{"id":1244,"date":"2020-11-16T02:19:25","date_gmt":"2020-11-16T02:19:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?page_id=1244"},"modified":"2026-07-13T20:37:20","modified_gmt":"2026-07-14T04:37:20","slug":"grabit","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/grabit\/","title":{"rendered":"Ingestor de fluxo de SQL"},"content":{"rendered":"

Ingestor SQLFlow<\/strong> (formerly Grabit) collects SQL from your data estate \u2014 the DDL of tables, views, stored procedures, functions, triggers, and packages \u2014 and feeds it to SQLFlow for column-level data lineage analysis. It reads from live databases over JDBC, from revision systems like GitHub and Bitbucket, and from the local file system. It extracts somente metadados<\/strong> e nunca l\u00ea as linhas das suas tabelas.<\/p>\n\n\n\n

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13<\/b>dialetos de banco de dados, via JDBC<\/span><\/div>\n
Somente metadados<\/b>somente leitura \u2014 nunca l\u00ea os dados da tabela<\/span><\/div>\n
2<\/b>formatos de exporta\u00e7\u00e3o \u2014 JSON \u00fanico e fragmentado<\/span><\/div>\n
Com espa\u00e7o de ar<\/b>Sa\u00edda em arquivo simples, sem conex\u00e3o ativa para consumo.<\/span><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Execute em 3 minutos:<\/strong> Ao direcionar o ingestor para um banco de dados, ele grava um pacote de metadados que o SQLFlow transforma em um diagrama de linhagem interativo em n\u00edvel de coluna. Tudo \u00e9 executado a partir da linha de comando, o que facilita o agendamento como uma tarefa cron.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Coletar SQL de tr\u00eas tipos de fonte<\/h2>\n\n\n\n
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\"Conectar-se<\/figure>\n\n<\/div>\n\n\n\n
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Conectar-se a um banco de dados<\/h3>\n\n\n\n

Extrair DDL \u2014 CRIAR TABELA<\/code>, CRIAR VISUALIZA\u00c7\u00c3O<\/code>, procedimentos armazenados, fun\u00e7\u00f5es, gatilhos e restri\u00e7\u00f5es \u2014 do Oracle, SQL Server, Snowflake, PostgreSQL e mais 9 dialetos via JDBC, e envi\u00e1-los para o SQLFlow para an\u00e1lise.<\/p>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n

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Conecte-se a um sistema de revis\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

Obtenha arquivos SQL diretamente do GitHub, Bitbucket e outros sistemas de controle de vers\u00e3o e envie-os para o SQLFlow para construir a linhagem de dados a partir do c\u00f3digo que sua equipe j\u00e1 controla por vers\u00e3o.<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Conecte-se<\/figure>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Pesquise<\/figure>\n\n<\/div>\n\n\n\n
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Pesquise o sistema de arquivos<\/h3>\n\n\n\n

Encontre arquivos SQL em uma \u00e1rvore de diret\u00f3rios local e envie-os para o SQLFlow para visualizar a linhagem de dados \u2014 \u00fatil para scripts e exporta\u00e7\u00f5es que nunca chegaram a um banco de dados ou reposit\u00f3rio.<\/p>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n

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Dois formatos de exporta\u00e7\u00e3o: JSON \u00fanico e fragmentado.<\/h2>\n\n\n\n

Quando o ingestor l\u00ea um banco de dados, ele grava um pacote de metadados normalizado \u2014 a estrutura do cat\u00e1logo mais o texto DDL de cada visualiza\u00e7\u00e3o, procedimento, fun\u00e7\u00e3o, gatilho e chave estrangeira. Um modelo abrange todos os dialetos suportados; cada fornecedor simplesmente omite os tipos de objeto que n\u00e3o possui. Esse pacote se apresenta em dois formatos.<\/p>\n\n\n\n

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<\/th>JSON \u00fanico<\/th>Fragmentado (padr\u00e3o)<\/th><\/tr><\/thead>
Em disco<\/td>Um metadata.json<\/code> arquivo<\/td>Um diret\u00f3rio: manifest.json<\/code> + cat\u00e1logo\/<\/code> + fonte\/<\/code> + \u00edndice\/<\/code><\/td><\/tr>\n
Onde DDL mora<\/td>Em linha, em servidores[].consultas[]<\/code><\/td>Em fonte\/*.jsonl<\/code>, localizado por um deslocamento de byte \u00edndice\/*.idx<\/code><\/td><\/tr>\n
Ideal para<\/td>Cat\u00e1logos de pequeno e m\u00e9dio porte<\/td>Grandes propriedades \u2014 o cat\u00e1logo permanece residente, fluxos DDL de v\u00e1rios GB e busca<\/td><\/tr>\n
Extras<\/td>Mais simples de consumir<\/td>SHA-256 por fragmento, hash de conte\u00fado por objeto, exporta\u00e7\u00f5es incrementais, compress\u00e3o de blocos<\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

JSON \u00fanico<\/strong> Coloca toda a propriedade em um \u00fanico arquivo com o DDL de cada objeto embutido \u2014 a coisa mais simples de analisar. Fragmentado<\/strong> \u00e9 o padr\u00e3o para grandes propriedades: ele transmite a exporta\u00e7\u00e3o com mem\u00f3ria limitada, mant\u00e9m o cat\u00e1logo estrutural pequeno e residente, torna o DDL pesquis\u00e1vel aleatoriamente por meio de um \u00edndice e grava seu manifesto por \u00faltimo, para que o consumidor nunca veja uma exporta\u00e7\u00e3o incompleta. Refer\u00eancias completas campo a campo: exporta\u00e7\u00e3o \u00fanica de JSON<\/a> e exporta\u00e7\u00e3o fragmentada<\/a>.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Descubra a linhagem de dados em um banco de dados SQL Server em 3 minutos<\/h3>\n\n\n\n