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[数据库同步方法有哪些]数据同步两种方式

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如果要将数据存储在多个副本中,为了确保数据的就绪性,我们需要确保数据更新的同步性

? 1数据提供者,制作增量软件包非常麻烦,必须记录所有更改,并且会犯一些小错误

? 2数据接收器,更多的增量包来实现更新的逻辑比较麻烦

? 3中间过程中的问题很难找到

? 1数据量太大,应将尚未更改的数据同步

? 2生成器和使用者的逻辑相对简单,并且需要一定的时间来重新生成所有数据。因此,对全面性和准确性要求很高。

?例如:使用full方法同步白名单,但是如果一天进行同步时数据丢失,则系统或数据将崩溃。那么如何预防或检查这种现象呢?

?通过生产者,尤其是消费者检查全部数据量。如果发现数据异常,它将立即停止同步并进行检查。最简单的方法是检查:数据处理量(太多或太少)

为了便于此处讨论,假设有两个系统,其中系统A具有深圳所有纳税人的月薪,并且系统B需要同步来自系统A的数据。对于系统A,其数据是不断变化的变化,但可以分为三类

  1. 例如,最近增加了一些毕业生来深圳工作
  1. 例如,删除某人离开深圳离开了
  1. 更改,例如,如果某人提高了工资

这时,很难确定数据同步的方法。完全同步是不合适的。数据量太大,不值得。毕竟,更改很少。增量同步也怕麻烦。一旦同步失败,就很难进行故障排除和恢复。

实际上,可以有一个折衷的解决方案,您不能站在工作台上,但是值得尝试。为了便于理解,我们将讨论上面的示例。

我们知道每个人都有一个ID号,其中一些是年,月和日,表示生日。我们根据生日将数据分组到系统A中。该分组是逻辑的,不是真实的。如果有人的工资上涨并且生日是1999.9.1,则系统A记录组1999.9.1的数据已更改。假设两个系统之间的同步周期每天进行一次同步,则系统A仅需要整理在此周期内已更改的分组,而无需记录更改的实际内容。系统B诚实地删除已更改的数据包数据,然后完全同步这些数据包数据。

该计划是为了保证每天变化的数据不会如此一致,从而影响所有组,并且只有一小部分会变化。这样,从整体视图来看,仅部分数据被同步,而从组视图来看,这是简单的完全同步。该方案的独到之处是选择适当的分组标准,该标准应该足够精细和直接,以利于程序的处理。

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