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。
了解数据源特征
数据源分析是数据同步的基础，帮助您评估数据同步所需的资源，制定精细化的任务配置策略，包括：
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 待同步表的数量 | 基于该数据估算同步任务的规模和复杂度，如果表数量众多，需要分批创建数据同步任务或优先同步关键数据。 |
| 数据变化量 | 估算日常数据变化量，以便于调整同步频率和性能参数，确保实时或近实时的数据更新。 |
| 主键/唯一索引 | 主键或唯一索引对同步性能和数据一致性保障起到至关重要的作用，如果缺失可在后续任务配置时对该表进行特殊配置。 |
| 目标库类型 | 确认目标库类型，例如需进行异构数据同步，需确保数据类型兼容性，更多信息，见数据类型支持说明。 |
配置和优化任务
基于对数据源的理解，接下来的步骤是合理配置数据同步任务，以提高效率和准确性。
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 任务分割策略 | ● 基于表主键分割：在任务配置时筛选出主键表和无主键表，为它们分别配置同步任务，避免影响主键表的同步性能；此外，在为无主键表配置同步任务时，为保障数据一致性和同步性能，可手动选特定的列组合作为数据更新的列，从而让其组合的值实现数据唯一性，避免使用全字段匹配而导致同步效率过低。 ● 基于数据规模分割：根据表的大小（行数和数据量）分别配置任务，例如为数据规模较大的表（如事实表）单独配置同步任务，为多个小表（例如维度表）配置另外的同步任务，避免大表对整体同步任务的性能影响。 |
| 性能调优 | 针对数据源的规模和读写性能，适当调整同步参数，如批量读取条数、写入并发数等参数。 |
| DDL同步策略 | 选择是否变更源库的表结构，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，更多信息，见 DDL 同步说明。 |
监控和维护
通过有效的监控和维护策略，保障任务的连续性和数据一致性。
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 实时监控 | 任务启动后，通过任务监控页面，观察任务运行细节，例如全量同步阶段的同步速率、源库的数据变更等信息，及时发现和解决问题。如遇任务异常，可通过任务日志，了解错误码和解决方案。 |
| 数据一致性校验 | 对数据表执行数据校验，支持定期校验及多种校验方法（如字段值校验），可帮助您进一步验证和确保数据流转的正确性，满足生产环境的严苛要求。 |