异构数据库的数据同步方法及装置与流程

本发明涉及一种数据处理技术领域，特别是涉及一种异构数据库的数据同步方法及装置。

背景技术：

当前是一个大数据快速发展的时代，各个计算机系统都要通过数据库对大数据进行存储及处理。由于系统的不断扩容，出现创建于不同时期、不同类型的数据库，最终形成了大量的异构数据库。但是为了保证不同应用系统之间的数据保持一致，就会需要对异构数据库进行数据同步，从而实现异构数据库的实时同步。

目前，现有最常见的异构数据库的数据同步是先将数据是存储在一个缓存memcached中，然后再同步存储到以列表形式存储数据的数据库mysql中，若从memcached中读取不到数据，再从mysql中读取，但是当memcached中缓存的数据较多时，由于memcached的卡顿，写入的数据容易丢失，且mysql中的大量表形式的数据扩展性较差，无法将大量数据及时同步到mysql中，影响数据库中数据的更新，导致异构数据库的数据同步效率较低。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种异构数据库的数据同步方法及装置，主要目的在于现有当memcached中缓存的数据较多时，由于memcached的卡顿，写入的数据容易丢失，且mysql中的大量表形式的数据扩展性较差，无法将大量数据及时同步到mysql中，影响数据库中数据的更新，导致异构数据库的数据同步效率较低的问题。

依据本发明一个方面，提供了一种异构数据库的数据同步方法，包括：

接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

进一步地，所述通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步包括：

当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中；

从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据；

将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中。

进一步地，所述当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中包括：

将所述数据写入请求对应的数据写入主大容量数据库中；

将写入主大容量数据库中数据复制至从大容量数据库中。

进一步地，所述从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据包括：

获取所述数据的关键字；

过滤所述关键字，得到更新的数据。

进一步地，所述过滤所述关键字，得到更新的数据包括：

将所述关键字以队列形式存储至消重池中，所述消重池为用于执行消重操作的存储空间，并对所述关键字进行循环对比，确定更新的数据。

进一步地，所述将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中包括：

将所述更新的数据更新至预置非结构化数据库中；

提取所述更新的数据中具有安全属性的数据，以及所述预置非结构化数据库中按照预设时间间隔统计的具体安全属性的数据；

将提取的数据离线更新至特定的从大容量数据库中。

进一步地，所述通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步还包括：

当接收到数据读取请求响应时，通过所述从大容量数据库读取数据读取请求对应的数据。

依据本发明一个方面，提供了一种异构数据库的数据同步装置，包括：

接收单元，用于接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

数据同步单元，用于通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

进一步地，所述数据同步单元包括：

写入模块，用于当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中；

提取模块，用于从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据；

更新模块，用于将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中。

所述写入模块，具体用于将所述数据写入请求对应的数据写入主大容量数据库中；

所述写入模块，具体还用于将写入主大容量数据库中数据复制至从大容量数据库中。

进一步地，所述提取模块包括：

获取子模块，用于获取所述数据的关键字；

过滤子模块，用于过滤所述关键字，得到更新的数据。

所述过滤子模块，具体用于将所述关键字以队列形式存储至消重池中，所述消重池为用于执行消重操作的存储空间，并对所述关键字进行循环对比，确定更新的数据。

进一步地，所述更新模块包括：

第一更新子模块，用于将所述更新的数据更新至预置非结构化数据库中；

提取子模块，用于提取所述更新的数据中具有安全属性的数据，以及所述预置非结构化数据库中按照预设时间间隔统计的具体安全属性的数据；

第二更新子模块，用于将提取的数据离线更新至特定的从大容量数据库中。

进一步地，所述数据同步单元还包括：

读取模块，用于当接收到数据读取请求响应时，通过所述从大容量数据库读取数据读取请求对应的数据。

依据本发明一个方面，提供了一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

依据本发明一个方面，提供了一种移动终端，包括处理器，适于实现各种指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：

本发明提供了一种异构数据库的数据同步方法及装置，首先接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据，然后通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。与现有将数据是存储在一个缓存memcached中，然后再同步存储到以列表形式存储数据的数据库mysql中相比，本发明实施例通过将数据以大容量数据库先进行缓存存储，再同步至预置非结构化数据库中，大容量数据库可实现数据高效的批量的进行同步，采用非结构化数据库可增加数据扩展性，从而提高异构数据库的数据同步效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例一提供的一种异构数据库的数据同步方法流程图；

图2示出了本发明实施例二提供的另一种异构数据库的数据同步方法流程图；

图3示出了本发明实施例三提供的一种异构数据库的数据同步装置框图；

图4示出了本发明实施例四提供的另一种异构数据库的数据同步装置框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种异构数据库的数据同步方法，如图1所示，所述方法包括：

