数据追踪数据比真实数据少？

您提到的数据追踪流程，涉及到了数据库的Binlog读取、数据筛选与分页展示等关键步骤。在阿里云产品体系中，实现这样的数据追踪功能可以通过多种服务和技术手段来完成，下面我将结合阿里云的产品为您解析这一流程：

1. 数据源与Binlog读取：

   • 阿里云RDS（关系型数据库服务）：如果您使用的是阿里云RDS作为数据存储，它支持MySQL、PostgreSQL等数据库引擎，这些引擎都提供了Binlog（二进制日志）功能。您可以利用RDS的Binlog订阅服务或者DTS（数据传输服务）来读取指定时间范围内的Binlog数据。
   • DTS（Data Transmission Service）：DTS不仅支持数据迁移，还支持数据订阅功能。通过配置DTS的数据订阅任务，您可以根据需要订阅指定数据库实例的Binlog，并将其流转到数据处理或分析系统中。

2. 数据解析与搜索条件应用：

   • MaxCompute（原ODPS） 或 DataWorks：对于大量数据的解析和筛选，可以先将Binlog数据导入MaxCompute进行存储和处理。MaxCompute是一个大数据计算服务，适合处理PB级别的数据。结合DataWorks的工作流编排能力，您可以编写SQL脚本对数据进行解析并根据用户设定的搜索条件进行筛选。
   • Elasticsearch：如果您的需求侧重于全文检索和复杂查询，可以考虑使用阿里云的OpenSearch服务（基于Elasticsearch）。将解析后的数据索引至OpenSearch，利用其强大的搜索能力快速定位符合条件的数据。

3. 分页展示：

   • 后端服务 + 前端展示：无论是使用API Gateway + 函数计算（FC）、ECS部署的应用服务，还是Serverless应用，后端逻辑负责从数据存储（如MaxCompute查询结果、OpenSearch查询结果）中按需获取数据，并根据“下一页”的请求参数进行分页处理。前端页面则根据后端返回的数据动态展示。
   • 表格存储（Table Store）：如果数据量大且需要频繁的分页查询，还可以考虑使用表格存储。它支持灵活的二级索引和丰富的查询语法，能够高效地处理分页查询场景。

综上所述，阿里云提供了一系列服务，可以帮助您构建一个高效、可扩展的数据追踪系统，从数据的捕获、处理、筛选到最终的分页展示，每一步都有对应的产品和服务支持。