数据传输服务（DTS）的主要功能包括数据同步、数据迁移、数据集成、数据订阅和数据加工等。具体如下：
- 数据同步：数据同步是DTS的核心功能，它支持数据源之间的实时数据同步，适用于多种业务场景，如数据异地多活、数据异地灾备、本地数据灾备、跨境数据同步以及查询与报表分流等。这一功能确保了在不同地理位置或不同数据库环境中的数据一致性，有助于提高业务的可靠性和响应速度[^1^]。
- 数据迁移：DTS提供了强大的数据迁移能力，支持同构和异构数据源之间的数据迁移。这包括数据上云迁移、数据库拆分或扩容等多种场景。数据迁移帮助企业在不影响现有业务的情况下，平滑地将数据迁移到新的数据库环境中，是现代企业数字转型中不可或缺的一部分[^1^]。
- 数据集成：数据集成作为数据迁移功能的延伸，允许用户根据调度策略的配置，定期地将源库中的结构和存量数据迁移至目标库中。这种周期性的数据集成帮助构建灵活的数据仓库，例如T+1的周期性数仓，这对于数据分析和决策支持具有重要价值[^1^]。
- 数据订阅：DTS允许用户获取自建MySQL、RDS MySQL等数据库的实时增量数据，适用于缓存更新策略、业务异步解耦等场景。通过数据订阅，企业可以更灵活地消费增量数据，实现高效的数据处理和应用开发[^1^]。
- 数据加工：数据加工功能使DTS能够在流式数据的传输过程中进行数据的抽取、转换和加工，丰富了企业的实时数据处理和计算场景，为企业数字化转型提供了强有力的支持[^1^]。
总的来说，数据传输服务的主要功能不仅涵盖了数据的移动和同步，还包括了对数据的深度处理和整合，这些功能共同构成了一个强大而灵活的数据管理平台。
DTS支持哪些数据库
数据传输服务（DTS）支持多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Redis等。具体如下：
- 关系型数据库：DTS支持MySQL和PostgreSQL这两种广泛使用的关系型数据库。这些数据库因其强大的事务管理和数据一致性特性而受到企业的青睐。DTS能够高效地处理这些数据库之间的数据同步和迁移任务，确保数据的实时性和准确性[^1^]。
- 非关系型数据库：在NoSQL领域，DTS支持Redis等数据库。这些数据库常用于处理大量动态数据，如缓存数据存储。DTS的全球分布式数据库同步技术可以在多个数据库间进行数据传输，支持异构数据库之间的数据交换，保证了数据的实时性和准确性[^1^]。
- 多维分析系统：DTS还支持OLAP（在线分析处理）系统的数据交互。这意味着用户可以将数据从事务型数据库转移到分析型数据库中，以进行更复杂的数据分析和报告[^2^]。
此外，DTS的数据迁移任务可以根据用户的需求，实现全量备份和增量备份的分离，保证数据迁移的安全、高效和连续性。这种灵活性对于大规模数据迁移的用户来说尤为重要，因为它可以显著降低操作风险并提高迁移效率[^1^]。
综上所述，DTS的支持范围涵盖了关系型数据库、非关系型数据库以及多维分析系统等多种类型的数据库，这使得它成为企业进行复杂数据管理任务时的强大工具。通过使用DTS，企业不仅能够实现不同数据库之间的数据同步和迁移，还能构建安全、可扩展、高可用的数据架构，从而支持企业的数字化转型和业务发展[^1^][^2^]。
