ओरेकल धाराओं के साथ अतुल्यकालिक प्रतिकृति

वर्तमान में, कई स्वचालित प्रणालियों का निर्माण सूचना के कई स्रोतों में डेटा को सिंक्रनाइज़ करने की समस्या को जन्म देता है। इस समस्या को हल करने का एक तरीका प्रतिकृति है।

इस विषय में, मैं इन समस्याओं में से एक के बारे में बात करूँगा और आप ओरेकल स्ट्रीम्स तकनीक का उपयोग करके इस समस्या को कैसे हल कर सकते हैं।

सार में

सूचना के कई स्रोतों में डेटा को सिंक्रनाइज़ करने की समस्या एक बहुत ही मिश्रित समाधान के बजाय गैर-तुच्छ कार्य है।
इसी तरह की समस्याएं अक्सर उत्पन्न होती हैं, लेकिन फिलहाल ऐसी समस्या का कोई सार्वभौमिक समाधान नहीं है। लगभग सभी ऑफ-द-शेल्फ डेटा प्रतिकृति सिस्टम संरचना और डेटा संचय और संशोधित करने के तरीकों पर महत्वपूर्ण प्रतिबंधों के साथ काम करते हैं।

समस्या का परिचय

वर्तमान में सिंक्रोनस प्रतिकृति के साथ कोई देरी नहीं है, लेकिन यह, बदले में, लेन-देन थ्रूपुट और पूरे सिस्टम की क्षमताओं को प्रभावित करता है।
इस प्रकार, यह आश्चर्यजनक नहीं है कि अधिकांश उपयोगकर्ता अतुल्यकालिक प्रतिकृति चुनते हैं।
चुनौती एक अतुल्यकालिक प्रतिकृति प्रणाली को डिजाइन करना है जो थोड़ी सी निश्चित मात्रा में विलंब की गारंटी दे सकती है और पूर्ण डेटाबेस लेनदेन को बनाए रख सकती है।

ओरेकल स्ट्रीम टेक्नोलॉजी

Oracle स्ट्रीम एक मल्टी-सर्वर आर्किटेक्चर में सर्वर के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान के लिए एक सार्वभौमिक लचीला तंत्र है। एक साथ प्रतिकृति, संदेश, डेटा गोदामों को लोड करने, घटनाओं के साथ काम करने और बैकअप डेटाबेस का समर्थन करने की अनुमति देता है। डेटा उपयोगकर्ता-परिभाषित मार्गों का अनुसरण करता है और इसे अपने गंतव्य तक पहुंचाया जाता है। परिणाम एक ऐसा तंत्र है जो डेटा के भंडारण और वितरण के लिए पारंपरिक समाधानों की तुलना में अधिक कार्यक्षमता और लचीलापन प्रदान करता है, साथ ही साथ उन्हें अन्य डेटाबेस और अनुप्रयोगों के साथ साझा करता है।
ओरेकल स्ट्रीम एक अलग सूचना इंफ्रास्ट्रक्चर है जिसमें कैप्चर , प्रचार और सूचना लागू करने की प्रक्रियाएं शामिल हैं।

एलसीआर, सीआर

ओरेकल धाराओं के संदर्भ में, डेटाबेस में किए गए किसी भी परिवर्तन के सूचनात्मक प्रतिनिधित्व को LCR (तार्किक परिवर्तन रिकॉर्ड) कहा जाता है। LCR डेटाबेस में प्रस्तुत सभी संभावित परिवर्तनों का एक सामान्यीकृत प्रतिनिधित्व है।
सीआर (परिवर्तन रिकॉर्ड) - परिवर्तन का रिकॉर्ड, डेटाबेस में एक विशिष्ट परिवर्तन को इंगित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

नियम और परिवर्तन

उपयोगकर्ता के पास LCR और नियमों के बीच पत्राचार को निर्धारित करने की क्षमता भी है। ये नियम डेटाबेस में किए गए सभी परिवर्तनों का मूल्यांकन करते हैं और अनुचित LCR को फ़िल्टर करते हैं।

उदाहरण के लिए, निम्न नियम केवल SCOTT.EMP तालिका में DML परिवर्तन को परिभाषित करता है

:dml.get_object_owner()='SCOTT' and :dml.get_object_name()='EMP' 

