数据库对比简介
NineData 数据库对比功能支持对两个数据源之间的内容进行一致性对比，不一致的情况下还支持自动生成变更 SQL，您可以直接复制并在目标端执行，实现数据与结构的一致性。
背景信息
数据库是企业级应用中最为核心的数据存储和管理组件之一，随着业务的发展和数据量的增加，数据库的维护和管理变得越来越复杂，数据库对比功能成为了一个必不可少的工具。NineData 数据库对比功能是一种比较数据库之间差异的工具，它可以用于比较两个数据库之间的数据、结构的不同之处，帮助您追踪数据库的变化、发现问题并快速修复。
功能介绍
- 结构对比：结构对比即元数据（MetaData）的对比，用于对比两个数据库中对象的定义是否一致。例如，对比两个表中的列（column）、索引（index），约束（主键、外键、constraint）等是否一致。
- 数据对比：数据对比即用户数据（UserData）的对比，用于对比两个数据库中的数据是否一致。通常用于备份恢复、数据迁移、数据同步后两端的数据一致性对比。
- 生成变更 SQL：当发现数据或者结构的差异时，NineData 数据库对比功能可以生成相应的变更 SQL，让您可以直接复制并在目标端执行，以修复两端不一致的情况。
产品架构
支持的对比链路
| 源数据源 | 目标数据源 | 数据对比 | 结构对比 |
|---|---|---|---|
| MySQL | MySQL | ✔️ | ✔️ |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Elasticsearch | - | - | |
| Kafka | - | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| Redshift | - | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| Hive | ✔️ | - | |
| ADB PostgreSQL | - | - | |
| PostgreSQL | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | ✔️ | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| Hive | ✔️ | - | |
| ADB PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Sybase | ✔️ | - | |
| Oracle | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | ✔️ | |
| OB-Oracle | ✔️ | ✔️ | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Kafka | - | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| Hive | ✔️ | - | |
| ADB PostgreSQL | ✔️ | - | |
| SQL Server | MySQL | ✔️ | - |
| SQL Server | ✔️ | ✔️ | |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| MongoDB | MongoDB | ✔️ | - |
| Redis | Redis | ✔️ | - |
| Kafka | MySQL | - | - |
| ClickHouse | - | - | |
| Kafka | - | - | |
| SingleStore | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| StarRocks | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| ClickHouse | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SelectDB | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| Greenplum | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Doris | ✔️ | - | |
| SelectDB | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| StarRocks | ✔️ | - | |
| SingleStore | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| Hive | ✔️ | - | |
| ADB PostgreSQL | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| ADB PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Sybase | PostgreSQL | ✔️ | - |
| Sybase | ✔️ | - | |
| TiDB | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| ClickHouse | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| Hive | ✔️ | - | |
| ADB PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Hive | MySQL | ✔️ | - |
| PostgreSQL | ✔️ | - | |
| Oracle | ✔️ | - | |
| Greenplum | ✔️ | - | |
| TiDB | ✔️ | - | |
| Hive | - | - | |
| DWS | DWS | ✔️ | - |
| 达梦 | 达梦 | ✔️ | - |
| DB2 | DB2 | ✔️ | - |
| OB-Oracle | OB-Oracle | ✔️ | - |
使用场景
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 跨部门、跨地域校验数据库架构一致性 | 企业用户在管理多项目或多模块的同类数据库时，由于组织或团队的分散或独立性，数据库结构和对象的变化没有及时同步到所有的数据中心或子项目，应用程序报错后才被发现。 NineData 数据结构对比服务定期对比源端和目标端的元数据，保证整个所有数据库节点的数据结构一致性，并且提供修复建议，避免业务崩溃。 |
| 跨地域、跨云多活数据校验 | 为实现低延迟就近读写、数据库多活再被能力，企业通常会在不同地域或云平台之间搭建数据复制和同步。然而由于系统架构的局限性等多种因素影响，可能会出现数据不一致的情况，因此周期性的数据校验必不可少。而在数据量庞大的情况下，全量对比是比较昂贵低效的方法。 NineData 数据结构对比服务基于分组混检和快速哈希，提供了高效的数据一致性检查，同时针对不一致的情况，提供 SQL 变更脚本，在目标端执行即可保证两端数据一致。 |
| ELT/ETL 过程中数据的完整性 | 经典的 ETL 和云原生时代的 ELT，都要求把多种数据源的数据导入到某个数据仓库中，用来支持 OLAP 和 BI 分析。 然而源端和目标端通常是异构的，数据聚合和架构转换过程中可能会影响数据的一致性。NineData 数据结构对比服务支持同构、异构数据库之间的数据对比，很大程度上降低了在该过程中出现数据不一致的风险。 |