针对社区深度用户的免费培训课程《从故障处理到性能调优：OceanBase 资深 DBA 进阶培训》来啦！
由社区技术支持人员组成的“OceanBase 社区专家组”根据对深度客户的技术支持经验，从中精选出经典、高频的问题，并给出详细的解决方案。
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【你使用过 OMS 么？】
【数据迁移时踩过什么坑？】
【今天学到了哪些新知识和旧知识？】
8月19号，obdiag 诊断利器：从“问题发现”到“根因定位”实战指南
binlog和clog，分清了嘛
工作中OMS是常用而有力的迁移工具，数据迁移过程比较慢是最让人头大的问题，通过今天的学习，学到了一些调优的方法，受益匪浅！
昨天直播干货满满
我终于把oms里面ghana、connector等概念明确了，基础打实了
昨天有直播？
今天录播出来了
可以学习一下！
主要还是OMS相关的
感谢分享
学习
现在都all in 信创环境，OMS绝对是开疆神器！
之前在将 MySQL 集群迁移到 OceanBase 时用过，整体流程包括配置源库 / 目标库连接、定义迁移对象（表、索引等）、设置同步策略（全量 + 增量），最后通过 OMS 的监控面板查看同步进度和状态，相对比较方便。
踩过不少，印象较深的有几个：
CREATE VIEW语句，迁移后发现视图没同步（OMS 默认不支持视图 DDL 同步），导致业务查询视图时报错，最后只能手动在目标库重建视图。datetime类型带毫秒精度，而 OceanBase 早期版本对毫秒的解析有差异，迁移后部分时间字段丢失毫秒值，排查后发现是 OMS 的类型映射规则需要手动配置（需在迁移任务中指定datetime的精度映射）。新知识：
了解到 OMS 的 Store 组件核心作用是增量日志拉取（之前以为只是临时存储数据），以及它如何通过解析源库 binlog/CDC 日志实现增量同步的底层逻辑；另外，学到了通过gv$ob_slow_sql_history视图结合事务 ID 查询历史慢 SQL 的具体操作，之前只知道用该视图查慢 SQL，没试过关联事务 ID 追溯。
旧知识巩固：
复习了 Linux 下 swap 扩容的步骤（尤其是 LVM 逻辑卷的 swap 扩容，从关闭 swap、扩展逻辑卷到重新格式化启用），之前操作时总忘 “停用 swap” 这一步，今天梳理后更清晰；另外，对 OceanBase 的单分区事务和分布式事务的区别更明确了 —— 单分区事务仅涉及一个日志流，通过单流 Paxos 提交，效率更高，而分布式事务需要跨流协调，这和之前学的分布式架构知识能对应上。