云数据仓库ADB跨账号的2个adb各自所在vpc组成了对等网 ，可以用表映射的方式复制数据吗？

在云数据仓库ADB（假设这里指的是某种云服务提供商的数据库服务，比如阿里云的分析型数据库ADB for PostgreSQL等）中，如果两个ADB实例分别位于不同的VPC（Virtual Private Cloud）中，并且这两个VPC组成了对等网（VPC Peering），那么理论上可以通过表映射的方式复制数据。

表映射通常指的是数据库之间的数据同步或复制，可以通过外部工具（如数据同步服务、数据管道等）来实现。这些工具可以配置源数据库和目标数据库之间的映射关系，然后按照设定的规则进行数据复制。

在VPC对等网的环境下，两个VPC之间的网络资源可以相互访问，就像在同一个VPC内一样。这意味着，如果ADB实例允许从外部进行数据迁移或同步，并且配置了适当的安全组和网络策略，那么可以通过表映射的方式在两个ADB实例之间复制数据。

不过，实际操作时需要注意以下几点：

1. 安全性：确保VPC对等网的安全配置正确，只允许必要的网络通信。

2. 网络延迟：虽然VPC对等网可以减少网络延迟，但跨VPC的数据传输可能仍然比同一VPC内的传输要慢。

3. 数据同步服务：使用云服务提供商提供的数据同步服务或数据管道服务，这些服务通常支持跨VPC、跨账号的数据同步。

4. 数据一致性：在配置表映射时，需要确保数据的一致性和完整性，可能需要考虑事务处理、冲突解决等问题。

5. 成本：某些数据同步服务可能是有偿的，需要考虑相关成本。

6. 服务限制：不同的云服务提供商可能有不同的限制和规定，需要查阅具体的服务文档以了解是否支持跨VPC、跨账号的数据同步。

综上所述，虽然理论上可以通过表映射的方式在跨账号的ADB实例之间复制数据，但实际操作中需要根据具体的云服务提供商的文档和支持来确定可行性，并考虑相关的安全、性能和成本因素。

可以，使用表映射的方式在两个位于不同VPC的ADB实例之间复制数据是可行的。

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称ADB）支持高并发低延时查询，并且兼容MySQL协议以及SQL标准，能够处理PB级的数据。当两个ADB实例位于不同的账号且各自所在的VPC组成了对等网络时，通常有以下几种数据迁移和同步的方案：

• DTS数据传输服务：阿里云的数据传输服务（Data Transmission Service，简称DTS）可以用于跨网络、跨账号甚至跨地域的数据迁移和同步。DTS支持多种数据库类型的数据迁移，可以实现实时数据同步和定时同步。
• DMS数据管理服务：利用阿里云的数据管理服务（Data Management Service，简称DMS），可以进行数据的导入导出操作。通过DMS，可以将数据从一个数据库账户导出，然后导入到另一个数据库账户中。

需要注意的是，在选择数据迁移和同步方案时，应该考虑到数据量、网络条件、业务连续性要求等因素，以确保数据迁移的安全性和高效性。

阿里云提供了DTS服务，可用于不同账号、不同地域甚至不同数据库类型之间的数据迁移和实时同步。您可以配置DTS任务从源ADB实例将数据同步至目标ADB实例。

阿里云分析型数据库（Analytic Database, ADB）如果位于不同的阿里云账号且这两个账号各自的VPC已通过VPC对等连接或云企业网实现了网络层面的互连，理论上是可以实现跨账号之间的数据同步或复制的。

虽然ADB自身并不直接支持跨账号的表映射方式进行数据复制，但是可以通过以下间接方式实现数据在跨账号ADB之间的移动：

1. DataWorks数据集成：

   • 使用阿里云DataWorks的数据集成服务，通过编写数据同步任务，将源账号下的ADB数据抽取并加载到目标账号下的ADB中。这种方式支持多种数据源之间的数据迁移，并且可以在安全策略允许的情况下跨越账号边界。

2. MaxCompute Tunnel服务：

   • 若ADB与MaxCompute配合使用，可利用MaxCompute的Tunnel服务进行数据导入导出，进而实现跨账号的数据传输。

3. 自定义ETL工具或程序：

   • 在确保网络联通的前提下，自行开发或使用第三方ETL工具，通过ADB提供的API或者JDBC/ODBC驱动等方式，读取源ADB的数据，然后写入目标ADB。