在金融、电信、能源等关乎国计民生的核心领域，业务系统必须具备7×24小时不间断服务能力，这要求底层数据库的可用性达到99.999%的极高等级。在国产化替代的浪潮下，国产数据库必须在高可用技术上实现对标甚至超越。GBase 8s数据库便构建了一套完整的高可用技术栈，为千行百业的核心业务系统平稳迁移与安全运行，提供了多层次、可定制的“不中断”保障方案。第一重保障：主备式集群，灵活应对本地与同城容灾GBase 8s提供了基于日志实时同步的主备式集群，其核心是通过重做日志（redo log）在主备节点间同步数据。它支持两种模式，以适应不同场景：同城主备HAC以及异地容灾RHAC。HAC集群：提供三种数据同步模式，可以根据业务对数据一致性与性能的权衡进行选择：<ul><li>全同步：事务提交前，需确保日志在备节点重做完成，实现 RPO=0（零数据丢失），适用于对数据一致性要求极高的场景。</li><li>近同步：事务提交前，只需备节点确认收到日志即可，在保证极低数据丢失风险的同时，获得更快的响应速度。</li><li>异步：事务在主节点提交后异步同步至备节点，提供最佳性能，适用于允许微小数据延迟的容灾场景。</li><li>特点：部署简单，故障切换通常在10秒内完成，且支持读写分离，能有效分担查询负载。</li></ul>RHAC集群：一主多备的异步集群，专为异地容灾设计。它不要求实时确认，对主节点性能影响极小，能轻松应对远距离网络传输中常见的延迟和带宽限制，确保异地数据最终一致性。第二重保障：共享存储集群（SSC），支撑高性能核心业务对于数据量庞大（通常10TB至100TB）、对性能与扩展性要求苛刻的核心业务，GBase 8s提供了基于共享存储的SSC集群。此架构对标Oracle RAC，多个节点共享同一份存储数据。<ul><li>所有节点均可读写，线性扩展性优异。</li><li>采用主控对等管理，单个节点故障时，其他节点可快速接管（RTO&lt;5s），保障业务连续。</li><li>数据仅存储一份，在保证强一致性的同时，避免了数据冗余，是高性能核心业务系统性价比极高的集群方案。</li></ul>第三重保障：数据实时交换共享，实现“双活”与灵活数据流转除了集群层面的高可用，GBase 8s还内置了以表为粒度的数据实时同步能力，可对标OGG（GoldenGate）。这项能力尤为灵活：<ul><li>支持多节点间的单向或双向同步，可实现真正的数据库双活架构。</li><li>可同步全行数据或指定字段，支持全量、增量及断点续传。</li><li>故障切换时间极短（1秒内），能最大化保障业务连续性。</li><li>它非常适合用于部省/市县间的数据实时交换、平行单位间数据共享，或在野外无人值守等需要极少人工干预的场景。</li></ul>第四重保障：组合拳——构建两地三中心高可用终极方案对于SLA要求最为严苛的系统，GBase 8s能够将上述技术组合，构建完善的两地三中心解决方案。一个典型的部署架构是：在主机房部署2节点的SSC集群提供高性能服务；在同城灾备机房部署HAC节点，实现近同步或全同步保护；在异地灾备机房部署RHAC节点，防范地域性风险。所有访问通过统一的连接管理器（CM）接入，应用无感知。任何单点或机房级故障，都可在设计的时间内自动完成切换，实现业务最高等级的可用性目标。从灵活的主备集群，到高性能的共享存储集群，再到细粒度的数据同步与多中心级容灾，GBase 8s提供了一整套层次清晰、可灵活配比的高可用产品栈。这不仅意味着在面对Oracle数据库替代时，用户拥有了功能对等、甚至在某些场景下更具优势的技术选择，更标志着国产数据库已具备支撑起国家关键核心业务系统“永不中断”运行的坚实底气。 &nbsp;

G术时刻 | GBase 8s如何实现99.999高可用架构？

当 Data+AI 遇上 ToB：GBase数据库如何破解 “落地即停滞” 的魔咒？

在数据驱动业务的时代，数据库的高可用与容灾备份能力至关重要。为了帮助用户更便捷、高效地建设GBase 8a MPP Cluster的双活集群体系，GBase数据库自主研发了一款强大的可视化同步工具——GBase Visio Rsynctool（简称GVR）。GVR是一款专为GBase 8a MPP Cluster设计的可视化集群双活同步工具。它具备高灵活度、高性能、高可用、易使用等技术特点，旨在帮助用户快速搭建双活集群，并实现高效、可靠的数据同步。通过GVR，用户可以告别复杂的脚本配置，通过直观的界面轻松管理数据同步任务，满足同城或异地容灾、读写分离等多种业务场景需求。GVR解决哪些核心痛点？<ul><li>快速搭建双活集群</li></ul>无需编写复杂调度脚本，通过GVR界面即可便捷创建自定义同步任务与同步周期，按实际业务需求灵活配置，大幅提升部署效率。<ul><li>高效的数据同步</li></ul>采用底层二进制数据文件同步机制，配合预同步、元数据快照等优化设计，实现高性能传输。同步过程中源表仍可读写，支持PB级数据量同步，单节点同步速度可达500M/s。<ul><li>灵活的任务配置</li></ul>用户可根据业务场景自定义同步参数，例如是否同步元数据、是否覆盖同步、是否限速等，满足不同场景下的个性化需求。GVR适用于哪些场景？GVR适用于以下两类典型场景：<ul><li>同城/异地容灾备份系统</li></ul>适用于跨地域大型企业，支持两地三中心高可用部署，满足高RPO/RTO要求的安全型大数据分析系统。<ul><li>读写分离双活集群</li></ul>适用于DML与DQL并发较高的业务场景。可在集群A执行写操作（DML），集群B执行读操作（DQL），并通过GVR在时间窗口内将写操作数据同步至读集群，实现业务分离与负载均衡。GVR具备哪些核心功能？<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/0mJp8xAdlhCv0z14fasDy/360截图20260130095538692.jpg">GVR作为GBase 8a MPP Cluster生态中的重要工具，通过可视化、配置化、高性能的同步机制，显著降低了双活集群的搭建与运维门槛。无论是容灾备份还是读写分离，GVR都能提供稳定、灵活、高效的数据同步支持，助力企业构建更可靠、更敏捷的数据架构。 &nbsp;

