如何支持数据库双向同步

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rqqf402
2012-10-09
知道答主
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数据库同步最典型的应用是异地容灾、负担主库查询统计,这一般是1对1的应用,但是多维同步的需求有时也会浮出水面,这方面的需求一般来说更有实际应用价值,大致分为以下几种:
1、N-1型:这种需求主要是应用于分部将生产数据上传到总部,可以让总部实时了解生产调拨情况以及各分部计划完成情况来进行集中分析使用当然同步的前提是各分部业务数据同步的表必须是独立的,或者数据的主键是不冲突的,这样多组日志在执行的时候就不会出现内部干扰的情况,此种方式必须从应用上进行隔离,保证数据的独立性。
2、1-N型:这种需求是第一种情况的逆过程,主要是应用于总部将通知发布到各分部的应用。目的是一些重要的通知,报表数据,当业务数据没有实现大集中情况下需要分发到分部,当然,这种需求一般会要求同步软件能够配置哪些表或者哪些字段的数据需要定向同步到哪个备库,这就需要同步软件需要具备进行表过滤或者字段过滤功能。
3、N<-N型:这种情况应用不多,但是特点是网络结构复杂,还需要应用上的配合。一个简单的例子就是跨国企业多国联合生产系统。比如A国是总部,B国是分部1,C国是分部2,D国是分部3。当一个生产计划从总部下发到BCD分部时,各分部就得到了生产数据,同时根据总计划制定各自的生产计划,之后每个分部可以针对自身独立的部分进行生产,同时每个分部会把各自计划完成的情况实时传到总部,之后由总部进行区分,比如把CD产生的生产数据同步到B,把BC产生的生产数据同步到D,把BD产生的数据同步到C,这样就完成一个生产计划的分布控制,同时各分部可以根据相临分部生产计划的执行情况对自己的生产任务进行调整。
可以说N<-N模式是目前最复杂的一种应用,不止要从应用系统上保持同步数据的一致和无冲突性,还要保证数据能够在多向传输中的所有断点记录,并且在实际应用过程中还会有根据用户、字段、表进行过滤和转化的一系列需求,甚至还会涉及到各国字符编码的转换问题。
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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