这种架构一般用在以下三类场景
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1. 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲，那就是垂直切分。比如图 2，业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务，现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份，那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下：业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server，每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据，那这样，在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来，而不需要做额外的操作。那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。
2. 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。
同样，按照数据切分方向来讲，属于水平切分。比如图 3，按照年份拆分好的数据，要做一个汇总数据展现，那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些：比如所有 Server 共享同一数据库和表，一般为了开发极端透明，前端配置有分库分表的中间件，比如爱可生的 DBLE。
3. 汇总并合并多个 Server 的数据
第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端，还得合并这些数据，这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4，那这样的需求，是不是也适合多源复制呢？答案是 YES。那具体怎么做呢？
具体操作：
1、在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同；
2、在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道，并记录这个通道的ID；
3、 配置dts-ads-writer/app.conf文件，配置方式如下：所有配置均保存在app.conf中，运行前请保证配置正确；修改配置后，请重启writer，基本配置：
注意事项：
1、RDS
for
MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程；
2、一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定；
3、一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时，需要重启进程。
A服务器1.1
B服务器1.2
需求：要将A服务器中a库的a1，b1，c1表同步到B服务器中b库里
A服务器：
1.首先将A服务器中a-c表导出，可以通过mysqldump命令导出
B服务器：
这一需求在不同机器上的，
1,通过replication (master-slaves)实现了这两张表的复制功能，
2,mysql的版本是5.1.54，基于记录的复制(Row-Based Replication)。
3,但是在备库调用存储过程时出了问题，这个存储过程中使用了UUID_short()函数，在存储过程这个函数不能产生新值。
