备案控制台
探索云世界
开发者社区 云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 文章 正文

如何将数据从SQLServer同步至AnalyticDB for PostgreSQL

2020-03-11 3157
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 使用DTS，进行Sqlserver -> AnalyticDB for PostgreSQL 数据链路同步，可以很方便的将SQLServer中的分散的业务数据批量/实时导入至AnalyticDB for PostgreSQL， 进行复杂的OLAP查询与分析

使用DTS，Sqlserver -> AnalyticDB for PostgreSQL 同步链路，可以很方便的将SQLServer中分散的业务数据批量/实时导入至AnalyticDB for PostgreSQL， 进行复杂的OLAP查询与分析。

需要准备的条件：

  1. 正在运行的SQLServer实例与AnalyticDB for PostgreSQL实例
  2. 在源/目标数据库实例开通的网络权限/白名单, 有合适权限的数据库账号
  3. 被同步的SQLServer表需要有主键（如果源表没有主键，为了保证增量同步的幂等性，需要在配置主键的页面勾选出主键，并保证数据无主键冲突，否则会在数据同步过程中出现异常）

注意事项

  • 当前已经支持了结构迁移功能，可以自动在AnalyticDB for PostgreSQL端创建表结构，结构迁移的类型映射关系参考下方支持的类型与映射关系表格。
  • 当前支持了DDL同步。即数据同步过程中，源表发生表结构修改（当前已支持alter table add/drop column），DTS可将DDL修改的表结构在目标表执行同样的操作。
  • 当前已支持了使用同一条dts链路同步多个SQLServer database内的表到AnalyticDB for PostgreSQL。
  • SQLServer支持类型，2005、2008、2008R2、2012、2014、2016、2017
  • DTS在执行全量数据初始化时将占用源库和目标库一定的读写资源，可能会导致数据库的负载上升，在数据库性能较差、规格较低或业务量较大的情况下（例如源库有大量慢SQL、存在无主键表或目标库存在死锁等），可能会加重数据库压力，甚至导致数据库服务不可用。因此您需要在执行数据同步前评估源库和目标库的性能，同时建议您在业务低峰期执行数据同步（例如源库和目标库的CPU负载在30%以下）。

支持的类型与映射关系

SQLServer中的数据类型 AnalyticDB for PostgreSQL对应的数据类型
INT INTEGER
SMALLINT SMALLINT
TINYINT SMALLINT
BIGINT BIGINT
BIT BIT
DECIMAL DECIMAL
NUMERIC DECIMAL
CHAR CHARACTER[(N)]
VARCHAR CHARACTER[(N)]
NCHAR CHARACTER[(N)]
TEXT/NTEXT TEXT
FLOAT DOUBLE
REAL REAL
DATE DATE
DATETIME TIMESTAMP(3) WITHOUT TIME ZONE
DATETIME2 TIMESTAMP(7) WITHOUT TIME ZONE
DATETIMEOFFSET TIMESTAMP(7) WITH TIME ZONE
SMALLDATETIME TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE
TIME TIME WITHOUT TIME ZONE
BINARY/VARBINARY BYTEA
IMAGE BYTEA
MONEY DECIMAL(19, 4)
SMALLMONEY DECIMAL(10, 4)
UNIQUEIDENTIFIER CHARACTER(36)
XML XML
SYSNAME CHARACTER VARYING(128)

不支持的数据类型

SQLServer中的数据类型 说明
TIMESTAMP SQLServer中的timestamp用来给数据行加版本戳，与时间及日期无关，如果需要记录日期或时间需要使用date/datatime/datetime2/datetimeoffset等类型
CURSOR 无
ROWVERSION 无
HIERACHYID 无
SQL_VARIANT 无
SPATIAL GEOMETRY 无
SPATIAL GEOGRAPHY 无
TABLE 无

操作步骤

准备源表与目标表

1.在SQLServer创建源表
样例建表语句：

-- 创建数据库
create database test_adb;
......
CREATE TABLE [dbo].[demo_table]
(
    [id]  bigint            NOT NULL primary key,
    [t0]  smallint          NULL,
    [t1]  int               NULL,
    [t2]  binary(8)         NULL,
    [t3]  bit               NULL,
    [t4]  bit               NULL,
    [t5]  decimal(18, 3)    NULL,
    [t6]  numeric(18)       NULL,
    [t7]  char(3)           NULL,
    [t8]  varchar(MAX)      NULL,
    [t9]  nchar(7)          NULL,
    [t10] nvarchar(16)      NULL,
    [t11] text              NULL,
    [t12] ntext             NULL,
    [t13] float(53)         NULL,
    [t14] real              NULL,
    [t15] date              NULL,
    [t16] datetime          NULL,
    [t17] datetime2(7)      NULL,
    [t18] datetimeoffset(7) NULL,
    [t19] smalldatetime     NULL,
    [t20] time(7)           NULL,
    [t21] varbinary(MAX)    NULL,
    [t22] image             NULL,
    [t23] money             NULL,
    [t24] smallmoney        NULL,
    [t25] uniqueidentifier  NULL,
    [t26] xml NULL
);

