首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Informix的CDC日志保留

Informix的CDC(Change Data Capture)是一种用于保留数据库日志的技术。CDC技术可以捕获数据库中发生的变化,并将这些变化记录在日志中,以便后续分析和处理。

CDC日志保留的概念是指将数据库中的变化操作(如插入、更新、删除)记录在日志文件中,以便在需要时进行数据恢复、数据分析、数据同步等操作。通过保留CDC日志,可以实现对数据库变化的实时监控和跟踪,以及对历史数据的查询和分析。

CDC日志保留的分类可以根据日志的存储方式进行划分,常见的分类包括物理日志保留和逻辑日志保留。物理日志保留记录了数据库中数据的物理变化,而逻辑日志保留记录了数据库中数据的逻辑变化。

CDC日志保留的优势在于:

  1. 实时监控和跟踪:CDC技术可以实时捕获数据库中的变化操作,并将其记录在日志中,可以实时监控和跟踪数据库的变化情况。
  2. 数据恢复:通过保留CDC日志,可以实现对数据库变化的恢复操作,当数据库发生故障或数据丢失时,可以通过日志进行数据恢复。
  3. 数据同步:CDC技术可以将数据库中的变化操作同步到其他系统或数据库中,实现数据的实时同步。
  4. 数据分析:通过分析CDC日志,可以获取数据库中的变化情况,进行数据分析和统计,帮助企业做出决策。

CDC日志保留的应用场景包括:

  1. 数据库备份和恢复:通过保留CDC日志,可以实现数据库的备份和恢复操作,保证数据的安全性和可靠性。
  2. 数据同步和复制:通过CDC技术,可以将数据库中的变化操作同步到其他系统或数据库中,实现数据的实时同步和复制。
  3. 数据分析和统计:通过分析CDC日志,可以获取数据库中的变化情况,进行数据分析和统计,帮助企业做出决策。

腾讯云提供了一系列与CDC相关的产品和服务,例如腾讯云数据库TDSQL、数据传输服务DTS等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云CDC相关产品和服务的详细信息:

  • 腾讯云数据库TDSQL:https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • 数据传输服务DTS:https://cloud.tencent.com/product/dts
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【数据架构】数据网格架构模式

    企业数据网格正在彻底改变企业管理数据的方式。什么是基础数据网格模式? 数据网格模式 企业数据网格正在成为一种独特且引人注目的方式来管理企业内的数据。它将“产品思维”引入企业数据管理,同时在企业中实现更高水平的敏捷性和数据治理。它创造了一种“自助服务”能力,具有近乎实时的数据同步,从而为实时数字企业奠定了基础。 但是,唉,没有单一的产品可以为您带来数据网格。相反,企业的数据网格由许多常用组件组成(请参阅下一节数据网格架构回顾)。 但成功的关键是了解这些组件如何相互作用。在本文中,我将使用架构模式来描述这些交

    02

    Robinhood基于Apache Hudi的下一代数据湖实践

    Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。

    02

    Flink CDC 新一代数据集成框架

    主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。

    03

    Flink CDC 新一代数据集成框架

    主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。

    08

    DBLog:一种基于水印的变更数据捕获框架(论文翻译)

    应用程序通常会使用多个异构数据库,每个数据库都用于服务于特定的需求,例如存储数据的规范形式或提供高级搜索功能。因此,对于应用程序而言,将多个数据库保持同步是非常重要的。我们发现了一系列尝试解决此问题的不同方式,例如双写和分布式事务。然而,这些方法在可行性、稳健性和维护性方面存在局限性。最近出现的一种替代方法是利用变更数据捕获(CDC)框架,从数据库的事务日志中捕获变更的行,并以低延迟将它们传递到下游系统。为了解决数据同步的问题,还需要复制数据库的完整状态,而事务日志通常不包含完整的变更历史记录。同时,某些应用场景要求事务日志事件的高可用性,以使数据库尽可能地保持同步。

    05

    基于流计算 Oceanus Flink CDC 做好数据集成场景

    数据时代,企业对技术创新和服务水准的要求不断提高,数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设,亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算,需要将数据从孤立的数据源中采集出来,汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中,我们需要考虑的因素有哪些?主流开源方案中各自的优缺点有哪些?目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一,它的优势有哪些?原理是什么?本文主要围绕以上几个疑问,进行论述。

    07
    领券