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跨地域数据合并查询问题
zeusvenus
2006-04-19 12:15:02
我这有个前人做过的项目,同样结构的数据库分布在不同地域,所有DB都在一个专网内,编号都是自动增量的(都从1开始),库内父子表关系较多。以前是每月下级单位向上级单位上报数据一次(把整个库备过去),上级单位用数据接收程序进行汇总,另外有个专门的统计查询程序用来查询汇总信息,现在新的需求是各级机关需要实时查询管辖单位的数据汇总信息,要求数据同步和所谓的断点续传,大家有什么好的解决方案?
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跨地域数据合并查询问题
我这有个前人做过的项目,同样结构的数据库分布在不同地域,所有DB都在一个专网内,编号都是自动增量的(都从1开始),库内父子表关系较多。以前是每月下级单位向上级单位上报数据一次(把整个库备过去),上级单位用数据接收程序进行汇总,另外有个专门的统计查询程序用来查询汇总信息,现在新的需求是各级机关需要实时查询管辖单位的数据汇总信息,要求数据同步和所谓的断点续传,大家有什么好的解决方案?
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zeusvenus
2006-04-20
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而且以后要扩展的节点可能特别多,目前已近1000个,采用中央DB的话数据库服务器压力太大了。
jwt1982
2006-04-20
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由于已有运行稳定且功能强大的查询统计分析程序,现在修改程序的话时间上来不及。
---------------------------
个人认为,当你的查询分析统计程序确定的时候,数据结构类型也就敲定死了。
这个时候你更改数据层,你的程序不进行变化?
------------------------------------------
你当前的查询程序是如何设置的?不明白,猜测你现在的程序是有个接收端,接收下边上传数据,然后导到一个中央数据库中,在中央数据库中查询。
那么你现在把数据做成分布式的,还不能有中央数据库,你原来的程序是否能够支持这种查询?疑问啊!
jwt1982
2006-04-19
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这个,如果要是我解决的话,我会选择通过程序来做手脚
既然都在一个专网内的话,直接做跨数据库查询
另,你不能做中央数据库,你原来那个上报是解决什么问题?数据放到什么地方?
itblog
2006-04-19
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有难度,帮你顶一下~
zeusvenus
2006-04-19
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可能的话尽量在数据库层解决而不要修改原有的查询程序为宜。
zeusvenus
2006-04-19
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现在各个点左右数据库都用SQL SERVER2000,最下级的元单位是MSDE
zeusvenus
2006-04-19
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本来想用UDM做的,但是客户的需求是将客户端所有数据更改后都备份到上级机关的大库中。而且由于网络原因,不能采用中央数据库系统,因为下级单位级数不少而且元单位数大于20000个。
怎么样才能性能好一些又配置简单?
zeusvenus
2006-04-19
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由于已有运行稳定且功能强大的查询统计分析程序,现在修改程序的话时间上来不及。
很多节点要提供服务7*24h,而该专网内网络状况并不是特别好,所以使用中央DB的方案有问题。
从各个下级节点复制、订阅的话必然有合并冲突的问题,怎么解决?
netcoder
2006-04-19
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如果只想通过数据这一层解决,那就使用复制/订阅
编程的的话,也可以考虑使用MSMQ
skylion
2006-04-19
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既然要“实时查询”,为什么不能使用中央数据库???
zjcxc
2006-04-19
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建立中央数据库,直接使用sql的复制/订阅好了.
用友烟草行业工业集团的管理模式
用友统一的信息系统应用平台,支持实现管理集中、
数据
集中、配置灵活的集团级管理,为集团在
合并
整合过程中有效...多组织的系统架构,集中管理,协同商务的产品核心支持集团多工厂、多组织应用、
跨
地域
的实时业务需求。
如何实现
数据
库
跨
地域
备份
问题
描述:为了实现
数据
库恢复的高可用性,客户为了实现异地容灾,需要做
跨
地域
备份 注意事项: 1
跨
地域
备份只能恢复
数据
到新实例,不能恢复到原实例 2
跨
地域
备份不会影响默认备份,二者可以同时存在 3开启
跨
地域
...
分享自研实现的多
数据
源(支持同DB不同表、
跨
DB表、内存
数据
、外部系统
数据
等)分页
查询
工具类实现原理及使用
多
数据
源分页
查询
工具类(MultiSourcePageQueryBuilder)的使用前提条件是多个
查询
来源(不仅限于表)必需是有顺序的,即先查第1个来源,查完后再查下一个来源,依此类推,直至查完所有来源,分页结束,如表1,表2,...
构建
跨
地域
数据
迁移之路:Redis异地多活的发展变迁与实践经验分享
为了解决这个
问题
,我们对 Redis 的 aof 机制进行了改造,可以在网络故障时,增量
数据
都堆积在 Redis 的磁盘上,在网络恢复后,syncer 从 Redis 里拉取增量 aof
数据
发送到对端机房,避免
数据
丢失。
数据
清洗的
数据
合并
与
数据
拆分
数据
合并
与
数据
拆分是
数据
清洗中的两个重要环节,它们有助于提高
数据
质量,提供更准确的
数据
分析和挖掘结果。
数据
合并
主要是将多个
数据
集合或
数据
源进行
合并
,以获得更全面的
数据
。
数据
拆分则是将一个大
数据
集合...
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