深入剖析減少每次同步數據量的6個方法
1.日期欄位(時間戳)
一般情況下,在設計表的時候,添加兩個日期欄位,CreatedOn, ChangedOn, 分別記錄數據產生時間和變更時間。同步程序可以根據兩個欄位來獲取差異的數據。
2.Trigger
它可以實時獲取差異數據, Trigger使用較為容易,不需要改變原表的結構,可以只監(jiān)視部分的欄位變更,以獲取你需要的變化數據,并對數據做二次處理。Trigger需要你對源表的維護狀況比較了解,否則可能產生一些意想不到的影響。
3.SQLServer本身的復制服務
本身支持多種數據同步方式,功能很強大,但是使用上會比較復雜,而且如果在同步過程中,需要對差異數據做二次處理,似乎無路可走。
這種方法可以保證隨時獲取某個時間段內新增(變化)的數據,同時對于追蹤問題也大有裨益。但是缺陷也不少,其一是這兩個欄位完全由開發(fā)人員控制,切實保證這兩個欄位每次都得到正確的維護比較困難,其二是不容易確定你下一次取差異數據的基準時間。
4.timestamp欄位
timestamp可以理解為行的版本號,每次插入或更新包含 timestamp 列的行時,timestamp 列中的值均會更新。利用這一特性,建立一個包含源表ID和timestamp值的基準表,就可以找到哪些數據發(fā)生變化了,每次同步成功后,再更新該基準表。
5.監(jiān)控并記錄基于某數據對象的所有DML語句
這種方法,我沒有具體嘗試過,但是一個很不錯的思路,如果網絡狀況糟糕,而且對數據實時性要求不高,可以采用。具體做法是每天定時獲取你需要同步表的所有update, delete語句,然后定點打包發(fā)送到另外一臺服務器執(zhí)行。
6.使用BINARY_CHECKSUM
這個是我認為最簡單的方法。BINARY_CHECKSUM是SQLServer內置的一個聚合函數,它可以針對一行,或者某些列計算出一個值,如果它計算的那些列中的任何一個值發(fā)生變化,那么那個計算值就會發(fā)生變化。這樣我只要建立一個包含源表ID和最初計算值的基準表,就可以找到哪些數據發(fā)生變化了,每次同步成功后,再更新該基準表。與方法4不同的是,BINARY_CHECKSUM可以只監(jiān)視部分變化的欄位,這一點又類似于Trigger了。
使用BINARY_CHECKSUM有些限制,因為它在計算中會忽略具有不可比數據類型的列(不可比數據類型是 text、ntext、image、cursor 以及基本類型為前4個數據類型之一的 sql_variant),所以如果要監(jiān)控這些列變化,這種方法是不起作用的。
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