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。
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。
在当今互联网行业，大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
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。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
答案是：Mysql主从同步，集群，读写分离，都会涉及数据的数据同步，所以想玩哪些东西，我们还是要把这个数据同步的基础学会之后我们才能玩其他的，今天呢思梦PHP就给大家带来了这个小案例，亲测，没毛病！ 以下案例是测试案例，当然你线上服务器也是一样的！首先你要保证的你的操作系统的统一，数据库的版本的统一你才能开启数据同步的大门！下面就上步骤了！ 1：首先你需要一个虚拟机，然后上面配置两个系统，当然你的mysql的版本要保持一致 2：你在你主的mysql里面创建一个你要同步的mys
Otter-入门篇4(单向同步实践)# 前言## 在前几节我们已经做好了关于otter的准备工作,配置好了zookeeper,manage和node,本节就来完成otter第一个实际功能,单相数据同步
在resource目录下新建一个datax目录，在datax目录下新建test.json文件。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台，可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式，目前已开源，代码托管在github
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步
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。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步。
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
这题目让我想起非诚勿扰电影里面的台词，有意思吗？有意思呀！PostgreSQL 有意思，PolarDB for PostgreSQL 有意思。
为什么写这篇文章，因为初出茅庐的时候，曾经遇到的一个面试官就是DataX的作者之一，而当时我还偏偏因为业务需求做了个数据库的同步工具，我当时不知道他做过这么专业的同步工具，被虐的老惨了，他面试的其中一个问题就是，如果要你去推销一款数据库同步工具，你该怎么推销？
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据，并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式，它从数据库的日志解析数据的变化（数据量只有日志的四分之一左右）。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式，直接通过TCP/IP网络传输，无需依赖于数据库自身的传递方式，而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩，可以大大降低带宽需求。在目标端，GoldenGate TDM可以通过交易重组，分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率，降低目标系统的资源占用，可以在亚秒级实现大量数据的复制，并且目标端数据库是活动的。
1.利用MySQL自身的数据库同步功能 2.利用MySQL数据库的特性(数据库存在固顶目录,并且以文件形式存储),进行数据库目录同步以达到数据同步目的 3.利用专用的MySQL数据库同步软件
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？ 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题？ 提到数据一致性，我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据，要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天，一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
内容来源：2017年7月22日，UCloud高级研发工程师王松磊在“饿了么技术沙龙【第九弹】上海研发中心·运维专场”进行《数据库高可用架构》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3280 | 9分钟阅读 摘要 分享UCloud在数据库高可用上的最佳实践。首先介绍MYSQL常见的高可用方式，并分析其存在的问题，然后给出UCloud对此的思考和解决方法。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/2obXuQ MySQL
大型项目对备份尤为关注，一般有双机备份，热备冷备，异地灾备等等… 今天来说一下两台服务器上的 MySQL 主从复制备份，需求比较简单：从要同步主的数据，但也不用太频繁，保持 15 分钟的数据差即可，意思就是每 15 分钟去同步一次修改过的数据。
随着企业规模的扩大，对数据库可用性要求越来越高，更多企业采用两地三中心、异地多活的架构，以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域，我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢？ “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下，两个地域的三个数据中心互联互通，当一个数据中心发生异常，其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心， 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性，抗风险能力极强。 不
MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
一般来说，同事类之间的关系是比较复杂的，多个同事类之间互相关联时，他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构，这是一种过度耦合的架构，即不利于类的复用，也不稳定。例如在下图中，有六个同事类对象，假如对象1发生变化，那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化，那么将会有5个对象受到影响。也就是说，同事类之间直接关联的设计是不好的。
HKROnline SyncNavigator 8.4.1 企业版数据同步软件 自2009年第一个版本开发出来以来，经过8年不断地根据客户需求，加强功能，修复bug，现在已经具备强大的数据库同步功能，以前官方syncnavigator授权码的价格是2800元一套，授权码是绑定电脑硬件的，更换硬件或者电脑，软件无法正常运行，需要重新购买授权码。
互联网时代除了业务迭代速度快，还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在，作为技术研发，如果参与的项目没有用到分库分表，都不好意说自己做过大项目。
从 Canal 系列的第一篇文章我们基本能了解到，Instance 是 Canal 数据同步的核心，在一个 Canal 实例中只有启动 Instace，才能实现数据的同步，那 Instance 到底是“何许人也”，本文将以源码为手段，试图揭开 Instance 的神秘面纱。
PXC是基于Galera的面向OLTP的多主同步复制插件，mysql自带的主从集群方案(replication)异步复制无法保证主从复制的完整一致。
我们在进行数据集成时，MySQL和Greenplum是比较常见的两个数据库，我们可以通过ETLCloud数据集成平台，可以快速实现MySQL数据库与数仓数据库（Greenplum）的数据同步。
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！
移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库（如 SQL Server、Oracle、MySQL 等），移动应用依赖于稳定可靠的网络连接；纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库（如 SQLite等），移动应用不需要网络连接；“在线+离线”混合模式则比较复杂，通常情况下系统数据存储在服务器端，移动终端暂存部分数据，因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中，当移动终端或服务器端执行数据更新操作后，为了保证数据的完整性和一致性，需要进行双向的数据同步。然而，由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性，因而移动应用的数据同步技术备受考验。
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题，故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近，在数据同步方面也有些思考。
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。
PXC是Percona XtraDB Cluster的缩写，是 Percona 公司出品的免费MySQL集群产品。PXC的作用是通过mysql自带的Galera集群技术，将不同的mysql实例连接起来，实现多主集群。在PXC集群中每个mysql节点都是可读可写的，也就是主从概念中的主节点，不存在只读的节点。
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？
其实PG 早就想到这个问题了，PG有一个独特的命令 pg_rewind 可以帮助你，再造一个你。
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
分享议题：《深入数据同步技术研究》
本文为 DM 源码阅读系列文章的第八篇，上篇文章 对 DM 中的定制化数据同步功能进行详细的讲解，包括库表路由（Table routing）、黑白名单（Black & white table lists）、列值转化（Column mapping）、binlog 过滤（Binlog event filter）四个主要功能的实现。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
从mysql3.23版本开始，mysql官方就开始提供主从复制，最简单的主从复制架构就是有两个mysql节点，一个作为主节点，用户可以进行读写，另外一台作为从节点，从节点只接受主节点同步过来的数据，相当于是数据的备份
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
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