Data Transmission Service (DTS) menyediakan fitur pelacakan perubahan untuk melacak perubahan data dari database secara real-time. Fitur ini memungkinkan Anda mengonsumsi data yang dilacak dan menulisnya ke database tujuan. Anda dapat menggunakan fitur pelacakan perubahan dalam skenario berikut: pembaruan cache, decoupling bisnis asinkron, sinkronisasi data antara sumber data heterogen, serta sinkronisasi data dengan operasi ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL).
Skenario pelacakan perubahan
Dukungan pelacakan perubahan lintas akun bergantung pada metode akses dan jenis database sumber. Untuk membuat tugas pelacakan perubahan di seluruh akun Alibaba Cloud, atur parameter Replicate Data Across Alibaba Cloud Accounts menjadi Yes untuk database sumber. Untuk informasi lebih lanjut tentang database yang mendukung pelacakan perubahan lintas akun, lihat bagian Konfigurasikan Tugas DTS Lintas Akun Alibaba Cloud dari topik "Konfigurasikan Tugas DTS Lintas Akun Alibaba Cloud".
Database Sumber | Tipe Perubahan Data | Referensi |
|
| |
PolarDB for MySQL Semua versi |
| |
PolarDB-X 1.0 Penting Sebuah database dalam instance PolarDB-X harus dibuat berdasarkan instance ApsaraDB RDS for MySQL. DTS tidak mendukung database PolarDB-X yang dibuat berdasarkan kluster PolarDB for MySQL. |
| |
PolarDB-X 2.0 Penting Sebuah database dalam instance PolarDB-X harus dibuat berdasarkan instance ApsaraDB RDS for MySQL. DTS tidak mendukung database PolarDB-X yang dibuat berdasarkan kluster PolarDB for MySQL. |
| |
PolarDB for PostgreSQL (Kompatibel dengan Oracle) Semua versi | Pembaruan Data | |
Database Oracle yang dikelola sendiri (arsitektur non-RAC) Versi yang didukung: 9i, 10g, dan 11g |
| Lacak Perubahan Data dari Database Oracle yang Dikelola Sendiri |
| Pembaruan Data | |
Database Logis Data Management (DMS) Penting Sebuah database logis di DMS harus dibuat berdasarkan shard database dari beberapa kluster PolarDB for MySQL. | Pembaruan Data | |
PolarDB for PostgreSQL Versi yang didukung: 11 dan 14 |
|