101、接收数据同步请求。

其中，所述数据同步请求中携带有待同步的数据，所述数据同步请求通常为在线请求，在接收到程序设定同步请求或者用户发送的同步请求后，按照预定的写入和读取步骤来实现不同结构数据库的同步，其中当前执行主体就要向数据库发出数据写入请求、数据读取请求。一般的，对于数据同步请求中携带的待同步数据可以为待写入的数据，也可以为待读取的数据，本发明实施例不做具体限定。

需要说明的是，对于本发明实施例中的异构数据库之间，即包括读写数据速度较快的缓存与读写数据速度较慢的存储介质，一般的，数据同步即是指缓存与存储介质之间的同步。而在数据同步过程中，会先通过读写速度较快的缓存进行存储数据，然后同步至存储介质，以便防止数据的丢失。

102、通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

其中，所述特定的大容量数据库为pika数据库，pika为大容量的、开源的、使用ansic语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型的数据库。所述预置非结构化数据库为hbase数据库，hbase为非结构化数据存储、基于列形式存储的数据库。

需要说明的是，pika是一种类redis存储系统，完全支持redis协议，用户不需要修改任何代码，就可以将服务迁移至pika。有维护redis经验的数据库管理员均可对pika进行操作，且pika主要解决的用户使用redis的内存大小超过50g、80g等这样的情况，或者存储数据条数达到几亿或十几亿以上的情况，导致启动恢复时间长，一主多从代价大，硬件成本贵，缓冲区容易写满等问题。

另外，为了避免mysql中多张列表存储数据后，扩展性差，通过列形式存储数据的hbase来进行数据存储。由于hbase为一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用hbase可在廉价pcserver上搭建起大规模结构化存储集群，因此，可以实现数据同步的高效批量的更新。

本发明提供了一种异构数据库的数据同步方法，与现有将数据是存储在一个缓存memcached中，然后再同步存储到以列表形式存储数据的数据库mysql中相比，本发明实施例通过将数据以大容量数据库pika先进行缓存存储，再同步至预置非结构化数据库hbase中，pika可实现数据高效的批量的进行同步，采用hbase增加数据扩展性，从而提高异构数据库的数据同步效率。

本发明实施例提供了另一种异构数据库的数据同步方法，如图4所示，所述方法包括：

201、接收数据同步请求。

本步骤与图1所示的步骤101方法相同，在此不再赘述。

对于本发明实施例中，由于异构数据库之间是包括读写数据速度较快的缓存与读写数据速度较慢的存储介质，即使用memcached与mysql进行同步的场景，均可以使用本发明实施例中的方法，例如免费wifi等应用场景。

202a、当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中。

其中，所述特定的大容量数据库包括主大容量数据库、从大容量数据库，所述特定的大容量数据库为pika，主大容量数据库为主pika，从大容量数据库为从pika，一般的，一个主pika对应3个从pika，这样在数据写入过程中才能保证数据同步的流控，从而解决大批量的数据查询问题。

需要说明的是，在接收到同步请求后，当前的执行主体为了实现数据同步需要将数据写入不同的数据库中，因此会向数据库发送数据写入请求，当前的执行主体在接到数据写入请求响应后，将数据写入数据库中。

对于本发明实施例，步骤202具体可以为：将所述数据写入请求对应的数据写入主大容量数据库中；将写入主大容量数据库中数据复制至从大容量数据库中。

对于本发明实施例，为了实现读写分离，将数据先写入到主pika中，再将主pika中的数据复制到从pika中，以便通过主pika进行写入操作，当需要进行读取数据时，通过从pika中的数据进行读取，即保证了数据的一致性，又解决了读写之间的冲突。

203、从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据。

其中，所述更新的数据可以为按照预设时间间隔，将最后一次写入的数据作为更新的数据，例如，根据写入数据的时间戳记载的50人成功连接免费wifi、60人成功连接免费wifi、100人成功连接免费wifi，将最后一次统计的数据100人成功连接免费wifi作为需要更新的数据。

需要说明的是，为了将写入数据同步到预置非结构化数据库hbase中，又可实现读写分离，因此需要从主pika中的数据中提取更新的数据，无需对从pika中的信息进行处理，从pika仅用于数据的读取。

对于本发明实施例，步骤203具体可以为：获取所述数据的关键字；过滤所述关键字，得到更新的数据。

需要说明的是，由于数据在数据库中的存储是以key-value形式存储的，一个数据拥有一个关键字key和一个值value，查找到key就可以对应找到value，因此，为了获取更新的数据，可以对数据的关键字进行过滤，从而得到更新的数据。

