概述
在只能提供最终一致性读的情况下，无论是A服务还是B服务，在进行数据读取时，都无法保证读取到步骤1中最新写入的数据，从而给上层业务带来数据一致性问题。此前面对这种使用场景，只能将只读请求转发到RW节点上，以保证写后读的数据一致性...
配置缓存模式
适合场景：对于热点数据和频繁访问的热数据的读操作，同时对数据一致性有业务敏感的要求。高性能缓存模式 提供了对标RDS+Canal+Redis架构的数据库-缓存能力，支持社区Redis协议，提供了Redis缓存访问数据库的数据，缓存会定期过期失效。...
全局一致性（高性能模式）测试工具和方法
测试结果 最终一致性测试结果 从上图中的最终一致性测试结果可以看出，最终一致性并不能保证写后读的数据一致性。会话一致性测试结果 从上图中的会话一致性测试结果可以看出，会话一致性并不能保证跨Session的强一致性。全局一致性测试结果...
代码评审报告
代码评审要求 用例小类 测试要点 说明 是否已检查 数据一致性测试 主键唯一性 产出表必须有物理主键或逻辑主键，且在数据上主键成立。是 主键和外键逻辑关系 检查设计文档里关于主外键的设计是否在开发阶段得以实现，且在数据上成立，例如...
备份恢复
面向分库分表场景，保证单个RDS层面的数据一致性，但不保证数据的全局一致性。适用于日常业务常规备份恢复场景。一致性备份 面向分库分表场景，提供全局数据一致保证。备份恢复速度相对较慢。仅支持备份集恢复，不支持任意时间点恢复。仅...
使用NimoFullCheck校验迁移数据的一致性
NimoFullCheck是阿里云自主研发的用于检验源端DynamoDB和目的端MongoDB数据一致性的工具。本文档介绍如何使用NimoFullCheck进行一致性校验。前提条件 您已通过NimoShake将DynamoDB迁移到阿里云数据库。详情请参见 使用NimoShake将Amazon ...
数据库迁移
背景信息 随着业务的发展，数据库会出现升降配、数据库整体迁移的需求，为支持此类业务场景，DMS推出数据库迁移功能，支持对多种数据库的结构、数据进行同构迁移，同时支持库名称修改、迁移前预校验、迁移后数据一致性校验及来源数据库的...
全球多活使用限制
为保障实例的稳定和数据一致性，在使用 全球多活 功能时，有一些使用约束需要您注意。使用限制 子实例需满足以下条件：部署模式为 经典（原本地盘）。存储介质为 内存型。架构为标准架构或集群架构。说明 请确保各子实例规格一致，如需进行...
产品优势
本文档主要为您说明阿里云数据库...但不支持对同一个文件的高并发读写以及IO级的数据一致性保护。协议支持 POSIX文件接口，提供与本地文件系统一样的访问方式。块接口。块接口。NFS、SMB协议等。不支持部分POSIX语义。非数据库引擎专用协议。
产品优势
NimoFullCheck 用于检验源端DynamoDB和目的端MongoDB数据一致性的工具。您可以使用该工具检验DynamoDB和阿里云数据库之间迁移数据的一致性，详情请参见 使用NimoFullCheck校验迁移数据的一致性。其他优势 云数据库MongoDB版在服务可用性、...
概述
Kudu是一个分布式的，具有可扩展性的列式存储管理器，可以对快速变化的数据进行...Raft 一致性协议，可以保证Kudu Master服务的高可用以及Tablet多副本之间数据一致性。Catalog Table Kudu的MetaData的中心位置，存储Table和Tablet的信息。
服务形态
单流形态，即单流Binlog日志变更（Global Binlog）能力，将所有DN的Binlog归并到同一个全局队列，提供了保证事务完整性和有序性的日志流，可以提供更高强度的数据一致性保证。例如，在转账场景下，基于Global Binlog，接入 PolarDB-X 的...
什么是云原生数据库PolarDB分布式版
历经十余年淬炼，PolarDB-X 具备了强数据一致性、高系统稳定性、快速集群弹性等核心关键特性，并在司法财税、交通物流、电力能源等公共事业领域有广泛深入应用。PolarDB-X 坚定遵循自主可控、开放生态的发展思路，持续围绕MySQL开源生态...