G术时刻 | 双活无忧，运维更简：GBase数据库可视化同步工具GVR深度解读

在企业数字化转型和国产化替代的浪潮中，数据迁移往往是让IT团队最头疼的环节之一：源端系统五花八门，迁移过程怕丢数据、怕出错，操作复杂门槛高……而与GBase 8s数据库配套的GBase Migration Toolkit（简称 MTK），正是为解决这些问题而来的图形化迁移工具。直击痛点：MTK如何化解迁移六大难题？数据迁移从来不是简单的复制粘贴，MTK的设计初衷就是化繁为简，精准解决用户的核心痛点：<ul><li>操作可视化，门槛降低：提供友好的图形界面，通过图标、菜单进行任务管理，让专业的数据迁移不再是命令行高手的专属。</li><li>失败可回放，效率提升：迁移失败的对象支持在线修改和二次迁移，帮助快速定位问题，避免从头再来。</li><li>源端兼容广，场景覆盖全：支持多种异构数据库迁移，并提供灵活的数据类型映射，满足多样化的迁移需求。</li><li>对象批量选，流程极简化：面对成百上千张表的复杂场景，支持通过Excel导入待迁移对象列表，告别手动勾选的繁琐。</li><li>日志可追溯，原因易定位：记录失败数据的标准SQL语句，形成清晰的“病历本”，让排查错误有据可依。</li><li>任务可续传，中断无忧：因故中断的迁移任务支持断点续传，从容应对突发情况，保障迁移连续性。</li></ul>三大核心场景：MTK在哪里大显身手？MTK主要面向异构数据库迁移，凭借其快速、可靠的数据抽取与插入能力，在三大典型场景中发挥作用：<ul><li>数据库迁移：从一个数据库平稳迁移至另一个数据库，是实现系统替换和国产化升级的关键步骤。</li><li>备份与灾难恢复：将数据迁移至更先进的灾备解决方案，构建更坚实的数据安全防线。</li><li>数据归档与历史数据迁移：将旧系统或不常用的数据，整理迁移至归档数据库，实现数据的生命周期管理。</li></ul>功能全景：三大核心功能护航迁移全流程为了确保每次迁移都心中有数、过程可控，MTK提供了贯穿始终的三大核心功能：数据迁移功能这是MTK的核心。创建任务后，一键启动即可将源端数据迁移至GBase 8s。迁移过程中，进度、数据量、成功率、耗时等信息一目了然，结束后可导出详细报告。它支持的迁移对象非常全面，涵盖表（含分片表）、视图、序列、存储过程、函数、触发器、包、同义词等。迁移评估功能在正式迁移前，进行一次全面的“预检”至关重要。此功能可对选定的源端对象进行迁移兼容性评估，并生成评估报告。这如同一次精准的“事前演练”，能提前发现潜在风险，让正式迁移更有把握。数据对比功能迁移完成不等于万事大吉。MTK提供对象一致性与数据完整性检查功能，将源端与目标端进行比对。对比结果清晰显示“通过”或“失败”，并生成对比报告，确保迁移结果百分百准确，无一遗漏。在数据库替换与升级的道路上，一个可靠、易用、功能全面的迁移工具，是项目成功不可或缺的基石。GBase Migration Toolkit (MTK)&nbsp;正是这样一位值得信赖的伙伴，它用图形化界面降低操作门槛，用断点续传保障过程可靠，用评估对比确保结果准确，让复杂的数据迁移工程，变得简单、可控、安心。 &nbsp;

