Miglior Buono Sconto DBConvert · Recensione DBConvert
Software di conversione e sincronizzazione del database. Migra i tuoi dati in modo rapido e sicuro. Più di 10 motori di database; Piattaforme cloud: Amazon RDS, Microsoft Azure SQL, Google Cloud, Oracle Cloud e Heroku; Più di 50 direzioni di migrazione comuni; I motori di database relazionali leader del settore sono molto simili. Sebbene non siano identici nei tipi di dati supportati, nell'organizzazione dei metadati o nelle capacità di manipolazione dei dati integrate. I processi di trasferimento manuale dei dati richiedono molto tempo e sono un lavoro difficile. Sono anche molto soggetti a errori, con conseguenti dati errati nella destinazione dopo la migrazione.
Fortunatamente, i nostri strumenti di migrazione e sincronizzazione tra database convertono e replicano rapidamente il database, preservando l'integrità dei dati, le strutture del database e le relazioni tra le tabelle. Le applicazioni DBConvert semplificano il tuo lavoro quotidiano con l'elaborazione di routine dei dati. Il nostro software può costruire nuovi database di destinazione, creare tabelle, indici. Oppure può trasferire dati a un database esistente. Migra rapidamente i tuoi dati. Il nostro motore migliorato è in grado di gestire database di grandi dimensioni in modo efficiente e senza interruzioni. Ci vuole solo 1 minuto per convertire 1 milione di record.
Change Data Capture (CDC) acquisisce le modifiche incrementali al database originale in modo che possano essere propagate ad altri database o applicazioni quasi in tempo reale. Change Data Capture (CDC) è diventata la soluzione ideale per la replica dei dati a bassa latenza, affidabile e scalabile tra database relazionali, database cloud o data warehouse in ambienti dati ad alta velocità. In questo articolo, introdurrò quattro diversi metodi di Change Data Capture (CDC).
Tradizionalmente, le aziende hanno utilizzato il caricamento di dati in batch (bulk) per migrare periodicamente i dati da un database a un altro o da un data warehouse più volte al giorno. Il caricamento in batch e il ricaricamento periodico con i dati più recenti richiede tempo e spesso consuma una notevole potenza di elaborazione sul sistema originale. Ciò significa che gli amministratori devono eseguire carichi di lavoro di replica durante i periodi in cui la produzione è sospesa o non sarà pesantemente interessata. I trasferimenti batch stanno diventando sempre più inaccettabili nell'ambiente aziendale globale 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Change Data Capture (CDC) acquisisce modifiche incrementali ai dati e alle strutture di dati (chiamati anche schemi) nel database di origine. Quindi le modifiche possono essere propagate ad altri database o applicazioni quasi in tempo reale. In questo modo, CDC fornisce trasferimenti di dati a bassa latenza efficienti ai data warehouse, dove le informazioni vengono poi trasformate e consegnate alle applicazioni analitiche. Anche la replica delle informazioni time-critical è un aspetto importante quando si passa al cloud, quando i dati cambiano costantemente ed è impossibile interrompere le connessioni ai database online. Change Data Capture presenta tre vantaggi chiave rispetto alla replica in batch:
CDC riduce il costo del trasferimento dei dati in rete inviando solo modifiche incrementali.
CDC ti aiuta a prendere decisioni più rapide e accurate sulla base dei dati più recenti e aggiornati. Ad esempio, CDC propaga le transazioni direttamente alle applicazioni analitiche.
CDC riduce al minimo l'interruzione dei carichi di lavoro di produzione.
Esistono diversi metodi di acquisizione dei dati delle modifiche per tenere traccia e fornire i dati delle modifiche e quale scegliere dipende dai requisiti dell'applicazione e dalla tolleranza per il degrado delle prestazioni. Ecco le tecniche generali, come funzionano, nonché i loro vantaggi e svantaggi.
Le tabelle che devono essere sottoposte a scansione possono avere una colonna che rappresenta il timestamp o il numero di versione dell'ultima modifica. I progettisti di database spesso nominano le colonne LAST_UPDATE, DATE_MODIFIED, VERSION_NUMBER e così via. Qualsiasi riga nella tabella con un timestamp successivo all'ora dell'ultima acquisizione dei dati è considerata modificata. Oppure, per un metodo di tracciamento basato sulla versione, tutti i dati con il numero di versione più recente vengono considerati modificati quando si verifica una modifica. La combinazione di versioni e timestamp per tenere traccia dei dati nelle tabelle del database consente di utilizzare la logica come "Cattura tutti i dati per la versione 3.4 che è cambiata dal 22 giugno 2021".
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