具体的，为了得到不重复的更新数据，过滤所述关键字，得到更新的数据的步骤，具体可以为将所述关键字以队列形式存储至消重池中，所述消重池为用于执行消重操作的存储空间，并对所述关键字进行循环对比，确定更新的数据。

其中，所述队列形式即为将数据的key首先存入队列mac+ssid中，然后发送给kafka，kafka为可以对存储的key进行分类，以便存储在消重池中，所述消重池为一个存储空间，所述消重操作即是指对关键字进行反复的循环对比，从而确定更新的数据。

需要说明的是，kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，也可以对消息保存时根据topic进行归类，发送消息者成为producer，消息接受者成为consumer。

204、将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中。

其中，所述特定的大容量数据库的特定位置为多个从pika中的一个特定从pika，专用于离线存储更新的数据，将所述数据更新至特定从pika中及hbase中，可以实现精细化的数据同步，以列形式的非结构化数据存储的hbase也可以提高大批量更新数据的效率。另外，更新的数据也可以存储至mysql中，以便进行对比存储。

对于本发明实施例，步骤204具体可以为：将所述更新的数据更新至预置非结构化数据库中；提取所述更新的数据中具有安全属性的数据，以及所述预置非结构化数据库中按照预设时间间隔统计的具体安全属性的数据；将提取的数据离线更新至特定的从大容量数据库中。

其中，所述具有安全数据的数据为与用户信息相关的数据，例如，在使用免费wifi时，用户的ip、连接成功的次数、连接成功的人数等均属于安全属性的数据，为了将预置非结构化数据库hbase中数据的更新与特定的大容量数据库pika中数据的更新保持高效同步，并避免数据的丢失，需要按照预设时间间隔统计hbase中具体安全属性的数据，所述预设时间间隔可以为1小时或1天，本发明实施例不做具体限定，将所有具有安全属性的数据更新值特定的从pika中，避免通过从pika进行读取数据时数据的丢失，实现错误的恢复。

进一步地，与步骤202a并列的步骤202b、当接收到数据读取请求响应时，通过所述从大容量数据库读取数据读取请求对应的数据。

其中，所述从大容量数据库，即从pika中存储有与主pika相同的数据，以及包含需要更新的安全属性的数据，因此，读取的数据与hbase中的数据高效同步，实现读写的分离，降低读写之间的冲突。

需要说明的是，当前执行主体需要读取数据库中的数据时，会向数据库发送数据读取请求，在接收到数据读取请求响应后，会执行当前步骤。与现有的随意读取任意同步的数据库相比，本发明实施例选择通过从pika读取数据，降低读写冲突，提高读取效率。

本发明提供了另一种异构数据库的数据同步方法，与现有将数据是存储在一个缓存memcached中，然后再同步存储到以列表形式存储数据的数据库mysql中相比，本发明实施例通过将数据写入主pika中，然后复制至从pika，通过从主pika中提取更新的数据，将更新的数据更新至hbase及特点的从pika中，当读取数据时，直接从从pika中读取，实现数据高效的批量同步，增加数据扩展性，实现读写分离及错误恢复，解决了读写之间冲突，从而提高异构数据库的数据同步效率。

进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本发明实施例提供了一种异构数据库的数据同步装置，如图3所示，该装置包括：接收单元31、数据同步单元32。

接收单元31，用于接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；所述接收单元31用于异构数据库的数据同步装置执行接收数据同步请求的功能模块。

数据同步单元32，用于通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。所述数据同步单元32用于异构数据库的数据同步装置执行通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步的功能模块。

本发明提供了一种异构数据库的数据同步装置，与现有将数据是存储在一个缓存memcached中，然后再同步存储到以列表形式存储数据的数据库mysql中相比，本发明实施例通过将数据以大容量数据库pika先进行缓存存储，再同步至预置非结构化数据库hbase中，pika可实现数据高效的批量的进行同步，采用hbase增加数据扩展性，从而提高异构数据库的数据同步效率。

