数据传输DTS为啥条多不一致?[阿里云]

数据传输DTS为啥条多不一致?

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2 条回复 A 作者 M 管理员
  1. 这个以迁移完成为主,确保数据一致即可 ,此回答整理自钉群“DTS客户交流群-2”

  2. 数据传输DTS不一致的原因:
    1.数据重复:在数据同步过程中,如果未正确处理数据重复的问题,可能会导致数据重复。例如,在源库和目标库中都存在相同的记录,且没有进行去重处理,那么在数据同步时,这些记录可能会被重复传输,导致数据重复。
    2.数据转换错误:在进行数据转换时,可能会出现转换错误或映射错误,导致数据不一致。例如,源库中的字段类型与目标库中的字段类型不匹配,需要进行数据类型转换。如果转换过程中出现错误,就会导致数据不一致。
    3.数据同步过程中出现问题:在数据同步过程中,可能会出现各种问题导致数据不一致。例如,网络中断、传输超时、目标库写入错误等,都可能导致数据不一致。
    4.数据结构不同:如果源库和目标库的数据结构不同,可能会导致数据不一致。例如,源库和目标库中的表结构不同,那么在数据同步时,可能会因为结构不同而产生错误,导致数据不一致。

  3. 数据传输服务DTS在同步过程中,可能会出现数据不一致的情况。以下是一些可能导致这种情况的原因:

    1. 热点表的写入频繁: 当同步的对象中存在某个在短时间内有特别频繁写操作的表,即所谓的热点表时,可能会导致同步延迟。这是因为热点表中的数据变化迅速,同步任务需要更多的时间来处理这些变化,从而导致源库与目标库之间的数据不一致。

    2. 目标库磁盘空间不足: 如果目标库的磁盘空间不足80%,也可能会导致同步的数据不一致。在这种情况下,建议清理目标库的磁盘空间,以确保足够的可用空间来进行数据同步。

    3. 除DTS外的数据写入目标库: 在DTS同步期间,应避免有除DTS外的数据写入目标库。如果同时使用了其他工具或方式对目标库进行数据写入,例如使用DMS执行在线DDL变更,可能会导致目标库数据丢失,进而造成源库与目标库的数据不一致。

    4. 表结构不一致: 如果源数据库和目标数据库的表结构存在差异,比如字段类型、长度等不一致,可能会导致无法初始化数据或只同步部分数据,从而产生数据不一致的情况。

    为解决这些问题,您可以采取以下措施:

    • 移除热点表: 如果是某个具体的表引起了同步问题,可以尝试将该热点表从同步对象中移除,以减少同步延迟。

    • 清理目标库磁盘空间: 确保目标库有足够的可用磁盘空间,避免因空间不足导致的数据不一致问题。

    • 避免除DTS外的数据写入: 在DTS同步期间,尽量避免使用其他工具或方式对目标库进行数据写入,以确保数据的一致性。

    • 检查并调整表结构: 如果源数据库和目标数据库的表结构存在差异,需要确保两者的结构一致,以避免数据不一致的问题。