同步案例
📄️ 数据同步最佳实践
本指南旨在提供使用 Tapdata 进行数据同步时的最佳实践，我们将从数据源分析、任务配置和运行监控等方面具体介绍，帮助您构建高效、可靠的数据同步任务。
📄️ 处理 DDL 变更
在使用 Tapdata 进行数据迁移和同步的过程中，了解数据源的表结构变更操作（如 DDL 操作）对数据流转的影响至关重要。Tapdata 致力于无缝处理大多数 DDL 变更，您需要了解表结构变更（如增减列）对数据同步流程的潜在影响，避免影响业务正常运行。
📄️ 通过心跳表监测数据同步链路
Tapdata 通过心跳表的设计，每隔 10 秒向源库写入时间戳信息，通过检查心跳表中的时间戳信息，我们可以快速判断数据源的活跃性和链路健康状况，从而更好地监测数据同步链路，保障数据同步链路的稳定性和可靠性。
📄️ 通过 QQ 邮箱发送告警信息
Tapdata 支持通过 SMTP 协议来发送告警邮件，可以实现在用户常用的邮箱中及时接收到异常通知，从而帮助您及时感知运行异常，保障任务运行的稳定性和可靠性。
📄️ 通过全量断点续传保障海量数据迁移
面对海量数据的迁移场景，您可以借助 Tapdata 的全量断点续传功能，将数据分片并迁移，提高数据迁移的可靠性，保障迁移任务的成功运行。
📄️ 部署 Oracle 裸日志解析服务
为了提高数据变更捕获的效率，Tapdata 不仅支持使用数据库原生日志解析工具（LogMiner），还开发了直接解析数据库增量日志文件的能力，从而实现更高效的事件捕获，可获得更高的采集性能（QPS 20,000 以上），降低采集增量数据对源库的影响，但由于需要单独部署额外的组件，会增加一定的运维成本，适用于数据变更频繁的场景。