Schemaentwicklung verwalten

Zur Verwaltung von Schemas müssen strukturelle Änderungen wie Tabellen, Spalten, Indizes und Datentypen zwischen Quell- und Zielsystemen verfolgt und synchronisiert werden. Durch eine effektive Schemaverwaltung wird sichergestellt, dass die Replikation reibungslos fortgesetzt wird, wenn Anwendungen weiterentwickelt oder Datenbankänderungen bereitgestellt werden. Es verhindert außerdem Fehler, die durch nicht übereinstimmende Strukturen, nicht unterstützte Datentypen oder fehlende Objekte verursacht werden.

Oracle GoldenGate bietet Techniken zur Verwaltung von Schemas für homogene Datenreplikation und heterogene oder plattformübergreifende Replikation. Für eine Homegeneous-Replikation können Administratoren die vorhandene DDL-Replikationsfunktion verwenden, die mit Oracle für Oracle- und MySQL für MySQL-Datenbanken verfügbar ist.

Bei der heterogenen Replikation können Administratoren die Funktion "Automatische Schemaentwicklung" verwenden. Die automatische Schemaentwicklung in Oracle GoldenGate bietet Schemavalidierung, Änderungserkennung, automatisierte Zuordnung und kontrolliertes Rollout von Schemaaktualisierungen. Diese Funktionalität ermöglicht die Replikation zwischen einer Vielzahl heterogener Quell- und Zieldatenbankschemas.

Unterstützte automatische Schemaziele Oracle, MySQL, Amazon Aurora MySQL, Amazon RDS for MySQL, Azure Database for MySQL, MariaDB, SingleStoreDB, Google Cloud SQL for MySQL, PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS for PostgreSQL, YugabyteDB, EDB PostgreSQL Advanced Server, Azure Database for PostgreSQL, Google Cloud SQL for PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Amazon RDS for SQL Server, Azure SQL Database, IBM Db2 (LUW), IBM Db2 for i, Teradata und TimesTen.

Unterstützte automatische Schemaquellen Oracle, MySQL, Amazon Aurora MySQL, Amazon RDS for MySQL, Azure Database for MySQL, MariaDB, SingleStoreDB, Google Cloud SQL for MySQL, PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS for PostgreSQL, YugabyteDB, EDB PostgreSQL Advanced Server, Azure Database for PostgreSQL, Google Cloud SQL for PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Amazon RDS for SQL Server, Azure SQL Database, Db2 (LUW), Db2 for i, Db2 for z/OS, Sybase und Snowflake.

Unterschiede zwischen automatischer Schemaentwicklung und DDL-Replikation

Im Folgenden finden Sie einen Vergleich zwischen der automatischen Schemaentwicklung und der auf der DDL-Replikation basierenden Schemaverwaltung:

Automatische Schemaentwicklung	DDL-Replikation
Erkennt automatisch Schemaunterschiede und aktualisiert das Zielschema nach Bedarf.	Repliziert tatsächliche DDL-Anweisungen wie ALTER TABLE, CREATE TABLE oder DROP COLUMN mit DDL- und DML-Vorgängen von Quelle zu Ziel.
Einfacher für Benutzer, da viele Schemaänderungen ohne manuelle Eingriffe behandelt werden.	Erfordert, dass die Quell-DDL vom Replikationssystem unterstützt und korrekt interpretiert wird.
Funktioniert auf logischer oder Metadatenebene	Funktioniert durch das Erfassen und Anwenden von Befehlen zum Ändern des Datenbankschemas.
Nur ausgewählte Schemaänderungen unterstützen, z.B. das Hinzufügen von Spalten, das Erstellen der fehlenden Tabelle in der Zieldatenbank, das Ändern der Zieltabelle durch Ausführen von Spalten ADD/MODIFY/DROP und das Ändern kompatibler Datentypen.	Kann das genaue Intent von quellseitigen Schemaänderungen beibehalten.
Nützlich, wenn Quell- und Zielsysteme verschiedene Plattformen oder Cloud-Services sind.	Am besten geeignet, wenn Quell- und Zieldatenbanken ähnliche DDL-Syntax und ähnliches Objektverhalten aufweisen.