NineData社區版 V4.5.0 正式發布!運維中心新增細粒度任務權限管理,新增MySQL至Greenplum全鏈路復制對比

NineData 社區版 V4.5.0 正式發布!在數據復制方面,新增 MySQL 至 Greenplum 全鏈路復制對比,并優化全局 DDL 管控、MySQL/PostgreSQL/MongoDB 同構性能。在數據庫 DevOps?方面,新增支持 AWS RDS 全系列及阿里云 PolarDB(兼容 Oracle/PostgreSQL),擴展多場景數據操作能力。在基礎服務方面,運維中心新增細粒度任務權限管理,鏡像部署適配 cgroup v2 環境。通過本次升級,為開發者帶來更高效的體驗。

圖片

1.?NineData 社區版是什么?

NineData 是面向 AI 時代的智能數據管理平臺,提供數據庫 DevOps、數據復制對比等功能。

  • 數據庫 DevOps 支持企業級數據庫 IDE、安全管控、變更發布等能力,比 Navicat、Bytebase、Flyway、Archery 功能更強大,更易用,可以幫助企業數據庫管理更安全更高效。

  • 數據復制與對比支持 60 種主流數據庫之間的數據遷移、實時同步、數據對比,可以完全替代 Canal、FlinkCDC、DataX、DTS 等產品,用于數據庫信創遷移、ETL、容災、跨云數據同步等場景。

NineData 提供云服務、本地企業版、社區版多種模式。

社區版是面向廣大開發者的免費版本,包括了 NineData 的基礎功能,可以在本地通過 docker 一鍵安裝部署,5~10 分鐘快速體驗。

圖片

2. 社區版 V4.5.0?核心功能全面升級

?2.1?數據復制與對比:提升異構數據庫同步能力?

  • MySQL > Greenplum

支持結構復制、全量復制、增量復制及全量/快速/周期/不一致復檢對比。

目前,NineData 社區版 V4.5.0 已支持 18 條數據庫遷移鏈路,如下:

圖片

  • 支持全局開啟或關閉 DDL 復制

在數據復制功能方面,V4.5.0 版本新增全局 DDL 復制控制功能,允許用戶根據業務需求靈活控制 DDL 語句的復制行為。

  • 多種數據庫同構復制優化

NineData 社區版 V4.5.0 版本對多種數據庫的同構復制進行了全面優化,包括性能提升、兼容性增強和功能擴展等方面,主要涉及數據庫如下:

2.1.1 PostgreSQL 同構復制
    • 性能提升:加入表相關 DML 語句的批量復制邏輯,提升復制性能。

    • 兼容性提升:在數據復制過程中,已支持處理 timestamp 字段取值為 +infinity 或 -infinity 的情況。

2.1.2?MySQL 同構復制
    • Binlog 讀取限流:增量復制過程中,可以通過增量復制頁簽下的限流設置功能,限制 NineData 對源庫 Binlog 的讀取速率,以降低對源庫的讀取壓力。

    • Binlog 表對象過濾:如果復制對象不是整個庫,NineData 將自動過濾掉復制對象以外的表,大大提升日志解析的速度。

    • latin1 編碼 enum/set 修復:支持正確處理以 latin1 編碼存儲的 enum/set 類型值。

2.1.3?MongoDB 同構復制
    • 新增支持 drop index 語法復制。

2.2 數據庫?DevOps:全面增強多云數據庫管理

  • 新增多種數據源類型

NineData?社區版 V4.5.0 版本支持 AWS RDS SQLServer、AWS RDS PostgreSQL、AWS RDS Oracle、AWS RDS MariaDB、AWS Aurora PostgreSQL、PolarDB(兼容 Oracle)、PolarDB PostgreSQL,可在 SQL 窗口、任務、敏感數據管理等功能中使用。

  • 敏感數據保護增強(PostgreSQL 增強)

NineData 社區版 V4.5.0 版本進一步增強了敏感數據保護功能,新增支持 PostgreSQL 數據源的自動識別、分類分級功能,支持配置周期任務定時執行。

  • 存儲過程調試(PostgreSQL)

SQL 窗口的存儲過程調試功能新增支持 PostgreSQL 數據源,支持存儲過程和函數設置斷點、逐步執行、查看與修改變量等操作。

  • 數據導入導出(MongoDB)

數據導入導出功能新增支持 MongoDB 數據源,支持 JSON 格式文件的導入與導出。

2.3?服務部署:運行環境適配增強

  • 增加對系統 cgroup v2 檢測

NineData 社區版 V4.5.0 版本新增對系統 cgroup v2 的檢測,增強運行環境適配能力,顯著提升了容器化部署的環境適應性和兼容性。

?2.4?基礎服務:細粒度權限管控升級

  • 任務管理權限

運維中心模塊支持基于數據源級別的細粒度權限管控,授權用戶才可對數據源關聯任務進行管理操作。

  • 運維中心模塊權限

支持在權限管理 > 模塊權限中,授予用戶運維中心模塊的訪問權限。授權用戶才可訪問運維中心管理 NineData 任務。

3. NineData 社區版與主流工具對比

3.1 數據庫DevOps

數據庫 DevOps 具有數據源管理、數據查詢、SQL 規范、SQL 審核、審批流程等強大功能,幫助用戶快速完成多種環境的數據管理任務,助力企業數字化轉型。

圖片

3.2 數據復制

NineData 數據復制支持多種同異構數據源之間的離線、實時數據復制。適合數據遷移、數據庫擴縮容、數據庫版本升級、異地容災、異地多活、數據倉庫及數據湖數據集成等多種業務場景。

圖片

4. 社區版核心優勢?

