blocks|key|4830087|text|对于从MySQL到RedShift的数据同步，您可以尝试使用亚马逊网络服务数据管道。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4830088|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

For the data synchronization from MySQL to RedShift, you can try to use AWS Data Pipeline.

blocks|key|1118870|text|您可以使用市场上现有的一些解决方案，如http://www.bryte.com.au/solutions/amazon-redshift-integration/。否则，您将需要实施触发器和AWS数据管道。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1118871|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.bryte.com.au/solutions/amazon-redshift-integration/^0|J|1Q|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

You can use some existing on the market solution like <a href="http://www.bryte.com.au/solutions/amazon-redshift-integration/" rel="nofollow">http://www.bryte.com.au/solutions/amazon-redshift-integration/</a>. Otherwise you will need to implement triggers and AWS Data Pipeline.

blocks|key|1045071|text|选项1:定期从MySQL表中读取后台数据并写入红移。在这里，无论何时进行定期读取，您都将在MySQL+DB上创建峰值负载。此时，对于其他在线用户来说，MySQL+DB将变得很慢。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1045072|选项2:使用选项1但更好的方式，修改额外的标志和列的MySQL架构表，并让多线程后台程序以更有效的方式从MySQL表上读取MySQL表。|1045073|选项3:经济有效方式，使用S3作为中转区，修改写入MySQL的程序，让该程序也写入S3位置。您可以在后台运行自定义java程序，该程序将定期从S3同步到Redshift。使用数据管道将是代价高昂的选择，同时也会给MySQL+DB带来极大的负载。|1045074|选项4：Attunity+Cloud+Beam|offset|length|1045075|选项5:+AWS数据管道|1045076|选项6:+AWS+lambda函数|1045077|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.attunity.com/products/attunity-cloudbeam^0|0|0|0|4|J|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Y|8|@]|9|@$H|Z|I|10|1|11]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]]|O|$P|$5|Q|R|S|A|$T|U]]]]

Option 1: Periodic background Read from MySQL Tables and writing into Redshift. Here you will create spike load on MySQL DB whenever periodic read is going on. MySQL DB will become slow for other online user at that time.

Option 2: Use Option 1 but better way, modify MySQL Schema Tables for extra Flags and Columns and let multi-threaded background program read from MySQL Tables in more efficient manner on MySQL Tables.

Option 3: Cost effective way, using S3 as a Staging Area, modify Program that write into MySQL, let that program also write to S3 location. You can run custom java program in backgrounds that will periodically sync from S3 to Redshift.
Going for Data Pipeline will be costly option along with spike load on MySQL DB.

Option 4: <a href="http://www.attunity.com/products/attunity-cloudbeam" rel="nofollow">Attunity Cloud Beam</a>

Option 5: AWS Data pipeline

Option 6: AWS lambda function

blocks|key|4830225|text|我建议让事情尽可能简单。如果您的MySQL数据库很小，那么您可以运行mysqldump，将每个表的转储加载到一个临时表中，然后对最后一个表执行插入/更新/删除过程。如果您的MySQL数据库对于常规的完全转储来说太大，那么您将需要对更改的数据进行选择性提取。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4830226|我们混合使用了这两种方法(来自SQL+Server)：对仅追加的大型表进行选择性提取，对更新数据的小型表进行完全转储。我们每小时这样做，并且每天能够处理数百GB的数据而不会出现问题。|4830227|或者，你可以尝试一些声称可以将你的数据库与Redshift“同步”的商业ETL工具(从Informatica+Cloud和Attunity+Cloudbeam开始)。我们发现这些工具不能支持一些我们需要的在live和Redshift之间的转换。|4830228|entityMap^0|Y|9|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@$9|M|A|N|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|O|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|P|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|K|$]]

I would suggest keeping things as simple as possible. If the size of your MySQL db is smallish then you can run <code>mysqldump</code>, load each table's dump to a staging table and then do INSERT/UPDATE/DELETE process against the final table. If your MySQL db is too big for regular full dumps then you'll need to do selective extracts of changed data. 

We do a hybrid of these 2 approaches (from SQL Server): selective extracts for huge tables which are append only and full dumps of smaller tables where the data is updated. We do this hourly and are able to process hundreds of GBs per day without issue.

Alternatively you can try some of the commercial ETL tools which claim to "synchronise" your database with Redshift (start with Informatica Cloud and Attunity Cloudbeam). We found that these tools couldn't support some of the transforms we need between live and Redshift.

blocks|key|3361831|text|您可以使用以下解决方案之一：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3361832|3361833|AWS+Data+Pipeline|ordered-list-item|offset|length|3361834|Attunity+CloudBeam|3361835|FlyData|3361836|3361837|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.aws.amazon.com/datapipeline/latest/DeveloperGuide/dp-template-redshiftrdsincremental.html|1|http://www.attunity.com/products/attunity-cloudbeam|2|https://www.flydata.com/^0|0|0|0|H|0|0|0|I|1|0|0|7|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|C|3|D|5|E|7|10|8|@]|9|@$F|11|G|12|1|13]]|A|$]]|$1|H|3|I|5|E|7|14|8|@]|9|@$F|15|G|16|1|17]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|E|7|18|8|@]|9|@$F|19|G|1A|1|1B]]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|A|$S|T]]|U|$5|P|Q|R|A|$S|V]]|W|$5|P|Q|R|A|$S|X]]]]

You can use one of the following solutions:

<ol>
<li><a href="http://docs.aws.amazon.com/datapipeline/latest/DeveloperGuide/dp-template-redshiftrdsincremental.html" rel="nofollow">AWS Data Pipeline</a></li>
<li><a href="http://www.attunity.com/products/attunity-cloudbeam" rel="nofollow">Attunity CloudBeam</a></li>
<li><a href="https://www.flydata.com/" rel="nofollow">FlyData</a></li>
</ol>

blocks|key|1118911|text|您可以使用亚马逊网络服务数据管道或使用ironBeast。该服务将帮助您将数据传输到Redshift，并在数据进入其中后进行维护(设置过期、真空、修复stl_load_errors等)|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1118912|http://www.ironsrc.com/ironbeast|1118913|披露:我正在领导一个开发这个解决方案的团队。|1118914|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1^0|J|9|0|0|0|W|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|T|8|@]|9|@$A|U|B|V|1|W]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|E]]|O|$5|K|L|M|C|$N|E]]]]

You can use AWS Data Pipeline for this or use <a href="http://www.ironsrc.com/ironbeast" rel="nofollow">ironBeast</a>. A service that will help you with transferring the data to Redshift and with the maintenance of the data once it's inside (set expiry, Vacuums, fix stl_load_errors and more) 

<a href="http://www.ironsrc.com/ironbeast" rel="nofollow">http://www.ironsrc.com/ironbeast</a>

Disclosure: I'm leading a team that develops this solution.

We are planning to shift to amazon-redshift for our datawarehousing solution , We have the requirement to setup a incremental pipeline from mysql to redshift which also handles updates , what is the most efficient methodology to do this ?

amazon Redshift incremental pipeline

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