onder baseline gedurende 10 minuten) en onderhoud een runbook dat antwoordt: wat eerst te controleren, hoe veilig te replayen en hoe te bevestigen dat alles weer correct is.
Wees duidelijk over wie de data gebruikt. Een finance-rapport, een support-dashboard en een geautomatiseerde prijsregel gebruiken allemaal dezelfde tabellen op verschillende manieren. Als beslissingen tijdkritisch zijn, is late data niet alleen vervelend — het kan fout zijn.
Een eenvoudig beslisproces:
Concreet voorbeeld: als support orderstatus nodig heeft tijdens een gesprek met een klant, zijn minuten van belang, dus replicatie of micro-batches passen. Als finance dagelijkse omzetnummers nodig heeft, is nachtelijke batch vaak voldoende.
De grootste valkuil is aannemen dat “vers” automatisch “juist” betekent. Een pipeline kan seconden achterlopen en toch fout zijn omdat een join veranderde, een filter werd toegevoegd of een rij werd gedupliceerd. Zonder validatie merk je het vaak pas als een dashboard vreemd oogt of een klant klaagt.
Deletes zijn een andere veelvoorkomende miss. Zowel replicatie als ETL hebben een duidelijk plan nodig voor wat “verwijderd” betekent. Als Systeem A een record hard delete maar Systeem B alleen insert en update doet, driften rapporten na verloop van tijd weg. Soft-deletes zijn net zo lastig als de sync de delete-flag en timestamp niet meedraait.
Fouten die vaak terugkomen:
Voorbeeld: je CRM markeert een klant als “inactive” in plaats van te verwijderen. Je ETL kopieert alleen klanten waar status = active. Een maand later lijken omzetrapporten in orde, maar retentiemetrics zijn opgeblazen omdat inactieve klanten nooit meekwamen (of nooit werden verwijderd). Alles leek fris, maar correctheid was al weg.
Spreek af over “klaar” in duidelijke cijfers, helder eigenaarschap en bewezen herstel. Een sync die er op dag één goed uitziet, kan wegdriften zodra echte veranderingen en echte fouten optreden.
Reality check: als delivery_instructions aan orders wordt toegevoegd, moet je proces duidelijk maken of het automatisch synct, hard faalt of veilig wordt genegeerd.
Stel je een bedrijf voor met orders in PostgreSQL. Twee teams hebben die data nodig: Support wil een live-dashboard om te beantwoorden “waar is mijn order?”, en Finance wil stabiele dagelijkse cijfers voor afsluiting en rapportage.
Ze gebruiken een gemengde aanpak in plaats van één tool in alles te dwingen.
Voor Support gebruiken ze logische replicatie zodat nieuwe orders en statusupdates snel verschijnen in een read-geoptimaliseerde database die het dashboard aandrijft. Voor Finance draaien ze batch ETL één keer per dag na kantooruren. Die laadt gefinaliseerde orders in het reporting warehouse, past businessregels toe (belasting, kortingen, refunds) en produceert een dagelijkse snapshot die niet onder hen verandert.
Dan gebeurt er een schemawijziging: het productteam voegt refund_reason toe. Support wil het meteen. Replicatie kan de nieuwe kolom snel doorgeven, terwijl de batch-job het aanvankelijk als optioneel kan behandelen (default “onbekend”) totdat de rapportagelogica klaar is.
Op een dag is de Support-bestemming 3 uur down. Als hij terugkomt, loopt replicatie bij vanaf de opgeslagen positie. De sleutelstap is niet alleen “het ging weer verder”, maar “het is correct”: ze verifiëren ordercounts voor het outage-venster en doen een paar end-to-end spotchecks voor recente orders.
Elke ochtend controleren ze een korte set signalen voordat ze de cijfers vertrouwen: replicatie-lag, bron versus bestemming ordercounts voor de laatste 24 uur, duplicaten in finance-tabellen, batch-succes plus geladen rijen per run, en een kleine steekproef van high-value orders gecontroleerd in beide systemen.
Nadat je een aanpak (of hybride) kiest, is het echte werk de sync iets maken waarop mensen elke dag vertrouwen. Kies één meetbaar doel en behandel het als een productmetric. Voor de meeste teams is het eerste doel of wel versheid (hoe nieuw de data is) of nauwkeurigheid (hoe vaak het fout is).
Begin klein: één tabel, één eventstream of één workflow die ertoe doet (zoals orders of tickets). Maak dat pad stabiel en kopieer het patroon. Uitbreiden voordat je snel problemen kunt detecteren en oplossen creëert sneller een grotere puinhoop.
