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深入剖析减少每次同步数据量的6个方法

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说到同步数据,大最为较关心的就是如何尽可能地减少每次的同步数据量,以此来提高同步效率,降低对网络带宽的消耗。针对大批量的数据同步,这一点是必须注意的。解决这个问题的关键点在于获取差异数据,这也就是说,我们仅仅同步变化了的数据,至于没有变化的,就不再同步。下文中,我们将介绍减少每次同步数据量的6个方法:

1.日期栏位(时间戳)

一般情况下,在设计表的时候,添加两个日期栏位,CreatedOn, ChangedOn, 分别记录数据产生时间和变更时间。同步程序可以根据两个栏位来获取差异的数据。

2.Trigger

它可以实时获取差异数据, Trigger使用较为容易,不需要改变原表的结构,可以只监视部分的栏位变更,以获取你需要的变化数据,并对数据做二次处理。Trigger需要你对源表的维护状况比较了解,否则可能产生一些意想不到的影响。

3.SQLServer本身的复制服务

本身支持多种数据同步方式,功能很强大,但是使用上会比较复杂,而且如果在同步过程中,需要对差异数据做二次处理,似乎无路可走。

这种方法可以保证随时获取某个时间段内新增(变化)的数据,同时对于追踪问题也大有裨益。但是缺陷也不少,其一是这两个栏位完全由开发人员控制,切实保证这两个栏位每次都得到正确的维护比较困难,其二是不容易确定你下一次取差异数据的基准时间。

4.timestamp栏位

timestamp可以理解为行的版本号,每次插入或更新包含 timestamp 列的行时,timestamp 列中的值均会更新。利用这一特性,建立一个包含源表ID和timestamp值的基准表,就可以找到哪些数据发生变化了,每次同步成功后,再更新该基准表。

5.监控并记录基于某数据对象的所有DML语句

这种方法,我没有具体尝试过,但是一个很不错的思路,如果网络状况糟糕,而且对数据实时性要求不高,可以采用。具体做法是每天定时获取你需要同步表的所有update, delete语句,然后定点打包发送到另外一台服务器执行。

6.使用BINARY_CHECKSUM

这个是我认为最简单的方法。BINARY_CHECKSUM是SQLServer内置的一个聚合函数,它可以针对一行,或者某些列计算出一个值,如果它计算的那些列中的任何一个值发生变化,那么那个计算值就会发生变化。这样我只要建立一个包含源表ID和最初计算值的基准表,就可以找到哪些数据发生变化了,每次同步成功后,再更新该基准表。与方法4不同的是,BINARY_CHECKSUM可以只监视部分变化的栏位,这一点又类似于Trigger了。

使用BINARY_CHECKSUM有些限制,因为它在计算中会忽略具有不可比数据类型的列(不可比数据类型是 text、ntext、image、cursor 以及基本类型为前4个数据类型之一的 sql_variant),所以如果要监控这些列变化,这种方法是不起作用的。

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