用数据视图搞信息共享，数据库怎么传过去才顺畅点

（来源：根据多位企业IT运维人员和项目负责人在技术社区的经验分享整理）

说到用数据视图搞信息共享,数据库怎么传过去才顺畅点，这个问题确实挺实际的，很多人觉得不就是把数据库复制一份过去吗？但真做起来，里面坑不少，搞不好就卡顿、出错，甚至把两边系统都搞乱，咱们就抛开那些高大上的专业术语，用大白话聊聊怎么才能让这个过程顺溜起来。

最傻但有时又不得不用的法子：直接导个文件传过去。 比如把整个数据库或者视图对应的数据导成一个巨大的SQL文件，或者CSV、Excel表格，这个方法听起来原始，但在数据量不大、共享频率很低（比如一个月才一次），而且两边网络环境还不错的情况下，它反而是最省事的，你不需要搭建复杂的同步工具，导出一个文件，用U盘、网盘或者直接发邮件（如果数据不敏感的话）扔给对方，对方在自己的数据库里一执行或者一导入，就完事了。（来源：某小型创业公司技术负责人分享的临时数据交付经验）但它的毛病也显而易见：数据一多，文件就巨大，传输耗时很长，容易中途失败；而且数据是“死”的”，是某个时间点的快照，对方拿到手的时候，你这边的数据可能已经更新了，信息不同步；万一导入过程中出点错，排查起来也麻烦，所以这只算是个权宜之计。

如果想比文件传输先进一点，自动化一点，可以考虑“数据库链接”这个东西。 你可以把它想象成在两个数据库之间拉一根“专线”，信息共享方（我们叫A库）不需要把数据真的复制出来，而是给数据使用方（我们叫B库）开一个访问权限，B库这边可以直接通过这条“专线”去查询A库里的那个数据视图，感觉就像在查自己库里的表一样。（来源：传统企业跨部门数据查询的常见做法）这样做的好处是，B库看到的数据永远是A库那边最新的，是“活”的，实现了实时或准实时的共享，而且因为数据没有副本，也避免了数据不一致的问题，但这条“专线”的顺畅度，非常依赖网络质量，如果两个数据库所在的服务器网络延迟高、带宽小，或者跨了公网不太稳定，那么B库的查询速度就会很慢，甚至经常超时断开，万一A库那边压力大，B库的查询还可能影响到A库本身的性能，所以用这个方法，得确保网络这条“路”又宽又稳。

对于需要定期、增量更新的场景，上面两种方法可能都不太理想，这时候“定时同步”的思路就上场了。 核心思想是，别一次性传全量数据，只传上次同步之后变化的那部分，你可以写个脚本，每天夜里业务不忙的时候，自动去扫描数据视图，找出今天新增加的、或者修改过的记录，然后把这一小撮数据导出，再传到对方数据库里去增量更新。（来源：某电商平台与数据分析部门间的每日数据同步方案）这个方法大大减少了每次传输的数据量，速度快，对网络的压力小，也能保证数据在一天之内是相对同步的，实现起来可以用数据库自带的工具（比如一些数据库的发布订阅功能），也可以用一些开源的ETL工具来配置任务，它的顺畅度关键在于找准“增量”的方法，比如依靠时间戳字段或者自增ID来判断哪些数据是新的，缺点是毕竟不是实时同步，总会有一段延迟。

如果要求更高，希望数据变化能几乎实时地传过去，那就得用上“监听变化”的机制了。 有些现代的数据库支持一种叫“变更数据捕获”（CDC）的功能，简单说，就是数据库会把自己身上任何数据的增删改操作都记录下来，像写日记一样，可以有一个程序一直盯着这本“日记”，只要一有新的变化记录，就立刻抓取这个变化的内容，并把它发送到目标数据库。（来源：互联网公司实现微服务间数据实时同步的技术选型讨论）这就好比给数据装上了“直播”功能，这边一动，那边几乎同时就能看到，这种方式能最大程度保证数据的实时性和一致性，传输的数据量也是最小的（只传变化量），但要搭建和维护这套“直播”系统，技术复杂度是最高的，对数据库版本和配置有要求，也需要开发或部署专门的数据采集和传输程序，顺畅与否取决于这个“直播管道”的稳定性和处理速度。

回到“怎么传过去才顺畅点”这个问题，没有唯一答案，得看你的具体需求：

• 看数据量和频率： 数据小、频率低，文件传输可能最顺畅，数据大、要定期更新，定时同步更顺畅，要求实时，就得考虑CDC。
• 看网络条件： 网络好，数据库链接可能直接解决问题，网络差，就得靠增量同步来减少传输负担。
• 看技术能力： 团队技术力量强，能搞定复杂的CDC管道，那就能实现最极致的顺畅，如果技术资源有限，那么选择一个简单可靠的定时脚本，反而能保证长期运行的顺畅和稳定。

顺畅的关键在于“匹配”，选择那个最适合你当前数据特点、网络环境和技术团队能力的方法，而不是一味追求最先进的技术，最简单的方法反而是最顺畅、最不容易出错的。