如何解决数据仓库中的增量数据抽取问题

利用数据源的增量数据对数据仓库进行维护,可以有效提高ETL效率现有通用ETL工具在增量抽取方面存在…些问题,如不能抽取多个异构数据源的增量数据以及在处理增量数据时造成数据丢失的异常问题本文从实践角度设计的增量式ETL工具采用集成多种增量数据捕获方式,解决异构数据源在捕获增量数据上的差异;在数据处理过程中,通过辅助表的手段解决了数据丢失的问题在文章的最后,还介绍了ETL过程中数据转换和转换调度的实现

在linux机器上写一个shell脚本:功能如下:1)远程连接内网的数据库导出到linux机器的目录里2)远程连接外网的数据库把刚导出的文件导入外网数据库3)成功导入后把文件删除把scripts放在crontab 里定时执行

可以在 SQL Server 里面， 创建一个 针对 MySQL 的数据库链接。

然后 在 SQL Server 里面， 设定一个 数据库作业。 定期向那个 数据库链接 同步数据。

有二种方法：

1：如果对mysql没有绝对的管理权限，只能查看自己的；那么直接打开navicat，右击在打开菜单列表中“转储SQL文件”，然后直接保存就可以了。

2：如果你对mysql有绝对的管理权限；可以直接打开mysql的安装目录，找到 data文件夹，找到你建立的数据库的文件夹，直接复制你需要的另一个服务器的data文件夹下就可以了。这种是最文便的，也不会出现导入导出的乱码问题。

以上就是关于如何解决数据仓库中的增量数据抽取问题全部的内容，包括:如何解决数据仓库中的增量数据抽取问题、如何实现定时从远程数据库导入新的数据的功能、如何将数据从 SQL Server 实时或定时同步到 MySQL 数据库等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！