  • ?免費?使用:社區版完全開放使用,用戶可以隨時使用,無訂閱費用。

  • ?快速部署?:基于 Docker技術部署,快速完成本地或云環境安裝。

  • ?高性能數據同步?:基于自研?CDC 技術,支持每秒數萬 TPS 實時復制,適用于大規模數據同步和遷移。

  • ?安全合規?:支持私有化部署部署,確保數據安全性,特別適合敏感數據管理。

  • ?專業功能覆蓋?:提供 SQL 審核、結構設計、敏感數據保護等企業級能力。

5. NineData?社區版安裝部署

在部署方面,基于Docker技術,用戶通過簡單命令即可在本地電腦完成安裝,僅需需要 5 ~ 10 分鐘就可以快速完成安裝部署,方法步驟如下:

NineData 社區版安裝部署

在服務器中已安裝 Docker后,登錄服務器的命令行窗口,執行如下命令,待容器啟動完成后,即可登錄?NineData 控制臺直接使用。

docker run -p 9999:9999 --privileged -v /opt/ninedata:/u01 --name ninedata -d swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/ninedata/ninedata:latest

6. 總結

本次 NineData?社區版 V4.5.0 版本升級聚焦于多云數據庫管理能力的全面提升,在數據庫 DevOps、數據復制與對比、基礎服務等方面進行了重大功能增強,并優化了服務部署體驗。通過這些更新,NineData 社區版為開發者帶來更高效、更安全、更智能的數據庫管理體驗,幫助企業應對多云、多源數據管理挑戰,降低數據管理復雜性。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/news/923650.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/news/923650.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/news/923650.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

discuz所有下載版本和升級工具

下載版本: Discuz! 每日構建版下載 - DiscuzX 3.x Daily Build Download Site SC是簡體中文 TC是繁體中文 可能你需要其他版本: Discuz!官方網站 - 開放、連接、共贏 下載簡體中文就好。 升級工具: 升級程序下載地址 https://gitee.com/oldhuhu/DiscuzX34235.git(…

【開題答辯全過程】以 “紅色棗莊”旅游網站為例,包含答辯的問題和答案

個人簡介一名14年經驗的資深畢設內行人,語言擅長Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等開發項目包括大數據、深度學習、網站、小程序、安卓、算法。平常會做一些項目定制化開發、代碼講解、答辯教學、文檔編寫、也懂一些降重方面的技巧。感謝大家的…

【LeetCode】2785. 將字符串中的元音字母排序

題目描述 題目鏈接 問題分析 這道體的思路非常簡單和好理解,找出字符串中的元音字符,然后按照ASSIC值進行排序,然后插入回對應的位置,解題步驟為: 使用一個set(可以快速查找的容器)&#x…

3 步發 10 億郵件,這個 GitHub 開源項目牛逼。

你是否要經常批量發郵件?無論是向客戶推送最新資訊、產品營銷,還是發送日常常規通知類郵件。使用第三方郵件服務平臺不僅成本高昂,功能限制多,而且可能無法保證隱私和安全。現在,有一個完全開源、能自己部署的解決方案…

【計算機網絡】DNS 解析 DNS 污染

1. DNS 解析(工作流程、參與方與緩存) DNS 的目標:把人類可讀的域名(如 www.example.com)映射為 IP 地址(如 93.184.216.34)。 典型解析流程(遞歸解析器 迭代查詢)&…

用住宿樓模型徹底理解Kubernetes架構(運行原理視角)

導讀:從樓宇建設到租客入住的全流程想象我們正在建設一棟巨型智能住宿樓,從基礎設施搭建到租客入住管理,每個環節都對應Kubernetes的組件和概念。本文將按運行原理的先后順序,系統解析Kubernetes的23個核心組件與基本概念。把 Kub…

嘉銀科技基于阿里云 Kafka Serverless 提升業務彈性能力,節省成本超過 20%

作者:四牛 前言 云消息隊列 Kafka 版 Serverless 系列憑借其秒級彈性擴展、按需付費、輕運維的優勢,助力嘉銀科技業務系統實現靈活擴縮容,在業務效率和成本優化上持續取得突破,保證服務的敏捷性和穩定性,并節省超過 20…

RTOS 任務狀態與調度機制詳解

一、任務狀態概述在實時操作系統(RTOS)中,任務通常具有以下幾種基本狀態:Running(運行態):任務正在 CPU 上實際執行。單核系統中同一時刻最多只有一個任務處于運行態。Ready(就緒態&…