इसी तरह, डीडीएल परिवर्तनों के लिए नियमों को परिभाषित किया गया है।
इसके अलावा, परिवर्तन नियमों के लिए बाध्य हो सकते हैं। रूपांतरण उपयोगकर्ता या सिस्टम संग्रहीत प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं और स्वचालित रूप से किसी भी LCR को संशोधित करते हैं जो उपयोग किए गए नियम की शर्तों को संतुष्ट करता है।

कतार

क्यूसीआर LCR को स्टोर करते हैं क्योंकि वे सिस्टम में चलते हैं, अर्थात। Oracle धाराओं के बीच "प्रक्रियाएं" हैं।
ओरेकल स्ट्रीम सेट करते समय प्राथमिक कार्यों में से एक कतार बनाना है और उन्हें ओरेकल स्ट्रीम प्रक्रियाओं में बाँधना है। प्रत्येक ओरेकल स्ट्रीम प्रक्रिया के लिए, इन नियमों से जुड़े नियमों और परिवर्तनों का एक सेट परिभाषित किया जा सकता है ताकि प्रक्रिया के इनपुट और आउटपुट पर जानकारी को फ़िल्टर किया जा सके।
कतार तीन प्रकार के संचालन का समर्थन करती हैं, enqueue - पंक्तिबद्ध LCR, ब्राउज़ - ब्राउज़िंग LCR, और dequeue - हटाना।

कब्जा, प्रचार और लागू करें

ओरेकल धाराओं की तीन मुख्य प्रक्रियाएँ हैं:

• कब्जा,
• प्रचार,
• लागू करें ।

कैप्चर प्रक्रिया के मुख्य उद्देश्य:

• लेन-देन लॉग में शामिल परिवर्तन पढ़ना,
• CR को LCR में बदलें
• पंक्तिबद्ध LCR।

कब्जा करने की तरह, प्रचार प्रक्रिया 3 मुख्य कार्य करती है:

• देखें LCR,
• LCR एक कतार से दूसरी कतार में, और कतार एक ही डेटाबेस या अलग-अलग लोगों पर स्थित हो सकती है,
• LCR निकालना।

प्रक्रिया लागू करें :

• कतार से LCR प्राप्त करता है,
• LCR के अनुसार डेटाबेस में परिवर्तन करता है,
• कतार से LCR निकालता है।

सामान्य स्थिति में, डेटाबेस में किए गए सभी परिवर्तन लेन-देन लॉग में दर्ज किए जाते हैं, लेकिन आवेदन प्रक्रिया द्वारा किए गए परिवर्तन लेनदेन लॉग में नहीं लिखे जाते हैं, क्योंकि वे पृष्ठभूमि में होते हैं और उपयोगकर्ता के लिए अदृश्य होते हैं।

अवलोकन

यह आंकड़ा ओरेकल धाराओं पर आधारित एक सामान्य प्रतिकृति योजना दिखाता है:


उदाहरण एक तरफ़ा प्रतिकृति विकल्प दिखाता है, लेकिन अन्य विकल्प संभव हैं। उदाहरण के लिए, हम दो तरफ़ा प्रतिकृति प्राप्त करने के लिए विपरीत दिशा में कैप्चर, वितरण और एप्लिकेशन प्रक्रियाओं का एक और सेट जोड़ सकते हैं। उसी तरह, संबंधित प्रक्रियाओं को मिलाकर, किसी भी प्रतिकृति टोपोलॉजी का गठन किया जा सकता है।

पूरक लॉगिंग

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, प्रत्येक एलसीआर का आधार सीआर है, जो न्यूनतम मात्रा में सूचना देता है। आमतौर पर, ये पुनर्प्राप्ति योग्य संशोधित विशेषताएँ और पंक्तिबद्ध होती हैं।
जब कोई डेटा परिवर्तन होता है, अर्थात DML परिवर्तन, LCR में परिवर्तनशील तारों की प्राथमिक कुंजी होनी चाहिए। लेकिन एक ऐसा मामला हो सकता है जहां प्राप्त डेटा का उपयोग समानांतर प्रक्रियाओं में किया जाता है, और फिर अन्य, गैर-कुंजी, स्तंभों की आवश्यकता हो सकती है। इस प्रकार, सीआर में अतिरिक्त, गैर-कुंजी, कॉलम शामिल हो सकते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि ये कॉलम अपरिवर्तित रहें, साथ ही स्रोत और रिसीवर लाइनों के पत्राचार के सत्यापन को मजबूत करने के लिए। लेन-देन लॉग में इन स्तंभों को जोड़ने को पूरक लॉगिंग कहा जाता है।

