一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
这些方案中不可或缺的就是mongoshake 组件，mongoshake是阿里云NOSQL团队TEAM 开发的一款针对与通用性服务平台的产品，通过对mongodb的oplog进行读取将源于目的的MOGNODB 数据库之间进行数据同步的方式。通过日志的抓取和重放的方式完成数据同步的任务，数据同步中通过通道来进行数据传输，其中包含了像rpc, file, tcp,以及直连等方式。通过选择不同的同步方式，可以对接不同的中间件，如kafka，通过发布和订阅的方式来进行数据的异步的灵活同步。
笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题，查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度，网上部分深度文章则直接以源码展示，不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤：
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
个人介绍 赵景波，3年专职DBA经验，2017 DTCC 讲师，目前主要负责新浪NoSQL服务的运维及研发工作。热衷于开源DB内部原理探究。 综述 笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题，查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度，网上部分深度文章则直接以源码展示，不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤： MongoDB复制简介 MongoDB添加从库 MongoDB复制流程详解 MongoDB高可用 MongoDB复制总结
本文将主要首先聊一聊数据库同步和迁移两个话题，之后将会围绕这 2 个话题介绍一下阿里云开源的基于 MongoDB 和 Redis 的数据同步&迁移工具 MongoShake 和 RedisShake，最后介绍一些用户的使用案例。
常见的方法，直接把新的节点加入到现有的MongoDB集群中，让它自己去同步数据，这个方法最简单省事。
mongodb doc mongodb的端口 mongod:27017 http:28017 mongod命令的常用选项 fork: 是否运行为后台进程 bind_ip: 绑定的ip地址 maxConns: 最大的连接数 logpath: 设置日志的存储路径 syslog: 设置是否为syslog来管理日志 syslogFacility: 如果由syslog来管理日志,那么日志的级别是local1,local2…还是local7 logappend: 日志滚动,就是把日志已追加的方式记录,而不是覆盖 pid
① Agent 部署引导流程优化：新增体验 Demo，用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
为了维护共享复制集的最新节点，复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步：用全量数据初始化节点，用增量数据复写到节点。
MongoDB在Sharding模式下（对于Sharding不了解的可以参考shard介绍），通过Mongos向开启了shard分片的集合写入文档，这些文档会根据其shardKey分散到MongoDB的不同shard上。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB、MariaDB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新，已经在 7.30 号正式宣布 GA，不像之前的大版本，总是有一些重磅 Feature 的发布，比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency，4.0 的多文档事务，4.2 的分布式事务，这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本，而且是一个用户期待已久的维护性版本，MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」，说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点，重点进行了改进。
flume，版本1.7.0，主要用来从业务系统收集数据以及从jms收集数据。
本文是第10篇，主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验，非常值得一看。
MongoDB oplog 记录数据库的所有修改操作，除了用于主备同步；oplog 还能玩出很多花样，比如
在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上，MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator（MongoDB RM），用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型，助力组织快速提升运营效率，充分发挥数据价值。
上一篇跟大家简单的介绍了一下 mongoDB 的特点，做了一个简单的入门，不知道大家是否还记得，不记得的小伙伴可以回顾一下《一起学》mongodb 之第一卷
近两年新冠肺炎疫情对各行各业造成重大冲击，但对于跨境电商行业来说则是机大于危，跨境支付赛道也因此备受关注。其中，受疫情影响，大量 B2B 外贸交易转到线上，相比起 B2C，B2B 跨境交易支付场景更为复杂，因为其业务场景也往往更为复杂、周期长、贸易参与角色众多。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到DM DB 达梦数据库，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB PostgreSQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