G术时刻 | MTK护航，让数据库迁移零焦虑！

面对数据库安装、监控、运维和集群配置等一系列复杂任务，管理员是否期待一个更高效、更直观的管理方式？GBase Enterprise Manager（GEM）的推出，正是为了回应这一需求。GEM是一款基于Web的图形化集中管理平台，专为GBase 8s数据库设计。它旨在将数据库管理员从繁复的命令行操作中解放出来，通过统一的浏览器界面，实现对数据库实例从部署、监控到运维的全生命周期一站式管理。&nbsp;核心价值：简洁、全面、可扩展GEM平台的设计聚焦于三个核心价值：功能全面：集成了安装部署、实时监控、日常运维、高可用集群配置等核心功能，覆盖数据库管理的关键环节。高度可扩展：平台架构支持轻松管理大量数据库实例，功能模块采用插件化设计，便于根据需求灵活扩展。运维简化：通过友好的图形界面和页面交互，将复杂的配置与运维任务转化为直观的操作，显著降低管理门槛与技术负担。&nbsp;核心功能场景：贯穿关键管理环节GEM主要服务于以下核心管理场景：图形化部署与配置提供引导式的部署界面，用户通过填写关键参数即可自动完成数据库实例的初始化与配置，大幅简化了传统手工配置的复杂度。全方位监控与智能告警能够全面监控数据库及其所在主机的性能指标（如资源利用率）。支持自定义告警规则与多种通知方式，帮助管理员及时感知潜在风险，保障系统稳定运行。日常巡检与维护提供表空间管理、备份恢复、数据导入导出、会话管理等常用运维功能的操作界面，使日常巡检和维护工作更加标准化、便捷。集成开发与调试工具内置树状结构的数据对象导航器和SQL编辑器，支持用户便捷地浏览数据库结构、编写并执行SQL语句、查看执行计划，辅助应用开发和问题诊断。高可用集群便捷配置针对数据安全与业务连续性要求高的场景，GEM简化了GBase 8s两节点ER高可用集群的配置与管理流程，方便用户快速搭建与维护复制环境。&nbsp;模块化设计 &nbsp;清晰易用GEM的功能以清晰模块呈现：安装部署模块：处理数据库软件的安装、实例创建与基础配置。监控告警模块：负责实时指标展示与异常状态告警。运维管理模块：涵盖备份恢复、参数调整、集群启停切换等操作。开发调试模块：提供数据库对象管理与SQL工作台。GEM 平台的推出，大大增强了对GBase 8s数据库可管理性与易用性。通过提供直观的图形化操作界面，它将专业的数据管理能力转化为易用的工具，旨在助力企业显著降低运维复杂性，提升管理效能，从而保障数据库系统的持续稳定运行。&nbsp;

G术时刻 | 解锁高效运维：GBase数据库图形化管理平台GEM深度解析

在大数据时代，企业依赖庞大的数据库集群来处理海量信息。然而，管理成百上千个数据库节点，如同指挥一个交响乐团，复杂度极高，传统手工运维方式常常面临部署难、监控盲、扩容慢、保安全等多重挑战。今天，我们将视线聚焦于GBase数据库家族中的“智能指挥家”——GDOM（GBase Database Operation Manager）。作为专为GBase 8a MPP Cluster设计的企业级集中运维平台，它究竟如何化繁为简，让数据库集群管理变得高效而可靠？关键技术解读：为何它能“管得宽、看得清、控得稳”？操作简单，深度适配平台采用直观的前端交互设计，内置指引，让集群安装、扩容等操作无需依赖深奥的命令行。更重要的是，它能深度监控GBase 8a数据库特有的运行状态，实现了专属的可视化任务配置与精准监控，消除了运维盲区。架构稳健，高效管理面对大规模集群，GDOM通过 “事务型+分析型”双资源库架构，确保实时操作与后台分析互不干扰，即使纳管上千节点也能流畅响应。其双平面组网能力，可直接通过业务网络统一管理跨区域、多套隔离的集群，极大简化了管理流程。安全可靠，全栈信创平台构建了覆盖角色权限、操作审计的全流程安全体系，满足金融、政务等场景的严格合规要求。其“Agent+资源库+服务”三重高可用设计，能实现故障自动切换，保障运维连续性。同时，GDOM支持在主流国产软硬件环境中稳定运行。实战印证：在多行业关键系统中创造价值目前，GDOM已广泛应用于金融、交通等关键领域的核心数据平台中，将技术能力转化为切实的运维效益。在金融领域，它帮助银行客户实现GBase集群的可视化快速扩容与升级，并通过故障预警有效保障了业务连续。在交通领域，它为科研机构的数据分析平台提供自动化健康检查，大幅缩短了TB级数据集群的问题排查时间。这些实践不仅集中体现了GDOM对多行业运维需求的深度适配能力，更以“降本、提效、保稳定”的核心价值，为关键领域数据库运维体系的安全高效运行夯实了技术基础。数据库的强大性能离不开精心的运维管理。GDOM的出现，正是GBase数据库将自身深厚的技术积累，转化为客户可感知、可使用的管理便利性的重要一步。它让运维团队从繁复的低层次操作中解放出来，更专注于数据价值挖掘与业务创新，这正是智能运维工具的意义所在。 &nbsp;

