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CloudCanal
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PostgreSQL 同步到 Iceberg:开源、私有部署与 SaaS 方案对比
PostgreSQL 数据如何写入 Apache Iceberg?本文从开源自建、私有部署和纯 SaaS 三种交付模式,对比 Debezium、CloudCanal 与 Fivetran 的架构、优缺
加一张临时表,OceanBase Oracle 写入居然快了 30 倍!
OceanBase Oracle 模式实测:执行写入耗时从 25 万 ms 压到约 8600 ms,快了约 30 倍,RPS 从约 10 提到 700+。
MySQL迁移到达梦怎么做?信创数据库低停机迁移实战
更稳妥的方法是先迁移表结构和历史数据,再通过MySQL Binlog持续同步INSERT、UPDATE、DELETE等增量变更。等达梦中的数据追平MySQL并通过校验后,在最后切换阶段暂停写入一...
SAP HANA 到 Doris 数据迁移:4 种方案对比与迁移教程
SAP HANA 迁移到 Doris 怎么做?本文介绍如何构建 HANA 到 Doris 的同步链路。对比手动导出、批量 ETL、自建 CDC 和 CloudCanal 全增量同步四种方案,并梳理技术
跨云、跨地域数据同步,这样更省心
业务上云之后,数据分布往往变得很散。核心库可能在阿里云,分析平台可能在 AWS,一部分系统还在本地 IDC,海外业务又部署在新加坡。 这时候,跨云、跨地域数据同步就成了绕不开的问题。
Oracle 到 OceanBase 迁移方案横评:停机导出/导入 vs OMS vs CDC 工具
本文对三种主流方案——停机导出/导入、OMS 和 CDC工具,从功能覆盖、停机时间、易用性和定价进行全维度对比,帮助架构师和 DBA 做出决策。
Oracle 数据同步为什么会出现数据不一致?长事务是常被忽略的原因
任务在跑,日志在读,源端和目标端数据还是不一致......Oracle 数据同步里,这类问题往往都不太好查。
Oracle BLOB 实时同步为什么这么难?一次看懂背后的 5 个技术挑战
BLOB 同步的准确性,考验的是 CDC 链路对事务语义的还原能力。本文从 LogMiner 日志机制出发,分析分片、长事务、回滚等 5 个挑战,并给出文件化处理等实践方案。
轻量安全、开箱即用:0 成本开启数据实时同步
想要跨云、跨地域同步数据,但部署太繁琐、网络配置太复杂,成本太高?现在,这一切都不再是问题。试试CloudCanal全托管模式。
CloudCanal + Paimon + SelectDB 从 0 到 1 构建实时湖仓
通过 CloudCanal、Paimon 与 SelectDB 的结合,在统一架构下打通数据采集、湖存储与实时分析,实现真正意义上的实时湖仓。
Redis 双向同步如何避免循环?【附实操演示】
本文将从问题入手,带你了解双向同步防循环方案,并介绍一种更加高效、轻量的解决方式:基于事务标记的防循环模式,最后通过一个简单的实操演示,帮你快速上手。
Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ vs Pulsar:四大开源消息中间件全面对比
消息中间件应用广泛,Kafka、RabbitMQ 、RocketMQ 和 Pulsar 更是其中的佼佼者,经常被放在一起比较。 它们到底有什么区别呢?本文将进行全面对比。
三步搞定!GaussDB 实时数据入仓
CloudCanal 作为专业的数据迁移同步工具,能有效降低迁移复杂度,保障业务连续性,也让企业更快释放数据价值。
构建秒级响应的实时数据架构
全链路实时数据流通解决方案,以全自动化 CDC 工具+ 云原生 Kafka 架构为核心,帮助企业轻松打通从业务数据库到实时计算的全流程数据链路,实现数据同步、传输、消费的全自动、高性能与低延迟
从达梦到 StarRocks:国产数据库实时入仓实践
在国产化环境下,达梦与 StarRocks 之间的数据集成存在诸多挑战,特别是在实时性、兼容性与稳定性方面。CloudCanal 基于 CDC 技术,提供了面向达梦数据库的实时同步能力,支持表级位点、
RAG 青铜升级:知识库召回率优化实战攻略
召回率决定了 RAG 系统的检索表现,也影响最终生成结果的准确性,只有策略得当、工具可靠,才能构建真正智能的问答能力。
不用写 Flink!轻松搭建实时湖仓架构
本文将介绍如何基于 Paimon、CloudCanal、StarRocks 快速构建一套真正实时、灵活、高可维护的数据湖仓架构。
大规模数据迁移太慢了?试试这几种方法
聊聊大规模数据迁移为什么慢,以及几种常用的提速方法。数据迁移看似简单,但在规模巨大、时间有限的条件下,难度会大幅度上升,选择合适的处理策略和技术,辅助工具使用以提升目标达成率。
深入浅出数据库宽表
本文将简要探讨宽表技术的来龙去脉,以及它如何帮助解决多表关联带来的性能瓶颈,并结合 CloudCanal 最新推出的可视化宽表构建功能,无痛实现跨表数据的实时整合。
Redis 数据迁移同步:应对大 Key 同步挑战
通过延迟加载与分片同步机制,CloudCanal 有效避免全量同步过程中可能出现的 OOM 问题和协议限制问题,从而提升全量同步的稳定性和可靠性。
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