2.将测试数据插入到sqlserver表

INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2000', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2001', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2002', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2003', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2004', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2005', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2006', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');

购买dts数据同步服务

  1. 登陆dts控制台
    image
  2. 购买同步服务
    1)点击创建同步

image
2)选择同步服务，SQLServer源和AnalyticDB for PostgreSQL 目标实例类型
image
3)开通服务
image

配置同步链路

1.dts数据同步控制台，找到刚购买好的dts同步服务，配置链路
image
image
2.选择需要被同步的表
image

3.按照建表语句，选择主键与分布键
image
4.预检查并启动
image
5.检查同步任务执行情况
image
6.在目标表查询已同步的数据
image
7.源端修改数据，观察同步情况
在源端删除之前已经成功写入的id=2000的行

-- SQLServer端执行
DELETE FROM [dbo].[demo_table] WHERE [id]=N'2000';

在目标端查询

-- AnalyticDB for PostgreSQL端执行
select * from dbo.demo_table;

image

多表合一功能介绍

OLTP场景下，为了提高业务表响应速度，通常会对数据做分库分表处理。但是到了AnalyticDB for PostgreSQL ，单表即可存储海量数据，使用单表查询更为方便。为了应对这种情况，我们设计了多表归并功能，即将源库多张表结构相同的表同步至同一张AnalyticDB for PostgreSQL表。

原理介绍

在目标表结构增加名为"__dts_data_source"的列，配置链路页面勾选多表归并功能，这样dts会在同步过程中向该列写入DTS_ID.DATABASE.SCHEMA.TABLE格式的值，用来追踪数据来源。
例如，将上面的sqlserver数据分散到两张分区表内：

-- 在sqlserver端执行
CREATE TABLE [dbo].[demo_table_01]
(
    [id]  bigint            NOT NULL primary key,
    [t0]  smallint          NULL,
    [t1]  int               NULL,
    [t2]  binary(8)         NULL,
    [t3]  bit               NULL,
    [t4]  bit               NULL,
    [t5]  decimal(18, 3)    NULL,
    [t6]  numeric(18)       NULL,
    [t7]  char(3)           NULL,
    [t8]  varchar(MAX)      NULL,
    [t9]  nchar(7)          NULL,
    [t10] nvarchar(16)      NULL,
    [t11] text              NULL,
    [t12] ntext             NULL,
    [t13] float(53)         NULL,
    [t14] real              NULL,
    [t15] date              NULL,
    [t16] datetime          NULL,
    [t17] datetime2(7)      NULL,
    [t18] datetimeoffset(7) NULL,
    [t19] smalldatetime     NULL,
    [t20] time(7)           NULL,
    [t21] varbinary(MAX)    NULL,
    [t22] image             NULL,
    [t23] money             NULL,
    [t24] smallmoney        NULL,
    [t25] uniqueidentifier  NULL,
    [t26] xml NULL
);
CREATE TABLE [dbo].[demo_table_02]
(
    [id]  bigint            NOT NULL primary key,
    [t0]  smallint          NULL,
    [t1]  int               NULL,
    [t2]  binary(8)         NULL,
    [t3]  bit               NULL,
    [t4]  bit               NULL,
    [t5]  decimal(18, 3)    NULL,
    [t6]  numeric(18)       NULL,
    [t7]  char(3)           NULL,
    [t8]  varchar(MAX)      NULL,
    [t9]  nchar(7)          NULL,
    [t10] nvarchar(16)      NULL,
    [t11] text              NULL,
    [t12] ntext             NULL,
    [t13] float(53)         NULL,
    [t14] real              NULL,
    [t15] date              NULL,
    [t16] datetime          NULL,
    [t17] datetime2(7)      NULL,
    [t18] datetimeoffset(7) NULL,
    [t19] smalldatetime     NULL,
    [t20] time(7)           NULL,
    [t21] varbinary(MAX)    NULL,
    [t22] image             NULL,
    [t23] money             NULL,
    [t24] smallmoney        NULL,
    [t25] uniqueidentifier  NULL,
    [t26] xml NULL
);

