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flask 数据迁移_数据迁移方案

在开发的过程中,需要修改数据库的模型,而且需要在修改之后更新数据库,最直接就是删除旧表,但是会丢失数据。所有最好的方式就是数据迁移。 它可以追踪数据库模型的变化,然后把变动应用到数据库中。 在flask中可以使用Flask-Migrate扩展,来实现数据迁移。 会创建migrations文件夹,所有的迁移文件都放在里面。 python manage.py db init 创建自动迁移脚本: upgrade():函数把迁移中的改动应用到数据库中。 自动创建的迁移脚本会 根据模型定义和数据库当前状态的差异,生成upgrade()和downgrade()函数的内容。 对比不一定完全正确,有可能会遗漏一些细节,需要进行检查。 python manage.py db upgrade 更新完之后,在数据库会出现一个表 versions每迁移一次里面都会生成一个文件。

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异步容灾,AntDB的业务不间断数据恢复方案

在这种场景下,AntDB数据库提供了延迟复制的容灾方案,可以供业务进行快速恢复,给出了一种新的数据恢复解决方案,本文对这种延迟复制的容灾方案进行了探索。 关键词:同步复制;异步复制;延迟复制;数据库参数01数据库容灾概述在业务误删除数据的情况下,可以使用AntDB数据库提供的延迟复制的容灾方案,对误删除数据进行快速恢复,保证业务系统的稳定运行。 :巨量数据库备份恢复的补充方案,可以有效降低成本。 03AntDB延迟复制灾备方案的示例本章节介绍了环境信息、搭建主备复制、主备数据一致性验证、延迟复制的设置、延迟复制的验证。 AntDB电信级核心交易数据库-服务全国24个省份超10亿用户异步容灾,AntDB的业务不间断数据恢复方案

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    【MySQL】数据平滑迁移方案思考

    文章目录 数据迁移方案 两个方案的bug 数据校验工具 数据迁移方案 这个想一下redis是怎么把数据做持久化的,思路就有了:快照 + 追加日志。 注意点: 1、在完成数据迁移之前,上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具,进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。 将新旧库数据进行比对,直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移,所以这时候就可以平滑迁移了。比方说:使用虚ip的方式。 还有一种方案,是用 双写 的方式。 这个方案就是说要一条一条的写进去,没有前面直接一个快照来的爽,不过快照有拖尾性。 3、切库之前要进行数据校验。 两个方案的bug 方案一:建议在夜深人静的时候做,可以尽快追平。 方案二:如果碰巧刷写某条数据的时候在update,会造成数据不一致。 数据校验工具 其实我个人认为那个数据校验工具才叫麻烦。

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    Hive全库数据迁移方案

    背景 Hive的迁移涉及两个技术点: 1. 仅迁移数据,可参考网易云提出的思路; 2. 元数据及Hive数据全量迁移。 考虑到多数场景是迁移整个Hive数据库,该篇文章只介绍迁移的第二种,即元数据及Hive数据全量迁移迁移方案一: 1. 将本地的导出数据上传至新的集群hdfs中(数据迁移) 前提:已将导出的数据目录迁移至新集群 上传数据 hdfs dfs -put ~/export_db /tmp/export_db_export 注: vim ~/.hiverc use import_db; 导入数据 hive -f ~/import.sql 至此Hive数据迁移就完成. 迁移方案二: 在部分有安全控制的集群环境下,hive连接被禁用了。这时候需要使用beeline连接hive并进行数据迁移,下面给大家介绍下如何使用beeline来进行数据迁移 1.

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    Cloudbase数据迁移方案

    功能介绍 云开发数据库环境之间的迁移一直是个老大难问题,虽然SDK中提供了单个集合的export和import,但是要达到实现整个数据库的迁移还只是100步中的第一步,该方案便是介绍一种将A环境数据迁移至 B环境数据库的思路,仅供参考。 使用的资源 两边环境的云函数 两边环境的云数据库 目标环境的云存储 函数介绍 migrate 迁移函数,需部署至被迁移的环境下 记得修改demo中的环境ID为自己的环境ID 需主动发起调用,无需参数。 调用migrate(建议控制台直接调用) 等待返回值 前往新环境数据库查看迁移结果 注意事项 由于 export 这个接口每秒只能调用一次,所以保险起见,在代码层级上每个集合的导出都间隔一秒。 若migrate函数控制台出現 ESOCKETTIMEDOUT 或其他报错,但其他三个函数均运行正常,那可以忽视,以目标环境数据数据是否正确迁移为准。

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    公有云存储方案迁移哪些数据

    使用对象存储和商业硬件是进入云计算服务的一种方案,但并非最佳方式。 自从Taneja Group在2008年首次提出面向企业客户的公有云存储方案之后,这套解决方案已经得到极大发展。 尽管亚马逊依然是这方面的领导者,但当今客户拥有了更多厂商以及存储方案的选择权,可以追求最佳性价比的服务。不断创新和不断升级的竞争使得云存储方案变得比以往更具吸引力。 对象存储方案是开发者基于下一代框架编写云应用时主要的兴趣点,而块存储方案则主要为了满足当前应用老旧的存储要求。 如果你的数据无法承受哪怕最轻微的安全威胁、非授权访问或数据丢失,那么就不能存在公有云中。

