數據歸檔
當線上數據庫中的歷史數據（訪問率很低的數據）越來越多，占用的存儲越來越大，以至于會影響數據庫的查詢性能與業務運轉，此時您可以使用數據管理DMS的數據歸檔功能，周期性地將符合篩選條件的表數據歸檔至其他數據庫或存儲服務中。同時，該功能還支持刪除源表數據、表空間整理等，降低在線存儲成本。
使用場景示例
在電子商務平臺中，每天會產生大量的訂單數據，這些訂單數據隨著時間的推移，其訪問需求逐漸減少。為了提高數據庫的性能和減少存儲空間的占用，可以使用DMS的數據歸檔，周期性地歸檔訂單數據。
注意事項
DMS數據歸檔僅適用于中小規模數據量的歸檔。對于特別大規模數據量的歸檔，建議您使用引擎自身的冷熱數據分離功能。
歸檔表包含大字段（BLOB、TEXT等類型）和數據量較大的行時，可能會導致歸檔任務失敗。
數據歸檔操作可能會對正在運行的業務性能產生一定的影響。
重要為最小化影響，建議您在業務低峰時執行歸檔操作。
目前不支持對包含虛擬列的表數據進行歸檔。
目前不支持在DMS控制臺或使用API歸檔他云或自建數據庫的數據。
DMS歸檔的數據是根據工單配置的過濾條件，在數據庫查詢結果的基礎上進行篩選，請確保過濾條件的查詢效率。
DMS數據歸檔與DTS數據遷移的區別
功能目的
數據歸檔可通過自定義過濾條件，將不經常訪問的數據歸檔至其他存儲中，旨在減輕主數據庫的負載和提高性能。
數據遷移實現同構和異構數據源之間的數據遷移。數據遷移詳情，請參見遷移方案概覽。
應用場景
數據歸檔可實現將不常訪問的數據，周期性地或一次性歸檔至其他數據庫或存儲中。
數據遷移適用于數據上云遷移、阿里云內部跨任務數據遷移、數據庫拆分或擴容等業務場景。
歸檔目標選擇指引
引擎類
對比項 | Lindorm | AnalyticDB MySQL 3.0 | AnalyticDB for PostgreSQL | RDS MySQL | PolarDB MySQL版 |
支持的源數據庫類型 |
說明 MySQL數據庫賬號必須具有REPLICATION CLIENT權限。 | ||||
費用說明 | 數據歸檔功能不收費，在購買、使用目標實例過程中，可能會涉及費用。 | ||||
歸檔后是否支持刪除源數據 | 支持同步刪除源數據，保證數據歸檔和源數據刪除同步完成，降低了后期刪除源數據的麻煩和風險。
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如何查詢已歸檔的數據 |
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指定歸檔位置 |
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表結構變化 | 新增一列，記錄工單號、歸檔時間等，不影響數據使用。 | ||||
用途 |
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數據把控能力 | 最強，數據歸檔在您管理的數據庫實例上，可以通過數據庫交互靈活處理數據。 | ||||
存儲類
對比項 | 專屬存儲（推薦） | 用戶OSS | DBS內置OSS（不推薦） |
支持的源數據庫類型 |
說明
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說明 目前MongoDB作為源庫進行數據歸檔正在公測中。 |
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費用說明 | 公測階段專屬存儲暫不收費。 | 數據歸檔功能不收費，在購買、使用OSS過程中，可能會涉及費用。 | DMS會在DBS中創建一個備份計劃，DBS會根據備份的數據量收取備份、存儲等費用。費用請參見DBS費用概述。 說明 數據歸檔創建的DBS備份計劃規格為xlarge。 |
歸檔后是否支持刪除源數據 | 支持同步刪除源數據，保證數據歸檔和源數據刪除同步完成，降低了后期刪除源數據的麻煩和風險。
| 不支持自動刪除源數據，需要通過新建普通數據變更工單清理數據庫中已歸檔的數據。 | |
如何查詢已歸檔的數據 | 支持通過DMS邏輯數倉查詢已歸檔數據，同時，您可以使用文件合并功能提升查詢歸檔數據效率，查詢速度相對其他方式較快。 | 支持通過DMS邏輯數倉查詢已歸檔數據。 | - |
指定歸檔位置 | 無需關注數據存儲的具體位置。 | 需要指定OSS。 | 不需要指定OSS。系統會自動在DBS中創建一個備份計劃，將數據歸檔至OSS。 |
表結構變化 | 表結構不變化。 | 表結構不變化。 | |
用途 |
| 降低在線存儲成本（能力最強）。 | 降低在線存儲成本（能力強）。 |
數據把控能力 | 較強，數據歸檔并存儲在DMS中，您無需關注數據存儲的具體位置。 | 較強，數據歸檔在用戶開通的阿里云OSS上。 | 較弱，數據歸檔在DBS內置OSS上。 |
歸檔鏈路文檔
常見問題
Q：如果在數據歸檔過程中選擇了清理源表數據，歷史的業務數據還能查詢到嗎？
A：可以。數據歸檔功能定時將大表的數據歸檔至其他數據庫，可通過查詢歸檔的歷史實例來查詢歸檔的歷史業務數據。
若您還有其他數據歸檔的問題，請通過釘釘搜索群號19040023327，加入釘釘群進行反饋。