无锁结构变更
数据一致性校验。Kill Session。切换新旧表。执行流程 用户发起无锁结构变更工单。对用户输入的 SQL 语句进行预检查。审批任务流程。执行无锁结构变更任务。操作步骤 新建无锁结构变更任务 示例：将表 student 中的列 birth 类型修改为 ...
概述
全局一致性 PolarDB-X 是一款分布式数据库，数据存放在多个数据节点（DN）上，当分布式事务存在的情况下，恢复后的实例需要保证多个数据节点间的数据一致性。下图通过转账测试给出了全局一致性的示例：PolarDB-X 中存放了一张用户的账户...
数据迁移、同步和恢复区别
对于数据复制需求，很容易混淆数据迁移、同步和恢复这三个概念，本文介绍这三个概念的区别，方便您清楚认知自己的需求。数据迁移、同步和恢复的区别如下：...它属于持续性任务，任务创建后会一直同步数据，保持数据源和数据目标的数据一致性。
数据迁移、同步和恢复区别
对于数据复制需求，很容易混淆数据迁移、同步和恢复这三个概念，本文介绍这三个概念的区别，方便您清楚认知自己的需求。数据迁移、同步和恢复的区别如下：...它属于持续性任务，任务创建后会一直同步数据，保持数据源和数据目标的数据一致性。
数据迁移、同步和恢复区别
对于数据复制需求，很容易混淆数据迁移、同步和恢复这三个概念，本文介绍这三个概念的区别，方便您清楚认知自己的需求。数据迁移、同步和恢复的区别如下：...它属于持续性任务，任务创建后会一直同步数据，保持数据源和数据目标的数据一致性。
数据迁移、同步和恢复区别
对于数据复制需求，很容易混淆数据迁移、同步和恢复这三个概念，本文介绍这三个概念的区别，方便您清楚认知自己的需求。数据迁移、同步和恢复的区别如下：...它属于持续性任务，任务创建后会一直同步数据，保持数据源和数据目标的数据一致性。
基本概念
所以为保障数据一致性，迁移期间请勿在源库中写入新的数据。说明 为保证数据一致性，建议迁移期间不要往源数据库中写入新的数据。如需实现不停机迁移，您需要在配置数据迁移任务时，同时选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。增量...
技术架构
PolarDB-X 1.0 的架构继承了DRDS和X-DB技术的稳定性，结合了PolarDB的云原生技术，融入了NewSQL对于分布式数据一致性的能力，为用户提供新的“云原生+分布式”的产品体验。整体架构 PolarDB-X 1.0 由计算层实例与存储层私有定制RDS实例组成...
应用级别的数据完整性检查
虽然一个可重复读事务在其执行期间有一个稳定的数据视图，在使用 MVCC 快照进行数据一致性检查时也有一个小问题，它涉及到被称为 读/写冲突 的东西。如果一个事务写数据并且一个并发事务尝试读相同的数据（不管是在写之前还是之后），它不...
核心优势
并且其基于日志即存储思想和PACELC理论构建的分区多副本复制架构，可以提供多种数据一致性等级，方便应用在一致性、可用性、延迟和可编程性之间的灵活选择，充分满足应用的同城双活、异地多活、三机房强一致容灾等高可用需求（目前仅提供单...
迁移时源库为Redis的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择全量数据迁移和增量数据迁移。源库单机版Redis迁移到目标库集群版Redis的操作限制：由于集群cluster只允许单个命令操作单个slot，若在源库执行多Key操作时，Key不在同一个slot或涉及多个slot，则会出现报错 ...
基本概念
由于维度表的变更会广播到集群的所有节点，确保所有节点的数据一致性，影响写入性能，因此不建议频繁增删改维度表的数据。EIU EIU，全称为Elastic IO Unit，中文名称为弹性IO资源，是 AnalyticDB for MySQL 弹性模式集群版（新版）的存储...
同步时源库为Redis的注意事项及限制
且为保障数据一致性，建议重新配置任务前，先清空已同步至目标Redis的数据。同步期间，如源Redis连接地址变化，则您需要重新配置任务。建议源和目标库版本保持一致，或者从低版本同步到高版本以保障兼容性。如为高版本同步至低版本，可能...