G术时刻 | 智能运维平台GDOM：让数据运维变得更轻松

在数据驱动决策的时代，企业数据仓库面临的挑战已不仅仅是存储海量信息，更在于如何高效、灵活、安全地转化数据价值。传统架构在资源利用率、弹性扩展和复杂分析上的瓶颈日益凸显。为此，GBASE南大通用基于GBase 8a MPP数据库内核，构建了云原生数据仓库GCDW。它并非简单的升级，而是一次对数据存储、计算与管理模式的重新设计，旨在成为企业智能化转型的核心数据引擎。内核革新：从“资源消耗”到“价值创造”的转变GCDW首先致力于改变数据仓库作为“成本中心”的旧有印象，通过云原生架构实现根本性的效率提升。<ul><li>资源效能的革新</li></ul>GCDW支持服务器利旧与混合部署，显著降低硬件的采购与运维成本。其多租户资源隔离与弹性调度能力，能保障不同业务线并发稳定运行，将静态的资源池转变为可动态调配的“活水”，直面企业资源紧张的核心痛点。<ul><li>稳定性的重新定义</li></ul>通过构建多中心、多集群的PB级容灾体系，GCDW提供了强大的备份恢复与双活同步能力。这意味着，无论是硬件故障还是区域性意外，业务连续性都能得到保障，将数据仓库的稳定性从“机房特性”提升为“服务能力”。体验升级：让数据管理更智能、更聚焦在提升基础能力的同时，GCDW更关注如何降低使用门槛，让团队从繁重的运维中解放出来，聚焦于数据价值本身。<ul><li>智能运维体系</li></ul>GCDW构建了从物理集群到业务租户的立体化监控体系。它不仅能实时展示运行状态，更能主动洞察性能瓶颈与潜在隐患，实现从“人工巡检”到“智能预警”的跨越，化被动救火为主动保障。<ul><li>便捷的数据流动</li></ul>内嵌的数据迁移、备份管理和GVR同步等工具链，将复杂的数据集成、归档与实时同步流程产品化、自动化。这让跨源数据整合、历史数据温冷分层、以及实时分析等场景的实现路径变得清晰而简洁。价值释放：直接赋能业务创新与决策技术的终极目标是服务于业务。GCDW通过性能优化与架构开放性，直接作用于业务提速与模式创新。<ul><li>性能与场景的深度契合</li></ul>针对宽表查询、多维度分析等复杂计算场景，GCDW可进行细粒度的资源优化与调度策略调整，显著提升业务处理速度与响应效率，让数据洞察能够实时反馈于业务决策。<ul><li>成为业务云化与创新的基座</li></ul>GCDW的弹性与开放性，使其能够很好地支撑业务系统的云化改造与数据中台建设。企业可以基于GCDW探索新的数据服务模式，如快速构建数据产品、实现跨部门数据共享，乃至实践湖仓一体等先进架构，真正为业务发展注入新动能。通过本次对GCDW核心能力的梳理可见，其价值在于系统性提升了企业数据资产的运营效率、可靠水平和赋能深度，为各行业在数字化竞争中构建了坚实、敏捷且面向未来的数据核心。 &nbsp;

G术时刻 | GCDW云原生数据仓库：如何打造智能数据引擎

在企业数字化转型的深水区，核心系统的业务连续性与数据可靠性已成为生命线。数据库的高可用架构，则是守护这条生命线的基石。GBase 8s企业复制（Enterprise Replication）功能，正是为此而生的核心利器。本文将为您呈现一份清晰的实战指南，带领您从零开始，搭建和部署GBase 8s的ER环境。我们以两台物理或虚拟服务器为例，构建一个平等互备的双节点架构。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/69SYmsGf1eGR7dKJM6oih/微信图片_2025-12-10_094617_688.png">配置操作系统互认1）修改/etc/hosts.equiv（若没有可自行创建）Node1：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/RhEgGzmS-Xag4SzUgjieH/微信图片_2025-12-10_094650_093.png">Node2：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/wkk9y76PGy8T9Pu8_My4H/微信图片_2025-12-10_094710_581.png">2）修改/etc/ssh/sshd_config<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/WMkE9-6dMkqjfFMMWMA4z/微信图片_2025-12-10_094731_741.png">3）配置SSH互信分别在两台机器的~gbasedbt目录下创建.ssh文件夹，以gbasedbt用户执行以下步骤：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/2H33i70kUnHZDl8jZsOte/微信图片_2025-12-10_094747_533.png">执行完毕后将两边的authorized_keys互换设置authorized_keys的权限为644，.ssh的权限为7554) 关闭SELNUX、关闭防火墙配置CDR首先，我们需要分别在两台服务器上安装GBase 8s 数据库，安装过程在这里不做赘述。1）在/etc/services文件中添加对方主机服务的端口Node1添加：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/JndCR_BWj6rRua7tpUuZp/微信图片_2025-12-10_094818_900.png">Node2添加：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/I2lQom9o53ifmaTWdwreo/微信图片_2025-12-10_094838_077.png">2）修改两实例的sqlhost文件$GBASEDBTDIR/etc/sqlhost.gbaseserver_1$GBASEDBTDIR/etc/sqlhost.gbaseserver_2<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/OVmWMSb4wC3FxQcFpSjaP/微信图片_2025-12-10_094858_653.png">3）创建数据空间以gbaseserver_1为例，gbaseserver_2步骤相同<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/9cuezmavOin9noJk65Guh/微信图片_2025-12-10_094923_982.png">4）创建日志同步目录<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/lEZMRmPrAKbUZUSxxWbDh/微信图片_2025-12-10_094942_021.png">5）分别修改两实例的配置文件onconfig.gbaseserver_1onconfig.gbaseserver_2<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/H1uTaj0OgRxQWz4xKwJaE/微信图片_2025-12-10_094957_670.png">6）重启数据库使配置生效7）设置时钟同步8）创建测试库、测试表Node1：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/PSnWAcpHhQHZ0m3Nu5HL9/微信图片_2025-12-10_095013_245.png">Node2：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/vzgjylPWEOTftecLmoiKh/微信图片_2025-12-10_095031_197.png">设置同步规则ER支持update-anywhere、update-target、条件复制等多种灵活的复制模式，在此我们以update-anywhere为例进行介绍：1）设置主服务器在Node1执行：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/pihYRwTNMQvRTKAe1kipz/微信图片_2025-12-10_095046_348.png">2）设置从服务器在Node2执行：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/4NWXzt6JrNeI8pRllCJmu/微信图片_2025-12-10_095103_556.png">3）查看企业复制服务器的列表<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/Mrig8YsF4TlegP31X_Phh/微信图片_2025-12-10_095117_525.png">4）设置同步规则<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/tiFhYf9VW5BH3pbn90mdc/微信图片_2025-12-10_095138_597.png">此时复制为Inactive状态5）启动同步主服务器和应用服务器<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/9j7CrSjvn8qMTZBpNJHzb/微信图片_2025-12-10_095152_557.png">至此，所有配置成功。通过以上步骤，我们成功部署了一套具备数据双向同步能力的GBase 8s ER高可用基础环境。该架构不仅能有效防范单点故障，为关键业务提供容灾保障，也为实现读写分离、负载均衡等高级场景奠定了坚实基础。GBase 8s ER以其严谨的日志复制机制，将分布式数据一致性的复杂挑战，转化为清晰、可靠、可管理的工程实践，是构筑企业级数据核心韧性的关键选择。&nbsp;

