数据传输DTS为啥条多不一致？-[阿里云_云淘科技]

数据传输DTS为啥条多不一致？

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这个以迁移完成为主，确保数据一致即可，此回答整理自钉群“DTS客户交流群-2”

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数据传输DTS不一致的原因：
1.数据重复：在数据同步过程中，如果未正确处理数据重复的问题，可能会导致数据重复。例如，在源库和目标库中都存在相同的记录，且没有进行去重处理，那么在数据同步时，这些记录可能会被重复传输，导致数据重复。
2.数据转换错误：在进行数据转换时，可能会出现转换错误或映射错误，导致数据不一致。例如，源库中的字段类型与目标库中的字段类型不匹配，需要进行数据类型转换。如果转换过程中出现错误，就会导致数据不一致。
3.数据同步过程中出现问题：在数据同步过程中，可能会出现各种问题导致数据不一致。例如，网络中断、传输超时、目标库写入错误等，都可能导致数据不一致。
4.数据结构不同：如果源库和目标库的数据结构不同，可能会导致数据不一致。例如，源库和目标库中的表结构不同，那么在数据同步时，可能会因为结构不同而产生错误，导致数据不一致。

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数据传输服务DTS在同步过程中，可能会出现数据不一致的情况。以下是一些可能导致这种情况的原因：

热点表的写入频繁： 当同步的对象中存在某个在短时间内有特别频繁写操作的表，即所谓的热点表时，可能会导致同步延迟。这是因为热点表中的数据变化迅速，同步任务需要更多的时间来处理这些变化，从而导致源库与目标库之间的数据不一致。
目标库磁盘空间不足： 如果目标库的磁盘空间不足80%，也可能会导致同步的数据不一致。在这种情况下，建议清理目标库的磁盘空间，以确保足够的可用空间来进行数据同步。
除DTS外的数据写入目标库： 在DTS同步期间，应避免有除DTS外的数据写入目标库。如果同时使用了其他工具或方式对目标库进行数据写入，例如使用DMS执行在线DDL变更，可能会导致目标库数据丢失，进而造成源库与目标库的数据不一致。
表结构不一致： 如果源数据库和目标数据库的表结构存在差异，比如字段类型、长度等不一致，可能会导致无法初始化数据或只同步部分数据，从而产生数据不一致的情况。

为解决这些问题，您可以采取以下措施：