阿里云DTS踩坑经验分享系列｜DTS打通SQL Server数据通道能力介绍
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SQL Server 以其卓越的易用性和丰富的软件ECO，在数据库行业中占据了显著的市场占有率。作为一款商业数据库，外部厂商在通过解析原生日志实现增量数据捕获上面临很大的挑战，DTS 在 SQL Sever 数据通道上深研多年，提供了多种模式以实现 SQL Server 增量数据捕获。用户都能够通过 DTS 数据传输服务，一键打破自建 SQL Server、RDS SQL Server、Azure、AWS等他云 SQL Server 数据孤岛，实现 SQL Server 数据源的流动。
阿里云DTS作为数据世界高速传输通道的建造者，每周为您分享一个避坑技巧，助力数据之旅更加快捷、便利、安全。
SQL Server 以其卓越的易用性和丰富的软件生态系统，在数据库行业中占据了显著的市场份额。作为一款商业数据库，外部厂商在通过解析原生日志实现增量数据捕获上面临很大的挑战，DTS 在 SQL Sever 数据通道上深研多年，提供了多种模式以实现 SQL Server 增量数据捕获。用户能够最终靠 DTS 数据传输服务，一键打破自建 SQL Server、RDS SQL Server、Azure、AWS等他云 SQL Server 数据孤岛，实现 SQL Server 数据源的流动。
为了满足各种数据源和数据结构要求和限制，DTS 提供了如下三种模式来实现逻辑增量能力：
4）日志解析引擎：对 DML 事务解析成通用增量记录；对DDL事务通过meta引擎更新结构信息。
在基于原生日志解析模式基础上，混合式日志解析模式增加了 CDC 反差引擎。DTS对抓取到的增量变更和对应变更表结构，自适应选择日志解析引擎和 CDC 反差引擎，实现增量数据捕获，详细设计架构如下：
1）增量事件驱动：捕获源库变更事务信息来驱动 CDC Instance 获取增量变更。
2）增量数据获取：CDC Instance 反差获取指定表的范围增量数据。
3）事务引擎：CDC Instance 反差结果进行事务聚合和事务排序。
基于原生日志解析模式：使用 fn_dblog 抓取、解析原生日志实现增量数据捕获。该模式不依赖源库CDC能力，对源库侵入较小，但是不支持堆表、计算列表等属性表。
混合式日志解析模式：使用 fn_dblog 抓取原生日志作为增量数据捕获驱动，根据表属性不同，自适应驱动日志解析引擎和 CDC 反差引擎。该模式需要开启源库库级 CDC 和部分表 CDC，对源库有一定侵入。
轮询查询CDC模式：该模式需要开启 DTS 待同步所有表的 CDC，通过轮询查询的方式获取源库增量数据。该模式依赖原生 CDC 组件能力，对源库有较大侵入，但是能移除对原生日志解析和混合式日志解析模式对 sysadmin 角色要求和对 fn_dblog 函数依赖等问题，能支持 Azure SQL 和 AWS RDS SQL Server数据库的增量数据捕获。
DTS增量支持异构数据库常见 DDL 同步。如上三种增量模式，DTS都会在源库创建 trigger 来捕获原生 DDL，通过语法文件解析原始 DDL语句并映射到目标语法结构，实现异构数据库的 DDL 同步。详细支持语法类型见：
仅基于原生日志解析模式支持 AlwaysOn 架构主节点和只读节点接入。但是针对只读节点，DTS无法在源库创建 trigger 和维护心跳表。其中无法创建 trigger 可能会影响 DDL 同步的准确性，无法维护心跳表会影响 DTS 位点汇报。建议使用可写节点接入。
客户配置任务，预检查启动任务通过后，DTS 会启动前置模块在源库创建资源。等待客户完成或释放该任务，且没有同源在运行的任务，DTS会启动后置模块来释放资源。
数据传输服务（Data Transmission Service，简称DTS）支持关系型数据库、NoSQL、大数据（OLAP）等数据源，集数据迁移、订阅、实时同步、校验功能于一体，能够解决公共云、混合云场景下，远距离、秒级异步数据传输难题。其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线年之久，是一款沉淀了丰富实践经验的可靠产品。
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中，使用SQL语句管理索引。
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库，该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品：云数据库RDSSQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能，强力支撑各种企业应用，同时也包含了微软的License费用，减少额外支出。 了解产品详情:
对百万级别数据进行高效过滤查询，需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化，可以显著提升查询性能，确保系统的高效稳定运行。
11种优化方案供你参考，优化 SQL Server 数据库性能得从多个方面着手，包括硬件配置、数据库结构、查询优化、索引管理、分区分表、并行处理等。通过合理的索引、查询优化、数据分区等技术，可以在数据量增大时保持较好的性能。同时，定期进行数据库维护和清理，保证数据库高效运行。
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阿里云 SelectDB 携手 DTS ，一键实现 TP 数据实时入仓
DTS 作为阿里云核心的数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。阿里云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户都能够通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至阿里云数据库 SelectDB 的实例中，帮企业在极短的时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
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