All Products
Search
Document Center

DataWorks:Sinkronisasi database batch

Last Updated:Apr 23, 2026

DataWorks Data Integration menyediakan cara efisien untuk melakukan sinkronisasi database secara batch. Anda dapat memigrasikan seluruh atau sebagian tabel dari database sumber ke gudang data tujuan melalui sinkronisasi penuh atau inkremental, baik sebagai tugas satu kali maupun berdasarkan jadwal berulang. Fitur ini menghilangkan kebutuhan membuat tugas terpisah untuk setiap tabel dan secara otomatis membuat skema tabel tujuan, sehingga menyederhanakan proses migrasi dan manajemen database.

Kasus penggunaan

  • Migrasi data dan adopsi cloud

    • Migrasikan database seperti MySQL dan Oracle dari pusat data on-premises ke gudang data atau data lake di cloud.

    • Migrasikan data antar platform cloud atau sistem database yang berbeda.

  • Pembangunan gudang data atau data lake

    Secara berkala lakukan sinkronisasi data penuh atau inkremental dari database online transaction processing (OLTP) ke lapisan operational data store (ODS) dalam gudang data atau data lake sebagai sumber untuk analitik downstream.

  • Backup data dan pemulihan bencana

    • Lakukan backup rutin dataset lengkap dari database produksi ke media penyimpanan hemat biaya, seperti HDFS atau OSS.

    • Terapkan solusi pemulihan bencana lintas wilayah (cross-region) atau lintas zona ketersediaan (cross-availability-zone).

Kemampuan inti

Kemampuan inti sinkronisasi database batch adalah sebagai berikut:

Kemampuan inti

Fitur

Deskripsi

Sinkronisasi lintas sumber data heterogen

-

Sinkronisasi batch mendukung migrasi data dari pusat data on-premises atau platform cloud lain ke gudang data atau data lake, seperti MaxCompute, Hologres, atau OSS. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Sumber data yang didukung dan solusi sinkronisasi.

Sinkronisasi data di lingkungan jaringan kompleks

-

Sinkronisasi offline mendukung transfer data dari database Alibaba Cloud, database di pusat data on-premises, database yang dikelola sendiri pada Instance ECS, atau database non-Alibaba Cloud. Sebelum konfigurasi, pastikan konektivitas jaringan antara kelompok sumber daya dengan sumber dan tujuan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Konfigurasi konektivitas jaringan.

Skenario sinkronisasi

Full synchronization

Menyinkronkan seluruh data ke tabel tujuan atau partisi tertentu, baik sekali atau berdasarkan jadwal.

Incremental synchronization

Mendukung sinkronisasi inkremental satu kali atau berkala berdasarkan waktu, partisi, atau primary key.

Combined full and incremental

Jalankan pertama kali: Melakukan sinkronisasi penuh otomatis satu kali.

Jalankan berikutnya: Tugas secara otomatis beralih ke sinkronisasi inkremental berkala ke partisi tertentu.

Pemetaan database dan tabel

Batch table synchronization

Anda dapat menyinkronkan semua tabel dalam database, atau menggunakan kotak centang seleksi dan aturan filter untuk memilih subset tabel tertentu.

Automatic schema creation

Satu konfigurasi dapat memproses ratusan tabel dari database sumber. Sistem secara otomatis membuat skema tabel di tujuan tanpa intervensi manual.

Flexible mapping

Memungkinkan penggunaan aturan penamaan kustom untuk database dan tabel tujuan. Anda juga dapat menyesuaikan pemetaan tipe field antara sumber dan tujuan agar sesuai dengan model data tujuan.

Penjadwalan dan manajemen dependensi

Scheduling time

Mendukung berbagai siklus penjadwalan, termasuk per menit, jam, hari, minggu, bulan, dan tahun.

Jika Anda menyinkronkan banyak tabel sekaligus, kami menyarankan untuk mengatur waktu eksekusi secara bergilir guna mencegah penumpukan tugas dan resource contention.

Task dependencies

Di DataWorks, baik entire-database tasks maupun subtasks tingkat tabel dapat ditetapkan sebagai tugas hulu untuk tugas pengembangan lainnya. Ketika subtask sinkronisasi tabel selesai, tugas tersebut secara otomatis memicu tugas hilirnya.

Parameter support

Mendukung penggunaan parameter penjadwalan untuk mengimplementasikan sinkronisasi inkremental, seperti menggunakan ${bizdate} untuk merepresentasikan tanggal bisnis.

Parameter lanjutan

Dirty data handling

Dirty data mengacu pada catatan yang gagal ditulis ke tujuan karena masalah seperti konflik tipe atau constraint violations. Nilai default adalah false, yang berarti tidak ada dirty data yang diizinkan, dan tugas akan gagal jika ditemukan. Jika diatur ke true, seluruh dirty data diabaikan.

Reader and writer configuration

Mendukung konfigurasi jumlah maksimum koneksi untuk sumber data reader (sumber) dan writer (tujuan). Anda juga dapat menentukan kebijakan pembersihan yang dieksekusi di tujuan sebelum menulis data.

Concurrency and rate limiting

  • Mengontrol konkurensi tugas untuk membatasi jumlah maksimum koneksi bersamaan saat Data Integration membaca dari dan menulis ke database.

  • Termasuk fitur rate limiting untuk mengontrol aliran data dan mencegah tekanan berlebihan pada sistem sumber atau tujuan. Jika rate limiting dinonaktifkan, tugas menggunakan performa transfer maksimum yang tersedia di lingkungan perangkat keras saat ini.

Operasi dan pemeliharaan

Runtime intervention

Anda dapat melakukan intervensi waktu proses seperti rerun, backfill data, tandai sebagai sukses, freeze, dan restore.

Monitoring and alerting

Anda dapat mengonfigurasi aturan pemantauan untuk garis dasar, status tugas, dan durasi waktu proses, serta mengirim peringatan saat aturan dipicu.

Data quality

Setelah Anda mengirim dan menerapkan tugas, Anda dapat mengonfigurasi aturan pemantauan kualitas data untuk tabel tujuan di Operation Center. Aturan dapat dikonfigurasi secara manual atau dihasilkan oleh AI. Fitur ini saat ini hanya didukung untuk jenis database tertentu. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kualitas data.

Memulai

Untuk membuat tugas sinkronisasi batch untuk seluruh database, lihat Konfigurasikan tugas sinkronisasi batch untuk seluruh database.

Sumber data yang didukung

DataWorks mendukung migrasi seluruh database dari berbagai sumber data ke tujuan seperti MaxCompute, OSS, dan Elasticsearch. Sumber data yang didukung tercantum dalam tabel berikut.

Source

Destination

MaxCompute

Data Lake Formation

Hive

Hologres

OSS

OSS-HDFS

Elasticsearch

StarRocks

MySQL