エンタープライズ規模でも安定した大容量データレプリケーション

CDC エンジンで変更を効率的にストリーミング

これらの機能により、高負荷時でも安定した CDC スループットを維持し、ポーリング中心やシングルスレッドの取り込みモデルで発生しがちなボトルネックを防ぎます。

レプリケーション中に SQL 式を適用：

• バイナリログ、Redo ログ、WAL（Write-Ahead Log）、ジャーナルログのストリーミングをサポート
• 制御されたファイルサイズ（stage.file.max.rows、stagemaxsize）による数 GB 規模のステージング
• 継続的な CDC 取り込みの自動一時停止と再開
• クラウドウェアハウスやデータレイクへの継続的なリプレイ

制御されたステージングで大規模ロード時の安定性を維持

ステージングにより、CData Sync は予測可能なバッチでデータをバッファリングし、ソースと同期先の両方への負荷を軽減します。この制御されたアプローチにより、クラウドリソースを圧迫することなく、大容量取り込みの安定したパスを確保します。

• クラスター制限を超えることなく数 GB 規模のバッチを処理
• 過大なマージや長時間のロード処理を防ぐ制御されたファイルサイズ
• 安全なチェックポイントとリカバリメカニズム

並列タスク実行でスループットを向上

CData Sync は、大規模スキーマを並列タスクに分割することでスループットを向上させます。各タスクは独自のチェックポイントを持って独立して実行されるため、シリアルボトルネックを防ぎ、大規模なエンタープライズスキーマをサポートします。

• 各並列タスクの独立したチェックポイント
• 大規模スキーマ全体の並列化による全体的な実行時間の短縮

非常に幅広いテーブルに対するパフォーマンスを最適化

幅広いテーブルは、過度な差分処理や正規化のため、他の ETL ツールでは取り込みパフォーマンスが低下しがちです。CData Sync の幅広いテーブル最適化により、数百カラムを超えるテーブルでも速度と精度を維持できます。

• 行状態の効率的な差分処理
• サポートされている場合は、インテリジェントなカラムレベルの変更追跡
• 変換によるオプションのカラム削減で初期段階のフットプリントを軽減