G术时刻 | 详解GBase 8s企业复制（ER）配置步骤与最佳实践

上期“G”术时刻我们详细介绍了Oracle数据导出和文件格式的关键要点，毕竟 &nbsp;“把数据安全拿出来” 是第一步。本期文章聚焦核心后续：怎么把导出的数据顺畅导入GBase 8s，以及迁移之后如何“验明正身”，确保数据没差漏、可正常使用。数据导入1.注意事项建立数据库时，以无日志模式建立，这样数据在导入时无需记录逻辑日志，导入效率会大幅提高。当数据导入完毕后，使用ontape命令将数据库改为需要的日志模式。例如将某数据库日志模式改为UNBUFF：<code>ontape&nbsp;–U&nbsp;database_name –s –L 0 –t /dev/null</code>在数据量大的迁移中，可以将建立索引、约束等脚本单独提取出来，在所有数据成功导入后，再打开PDQ建立。2.load工具使用load工具进行导入：load是GBase 8s最基础和最常用的文本数据导入工具，支持多表并发导入，操作简单。示例：<code>load from '/opt/gbase8s/data/order.unl' insert into order；</code>3.外部表导入使用GBase 8s外部表(external table)进行导入：对于数据量大的表，传统的load导入方式会在迁移过程中占用大量的时间窗口，成为迁移效率的瓶颈。针对这个问题，对大表的导入，可以采用GBase 8s外部表的方式进行，创建External table：语法<code>CREATE EXTERNAL TABLE table-name</code> <code>( &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</code> <code>column-name { datatype [DEFAULT default_opts] | &lt;UDTs&gt; } [</code> <code>&lt;external-column-defn&gt; ] [,...]</code> <code>)</code> <code>USING&nbsp;(DATAFILES("{DISK | PIPE} : file-path" [,...] ) &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</code> <code>[, &lt;table-option&gt; [...] ])</code> <code>&lt;external-column-defn&gt;: EXTERNAL CHAR( size ) [ NULL 'null-string' [ NOT NULL ] ]</code> <code>&lt;table-options&gt;:</code> <code>FORMAT format-type</code> <code>DEFAULT | DELUXE | EXPRESS</code> <code>ESCAPE 'escape-character'</code> <code>DELIMITER 'field-delimiter'</code> <code>RECORDEND 'record-delimiter'</code> <code>MAXERRORS num-errors</code> <code>REJECTFILE 'filename'</code> <code>NUMROWS num-rows</code>示例：<code>create external table orders_ext</code> <code>&nbsp;( order_num serial, order_date date, customer_num integer,ship_instruct char(40),</code> <code>backlog char(1), po_num char(10),ship_date date, ship_weight decimal(8,2),</code> <code>ship_charge money(6,2), paid_date date )&nbsp;</code> <code>using&nbsp;</code> <code>&nbsp;(</code> <code>&nbsp; &nbsp;datafiles&nbsp;("DISK:/opt/gbase/test/external_table/orders1.unl",</code> <code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; "DISK:/opt/gbase/test/external_table/orders2.unl" ),</code> <code>&nbsp; &nbsp;format "delimited",</code> <code>&nbsp; &nbsp;DELIMITER "|",</code> <code>&nbsp; &nbsp;rejectfile "/opt/gbase/test/external_table/orders_rejfile.err",</code> <code>&nbsp; &nbsp;maxerrors 100</code> <code>&nbsp;);</code>也可根据已有表结构建立相同结构的外部表：<code>create external table orders_ext SAMEAS orders</code> <code>using&nbsp;</code> <code>&nbsp;(</code> <code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; datafiles&nbsp;("DISK:/opt/gbse/test/external_table/orders1.unl",</code> <code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"DISK:/opt/gbase/test/external_table/orders2.unl" ),</code> <code>&nbsp; &nbsp;format "delimited",</code> <code>&nbsp; &nbsp;DELIMITER "|",</code> <code>&nbsp; &nbsp;rejectfile "/opt/gbase/test/external_table/orders_rejfile.err",</code> <code>&nbsp; &nbsp;maxerrors 100</code> <code>&nbsp;);</code>导入数据：<code>insert into orders select * from orders_ext;</code>外部表使用技巧：PDQ &amp; 分片表 &amp; Light append 打开PDQ功能，并行处理。 目的表是分片表能进行并行的insert和select。 当导入表为RAW TABLE时，利用Light append进行快速数据导入。数据校验对数据行数进行校验Oracle数据库中各表的行数统计：<code>exec dbms_stats.gather_schema_stats (ownname=&gt;'owner', options=&gt;'gather auto' , estimate_percent=&gt;dbms_stats.auto_sample_size);</code> <code>select table_name,num_rows from dba_tables where owner='OWNER' order by 2 desc;</code>GBase&nbsp;8s数据库中各表的行数统计：<code>update statistics;</code> <code>select tabname,nrows from systables where tabid&gt;99 and tabtpye='T' order by 2 desc;</code>通过本系列上下两篇的讲解，我们系统性地介绍了从Oracle到GBase 8s数据迁移的全流程技术方案。数据迁移不仅是技术的升级，更是对系统架构理解深度和工程实施能力的综合体现。如果您在实践过程中遇到具体问题，欢迎留言交流，我们将持续分享更多实战经验与技术解析。 &nbsp;