हैंडलर लगायें

ओरेकल धाराओं के साथ कुछ समस्याओं को हल करते समय, उपयोगकर्ता द्वारा लागू हैंडलर नामक एक संग्रहीत प्रक्रिया का उपयोग करके मक्खी पर प्राप्त एलसीआर को बदलना सुविधाजनक होगा।
उदाहरण के लिए, यह आवश्यक है जब विभिन्न नामों वाली योजनाओं के बीच प्रतिकृति होती है और इसलिए, स्रोत LCR को रिसीवर पर सही ढंग से लागू नहीं किया जा सकता है। यह निम्नानुसार है कि हैंडलर लगाने का कार्य एलसीआर के रूप में प्रतिनिधित्व किए गए स्रोत में परिवर्तन करना है, ताकि उन्हें रिसीवर पर सही ढंग से लागू किया जा सके।

संघर्ष

एसिंक्रोनस प्रतिकृति, तुल्यकालिक प्रतिकृति की तरह, इसकी कमियां हैं। अतुल्यकालिक प्रतिकृति का मुख्य नुकसान डेटा असंगति की संभावना है, जिसे डेटा संघर्ष भी कहा जाता है। वे तब होते हैं जब उपयोगकर्ता रिसीवर में बदलाव करते हैं, और ये स्रोत डेटा के साथ संघर्ष को बदलते हैं। दूसरे शब्दों में, उपयोगकर्ता द्वारा किए गए परिवर्तनों के बाद, स्रोत और रिसीवर डेटा एक दूसरे के अनुरूप नहीं हैं। इन संभावित विसंगतियों के लिए विश्लेषण और संकल्प की आवश्यकता होती है। स्रोत पर डेटा अपडेट करते समय इस तरह के संघर्ष सबसे अधिक बार होते हैं।

विश्लेषण में, "पुराना" स्रोत डेटा LCR से लिया गया है, अर्थात डेटा जो एक विशिष्ट LCR द्वारा किए गए परिवर्तन से पहले था। फिर, आवेदन के दौरान, उन्हें रिसीवर पर अद्यतन लाइन में वर्तमान मानों के साथ तुलना की जाती है।

कस्टम अनुपालन जांच के अलावा, डेटाबेस लिंक अखंडता उल्लंघन, विशिष्टता और अन्य प्रतिबंधों को भी ट्रैक करता है।

इसके अलावा, ओरेकल स्ट्रीम विश्लेषण के लिए एक एम्बेडेड संघर्ष हैंडलर प्रदान करता है। इस हैंडलर के दो मुख्य "मोड" "अधिकतम मूल्य" और "ओवरराइट" हैं। पहले मोड में, जब कोई विरोध उत्पन्न होता है, तो पुराने और नए मूल्यों की तुलना की जाती है और उच्चतम रिकॉर्ड किया जाता है, स्ट्रिंग्स के लिए, एएससीआईआई कोड का उपयोग करके बड़ा मान चुना जाता है, दूसरे में, नया मान हमेशा दर्ज किया जाता है। साथ ही, उपयोगकर्ता एक संग्रहीत प्रक्रिया लिखकर स्वयं को संभाल सकते हैं जो उत्पन्न होने वाले संघर्षों को हल करेगा।
लेकिन अभ्यास से पता चलता है कि ज्यादातर मामलों में अंतर्निहित हैंडलर के "मोड" अधिकांश उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त हैं।

निष्कर्ष

इस लेख में, मैंने ओरेकल धाराओं की मूल प्रक्रियाओं और वस्तुओं का वर्णन करने की कोशिश की, जो मेरी राय में किसी के लिए भी रूचिकर हो सकती है। मैं विवरण में नहीं गया, लेकिन सब कुछ सतही रूप से वर्णित किया। आप हमेशा आधिकारिक दस्तावेज में अधिक विस्तार से पढ़ सकते हैं। मुख्य बात यह है कि क्या पढ़ना है।