-- 向两张分区表插入少量数据
INSERT INTO [dbo].[demo_table_01]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2000', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table_01]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2001', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table_01]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2002', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table_01]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2003', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table_02]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2004', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table_02]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2005', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');
INSERT INTO [dbo].[demo_table_02]([id], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6], [t7], [t8], [t9], [t10], [t11], [t12], [t13], [t14], [t15], [t16], [t17], [t18], [t20], [t21], [t22], [t23], [t24], [t25], [t26]) values ( N'2006', N'0', N'2', 0x616D702D74657374, '1', '0', N'123413124.123', N'123413124.123', N'abc', N'你好谢谢再见', N'ABCdefg', N'hijklmN', N'amp-test', 'amp-test amp-text', N'122.33333', N'22.222222', N'2015-03-12', N'2015-03-12 21:40:39.456', N'2015-03-12 21:40:35.123456', N'2015-03-12 21:43:32.1234567 +08:00', N'16:59:11.1234567', 0x616D702D74657374, 0x313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131313131616D702D74657374313131616D702D74657374313131, N'12912.131', N'912.121', N'28DB9939-F43F-4B7C-8511-6497F045D60C', N'<HTML/>');

配置步骤

1.配置同步表的页面，勾选多表归并功能，并点击编辑，修改目标表名
image

2.编辑所有的表名，比如案例上去掉源表名后缀
image
3.修改好目标表名的效果
image
4.配置主键及分布key
image
5.开启同步任务，在目标库进行查询

select id, __dts_data_source from dbo.demo_table;

6.查询结果，从__dts_data_source列可以看出
image
以这一行结果为例

dtsu3uv3qs311y6apm:test_adb.dbo.demo_table_01

dtsu3uv3qs311y6apm为dts同步任务的id，在dts控制台可以找到匹配的任务
image
剩下的test_adb.dbo.demo_table_01分别为源database.源schema.源table。

文章标签：
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版
云原生数据库 PolarDB
云数据库 RDS SQL Server 版
SQL
OLTP
OLAP
关系型数据库
PostgreSQL
数据格式
数据库
存储
XML
关键词：
云原生数据库 PolarDB数据
云原生数据库 PolarDB同步
云数据库RDS SQLServer版数据
云数据库RDS SQLServer版同步
数据云数据库RDS SQLServer版
相关实践学习
数据库实验室挑战任务-初级任务
本场景介绍如何开通属于你的免费云数据库，在RDS-MySQL中完成对学生成绩的详情查询，执行指定类型SQL。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库，高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准，可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索，快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
陆封
目录
相关文章
三分钟热度的鱼
|
7天前
|
Cloud Native 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库产品使用合集之阿里云云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的重分布时间主要取决的是什么
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能，并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景，为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述，包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
三分钟热度的鱼
23 1
三分钟热度的鱼
|
7天前
|
运维 Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库产品使用合集之原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版如果是列存表的话， adb支持通过根据某个字段做upsert吗
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能，并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景，为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述，包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
三分钟热度的鱼
22 0
xin在这
|
5天前
|
分布式计算 DataWorks MaxCompute
DataWorks产品使用合集之在DataWorks中，将数据集成功能将AnalyticDB for MySQL中的数据实时同步到MaxCompute中如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
xin在这
19 0
xin在这
|
6天前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks产品使用合集之在使用 DataWorks 数据集成同步 PostgreSQL 数据库中的 Geometry 类型数据如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
xin在这
15 0
智能计算老群群
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 API
从API获取数据并将其插入到PostgreSQL数据库：步骤解析
使用Python处理从API获取的数据并插入到PostgreSQL数据库：安装`psycopg2`，建立数据库连接，确保DataFrame与表结构匹配，然后使用`to_sql`方法将数据插入到已存在的表中。注意数据准备、权限设置、性能优化和安全处理。
智能计算老群群
28 0
以山向海
|
18天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
关系型数据库插入数据的语句
使用SQL的`INSERT INTO`语句向关系型数据库的`students`表插入数据。例如，插入一个`id`为1，`name`为&#39;张三&#39;，`age`为20的记录：`INSERT INTO students (id, name, age) VALUES (1, &#39;张三&#39;, 20)。如果`id`自增，则可简化为`INSERT INTO students (name, age) VALUES (&#39;张三&#39;, 20)`。
以山向海
23 2
以山向海
|
18天前
|
SQL 存储 Oracle
关系型数据库查询数据的语句
本文介绍了关系型数据库中的基本SQL查询语句，包括选择所有或特定列、带条件查询、排序、分组、过滤分组、表连接、限制记录数及子查询。SQL还支持窗口函数、存储过程等高级功能，是高效管理数据库的关键。建议深入学习SQL及相应数据库系统文档。
以山向海
13 2
云栖战略参考
|
23天前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
数据之势丨云原生数据库，走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
在大模型席卷之下，历史的齿轮仍在转动，很多人开始思考，大模型能为数据库带来哪些改变。阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞表示，数据库和智能化的结合是未来非常重要的发展方向，数据库的使用门槛将大幅降低。
云栖战略参考
24 0
云栖战略参考
|
25天前
|
人工智能 Cloud Native 算法
数据之势丨AI时代，云原生数据库的最新发展趋势与进展
AI与云数据库的深度结合是数据库发展的必然趋势，基于AI能力的加持，云数据库未来可以实现更快速的查询和决策，帮助企业更好地利用海量数据进行业务创新和决策优化。
云栖战略参考
77 0
数据之势丨AI时代，云原生数据库的最新发展趋势与进展
SarPro
|
24天前
|
SQL 人工智能 算法
【SQL server】玩转SQL server数据库：第二章 关系数据库
【SQL server】玩转SQL server数据库：第二章 关系数据库
SarPro
61 10