迁移时源库为PolarDB-X 2.0的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。PolarDB分布式版 需兼容MySQL 5.7版本。其他限制 执行数据迁移前需评估源库和目标库的性能，同时建议业务低峰期执行数据迁移。否则全量数据迁移时DTS占用源和目标库...
业务切换流程
为最大化地减少数据迁移...Q：业务切换失败后，源库如何保证数据一致性？A：您可以在业务切换前备份源库。Q：业务切换后，由于误操作导致在源数据库中写入了新的数据，应该如何处理？A：通过数据校验确认源和目标库的差异数据，进行手动订正。
业务切换流程
为最大化地减少数据迁移...Q：业务切换失败后，源库如何保证数据一致性？A：您可以在业务切换前备份源库。Q：业务切换后，由于误操作导致在源数据库中写入了新的数据，应该如何处理？A：通过数据校验确认源和目标库的差异数据，进行手动订正。
Cassandra数据建模
每次读写在Cassandra中都会定义 ConsistencyLevel（也就是我们说的ONE、TWO、QUORUM等级别），通过这些可调一致性的级别Cassandra兼顾了服务可用性以及单次请求的数据一致性。需要了解的概念 Key Cassandra中有多个key的概念需要了解，以...
使用SSMS迁移上云
校验数据一致性。数据导入完成后，需要分别在源库和目标库执行如下命令进行校验，源库和目标库返回的结果相同则表示数据一致。查询数据库的数据行数（返回所有业务表数据的总和）重要 请确保数据迁移过程中，源表和快照数据无变更，否则...
数据迁移与同步FAQ
通常会持续运行该任务，用于保持源库和目标库的数据一致性。说明 数据迁移与数据同步均是从源库复制数据至目标库，不会对源库的数据产生影响。DTS的数据迁移与数据同步工作原理是什么？详情请参见 产品架构及功能原理。DTS的数据迁移与数据...
深度解析Lindorm搜索索引（SearchIndex）特性
WAL保序 通过隐藏的时间戳属性，保证在宽表中先写入的数据先写入搜索，后写入的数据后写入搜索，确保宽表和搜索的数据一致性，彻底解决LilyIndexer存在的数据错乱问题。全量构建快 对于已有的历史数据，可以借助LTS的全量任务运行机制，...
迁移时源库为Oracle的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。单独更新大文本字段场景不支持，任务会失败。其他限制 执行数据迁移前需评估源库和目标库的性能，同时建议业务低峰期执行数据迁移。否则全量数据迁移时DTS占用源和...
迁移时源库为PolarDB MySQL版的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。其他限制 建议源和目标 PolarDB MySQL版 的MySQL版本保持一致，以保障兼容性。不支持迁移源 PolarDB MySQL版 只读节点。执行数据迁移前需评估源库和目标库的性能，...
迁移时源库为DB2 for LUW的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择全量数据迁移和增量数据迁移。其他限制 由于DTS基于 Db2 for LUW 的CDC复制技术，将 Db2 for LUW 数据库的增量更新数据迁移到目标库中，但是CDC复制技术自身具有限制，请参见 CDC复制技术所支持数据类型的...
技术原理
但由于缺失多机并行查询加速能力和列存储等能力，无法满足对实时性计算和复杂查询都要求较高的在线业务场景，同时还面临着ETL（Extract-Transform-Loa）数据异步传输链路运维复杂度高、数据一致性和查询实时性无法严格保障等挑战。...
技术架构
PolarDB-X 的架构继承了DRDS和X-DB技术的稳定性，结合了PolarDB的云原生技术，融入了NewSQL对于分布式数据一致性的能力，为用户提供新的 云原生+分布式 的产品体验。整体架构 PolarDB-X 的整体架构如下：核心组件 元数据服务（Global Meta ...
迁移时源库为MySQL的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。其他限制 建议源和目标库的MySQL版本保持一致，以保障兼容性。执行数据迁移前需评估源库和目标库的性能，同时建议业务低峰期执行数据迁移。否则全量数据迁移时DTS...
离线同步数据质量排查
写端数据一致性排查 数据集成的Writer插件用来将源头读取到的数据写出至数据目标端，每一个目标存储类型都会有对应的Writer插件，Writer插件会根据用户配置的数据写出模式（包括冲突替换策略），使用JDBC或者对应数据源SDK最终将数据提交给...
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