一、  增量同步的定义

增量同步，又称为差异同步，是指只传输自上次同步以来数据库中发生变更的数据。这种同步策略可以显著减少数据传输量，加快同步速度，尤其适用于大规模数据库之间的同步。

增量同步的原理主要是通过记录数据的变化日志,通常称为变更捕获Change Data Capture（CDC），将变更日志传输到目标数据库，然后根据日志中的信息还原出变更前的数据状态。这种方法能够有效地减少数据传输量，同时避免重复传输相同的数据。

二、  增量同步的应用场景

实时数据同步

在需要实时获取数据变更并进行处理的场景，如实时交易、监控系统等，增量同步可以快速同步数据变更，满足时间效率要求。

大规模数据库同步

对于拥有大量数据的数据库，增量同步可以提高数据同步的效率，因为它只同步变化的部分，而不是整个数据库。

数据迁移

在数据库迁移过程中，全量迁移结合增量同步功能可以平滑迁移数据库，完成数据对象异构迁移与数据迁移，并持续跟踪采集源库变更，进行增量的数据同步，有效缩短停机窗口，降低迁移风险。

异构数据库同步

增量同步可以实现异构关系数据库之间的实时单向数据同步、双向数据同步、数据共享等，满足在不同应用程序之间分布和整合数据的需求。

数据备份与恢复

增量同步可以用于定期备份数据库的变更，以便在数据丢失或损坏时快速恢复到最新状态。

数据仓库更新

数据仓库通常需要定期更新以反映源系统中的数据变更，增量同步可以确保数据仓库中的数据是最新的，同时减少处理和存储的开销。

分布式系统数据一致性

在分布式系统中，增量同步可以保持不同节点之间的数据一致性，尤其是在节点独立更新数据时。

云服务与本地系统同步

随着云计算的普及，增量同步可以用于同步云服务中的数据到本地系统，或者反之，以保持数据的一致性。

三、  如何进行数据增量更新？

下面为大家带来一份使用FineDataLink进行增量更新的案例：

若来源表有时间戳，可以使用「参数赋值」节点获取目标表时间戳最大值，再使用「数据同步」节点获取增量数据做增量更新。

来源表为 demo_ods_huabeicaiwu ，目标表为 dw_caiwu ，都包含时间戳「订单生成时间」。如下图所示：

若目标表中「订单生成时间」的最大值，小于来源表的「订单生成时间」，说明来源表存在新增数据，需要将新增数据同步到目标表中。

获取目标表最晚时间

使用「参数赋值节点」节点，取出目标表中「订单生成时间」的最大值，将其设置为 time 参数。如下图所示：

将新增的数据更新至目标表

1）拖入一个「数据同步」节点，与「参数赋值」节点相连。

2）「数据同步」节点中，将来源表「订单生成时间」大于 time 参数的数据取出，同步到目标表中。如下图所示：

3）由于同步的数据是新增数据，追加写入数据即可；逻辑主键可不设置，为空表示直接追加写入数据。如下图所示：

4）可设置定时任务的执行频率，例如若希望每天将新增数据同步到目标表中，可设置一天执行一次。

点击右上角「调度计划」按钮，设置执行频率。如下图所示：

FineDataLink，它小到数据库对接、API对接、行列转换、参数设置，大到任务调度、运维监控、实时数据同步、数据服务API分享，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范。而且它是java编写的，类流程图式的ETL开发模式，上手都很简单：数据对接、任务复用简直都是小case，大大降低了数据开发的门槛。在企业中被关注最多的任务运维，FineDataLink大运维平台，支持文件夹式开发模式，报错任务可一键直达修改，报错优化清晰易懂；通过权限控制，保障系统安全。

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