云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版

热门文章

最新文章

  • 1
    电子好书发您分享《PolarDB分布式版架构介绍》
  • 2
    数据之势丨AI时代，云原生数据库的最新发展趋势与进展
  • 3
    【PolarDB-X从入门到精通】 第四讲：PolarDB分布式版安装部署（源码编译部署）
  • 4
    【公测】PolarDB PostgreSQL版Serverless功能免费使用​！
  • 5
    postgresql安装
  • 6
    「合肥 * 讯飞」4 月 19 日 PolarDB 开源数据库沙龙，报名中！
  • 7
    电子好书发您分享《使用云起实验室体验PolarDB分布式版》
  • 8
    PostgreSQL Json应用场景介绍和Shared Detoast优化
  • 9
    实战秘籍 | 《学姐和你一起学PolarDB-X》课程拓展资料（第二讲）
  • 10
    把PostgreSQL的表导入SQLite
  • 1
    数据安全无忧，SQL Server 2014数据库定时备份解密
    18
  • 2
    破解SQL Server迷局，彻底解决“管道的另一端无任何进程错误233”
    21
  • 3
    SQLSERVER 2014 删除数据库定时备份任务提示失败DELETE 语句与 REFERENCE 约束“FK_subplan_job_id“冲突
    16
  • 4
    Sql Server数据库Sa密码如何修改
    37
  • 5
    Flink CDC产品常见问题之SQLserver cdc 开启 cdc表没有记录如何解决
    202
  • 6
    IDEA+Mysql+Sqlserver安装步骤_kaic
    25
  • 7
    如何把高版本的sqlserver 还原到低版本的 sqlserver_kaic
    36
  • 8
    SQL Server的安装步骤_kaic
    24
  • 9
    解决navicat无法连接sqlserver数据库的问题
    44
  • 10
    sqlserver 常用操作
    20

    • 相关产品

  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版
    文档详情 产品详情

    • 相关课程

    更多
  • 7天突破PolarDB for PostgreSQL 2022版
  • 关系型数据库ACP认证课程
  • 关系型数据库线上预习视频
  • PolarDB for PostgreSQL 入门
  • PostgreSQL云上开发实践
  • PostgreSQL实战进阶

    • 相关电子书

    更多
  • 云栖大会：开源 PolarDB 架构演进、关键技术与社区建设
  • 2023云栖大会：和客户一起玩转PolarDB新特性
  • 2023云栖大会：PolarDB for AI

    • 相关实验场景

    更多
  • 极致弹性的PolarDB Serverless确保数据业务持续在线
  • 体验PolarDB MySQL多主集群
  • PolarDB for PostgreSQL 14：全局索引
  • PolarDB MySQL无损快速的热备切换
  • PolarDB MySQL HTAP：实时数据分析加速
  • 体验高可用云原生PolarDB MySQL引擎

    • 推荐镜像

    更多
  • postgresql
  • clickhouse
  • oceanbase
    • 下一篇
    2024年阿里云免费云服务器及学生云服务器申请教程参考