作为一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，TapData 帮助企业实现核心数据系统之间的实时同步、实时交换及实时处理。其设计初衷，是希望能够以一种创新的方式解决老大难的数据集成问题，核心优势表现为：
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：
change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC（Change Data Capture）的解决方案。所谓的CDC就是变化数据捕获，简单理解为监听数据库系统的变更就好。下面的图中描述了CDC的典型场景，左边的是主数据库，不同的客户端可以向其中插入数据（有前后关系）；中间是一个队列，这些数据变化都会被放到里面；右边是派生数据系统，消费队列里的变化，然后用作搜索和数据仓库等应用。市场上也不乏这种专门做CDC的产品，比如：HEVO，其宣称的优势包括：1）简单易上手，无需代码；2）良好的交互式用户界面；3）支持多种数据源；4）可容错的安全架构等。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表，数据清洗，脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
CDC全称是Change Data Capture，我们通常将能够捕获数据变更的技术称为CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据的变更技术。CDC的技术应用场景有数据同步、数据分发、数据集成等。
在1.0.6 版本迭代：Tapdata Cloud 版本上新！率先支持数据校验、类型映射等6大新功能中，我们了解到 Tapdata Cloud 已经支持多样化的校验手段：快速 count 校验、表全字段值校验和关联字段值校验，可增量式的差异化校验能力，用户可以快速精准地实现同步结果校验。
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
>>Redis Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。 支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。 单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。 支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 阅读完文章不要划走，文末有惊喜~ 在大数据时代，几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动，目前也有很多的离线解决方案，包括 Hadoop 体系的 CDH、TDH，还有一些传统的数仓。但是有两大因素让企业无从下手：一是“实时”，二是“融合”。一方面，随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道营销，企业对于数据的实时性要求越来越高，另一方面，过去几十年的企业数字化造成了许多的孤岛系统和数据，只有“融合”后的数据才能真正用起来。 如何打造企业级的实时数据融合平台
人工智能是第四次工业革命的核心。大家都听说过“所有产品都值得用大模型重新做一遍”类似的观点，没错现在就正在发生。从去年 OpenAI 的 Chat GPT 取得令人难以置信的成功后，AI正在加速落地各行各业，传媒游戏、机器人、办公软件、医药、自动驾驶、音乐、语音、广告、社交平台等等，呈现出百花齐放的景象。
随着传统企业的发展，企业数据呈现多样化，海量化，难以实现数据快速分析。MongoDB是当前很多企业使用的，当日积月累数据很大时，就可能会忽略历史数据的价值，可以把数据实时同步到其他储存：HBASE、HIVE、HDFS文件等等。在当前大数据、云计算的时代潮流下，实现数据价值，对企业决策力、洞察发现力极其有益。
偶然接触到 Tapdata Cloud，据说不仅可以实现MongoDB数据实时同步，还永久 100% 免费，但就是不知道怎么获取、怎么用？ 打开相关文档逐渐陷入迷茫，术语随处可见，小白慌张？ 报错！报错！报错！从安装到放弃，想知道自己的操作问题在哪里？ 手握神器但不会用、用不好？Agent 是什么？架构原理又是什么？数据库该怎么配置？新功能又优化了哪些场景…… 站在 Tapdata Cloud 实时数据同步之旅的起点，你是否也是这样，还有很多亟待解答的问题？ 如果这些恰好是你踩过的坑，或是正在经历的困
Mongoshake 是阿里云自研的开源工具，实现Mongodb 数据库之间的数据同步，数据灾备，数据多活，分库分表，版本升级无间断。
尽管如此，目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路，这其中则免不了”旧改”的各种繁杂事。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产，数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么，什么时候我们需要进行数据同步，甚至是实时同步呢？目前又有什么实时同步方案？
如果公司使用有一个多版本的项目，由于特殊需求，数据库必须放在他们本地，但是公司又需要汇总整个的数据做数据分析，这样就要实时更新每一服务器上的数据库来保证他们的数据为最新的并且要提取他们数据到总部来做数据分析。以前在这上面浪费大量的人力物力，贵公司出一款实时同步数据以及占用资源低，并且支持多个数据库互相同步的的解决方案。所以满心欢喜的来试用本产品。
摘要：本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
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