“G”术时刻：Oracle到GBase 8s数据迁移最佳实践指南（下）

在数据驱动业务的时代，如何让数据在不同系统、不同地域之间安全、高效地流动，成为众多企业面临的共同课题。GBase 8s数据库内置的Enterprise Replication（ER）组件，正是为解决这一难题而生。它不只是一个复制工具，更是一个理解业务的数据协同引擎。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/mzgW70Aa9u4iPFH1zewgQ/微信图片_2025-11-22_092810_353.png">GBase 8s&nbsp;ER是GBase 8s数据库的核心数据复制功能。它如同一位精准可靠的“数据快递员”，通过读取数据库自身的操作记录（日志），在不影响业务正常运行的前提下，以事务为单位，将数据准确送达至一个或多个目标节点，确保数据的完整性和一致性。灵活组网：适应多种业务布局GBase 8s ER打破了传统数据复制的僵化模式，提供了三种灵活的“组网”方式：<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/pectuXypS1Ibk8Sc3T_BN/微信图片_2025-11-22_092851_379.jpg"><ul><li>全连接网络：适合金融级强同步场景，所有节点实时互联，数据即时互通。</li><li>层级树结构：构建清晰的父-子架构，特别适合总部与分支、跨地域容灾部署。</li><li>森林树模式：实现多级树状网络的融合，为大型集团企业的数据层层汇总提供理想方案。</li></ul>企业可以根据自身业务的发展和布局，像搭积木一样自由组装最适合自己的数据同步网络。智能管理：精准同步与冲突处理<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/m5Y1ao2uQsR7jXjQ_TVs2/微信图片_2025-11-22_092924_331.jpg">GBase 8s ER支持从整个数据库到单个数据表的同步，甚至能精细到只同步某些行或列。这意味着企业可以践行“只复制必要数据”的黄金法则，有效降低网络负载和存储成本。当多个节点同时修改同一份数据可能引发“冲突”时，GBase 8s ER提供了从自动忽略、时间戳决胜到自定义业务规则仲裁等多种智能解决方案，确保数据在多节点环境下始终保持清晰、一致的状态。开箱即用：覆盖主流业务场景<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/CKP5plJJm8Va9oZ21U0t5/微信图片_2025-11-22_092944_931.png">GBase 8s ER支持实时、间隔、定时三种同步策略，从容应对从金融交易毫秒级同步到运营报表定时汇总的各类需求。它预设了四大经典业务模型：<ul><li>数据传播：实现核心数据从中心系统向多个分支节点的分发。</li><li>数据合并：将分散在各地的业务数据汇总至中央数据仓库，支撑全局分析。</li><li>工作流复制：实现如订单流在生产系统中的链式自动化传递。</li><li>处处更新：支持真正的多点读写与同步，并智能治理冲突。</li></ul>随着企业数字化进程的深入，数据流动的需求将愈发复杂多元。GBase数据库将持续优化其复制机制与管控能力，为企业提供更智能、更高效的数据流动解决方案，助力企业在数字经济时代构建坚实的数据基石。

