mysql分库分表解决方案选择
社区干货
提升数据决策时效,火山引擎DataLeapCDC分库分表能力升级!
大数据研发治理套件DataLeap数据集成更新CDC分库分表能力,可做到将多个实例的多个数据库的多个分表同步到目标端的一个表中,先离线同步,然后实时同步。适用于分库分表场景。同时,支持将 MySQL 同步到EMR-Doris、EMR... 实时同步解决方案目前支持以下两种方案:1. 实时整库方案 **:** 即支持将一个数据库下的多张schema不同的表在一个解决方案中分别同步到目标端的不同表中。先离线同步,然后实时同步。当前支持 MySQL、PostGreSQL、...
如何构建企业内的 TiDB 自运维体系
那么肯定是 MySQL 成本较低。以我们 TiDB 基础配置为例,相比 MySQL 成本高出 27%(该成本是用高可用的 MySQL 对标3 TiDB、3 TiKV、3 PD 的 TiDB)。所以得物内部选型,单从资源成本角度考虑,还是首选 MySQL。- - TiDB如果是一个数据量较大且持续增长或查询模型比较复杂的需求(比如:3-5 TB 以上,多条件查询、聚合查询等)。一般该类型的业务都采用分库分表的解决方案。以得物一个分库分表的集群(10个写实例、10个读实例)为例,替换...
Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践
每种技术选型有各自的特点,ES 整体特性亦受底层实现影响,本文第二部分会细述以下特性的根因。 **Pros:**1. 分布式:通过分片最高可支持 PB 级别数据、对外部屏蔽分片细节,用户不需要感知读写路由;2. 可伸缩:水平扩展容易,不需要像 MySQL 一样手动分库分表或借助第三方组件;3. 速度快:各分片并行计算,检索速度快;4. 全文检索:多项针对性优化,比如通过各种分词插件支持多语言全文检索,通过语义处理提高准确性;5. 丰富的数...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
最终我们挑选了 MySQL 来推进到下一步。## MySQL 的理论可行性- 可以支持 Key-Value(后续简称 KV 模型)或者 Key-Column-Value(后续简称 KCV 模型)的存储模型,聚集索引 B+树排序访问,支持基于 Key 或者 Key-Column 的 Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序,效率初步判断可接受。- 中台内的其他系统,最大的 MySQL 单表已经到达亿级别,且 MySQL 有成熟的分库分表解决方案,判断数据量可以支持。- 在具体使用...
特惠活动
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采集 MySQL Binlog 到数据集成托管消息队列
此时采集方案步骤执行时,会自动在流程中创建同名的目标 Topic。 采集任务位点初始化:采集方案执行时,默认情况下会从最新的 Binlog 位点开始采集。您也可以重置点位,选择为 MySQL 实例中存在的任意 Binlog 位点。通常情况下我们会进行一次数据库表的全量同步,在此之前我们只需要从最新 Binlog 位点采集即可。 在分库分表场景中,我们通常需要同时采集多个 MySQL 实例的 Binlog 数据。一个采集解决方案不建议配置采集太多的数据源,...
配置 MySQL 数据源
名称前未带 * 的为可选填参数。 参数 说明 *数据源类型 下拉选择 MySQL 数据源类型。 *数据源名称 已在数据源管理中注册成功的 MySQL 数据源,下拉可选。若还未建立相应数据源,可单击数据源管理按钮,前往创建 MySQL 数据源。 *数据表 选择需要采集的数据表信息,您可同时选择多个 Schema 相同的表进行数据同步,支持区间表达式“table_[0-99]”和时间表达式“table_${date}”方式,来快速配置选择多个表。 分库分表 MySQL 支...
功能发布记录(2024年)
离线整库解决方案在目标配置时,支持源端表与目标表刷新配置,可自定义整库同步时单次拉取表的数量。 实时整库、离线整库、分库分表解决方案中的离线任务配置调度时,新增支持选择独享调度资源组;ByteHouse CE、Elasticsearch、全托管 StarRocks 目标表支持解决方案自动创建目标表结构。 实时采集方案新增支持 EMR Hive 为目标端。 数据集成任务支持分钟级别调度粒度,Kafka 数据源支持 DSL 方式配置流式读、离线读形式。 新增 Hud...
Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践
每种技术选型有各自的特点,ES 整体特性亦受底层实现影响,本文第二部分会细述以下特性的根因。 **Pros:**1. 分布式:通过分片最高可支持 PB 级别数据、对外部屏蔽分片细节,用户不需要感知读写路由;2. 可伸缩:水平扩展容易,不需要像 MySQL 一样手动分库分表或借助第三方组件;3. 速度快:各分片并行计算,检索速度快;4. 全文检索:多项针对性优化,比如通过各种分词插件支持多语言全文检索,通过语义处理提高准确性;5. 丰富的数...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
最终我们挑选了 MySQL 来推进到下一步。## MySQL 的理论可行性- 可以支持 Key-Value(后续简称 KV 模型)或者 Key-Column-Value(后续简称 KCV 模型)的存储模型,聚集索引 B+树排序访问,支持基于 Key 或者 Key-Column 的 Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序,效率初步判断可接受。- 中台内的其他系统,最大的 MySQL 单表已经到达亿级别,且 MySQL 有成熟的分库分表解决方案,判断数据量可以支持。- 在具体使用...
实时整库同步
方式将全量数据同步至目标端数据源库表中。您可根据实际场景,进行同步方案选择配置,助力您将业务数据更高效、更便捷的同步至目标数据库中。本文将为您介绍如何创建实时整库同步解决方案,将源端 MySQL、VeDB、Postg... 分库分表、离线整库解决方案中,通常会遇到较多来源端新增表、新增列等 DDL 操作场景。此时您可根据实际业务场景,对来源端不同的 DDL 消息,在配置解决方案同步到目标端数据源时,可进行预设不同的处理策略。不同数据...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
最大的MySQL单表已经到达亿级别,且MySQL有成熟的分库分表解决方案, **判断数据量可以支持。**===================================================================== **●**在具体使用场景中,对于写入的效率要求不高,因为大量的数据都是离线任务完成, **判断MySQL在写入上的效率不会成为瓶颈。**======================================================================= 