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蓝易云 - 详解canal同步MySQL增量数据到ES
以上就是使用Canal同步MySQL增量数据到Elasticsearch的基本步骤。在实际操作中,可能还需要根据具体的业务需求和环境进行一些额外的配置和优化。
【转】微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案
近年来,微服务概念持续火热,网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多,面对日益增长的业务需求是,很多公司做技术架构升级时优先选用微服务方式。我所在公司也是选的这个方向来升级技术架构,以支撑更大访问量和更方便的业务扩展。
高并发架构系列:Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解
一、需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作。
干货 | Debezium实现Mysql到Elasticsearch高效实时同步
来自Elasticsearch中文社区的问题—— MySQL中表无唯一递增字段,也无唯一递增时间字段,该怎么使用logstash实现MySQL实时增量导数据到es中?
直播预告 | PolarDB-X 动手实践系列——如何将 PolarDB-X 与大数据等系统互通
当你准备使用一款新的数据库时首先必须要解决一个问题:如何避免成为数据孤岛。作为 MySQL 生态云原生分布式数据库 PolarDB-X 提供了完全兼容 MySQL Binlog 的增量数据订阅能力,即全局 Binlog。本期将讲解其基本原理并演示用 Canal 消费其增量数据。
使用 Docker 部署 canal,并将消息推送到 RabbitMQ
上一篇已经介绍了使用 Docker 部署 canal 服务,实现 MySQL 数据库 binlog 日志解析,并且用官方提供的客户端程序成功读到了消息。但在生产环境下还不能这么用,更好的做法是将消息发送到消息队列,然后再从消息队列消费。
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