GBase数据库实现企业级数据复制的高效与灵活之道

2025年4月10日-12日,以“从‘新’出发，向‘质’而行”为主题的第九届中国智慧轨道交通大会在广州圆满召开。作为轨道交通领域领先的国产数据库服务商，GBASE南大通用受邀出席，携全栈自主可控数据库产品精彩亮相，并在“数智化与融合通信论坛”分享GBase数据库助力交通用户数智转型的创新实践。&nbsp;本次大会由城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程研究中心与RT轨道交通联合主办，1500余名来自城市轨道交通行业科研院校、40座城市业主单位、15家设计院以及100余家集成商&amp;设备厂商的领导和专家、业界同仁齐聚一堂，全方位探讨城市轨道交通行业先进的智慧化解决方案和成功应用案例，共话轨道交通高质量和可持续发展对策。GBASE数据库筑基智慧交通数字转型与数据安全新生态在大会同期举办的“数智化与融合通信论坛”，GBASE南大通用能源交通部技术总监王顶卓作《GBASE数据库筑基智慧交通数字化转型与数据安全新生态》主题演讲。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/0r7JoTWKArSEFb-Qa2XjT/1.jpg">王顶卓表示，在智慧交通领域，高性能、高可靠、高安全、易拓展的GBase数据库已成为用户的数字化转型与数据安全建设的坚实后盾，为智慧轨交提供了集数据计算、存储、管理于一体的技术服务，保障业务系统平稳运行，实现海量业务数据的高效分析与处理。在轨交领域，GBase数据库在国内多条线路的AFC自动售检票系统、清分中心、多线路中心、互联网票务系统、综合监控系统、运营指挥中心等主要业务系统上线应用，在其基础上推出的嵌入式版本实现了车载系统轻量化便捷部署。目前，GBase数据库已在深圳、重庆、西安、成都、郑州、杭州、沈阳、济南等全国27座城市的70+条线路部署上线，为广大市民提供高效、便捷、稳定的地铁出行服务。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/FxCljqZREBF8Ej5Fa2gIK/2.jpg">4月11日下午，大会举行新品发布活动，展示城市轨道交通领域最新成果和技术进展。GBASE南大通用重点介绍了向量数据库GBase GCVD、仓湖一体GBase GCDW &amp; HD及GBase一体机三款创新产品。其中向量数据库支持大模型技术，能够在本地搭建专有知识库，并实现AI+DB的智能化运维；仓湖一体融合公司云原生数仓及数据湖产品，构建云原生大数据体系，推进数据湖和数据仓库一体化协同；数据库一体机以“开箱即用”模式助力城轨运营效率提升与成本优化。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/xpi4dgRv9ZYWVGIcYUH4g/3.jpg">展会期间，GBASE南大通用展出了全栈自主研发的GBase数据库产品以及交通领域场景化解决方案，GBASE在各城市地铁线路的广泛应用以及丰富的服务经验成为与会嘉宾关注的重点。当前，我国城市轨道交通行业正处于数智化升级的关键阶段，稳步向管理效能提升、运营安全可靠度提高、服务质量升级迈进。站在轨道交通数智化变革的新起点，GBASE南大通用将持续深化核心技术的自主研发，加强数据库与人工智能、物联网等前沿技术的深度融合与应用，为城轨行业高质量发展注入“数据”动能，让出行更安全、更便捷、更智能。 &nbsp;

数据驱动智慧交通创新生态 GBASE南大通用出席第九届中国智慧轨道交通大会

近日，湖南省各级预算单位2024年操作系统、数据库框架协议采购项目入围结果对外公示：GBASE南大通用旗下数据库GBase 8s V8.8入围分包3：集中式数据库；GBase 8a MPP Cluster V9入围分包4：分布式数据库。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/vsw1ZcABzkzWejdkyn1gK/1.png">近期，GBASE南大通用已相继入围央采及北京、广东、安徽、云南、吉林、四川、新疆、广西、山西等省份的数据库框架协议采购。&nbsp;中央国家机关2024年度事务型数据库软件框架协议联合征集采购<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/9i6XvB_5UFJj0e2gdbxnS/2.png">GBase数据库全栈产品全部入围中央国家机关2024年度事务型数据库软件框架协议联合征集采购项目，为中央国家机关及北京、广东、安徽、云南、吉林五省的各级行政单位提供供安全、高效的国产数据库解决方案。&nbsp;2024-2025年度山西省基础软件框架协议采购GBASE南大通用入围2024-2025年度山西省基础软件框架协议采购项目：GBase 8s 入围数据库（集中式）分包，GBase 8a MPP Cluster 入围数据库（分布式）分包。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Vwp0Qb_M3byrSvA2xTFx6/3.png">&nbsp;新疆维吾尔自治区行政事业单位数据库2025年框架协议采购GBASE南大通用入围新疆维吾尔自治区行政事业单位数据库2025年框架协议采购项目：GBase 8s V8.8入围分包1集中式数据库，GBase 8a MPP Cluster V9入围分包2分布式数据库。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/HTMizSa_oFAUQPhnaF5yP/4.png">&nbsp;四川省2024年基础软件框架协议采购GBASE南大通用入围四川省2024年基础软件框架协议采购全部数据库分包：GBase 8a入围包1：分布式数据库；可视化集群双活同步工具GVR入围包1：耗材配件；GBase 8s入围包2 ：集中式数据库。&nbsp;<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/-RexCXUGQVL7jiRhukdkj/5.png">&nbsp;广西壮族自治区2024年信息类产品框架协议采购（数据库）南大通用GBase 8s数据库入围广西壮族自治区2024年信息类产品框架协议采购（数据库）集中式数据库标项。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/qOd0d01rXmYCB_Hv527Kz/6.png">除省级框采外，GBase数据库已入围深圳、厦门、大连、宁波等全国多个城市的数据库框采。未来，GBASE南大通用将在助力政务信息化道路上持续探索，赋能政府治理与社会服务水平提升，为政府信息化建设插上国产化数智羽翼。 &nbsp;

