标记数据库的更改

发布于 2024-08-27 14:07:17 字数 194 浏览 7 评论 0原文

我正在开发要在中央服务器和分布式计算机上运行的应用程序。

我应该编写应用程序来备份分布式计算机中的数据并将其合并到中央服务器中。我想到压缩整个本地数据库并将其发送到服务器进行合并。但随着数据库大小的增长,压缩文件的大小也开始增长。那么有没有办法在不发送整个数据库的情况下合并中央服务器中的数据。我需要每天都这样做。

每天进行备份并发送到服务器

I am developing application to be run in central server and distributed computers.

I am supposed to write application to backup the data from distributed machines and merge it in central server. I thought of compressing whole local database and sending it to server for merging. But as the database size grows the size of compress file also began to grow. So is there any way to merge data in central server without sending whole database. I need to do it on daily basis.

Daily take backup and send to server

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评论(1

旧梦荧光笔 2024-09-03 14:07:17

使用 ETL 工具,例如 Pentaho 数据集成人才。您仍然需要考虑如何识别要检索的数据,但您至少可以获得以下内容(从 PDI 功能列表):

  • 包含 100 多个现成映射对象的丰富转换库
  • 广泛的数据源支持,包括打包应用程序、30 多个开源和专有数据库平台、平面文件、Excel 文档等
  • 针对缓慢变化和垃圾维度的高级数据仓库支持 经过
  • 验证的企业级性能和可扩展性
  • 集成 (EII)、高级调度和流程集成
  • 用于 BI 应用程序设计的统一 ETL、建模和可视化开发环境

它基本上可以归结为“它将与您的任何数据源配合使用,它将非常强大,并且您将能够应用在其他地方获得的专业知识”。

Use an ETL tool, something like Pentaho Data Integration or Talend. You'll still have to think about how to identify the data you want to retrieve, but you get at least the following (from the PDI feature list):

  • Rich transformation library with over 100 out-of-the-box mapping objects
  • Broad data source support including packaged applications, over 30 open source and proprietary database platforms, flat files, Excel documents, and more
  • Advanced data warehousing support for Slowly Changing and Junk Dimensions
  • Proven enterprise-class performance and scalability
  • Integration (EII), advanced scheduling, and process integration
  • Unified ETL, modeling and visualization development environment for design of BI applications

It basically comes down to "it will work with whatever your data sources are, it will be robust and you'll be able to apply the expertise gained elsewhere".

~没有更多了~
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