在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到DM DB 达梦数据库，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB PostgreSQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
DM（TiDB Data Migration）是由 PingCAP 开发的一体化数据同步平台，支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步。无论是从 MySQL 向 TiDB 进行平滑数据迁移还是用 TiDB 作为多个 MySQL 实例的数据汇总库，都可以通过 DM 来实现。DM 在 TiDB DevCon 2019 上正式开源，经过半年多时间在大量用户、开发者的支持和反馈下，其功能和稳定性越来越完善。在今天，我们宣布 DM 1.0 GA 正式发布。
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来？怎么来？
数字经济时代，各行各业数字化转型大趋势下，数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚，使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
嗨喽，大家好，我是创作新人，新时代新的农民工小赵，在今年的七月结束了大学生活，目前在一家大数据公司做开发。对于初入职场的同学来说，在实际的工作开发中会遇到各种各样问题，将问题沉淀、输出、总结，才会让后面的路走的越来越轻松。那么，接下来我会通过以下几个方面进行分享。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月24日吴夏的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0324吴夏”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏，我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分： 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构； 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
这些方案中不可或缺的就是mongoshake 组件，mongoshake是阿里云NOSQL团队TEAM 开发的一款针对与通用性服务平台的产品，通过对mongodb的oplog进行读取将源于目的的MOGNODB 数据库之间进行数据同步的方式。通过日志的抓取和重放的方式完成数据同步的任务，数据同步中通过通道来进行数据传输，其中包含了像rpc, file, tcp,以及直连等方式。通过选择不同的同步方式，可以对接不同的中间件，如kafka，通过发布和订阅的方式来进行数据的异步的灵活同步。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于Flink提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，是袋鼠云一站式大数据开发平台-数栈DTinsight的核心计算引擎，其技术架构基于实时计算框架Flink，打造出“具有袋鼠特色”的实时计算引擎。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
本文为 DM 源码阅读系列文章的第三篇，上篇文章 介绍了 DM 的整体架构，DM 组件 DM-master 和 DM-worker 的入口代码，以及两者之间的数据交互模型。本篇文章详细地介绍 DM 数据同步处理单元（DM-worker 内部用来同步数据的逻辑单元），包括数据同步处理单元实现了什么功能，数据同步流程、运行逻辑，以及数据同步处理单元的 interface 设计。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB、MariaDB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
昨天做了一个数据迁移流程的优化，直到发生了一些严重的问题，才明显重视起来这个问题。
TiDB-DM（Data Migration）是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB，也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地，对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景，DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB，或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库，DM 将是一个非常好的选择。
钱大妈是社区生鲜连锁品牌的开拓者，经过十一年的稳健运营，已成为行业内的领军品牌，截至 2023 年 7 月已全国布局超 30 多座城市，门店总数 3000 余家，服务家庭超 1000 万。近年来，随着业务的高速发展以及门店的快速扩张，钱大妈需要对生鲜产品的采购、销售、库存等数据进行实时监控和分析，以保障食品的新鲜度及品质。同时需要管理众多门店与供应链信息，以了解各区域销售趋势和顾客偏好，从而优化商品结构和库存管理。
随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
在redis恢复数据时我们可以依赖于aof日志或rdb日志，但是redis在运行中该如何保证服务的可靠性，就需要依赖redis主从和哨兵集群。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
Redis在日常部署的时候，可以有多种部署模式：单机、主从、哨兵、集群（分区分片），因此本文将对上面这四种模式进行详细的讲解，特别是集群模式将进行最细致的讲解（现行普遍使用的方式）。
单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
受全球经济波动、原材料成本上涨以及消费者购买力下降等因素影响，家居行业近期可谓步履维艰。过去数十年间，家居行业一直享受着房地产发展的红利，甚至多被视为房地产的下游产业。因此，随着房地产市场步入下行时期，家居行业也在持续受到波及。正在经历的市场冲击与并不乐观的未来风险评估的双向“挟制”之下，家居行业正在积极摆脱对房地产的依赖，探索新的增长动能。
在腾讯云数据库举办的【国产数据库专题线上技术沙龙】中，4月30日陈爱声的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0430陈爱声”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是陈爱声，目前负责腾讯云TBase产品实施和运维相关工作。非常感谢大家百忙之中抽空来到TBase直播间。 今天的分享主题是“TBase优秀的企业级能力原理剖析”，主要分为四个特性。 第一：数据透明加密能力。 第二：基于任意时间点的恢复能力。 第三：异构数据同步能力。 第
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
最近跟一位读者聊天，小哥非常郁闷，公司的Redis宕机了，线上业务受到了影响，老板非常愤怒，小哥担心会不会被辞退！
在实时数据仓库建设或迁移的过程中，用户必须考虑如何高效便捷将关系数据库数据同步到实时数仓中来，Apache Doris 用户也面临这样的挑战。而对于从 Oracle 到 Doris 的数据同步，通常会用到以下两种常见的同步方式：
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程，知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中，会存储在不同的数据库中，数据库是分布在不同系统中，所以需要不断地进行数据流转，不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份，也是十分重要并且我们必须了解的环节。
Master节点在平时提供服务，另外一个或多个Slave节点在平时不提供服务（或只提供数据读取服务）。当Master节点由于某些原因停止服务后，再人工/自动完成Slave节点到Master节点的切换工作，以便整个Redis集群继续向外提供服务。
在之前的博文中分享过两篇关于数据同步的问题，链接如下： 记一次数据同步需求的改进(二) (r7笔记第5天）、记一次数据同步需求的改进(一) (r7笔记第2天) 最开始开发的同事也是提出想让我做一个数据的增量同步，起初他们是希望能够根据时间戳来得到增量的数据，这种方案有一个缺点就是对于 update,delete的操作，这种数据变更就很难从源库中去甄别。所以最后我还是建议他们通过物化视图的增量刷新来实现这个需求，对于dml的操作 情况得到的增量数据都可以很轻松同步。 下面的图是在改进前和改进后数据库层面归档
随着得物 App 的用户流量增长，业务选择的数据库越来越多样化，异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展，我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发，分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验，并提供一些参考。
在大数据平台中，是不生产数据的，或者说原始数据都是来源于业务系统。所以，我们需要做的第一件事，就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话，我不生产数据，我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工，就是数据平台的第一个模块--数据集成。
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
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