赋能政务信息化 | GBASE南大通用入围全国多地数据库框采

近日，工信部赛迪顾问正式发布 2024 年《中国金融行业数据库市场研究报告》，对金融领域数据库厂商的主打产品、技术路线、典型项目、优势分析等进行详细解读。报告指出，GBASE南大通用在金融行业用户渗透率第一。银行、保险、证券三大细分市场中，GBASE南大通用是唯一一家在集中式以及分布式领域均排名前列的数据库厂商 ，展现了GBase数据库在金融行业的全面应用与领先水平。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Zz4JBy8VfOojpcdAY8erM/微信图片_20250115112947.jpg">作为核心基础软件的数据库一直是金融信息化建设中的重点。报告显示，2023年中国金融业数据库管理系统市场规模达到68.5亿元，增速达到18.3%，随着金融信息化的不断深入以及国产数据库在金融业中应用的逐渐成熟，中国金融业数据库市场将保持快速增长，预计到2026年，市场规模将达到112.6亿元。&nbsp;GBASE深耕金融十余载 用户渗透率第一金融行业作为中国数据库市场的重点应用领域，市场空间大、技术要求高、应用场景丰富，历来是数据库厂商的“兵家必争之地”。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/R5uyz5LSitQ699DeHQiia/1.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/5StQO_5uIJVeinagfEBGv/2.png">金融行业四象限图GBASE南大通用作为国内最早在金融行业商用的国产数据库厂商，自2013年打破国外垄断首次承担信息化项目，至今已深耕金融行业十余载，自主研发的分布式数据库（OLAP）、分布式数据库（OLTP）、集中式数据库（OLTP）在银行、保险、证券领域广泛应用,先后服务200+金融机构，部署数据库2万+套，深度服务于各金融机构核心业务系统、数据仓库以及一般业务系统、办公系统中，积累了丰富的项目实施与技术服务经验，已成为金融机构数字化转型的核心支撑力量。此前，国内知名专业媒体“第一新声”发布的《2024中国银行业数据库市场研究报告》显示，GBASE南大通用累计部署套数及累计用户数保持领先，银行业本地部署渗透率排名第一。&nbsp;银行、保险、证券细分市场 GBase数据库分布式、集中式领域均排名前列银行、保险、证券作为金融行业的“三驾马车”，是数据库的重要应用场景。在银行业，GBase数据库已服务政策性银行、大型国有银行、股份制银行、城市商业银行以及广大农商行、农信社等银行机构140余家；在保险业，GBase数据库已助力中国人保财险、中国人保寿险、阳光保险、中国再保险集团、中国农业再保险等头部保险机构实现数字化转型升级；在证券业，GBase分布式数据（OLAP）、分布式数据库（OLTP）、集中式数据库（OLTP）已经成功在多家证券机构各业务系统上线应用。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/2pUs0cHBsiNCBMMTdeh7O/3.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/XgiXUu1eIE0K8e22hl_Xt/4.png">银行业四象限图某国有大行基于GBase分布式数据库（OLAP）建设仓湖一体的全国产大数据平台，全面整合行内外数据，为数据资产的共享、分析应用、服务提供和价值创造提供全面、敏捷、精细的能力支撑。现已承载数据仓库、风险数据集市、审计系统、SAS 模型管理平台、监控标准化数据报送平台、报表系统等数十个应用，累计部署数千节点，管理数十PB业务数据。西南某城商行使用GBase集中式数据库（OLTP）共享存储高可用集群解决方案完成核心业务系统的国产化迁移，基于GBase分布式数据库（OLTP）实现对公/零售信贷业务、风控业务、未来银行、互联网中台等多个业务系统的分布式探索和创新升级，并基于GBase分布式数据库（OLAP）打造了流动风险管理系统和支付信息统计报送系统 。四川银行基于GBase集中式数据库（OLTP）高可用主备集群解决方案投产上线反洗钱系统，加快国产化“安全可控”监管落地施行，保证业务系统处理效率的基础上，提供良好的业务拓展性，增强数据存储和计算的准确和连贯，提高反洗钱工作运行效率，降低运营管理难度，保障业务合规性。&nbsp;<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/d-_vJ3ito6IKUbipMoGmf/5.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/OHZXxFkfTDUBh5KytIjMp/6.png">保险业四象限图中国人民财产保险股份有限公司采用GBase分布式数据库（OLAP）重构系统，将原系统从TD一体机迁移至开放的X86硬件平台，通过大规模并行处理的架构解决存储资源和计算性能瓶颈，建设具备分布式计算和水平线性扩展能力的大数据平台，支撑ids数据湖、acrm、数据仓库、营销报表等系统。某保险公司核心业务系统基于GBase集中式数据库（OLTP）国产化升级改造，提升系统的自主可控能力和信息数据安全能力。在性能提升与高可用性之间达到极致均衡，为其数字化转型提供了完善的全栈国产化、自主可控的解决方案。&nbsp;<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/8NMLmuju93R6bK5QgV-pp/7.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/HUa4lxxohIz9N_eJLFDA5/8.png">证券业四象限图某头部上市券商选用GBase分布式数据库（OLAP）完成对账单业务系统以及对外报送数据仓库的信创替换升级，全面提升系统的处理性能和综合分析能力，显著降低采购及运维成本，通过两地三中心架构保障系统运行的高可用性，实现了从软件到硬件的全国产化。某综合类证券公司选择GBase分布式数据库（OLTP）进行数据库升级，解决基础设施管理平台在高并发和响应速度等维度的瓶颈，显著提升高并发、高扩展和分布式事务处理水平，为自主可控平台的建设和数据安全防护提供有力保障。中泰证券引入GBase集中式数据库（OLTP）对业务系统进行信创化改造，实现应用“零”修改迁移，主备式部署支持逻辑复制，配置虚拟IP(VIP)和心跳检测保障系统可用性，并提供配套可视化运维管理工具，为持续推进其数字化战略规划落地打下坚实基础。&nbsp;未来，GBASE南大通用将持续深耕金融行业，深入核心业务场景，通过自主创新推动金融机构数据价值变现，为金融行业的高质量发展贡献“GBASE”效能。