Erw\u00e4hnenswert ist au\u00dferdem die Ver\u00f6ffentlichung des SynchDB 1.0 Erweiterung, die f\u00fcr die Replikation von Daten aus einer oder mehreren externen Datenbanken wie MySQL, MS SQLServer und Oracle in PostgreSQL konzipiert wurde. Diese externen Datenbanken dienen als Datenquellen, die direkt in eine Ziel-Datenbank auf Basis von PostgreSQL \u00fcbertragen werden, ohne zus\u00e4tzliche Schichten zur Orchestrierung des Daten-Synchronisationsprozesses (alle Synchronisationsoperationen werden von der SynchDB-Erweiterung verarbeitet). Der Code des Projekts ist in C und Java geschrieben und wird unter der Apache 2.0 Lizenz ver\u00f6ffentlicht. SynchDB 1.0 gilt als die erste stabile Version des Projekts. <\/p>\n
Das System umfasst sechs Komponenten: <\/p>\n
- \n
- Debezium Runner Engine \u2013 eine Java-basierte Engine, die Module zur Verarbeitung von Daten\u00e4nderungsstr\u00f6men aus verschiedenen Datenbanken (MySQL, MS SQLServer und Oracle) bereitstellt und die erhaltenen Daten im universellen JSON-Format \u00fcbertr\u00e4gt.\n
- SynchDB Worker \u2013 startet Instanzen der Debezium Runner Engine zur Replikation von Daten aus bestimmten Datenbanken, empf\u00e4ngt von ihnen \u00c4nderungen im JSON-Format und \u00fcbertr\u00e4gt diese an das Modul Format Converter.\n
- SynchDB Launcher \u2013 erstellt und beendet die SynchDB-Handler, indem die PostgreSQL-API zum Starten von Hintergrundprozessen verwendet wird.\n
- Format Converter \u2013 analysiert den Daten\u00e4nderungsstrom im JSON-Format, konvertiert Fremddatentypen und DDL-Abfragen in PostgreSQL-kompatible Typen und Abfragen.\n
- Replication Agent \u2013 verarbeitet die Ausgabe im HeapTupleData-Format aus dem Format Converter und startet Methoden zum Einf\u00fcgen von Daten in PostgreSQL.\n
- Table Synch Agent (in Entwicklung) \u2013 bietet eine effiziente Methode zur anf\u00e4nglichen Synchronisation von Tabellen. <\/ul>\n
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 IvorySQL 4.0, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e \u0421\u0423\u0411\u0414 PostgreSQL, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0421\u0423\u0411\u0414 Oracle. \u0412 IvorySQL \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 PostgreSQL, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 «compatible_db», \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 Oracle. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0421\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 Apache 2.0. 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