进一步的，作为对上述图2所示方法的实现，本发明实施例提供了另一种异构数据库的数据同步装置，如图4所示，该装置包括：接收单元41、数据同步单元42。

接收单元41，用于接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

数据同步单元42，用于通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

具体的，为了保证写入数据的大批量数据流控，所述数据同步单元42包括：

写入模块4201，用于当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中；

提取模块4202，用于从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据；

更新模块4203，用于将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中。

所述写入模块4201，具体用于将所述数据写入请求对应的数据写入主大容量数据库中，并将写入主大容量数据库中数据复制至从大容量数据库中。

具体的，为了提高数据写入数据的精细化，保证同步低时延，所述提取模块4202包括：

获取子模块420201，用于获取所述数据的关键字；

过滤子模块420202，用于过滤所述关键字，得到更新的数据。

所述过滤子模块420202，具体用于将所述关键字以队列形式存储至消重池中，所述消重池为用于执行消重操作的存储空间，并对所述关键字进行循环对比，确定更新的数据。

具体的，为了将更新数据离线存储至专用从pika中，所述更新模块4203包括：

第一更新子模块420301，用于将所述更新的数据更新至预置非结构化数据库中；

提取子模块420302，用于提取所述更新的数据中具有安全属性的数据，以及所述预置非结构化数据库中按照预设时间间隔统计的具体安全属性的数据；

第二更新子模块420303，用于将提取的数据离线更新至特定的从大容量数据库中。

具体的，为了实现读写分离，所述数据同步单元42还包括：

读取模块4204，用于当接收到数据读取请求响应时，通过所述从大容量数据库读取数据读取请求对应的数据。

本发明提供了另一种异构数据库的数据同步装置，与现有将数据是存储在一个缓存memcached中，然后再同步存储到以列表形式存储数据的数据库mysql中相比，本发明实施例通过将数据写入主pika中，然后复制至从pika，通过从主pika中提取更新的数据，将更新的数据更新至hbase及特点的从pika中，当读取数据时，直接从从pika中读取，实现数据高效的批量同步，增加数据扩展性，实现读写分离及错误恢复，解决了读写之间冲突，从而提高异构数据库的数据同步效率。

本发明实施例提供了一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

本发明实施例提供了一种移动终端，包括处理器，适于实现各种指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的异构数据库的数据同步方法及装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明的实施例公开了：

a1、一种异构数据库的数据同步方法，包括：

接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

a2、根据a1所述方法，所述通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步包括：

当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中；

从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据；

将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中。

a3、根据a2所述方法，所述特定的大容量数据库包括主大容量数据库、从大容量数据库，所述当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中包括：

将所述数据写入请求对应的数据写入主大容量数据库中，并将写入主大容量数据库中数据复制至从大容量数据库中。

a4、根据a2或a3所述方法，所述从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据包括：

获取所述数据的关键字；

过滤所述关键字，得到更新的数据。

a5、根据a4所述方法，所述过滤所述关键字，得到更新的数据包括：

将所述关键字以队列形式存储至消重池中，所述消重池为用于执行消重操作的存储空间，并对所述关键字进行循环对比，确定更新的数据。

a6、根据a3所述方法，所述将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中包括：

将所述更新的数据更新至预置非结构化数据库中；

提取所述更新的数据中具有安全属性的数据，以及所述预置非结构化数据库中按照预设时间间隔统计的具体安全属性的数据；

将提取的数据离线更新至特定的从大容量数据库中。

a7、根据a6所述方法，所述通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步还包括：

当接收到数据读取请求响应时，通过所述从大容量数据库读取数据读取请求对应的数据。

b8、一种异构数据库的数据同步装置，包括：

接收单元，用于接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

数据同步单元，用于通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

b9、根据b8所述装置，所述数据同步单元包括：

写入模块，用于当接收到数据写入请求响应时，将数据写入请求对应的数据写入特定的大容量数据库中；

提取模块，用于从写入主大容量数据库中的所述数据中提取更新的数据；

更新模块，用于将所述更新的数据更新至所述特定的大容量数据库的特定位置及预置非结构化数据库中。

b10、根据b9所述装置，所述写入模块，具体用于将所述数据写入请求对应的数据写入主大容量数据库中，并将写入主大容量数据库中数据复制至从大容量数据库中。

b11、根据b9或b10所述装置，所述提取模块包括：

获取子模块，用于获取所述数据的关键字；

过滤子模块，用于过滤所述关键字，得到更新的数据。

b12、根据b11所述装置，

所述过滤子模块，具体用于将所述关键字以队列形式存储至消重池中，所述消重池为用于执行消重操作的存储空间，并对所述关键字进行循环对比，确定更新的数据。

b13、根据b10所述装置，所述更新模块包括：

第一更新子模块，用于将所述更新的数据更新至预置非结构化数据库中；

提取子模块，用于提取所述更新的数据中具有安全属性的数据，以及所述预置非结构化数据库中按照预设时间间隔统计的具体安全属性的数据；

第二更新子模块，用于将提取的数据离线更新至特定的从大容量数据库中。

b14、根据b13所述装置，所述数据同步单元还包括：

读取模块，用于当接收到数据读取请求响应时，通过所述从大容量数据库读取数据读取请求对应的数据。

c15、一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。

d16、一种移动终端，包括处理器，适于实现各种指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

接收数据同步请求，所述数据同步请求中携带有待同步的数据；

通过特定的大容量数据库及预置非结构化数据库对所述数据同步请求对应的数据进行数据同步。