Best practice generali per l'utilizzo di Datastream
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In questa pagina troverai le best practice per l'utilizzo di Datastream. Queste includono le best practice generali per l'utilizzo di Datastream.
Modificare il database di origine di uno stream
In alcuni casi, potrebbe essere necessario modificare il database di origine di uno stream. Ad esempio, potresti dover modificare lo stream per eseguire la replica da una replica anziché dall'istanza di database principale.
La dashboard di Datastream contiene molte informazioni. Queste informazioni possono essere utili per il debug. Ulteriori informazioni sono disponibili nei log, che sono disponibili in Cloud Logging.
Avvisi Datastream
Non è configurato alcun avviso predefinito per Datastream. Ad esempio, puoi creare un criterio di avviso per la metrica Aggiornamento dei dati facendo clic sul link Crea criterio di avviso nella scheda Panoramica. Per le metriche rimanenti, segui questi passaggi:
Nella Google Cloud console, vai alla pagina notificationsAvvisi:
Fai clic sul menu a discesa Seleziona una metrica.
Nel campo del filtro, inserisci Datastream.
(Facoltativo) Potresti dover disattivare il filtro Attivo per visualizzare tutte le metriche disponibili.
Cerca la metrica che vuoi monitorare in Stream Datastream.
Fai clic su Applica.
(Facoltativo) Inserisci i dettagli richiesti nelle sezioni Aggiungi filtri e Trasforma dati. Fai clic su Avanti.
Inserisci le informazioni richieste nella sezione Configura attivatore di avvisi. Fai clic su Avanti.
Configura le notifiche nella sezione Configura le notifiche e finalizza l'avviso.
Rivedi l'avviso e fai clic su Crea criterio quando è tutto pronto.
Per informazioni dettagliate su come completare ciascuno di questi passaggi, consulta
Creare criteri di avviso.
Ti consigliamo di creare avvisi per le seguenti metriche di Datastream:
Aggiornamento dei dati
Stream unsupported event count
Latenze totali dello stream
Un avviso su una di queste metriche può indicare un problema con lo stream o con il database di origine.
Quante tabelle può gestire un singolo stream?
Ti consigliamo di includere fino a 10.000 tabelle in un singolo stream. Non esiste un limite alle dimensioni delle tabelle. Se devi creare un flusso con più tabelle, il flusso potrebbe entrare in uno stato di errore. Per evitare questo problema, valuta la possibilità di dividere la sorgente in più stream.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eThis page covers best practices for using Datastream, including modifying a stream's source database and creating custom alerts.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo change a stream's source database, create a connection profile for the replica instance, start a new stream with historical backfill disabled, and then pause the original stream.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatastream offers a dashboard for debugging, and custom alerting policies can be set up for key metrics like data freshness, stream unsupported event count, and stream total latencies.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFor optimal performance, it is recommended that a single Datastream stream includes no more than 10,000 tables, with consideration for the impact on the source database if multiple streams are used.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# General best practices when using Datastream\n\nIn this page, you'll find best practices for using Datastream. These include general best practices when using Datastream.\n\nChange a stream's source database\n---------------------------------\n\nIn some cases, you may have to change the source database of a stream. For example, you may have to modify the stream to replicate from a replica instead of from the primary database instance.\n\n1. [Create a connection profile](/datastream/docs/create-connection-profiles) for the replica instance.\n2. [Create a stream](/datastream/docs/create-a-stream), using the connection profile for the replica that you created and the existing connection profile for the destination.\n3. [Start the stream](/datastream/docs/run-a-stream#startastream) with historical backfill disabled. When the stream is started, it will bring only the data from the binary logs.\n4. Optional. After the stream is running, [modify it](/datastream/docs/modify-a-stream) to enable automatic backfill.\n5. [Pause the stream](/datastream/docs/run-a-stream#pauseastream) that's reading from the primary instance.\n6. Optional. [Delete the stream](/datastream/docs/delete-a-stream) that was streaming data from the primary instance.\n7. Optional. [Delete the connection profile](/datastream/docs/delete-a-connection-profile) for the primary instance.\n\nAlert and monitor in Datastream\n-------------------------------\n\nThe Datastream dashboard contains a great deal of information. This information can be helpful for debugging purposes. Additional information can be found in the logs, which are available in Cloud Logging.\n| **Tip:** Use [Google Cloud Monitoring](/monitoring) to create a custom dashboard to suit your business needs.\n\n### Datastream alerts\n\nThere's no default alert set up for Datastream. For example, you can create an alerting policy for the **Data freshness** metric by clicking the *Create alerting policy* link in the **Overview** tab. For the remaining metrics, follow these steps:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the *notifications* **Alerting** page:\n\n [Go to **Alerting**](https://console.cloud.google.com/monitoring/alerting)\n2. Click **Create policy**.\n\n3. Click the **Select a metric** drop-down.\n\n4. In the filter field, enter `Datastream`.\n\n5. Optional: You might need to disable the **Active** filter to view all available metrics.\n\n6. Search for the metric that you want to monitor under **Datastream Stream**.\n\n7. Click **Apply**.\n\n8. Optional: Enter the required details in the **Add filters** and **Transform data** sections. Click **Next**.\n\n9. Enter the required information in the **Configure alert trigger** section. Click **Next**.\n\n10. Configure your notifications in the **Configure notifications and finalize alert** section.\n\n11. Review your alert and click **Create policy** when ready.\n\n For detailed information about how to complete each of these steps, see\n [Create alerting policy](/monitoring/alerts/using-alerting-ui#create-policy).\n\nWe recommend creating alerts for the following Datastream[metrics](/datastream/docs/monitor-a-stream#monitorstreams):\n\n- Data freshness\n- Stream unsupported event count\n- Stream total latencies\n\nAn alert on any of these metrics can indicate a problem with either the stream or the source database.\n\nHow many tables can a single stream handle?\n-------------------------------------------\n\nWe recommend that a single stream includes up to 10,000 tables. There's no limit to the size of the tables. If you need to create a stream with more tables, then the stream might enter an error state. To avoid this, consider splitting the source into multiple streams.\n| Keep in mind the impact on the source database. Each stream will have its own limit on the number of connections and simultaneous tasks, so combining multiple streams could overwhelm the database."]]
