說到數據庫，我就不由地想到同步數據，如何盡可能地減少每次的同步數據量，以此來提高同步效率，降低對網絡帶寬的消耗是我們使用者所關心的。對于大批量的數據同步，這一點是應引起重視的。獲取差異數據是解決這個問題的關鍵點，即我們僅僅同步變化了的數據，至于沒有變化的，就不再同步。對于減少每次同步數據量，以下提供了6個方法：

　　1、日期欄位(時間戳)

　　一般情況下，在設計表的時候，添加兩個日期欄位，createdOn, ChangedOn, 分別記錄數據產生時間和變更時間。同步程序可以根據兩個欄位來獲取差異的數據。

　　2、Trigger

　　它可以實時獲取差異數據， Trigger使用較為容易，不需要改變原表的結構，可以只監視部分的欄位變更，以獲取你需要的變化數據，并對數據做二次處理。Trigger需要你對源表的維護狀況比較了解，否則可能產生一些意想不到的影響。

　　3、SQLServer本身的復制服務

　　本身支持多種數據同步方式，功能很強大，但是使用上會比較復雜，而且如果在同步過程中，需要對差異數據做二次處理，似乎無路可走。

　　這種方法可以保證隨時獲取某個時間段內新增(變化)的數據，同時對于追蹤問題也大有裨益。但是缺陷也不少，其一是這兩個欄位完全由開發人員控制，切實保證這兩個欄位每次都得到正確的維護比較困難，其二是不容易確定你下一次取差異數據的基準時間。

　　4、timestamp欄位

　　timestamp可以理解為行的版本號，每次插入或更新包含 timestamp 列的行時，timestamp 列中的值均會更新。利用這一特性，建立一個包含源表ID和timestamp值的基準表，就可以找到哪些數據發生變化了，每次同步成功后，再更新該基準表。

　　5、監控并記錄基于某數據對象的所有DML語句

　　這種方法，我沒有具體嘗試過，但是一個很不錯的思路，如果網絡狀況糟糕，而且對數據實時性要求不高，可以采用。具體做法是每天定時獲取你需要同步表的所有update, delete語句，然后定點打包發送到另外一臺服務器執行。

　　6、使用BINARY_CHECKSUM

　　這個是我認為最簡單的方法。BINARY_CHECKSUM是SQLServer內置的一個聚合函數，它可以針對一行，或者某些列計算出一個值，如果它計算的那些列中的任何一個值發生變化，那么那個計算值就會發生變化。這樣我只要建立一個包含源表ID和最初計算值的基準表，就可以找到哪些數據發生變化了，每次同步成功后，再更新該基準表。與方法4不同的是，BINARY_CHECKSUM可以只監視部分變化的欄位，這一點又類似于Trigger了。

　　使用BINARY_CHECKSUM有些限制，因為它在計算中會忽略具有不可比數據類型的列(不可比數據類型是 text、ntext、image、cursor 以及基本類型為前4個數據類型之一的 sql_variant)，所以如果要監控這些列變化，這種方法是不起作用的。