TDengine 特殊選擇函數 UNIQUE 用戶手冊

UNIQUE 函數用戶手冊 函數定義 UNIQUE(expr)功能說明 UNIQUE() 函數返回指定列去重后的值,功能類似于 SQL 中的 DISTINCT 關鍵字。對于相同的數據值,UNIQUE 函數會返回時間戳最小的那一條記錄。該函數會跳過 NULL 值。 版本要求 最低版本: v3.0.0.0…

新零售第一階段傳統零售商的困境突破與二次增長路徑:基于定制開發開源AI智能名片S2B2C商城小程序的實踐探索

摘要:新零售第一階段,傳統零售商面臨同質化競爭、用戶消費意愿低迷、線上電商分流等核心困境。本文以定制開發開源AI智能名片S2B2C商城小程序為切入點,結合阿里巴巴、某知名連鎖零售企業等實踐案例,分析其通過“AI智能推薦供應鏈協…

Spark SQL 之 Join Reorder

參考鏈接 https://www.cnblogs.com/fxjwind/p/14768975.html join Reorder src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/optimizer/CostBasedJoinReorder.scala private def reorder(plan: LogicalPlan, output: Seq[Attribute]): LogicalPlan = {<

牛客周賽 Round 109

比賽鏈接&#xff1a;牛客競賽_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法編程高難度練習賽_牛客競賽OJ A-小紅的直角三角形_牛客周賽 Round 109 簽到題&#xff1a;用勾股定理即可通過此題&#xff08;需要注意對共線情況的判斷&#xff09; 代碼&#xff1a; // Problem: 小紅的直角三角…

[deepseek]LNK2001錯誤即單獨編譯匯編并鏈接

方案一&#xff1a;使用預編譯的 .obj 文件&#xff08;最簡單&#xff09; 如果匯編代碼不常改動&#xff0c;這是最省事的方法。手動編譯一次&#xff1a; 打開命令行&#xff0c;切換到 spoof.asm 所在目錄。使用你已有的匯編器&#xff08;或者下載一個單獨的 MASM 版本&am…

php學習 (第六天)

虛擬主機 一.什么是虛擬主機&#xff1f; 1.1 概念虛擬主機&#xff08;Web Hosting&#xff09;英文&#xff1a;Web Hosting / Shared Hosting核心概念&#xff1a; 一臺服務器被切分給多個用戶&#xff0c;每個人只使用服務器的一部分資源&#xff08;CPU、內存、帶寬、存儲…

AcousticsML聲學機器學習翻譯教程二(特征提取Feature Etraction)

源自&#xff1a;https://github.com/RAMshades/AcousticsM 特征提取 特征是可測量的屬性&#xff0c;作為系統的輸入。這些輸入與特定數據樣本相關&#xff0c;機器學習模型可通過解讀這些特征來提供預測。特征通常具有獨立性&#xff0c;并能提供樣本的具體細節。音頻特征示例…

【論文閱讀】Beyond Text: Frozen Large Language Models in Visual Signal Comprehension

本論文研究了能否利用一個“凍結”的LLM&#xff0c;直接理解視覺信號&#xff08;即圖片&#xff09;&#xff0c;而不用在多模態數據集上進行微調。核心思想是把圖片看作一種“語言實體”&#xff0c;把圖片轉換成一組離散詞匯&#xff0c;這些詞匯來自LLM自己的詞表。為此&a…

The Oxford-IIIT寵物圖像識別數據集(753M)

0、引言博主研究生期間做的是人工智能領域相關的深度學習模型研究&#xff0c;早期還沒定題的時候調研了大量方向。眾所周知&#xff0c;模型性能的好壞很大程度上依賴于數據集&#xff0c;因此我當時也接觸了大量數據集&#xff0c;這陣子將這些數據集匯總整理了一下&#xff…

jdbc DAO封裝及BaseDAO工具類

DAO概念 DAO&#xff1a;Data Access Object&#xff0c;數據訪問對象。 Java是面向對象語言&#xff0c;數據在Java中通常以對象的形式存在。一張表對應一個實體類&#xff0c;一張表的操作對應一個DAO對象&#xff01; 在Java操作數據庫時&#xff0c;我們會將對同一張表的增…

大模型應用開發2-SpringAI實戰

SpringAI整合了大多數大模型&#xff0c;而且對于大模型開發的三種技術架構都有比較好的封裝和支持&#xff0c;開發起來非常方便。不同的模型能夠接收的輸入類型、輸出類型不一定相同。SpringAI根據模型的輸入和輸出類型不同對模型進行了分類&#xff1a; 大模型應用開發大多…

TDengine 時序函數 DIFF 用戶手冊

DIFF 函數用戶手冊 函數概述 DIFF 函數用于計算數據列中相鄰兩行數據的差值&#xff0c;通常用于分析數據的變化趨勢和增量。該函數特別適用于監控智能電表數據的變化模式。 語法 SELECT DIFF(column_name [, ignore_negative]) FROM table_name;參數說明 column_name: 數…