实战课堂 | DMS企业版教你用一条SQL搞定跨实例查询

背景

数据管理DMS企业版提供了安全、高效地管理大规模数据库的服务。面对多元的数据库实例,为了更方便地查询被“散落”在各个地方的业务数据,我们在DMS企业版中提供了跨数据库实例查询服务。

什么是跨实例查询

跨实例查询服务支持通过标准SQL进行跨同异构数据库的实时查询。
对于您在企业版中的实例,无论它们是关系型数据库MySQL、PolarDB、DRDS、SQLServer、PostgreSQL,还是非关系型数据库Redis,您都可以通过一条SQL轻松完成跨数据库实例的查询。

如何进行跨实例查询

每当您在企业版中注册一个跨库查询支持的实例,系统就将自动为其创建DBLink,您可以为其命名。您可以将DBLink名称认为是该数据库实例的别名。
对于您在企业版中已有的实例或者您批量导入的实例,系统将自动为其命名,您后续可以对该名字进行修改。
有了DBLink名称,您就可以用DBLink名称指代您希望进行查询的实例。通过DBLinkName.DatabaseName.TableName的格式,您就可以进行跨库查询操作了。

应用案例

案例1 垂直拆分后的跨数据库查询

DMS企业版的用户某电商公司由于业务发展迅猛,访问量极速增长,导致数据库容量及性能遭遇瓶颈,因此用户决定将会员、商品、订单数据分别存放在三个数据库实例中。用户将订单库所在的实例A取名为buyer_db,订单所在的库为buyer,订单表为order_list,将商品库所在的实例B取名为seller_db,商品所在的库为commodity,商品表为commodity。此时,公司的数据分析人员想要获取某个品类商品的实时售卖订单量,需要变成跨两个数据库实例A和B的查询,怎么办?
有了跨库查询,无需数据迁移、数据汇集、ETL,即可直接完成多个在线数据库之间的关联查询。
一条SQL,用户即可解决上述难题:

案例2 水平拆分后的跨数据库查询

DMS企业版的用户某酒店在多个城市都有对应的门店,其数据库在每个城市也会单独部署一套,业务上有对多个城市全局数据查询的诉求。同样,现在越来越多的互联网行业开始引入单元化架构,在每个城市会单独部署机房和数据库,进行多单元数据汇总查询的需求也越来越强。为了满足云上这些跨单元、跨region的数据库查询需求,跨库查询服务打通region之间的屏障,用户通过一条SQL就能实现这些需求。

案例3 异构数据库的关联查询

DMS企业版的用户某公司考虑成本和未来可扩展性,正在将业务数据从SQLServer迁移到MySQL上。在这期间,必然存在某些业务子系统仍然在SQLServer上,另外一些业务子系统已经全部迁移到MySQL上,这时两个子系统之间的联合查询,就可以借助跨库查询实现。不仅如此,在迁移过程中,还可以通过DSQL,来校验SQLServer和MySQL上的数据是否一致。

案例4 混合云场景的关联查询

DMS企业版的用户某游戏公司,由于各种原因,在DMS企业版中同时保有阿里云、腾讯、UCloud、AWS等环境的数据库实例,同时在自己自建的IDC也部署了部分数据库。业务的数据如此分散,单是统计一下当前游戏在线用户数,都要分别到各个环境去查询一遍再做汇总。借助跨库查询服务,一条SQL就能实现跨云厂商和IDC之间的关联查询。

案例5 关系型与非关系型数据库的关联查询

DMS企业版的用户某游戏客户将用户积分排行榜存储在redis zset中,而将用户元信息维护在MySQL user表中。用户希望在游戏APP中能实时刷新用户的积分排行榜,通过跨库查询服务,就可以实现跨MySQL及Redis查询的需求。
用户在Redis Score Set中存储用户积分情况、用户ID及score。key的名称为user_score, value为用户ID, score为用户积分。
样例数据如下表:

keyvaluescore
user_score 100 10
user_score 200 35
user_score 300 45

用户在MySQL User表中存储用户的基本信息,包括user_id, user_name, province, city, gmt_create等。
样例数据如下表:

user_iduser_nameprovincecitygmt_create
100 张三 浙江 杭州 2019-8-11 11:11:11
200 李四 广东 深圳 2019-7-11 12:11:01

用户只需要一条SQL,将redis中的用户ID跟MySQL中的user_id进行关联,就可以方便地查询用户的积分排行榜。

小结

跨库查询服务为您提供了您在DMS企业版中的多个实例之间的关联查询。
详细使用文档您可以参考:使用文档

 

本文作者:Roin

原文链接

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posted @ 2019-08-26 16:18  zhaowei121  阅读(162)  评论(0编辑  收藏  举报