基于 Otter 的数据库跨机房同步方案研究

不同服务器之间的数据库同步，麻烦是肯定的，但也不是搞不定。sql server 不同服务器之间数据库同步.zip这个压缩包，整理了几种常用的同步方法，算是比较全了。你可以根据实际情况挑着用，像是通过Linked Server做实时查询，或者用SSIS搬数据，甚至Log Shipping都提到了。 压缩包里的文档风格比较朴实，但信息量还蛮大的，关键是写得接地气。配套的场景也讲得比较具体，比如多分支机构怎么同步，数据冲突怎么，挺实用的。 说到数据一致性，推荐你顺带看看几个相关文章，像Oracle的约束机制啊、Sybase的校验流程啊，都是从不同角度来聊一致性，看看别人怎么搞，也许能给你启发。 哦对

档以 Oracle 归档日志为基础，详细介绍数据库间数据同步的具体实施步骤，涵盖环境准备、配置、同步、验证等关键环节。 一、 环境准备 确认源数据库和目标数据库版本兼容性 检查源数据库开启归档日志模式 配置数据库网络连接，确保源数据库和目标数据库之间网络畅通 二、 配置 GoldenGate 安装 GoldenGate 软件 配置 GoldenGate 环境变量 创建 GoldenGate 进程 配置数据抽取进程（Extract） 配置数据传输进程（Data Pump） 配置数据加载进程（Replicat） 三、 数据同步 启动 GoldenGate 进程 监控数据同步过程 处理同

Oracle数据库在不同实例间实现数据同步是一项关键技术，它允许用户在多台计算机上保持数据一致性。

一种通过解析binlog日志实现增量更新的MySQL数据库同步服务。

在MSSQL中进行MySQL数据库之间数据同步，涉及到两种不同类型数据库表的数据同步。详细包括MSSQL中创建dblink和远程连接的步骤。

一种利用 Flink SQL 实现 MongoDB 数据同步至 Hive 的方案。该方案利用 Flink 强大的流处理能力和 SQL 的易用性，能够高效、可靠地进行数据迁移。 方案优势: 高效性: Flink 的分布式架构和流处理引擎能够处理高吞吐量的数据。 易用性: Flink SQL 提供了简洁易懂的语法，降低了数据同步的开发门槛。 可靠性: Flink 提供了 Exactly-Once 语义保证，确保数据不丢失不重复。 可扩展性: Flink 和 Hive 都具有良好的可扩展性，可以应对不断增长的数据量。 方案流程: 数据源配置: 配置 MongoDB 数据源信息，包括连接地

跨平台数据同步的利器就是Oracle Golden Gate。模块化架构，实时抽取数据，搞高可用或者多地容灾的都爱用。你要是做数据库同步，这套工具确实蛮香。数据复制、抽取、加载这些功能都分开搞，职责清晰，用起来也不绕。像Extract负责捕获数据变更，Replicat负责应用，架构一眼就看得懂。它对数据库的支持挺全的，Oracle、MySQL、SQL Server啥的都能搞。是异构数据同步，用它省心不少。如果你要搬个大库，比如从 MySQL 迁 Oracle，直接上 Golden Gate，省不少事。哦对了，官方文档也良心，直接去这下载就行：Golden Gate 资源，内容挺全的，从入门到实

不同平台间 DB2 数据库的迁移，尤其是从 Windows 迁移到 Linux 或者 UNIX，做起来其实没那么复杂。你需要注意的一点是，尽管 Linux 和 UNIX 的操作系统差不多，但它们还是有一些小差别，会影响迁移过程中的细节。比如，Linux 的文件权限管理和 UNIX 的略有不同，这点在迁移前需要清楚。整个过程里，主要就是安装数据库、转移数据表以及调整配置文件等几个步骤。想要顺利迁移，提前做个全盘的规划关键，避免临时抱佛脚哦。

SQL Server作为当前广泛应用的数据库管理系统，在全球用户中广受欢迎。SQL Server提供了多种高可用性解决方案，包括复制模式（发布-订阅模式）、镜像传输模式、日志传输模式和故障转移集群。详细介绍了SQL Server 2012主从复制的基本概念、实施步骤以及几种常见的复制模式。