Canal Deployer 1.1.6详解MySQL数据同步利器新特性解析

Canal Admin 是阿里巴巴开源项目 Canal 的重要组成部分，专为 Canal 实例管理和监控设计的 Web 管理平台。通过简化数据库变更数据捕获（CDC）过程中的配置与管理，Canal Admin 1.1.5-SNAPSHOT 开发版本提供了最新功能和改进，为数据库实时同步开发者提供了宝贵的学习参考。 Canal Admin 的核心目录：1. bin：包含可执行脚本，用于启动、停止和监控 Canal Admin 服务。如，start.sh 启动服务，stop.sh 停止服务，status.sh 检查服务状态，帮助用户便捷管理 Canal Admin 实例。2. conf：配置文件夹

canal 模拟 MySQL slave 节点, 通过 dump 命令实时获取 MySQL 增量数据, 并将其传输至 Kafka, 以支持流式数据分析.

MySQL 5.7 的多新特性，其实蛮实用的，尤其是针对性能优化这一块。像原生 JSON 支持，以前结构化数据要绕不少弯子，现在直接搞定，写起来清爽多了。你用JSON_EXTRACT一试就知道，查询效率还不错，挺省事的。还有虚拟列的支持，嗯，这个在需要做复杂计算但又不想落库的场景里顺手。比如你要根据两个字段生成一个计算列，之前只能写死在代码里，现在表结构就能帮你搞定，维护也轻松。安全性这块也有提升，比如默认开启了SSL 加密，像你平时部署多节点环境，开箱即用就安全不少。还有多源复制，同步多个主库的时候，终于不用再折腾一堆脚本了，配置简单，响应也快。哦对了，如果你平时有用GIS 功能，5.7 在

深入探讨了 MySQL 8.0 版本中 InnoDB 存储引擎引入的各项新功能和改进。

PostgreSQL 9.6 新特性解析 深度剖析 HPE 日本数据库专家带来的 PostgreSQL 9.6 版本全新功能。 并行查询增强: 体验更优化的查询性能，包括并行顺序扫描、哈希连接和聚合等功能。 同步复制改进: 显著提升数据复制的效率和可靠性。 全文搜索增强: 更强大的全文搜索功能，支持词组搜索和扩展查询语法。 FDW 增强: 外部数据包装器功能更丰富，支持写入和更新操作。 其他功能: 涵盖范围类型、索引改进、管理功能等多个方面的增强功能，提升数据库的易用性和性能。 深入探索 PostgreSQL 9.6 版本，解锁数据库潜能。

外键的更新行为变得更智能了。PostgreSQL 9.3 里有个挺实用的改动：只要父表一更新，不管是不是改了外键字段，子表的相关字段就会自动设为NULL或默认值。以前只有改到关联列才会触发，这次是更符合标准的做法。写业务逻辑的时候省心多了。 缓存计划的事儿也优化了不少。以前search_path变了，执行的还是老缓存，容易出奇怪的问题。9.3 开始，只要路径变了，就强制重编译计划。嗯，等于自动帮你排坑了，对喜欢切库或用 schema 做多租户的场景挺友好。 Digoal 在 PostgreSQL China Conference 上讲得细，还配了实际操作演示，像建表、插数、改数啥的，看起来一目

MySQL 5引入了诸如子查询、视图、存储过程、触发器、事务处理、热备份、二进制Bit类型等新特性。

Canal 的canal.deployer-1.1.2.tar.gz部署包，挺适合想搞数据库实时同步的朋友。它本质上是监听 MySQL 的Binlog，把变更事件直接推出来，就像个数据库的“监听小能手”，适合需要高实时性的项目。里面的结构也蛮清晰：conf里是各种配置，想连哪台库、怎么同步都能配好；lib是 Canal 运行要用的库，像mysql-connector和protobuf这些；logs用来看同步情况，出了问题第一时间查它就对了；还有bin，几个启动脚本一键跑起来，省事。像你要做MySQL -> Kafka的数据流同步、数据库变更审计、或者给大数据平台实时数据入口，Canal 都挺稳

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、