《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版功能演示(下)——一、功能演示1:通过DTS做数据同步

简介: 《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版功能演示(下)——一、功能演示1:通过DTS做数据同步

1. 前置条件

 

 提前存在1个RDS MySQL实例和一个ADB PG实例。

 MySQL实例里面创建好表,里面插入一定量的数据。

 开通DMS。

 

2. 操作步骤

 

1) 配置DTS数据同步任务,将表从RDS同步到ADB PG。

2) 启动同步任务。

3) 通过DMS观察全量同步结果。

4) 在RDS源端继续删除一些数据。

5) 通过DMS观察增量同步结果。

 

详细操作步骤如下

 

首先,阿里云控制台,使用DMS分别登录RDS MySQL数据库和ADB PG实例,如下图,点击集成与开发(DTS)模块,可以看到数据迁移和数据同步功能,数据迁移是一次性将数据迁移,而数据同步是建立完成数据同步链路后一直维护该链路。

 

image.png

 

点击数据同步,创建任务。

源端信息,选择已创建好的RDS MySQL实例,选择实例类型“MySQL”,接入方式“阿里云实例”,输入数据库名称、账号、密码信息。

目标端信息,选择已创建好的ADB PG实例,选择实例类型“Analytic PostpreSQL”,接入方式“阿里云实例”,输入数据库名称、账号、密码信息。

 

image.png

 

完成后,点击“测试连接以进行下一步”,测试通过,显示如下页面。

 

image.png

 

完成同步对象选择后,配置目标库存储类型及主键列、分布列,然后保存任务并预置检查。

 

image.png

 

进入下一步同步任务,首先进行库表结构同步,然后进行全量同步,最后增量同步。

 

image.png

 

完成全量同步后可以到ADB PG库中查看是否已有全量数据,而增量同步过程是持续进行的。

 

image.png

相关实践学习
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
5月前
|
运维 算法 机器人
阿里云AnalyticDB具身智能方案:破解机器人仿真数据、算力与运维之困
本文将介绍阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL推出的全托管云上仿真解决方案,方案采用云原生架构,为开发者提供从开发环境、仿真计算到数据管理的全链路支持。
|
3月前
|
存储 SQL 机器学习/深度学习
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
本文深入解析数据仓库、数据湖与湖仓一体的技术原理与适用场景。数据仓库结构严谨、查询高效,适合处理结构化数据;数据湖灵活开放,支持多模态数据,但治理难度高;湖仓一体融合两者优势,实现低成本存储与高效分析,适合大规模数据场景。文章结合企业实际需求,探讨如何选择合适的数据架构,并提供湖仓一体的落地迁移策略,助力企业提升数据价值。
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
|
2月前
|
存储 人工智能 OLAP
AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI上下文工程是优化大模型交互的系统化框架,通过管理指令、记忆、知识库等上下文要素,解决信息缺失、长度溢出与上下文失效等问题。依托AnalyticDB等技术,实现上下文的采集、存储、组装与调度,提升AI Agent的准确性与协同效率,助力企业构建高效、稳定的智能应用。
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
数据湖 vs 数据仓库:大厂为何总爱“湖仓并用”?
数据湖与数据仓库各有优劣,湖仓一体架构成为趋势。本文解析二者核心差异、适用场景及治理方案,助你选型落地。
数据湖 vs 数据仓库:大厂为何总爱“湖仓并用”?
|
3月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
阿里云AnalyticDB for PostgreSQL 入选VLDB 2025:统一架构破局HTAP,Beam+Laser引擎赋能Data+AI融合新范式
在数据驱动与人工智能深度融合的时代,企业对数据仓库的需求早已超越“查得快”这一基础能力。面对传统数仓挑战,阿里云瑶池数据库AnalyticDB for PostgreSQL(简称ADB-PG)创新性地构建了统一架构下的Shared-Nothing与Shared-Storage双模融合体系,并自主研发Beam混合存储引擎与Laser向量化执行引擎,全面解决HTAP场景下性能、弹性、成本与实时性的矛盾。 近日,相关研究成果发表于在英国伦敦召开的数据库领域顶级会议 VLDB 2025,标志着中国自研云数仓技术再次登上国际舞台。
386 0
|
4月前
|
存储 人工智能 分布式计算
数据不用搬,AI直接炼!阿里云AnalyticDB AI数据湖仓一站式融合AI+BI
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(以下简称ADB)诞生于高性能实时数仓时代,实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年,为拥抱大数据的浪潮,ADB从传统数仓拓展到数据湖仓,支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式,为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力,从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析,奠定了坚实的湖仓一体基础。
|
5月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
从“听指令”到“当参谋”,阿里云AnalyticDB GraphRAG如何让AI开窍
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 GraphRAG 技术,创新融合知识图谱动态推理+向量语义检索,通过实体关系映射与多跳路径优化,构建可应对复杂场景的决策引擎。本文将通过家电故障诊断和医疗预问诊两大高价值场景,解析其如何实现从“被动应答”到“主动决策”的跨越。
|
6月前
|
分布式计算 运维 监控
Fusion 引擎赋能:流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速
本文介绍了流利说与阿里云合作,利用EMR Serverless Spark优化数据处理的全过程。流利说是科技驱动的教育公司,通过AI技术提升用户英语水平。原有架构存在资源管理、成本和性能等痛点,采用EMR Serverless Spark后,实现弹性资源管理、按需计费及性能优化。方案涵盖数据采集、存储、计算到查询的完整能力,支持多种接入方式与高效调度。迁移后任务耗时减少40%,失败率降低80%,成本下降30%。未来将深化合作,探索更多行业解决方案。
364 1

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多