Een praktisch “sync status”-overzicht voor niet-technische teams bevat meestal huidige lag versus target, laatst succesvolle sync-tijd, laatste mislukte poging, verwerkte volume vandaag versus verwacht bereik en een korte instructie wat te doen als de status rood is.
Als je snel interne admin-screens wilt bouwen, kan een no-code platform zoals AppMaster je helpen een monitoring-view te leveren en aan te passen als vereisten veranderen, zonder alles opnieuw te schrijven wanneer het schema of workflow evolueert.
What’s the simplest way to explain logical replication vs batch ETL?Logische replicatie streamt wijzigingen zodra ze gebeuren, zodat de bestemming nauw aansluit op de bron. Batch ETL kopieert data op schema, waardoor het eenvoudiger is in beheer maar de bestemming alleen zo actueel is als de laatste run.
How do I decide how “fresh” the synced data needs to be?Begin met het vastleggen van een frisheidsdoel in zakelijke termen, bijvoorbeeld “support kan werken met data tot 5 minuten oud” of “finance is tevreden met gisterse totalen.” Als beslissingen of klantgerichte schermen snelle updates nodig hebben, passen replicatie of frequente micro-batches doorgaans beter dan nachtelijkse ETL.
What’s the difference between syncing “events” and syncing “snapshots”?Events zijn individuele wijzigingen zoals “order aangemaakt” of “status gewijzigd”, terwijl snapshots periodieke kopieën zijn zoals “gisteravond’s orders”. Als je op elke verandering moet reageren (en soms tussentijdse staten moet behouden), zijn events beter; voor periodieke totalen of stabiele rapportage volstaan snapshots vaak.
How should we handle deletes so the destination doesn’t keep old records?Deletes gaan makkelijk verloren als je er geen plan voor hebt. Zorg dat je ofwel delete-events doorgeeft, of een delete-flag en timestamp (soft delete) meedraagt en die downstream toepast. Als je deletes niet afhandelt, stapelen “spook”-rijen zich op en gaan rapporten na verloop van tijd afwijken.
How do we avoid duplicates if a job retries or a change arrives twice?Maak je loads idempotent zodat het opnieuw verwerken van dezelfde input altijd in dezelfde toestand eindigt. In de praktijk betekent dat vaak upserts op een stabiele primaire sleutel en je “last processed”-marker pas verhogen na een succesvolle commit, zodat herstarts geen duplicaten of gaten veroorzaken.
What’s the best way to recover after a sync fails or restarts?Partial writes zijn de gebruikelijke vertrouwensbrekers, dus streef naar atomaire commits en replaybare checkpoints. Bewaar afgewezen rijen voor inspectie, verhoog offsets of tijdsvensters alleen na succes, en verifieer herstel met counts en spotchecks voor het outage-venster — niet alleen “de job is groen.”
How do we keep the sync reliable when the schema changes?Toevoegende wijzigingen (nieuwe kolommen, optionele velden) zijn meestal veilig als consumenten onbekende velden kunnen negeren of als standaarden logisch zijn. Hernoemingen, typewijzigingen en betekenisveranderingen zijn riskant: houd een compatibiliteitsperiode waarin oud en nieuw naast elkaar bestaan, backfill voordat je de logica omschakelt, en verwijder oude velden pas als zeker is dat niemand ze meer leest.
What are the basic security practices for data syncs?Gebruik een dedicated service-account met de kleinste permissies die nog voldoende zijn voor de sync, en geef bij voorkeur toegang via views die al data filteren die de bestemming nooit mag zien. Bepaal vroeg of gevoelige velden worden weggelaten, gemaskeerd of getokenized, en bewaar secrets in een echte secret store, niet in pipeline-configs.
What should we monitor to know the sync is still trustworthy?Houd lag bij (hoe ver je achterloopt), foutpercentages (inclusief retries en failed rows) en throughput (plotselinge dalingen duiden vaak op een stall). Voeg een paar datakwaliteitscontroles toe zoals rijen per dag, totalen die moeten matchen, null-ratio op verplichte velden en detectie van dubbele sleutels zodat je stille drift vangt.
When does a hybrid approach make more sense than choosing just one?Een hybride aanpak is gebruikelijk wanneer verschillende consumenten ander gedrag nodig hebben, bijvoorbeeld near-realtime support views en stabiele dagelijkse finance-snapshots. Gebruik replicatie of micro-batches waar minuten belangrijk zijn, en batch ETL waar consistente rapportage en makkelijke backfills belangrijker zijn dan directe updates.
27 jan 2026
7 min
26 jan 20268 min
21 jan 20267 minExperimenteer met AppMaster met gratis abonnement.
Als je er klaar voor bent, kun je het juiste abonnement kiezen.
