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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了我们在学习数据库编程开发技术的时候需要掌握的一些编程知识点等内容,而本文我们就再来了解一下,关系型数据库数据同步都有哪些注意事项。
在交易系统中,通常需要进行异构数据源的同步,通常有数据文件到关系型数据库,数据文件到分布式数据库,关系型数据库到分布式数据库等。数据在异构源之间的同步一般是基于性能和业务的需求,
在数据同步的设计中需要综合考虑吞吐量、容错性、可靠性、一致性的问题
同步有实时增量数据同步和离线全量数据区分,下面从这两个维度来介绍一下,
实时增量一般是Tail文件来实时跟踪文件变化,批量或者多线程往数据库导出,这种方式的架构类似于日志收集框架。这种方式需要有确认机制,包括两个方面。
一个方面是Channel需要给agent确认已经批量收到数据记录了,发送LSN号给agent,这样在agent失效恢复时,可以从这个LSN点开始tail;当然对于允许少量的重复记录的问题(发生在channel给agent确认的时,agent宕机并未受到确认消息),需要在业务场景中判断。
另外一个方面是sync给channel确认已经批量完成写入到数据库的操作,这样channel可以删除这部分已经confirm的消息。
基于可靠性的要求,channel可以采用文件持久化的方式。
离线全量遵循空间间换取时间,分而治之的原则,尽量的缩短数据同步的时间,提高同步的效率。
需要对源数据比如MySQL进行切分,多线程并发读源数据,多线程并发批量写入分布式数据库比如HBase,利用channel作为读写之间的缓冲,实现更好的解耦,channel可以基于文件存储或者内存。
对于源数据的切分,如果是文件可以根据文件名称设置块大小来切分。
对于关系型数据库,由于一般的需求是只离线同步一段时间的数据(比如凌晨把当天的订单数据同步到HBase),所以需要在数据切分时(按照行数切分),会多线程扫描整个表(及时建索引,也要回表),对于表中包含大量的数据来讲,IO很高,效率非常低;这里解决的方法是对数据库按照时间字段(按照时间同步的)建立分区,每次按照分区进行导出。
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