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    Redis数据迁移至Codis集群方案

    迁移数据前,我们对redis中现有数据量做了统计,其aof持久化文件大小达到22G左右(新重写的aof文件大小)。 在迁移前我们准备了三种方案来完成数据迁移工作: 「第一种」是停止线上业务,对redis数据完全持久化后再使用持久化文件做数据的导入工作。 「第二种」是通过Redis数据迁移工具来完成迁移操作,现在市面上主要的迁移工具有codis官方提供的迁移工具redis-port以及唯品会开源的redis-migrate-tool,这两个工具在原理上都是一样的 所以这种方案最终也被放弃。 至此,reids中的数据已经完全导入到新的codis集群中了。在本方案中,线上业务需要停止服务,但是停服时间已经得到了大幅度的减少。

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    Elasticsearch 跨集群数据迁移方案总结

    方案对比 方案 elasticsearch-dump reindex snapshot logstash 基本原理 逻辑备份,类似mysqldump将数据一条一条导出后再执行导入 reindex 是 Elasticsearch 提供的一个 API 接口,可以把数据从一个集群迁移到另外一个集群 从源集群通过Snapshot API 创建数据快照,然后在目标集群中进行恢复 从一个集群中读取数据然后写入到另一个集群 网络要求 集群间互导需要网络互通 ,先导出文件再通过文件导入集群则不需要网络互通 网络需要互通 无网络互通要求 网络需要互通 迁移速度 慢 快 快 一般 适合场景 适用于数据量小的场景 适用于数据量大,在线迁移数据的场景 适用于数据量大 ,接受离线数据迁移的场景 适用于数据量一般,近实时数据传输 配置复杂度 中等 简单 复杂 中等 准备源集群数据 创建 mapping: PUT dumpindex { "mappings": { API 接口,可以通过 Snapshot API 进行跨集群的数据迁移,原理就是从源 Elasticsearch 集群创建数据快照,然后在目标 Elasticsearch 集群中进行恢复。

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    KVM 迁移方案

    :署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) Created with Raphaël 2.2.0迁移开始设置网卡虚拟机是否开机动态迁移迁移成功 定义虚拟机(迁移目的端)取消定义虚拟机(迁移端)迁移结束定义虚拟机(迁移端)取消定义虚拟机(迁移目的端)静态迁移yesnoyesno 我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com

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    无需数据迁移的水平分库方案

    在工作中,曾经做过一个项目,采用了哈希取模的方法进行水平分库,这种方法简单高效,但是在数据库规模有所变动的时候,需要做数据迁移。 本文介绍一个自己拍脑袋想出来的一种简易的水平分库方案,以解决数据迁移的问题。 首先,我将数据库表中的字段分为三种类型:主键(通常是整型 id)、关键字段、非关键字段。 对关键字段的值进行哈希,然后对当前数据库规模值取模(注意这里的当前,后面会解释时间点的意义),即:hash(key) % {count of db}(1),从而获取到该记录所应该落地的数据库下标。 {1531459618000, 2}// 2018/7/13 13:26:58 数据库规模为 2 } 加入了该记录以后,在数据库扩容并不做数据迁移的情况下,也无需全库操作。 这种情况需要对所有数据库都执行相同语句。 改:同上。 查:同上。 至此,本人拍脑袋瞎想的方案介绍完毕,欢迎各位大佬指导批评。 附上项目地址。

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    大话分库分表之数据迁移方案

    那么问题就来了,如何平滑的将128张表的数据迁移到1024张表中。 ?1最简单粗暴的办法就是数据不进行迁移,还保留原来的128张表及其路由规则(通常是id%128)。 2既然可以分区,当然也可以进行分库了,可以将一个库分成8个库,每个库保留128张表,但涉及到数据迁移问题。原来的数据记录还在对应的表中,但是数据库变了(id%8,先找到目标数据库,表名是已知确认的)。 可以使用kettle在多个数据源之间进行数据迁移。 如果不接受分区分库,那就只能手动迁移数据了,原有的路由规则需要重新路由一次(id%128->id%1024,rehash一次)。 推荐使用存储过程,在mysql端进行数据迁移

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    自建大数据迁移到云大数据整体方案

    主要是: 1.释放和大数据平台,技术组件开发运维的人力; 2.聚焦业务应用和赋能,大力发展数据业务和数据价值体现的数据应用能力建设; 3.降低数据存储成本,基于自建集群的方式,数据3副本的可靠存储,因为数据量的上涨 二.方案调研 主要考虑降本提效,所以我们对比了购买cdh订阅版+云服务器搭建方案,海外:Google 云大数据全托管体系,AWS大数据体系;国内:al云大数据体系和hw云体系,基于成本,服务等进行调用和方案评审 8 9 9 9 稳定性 25% 5 7 9 9 9 9 9 安全性 10% 3 6 9 8 9 9 9 生态工具 20% 5 5 8 7 6 5 5 服务响应速度 10% 7 7 8 7 5 5 5 迁移成本 四.迁移实施 1.平行迁移 基于以前的数据任务,先创建表和加工内容,进行空跑,逻辑验证,主要是发现语法兼容和调动问题,因为没有数据内容,所以验证效率高。 逻辑验证通过后,进行数据迁移,由近及远的方式,同时关注冷数据存储到OSS外表方式,不使用本地存储方式,能够支持查询就可以了。 image.png 2.说明展示 上云.png

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    姚俊军:如何设计数据迁移方案

    好的迁移方案设计不仅能够节省迁移成本,还能帮助用户拥有更加完备的异地部署和灾备能力。 腾讯云技术专家姚俊军在现场讲解了如何设计数据迁移方案,还和大家分享了两个数据迁移的实际案例。 腾讯云技术专家姚俊军.jpg 迁移方案设计 设计迁移方案一共需要5个步骤,分别是了解自身架构、选择迁移方式、确定迁移节奏、确定迁移内容和选择迁移工具。 数据迁移是整个迁移方案里最最核心的部分,如果没有自己DBA团队来实行点对点的导入导出方式迁移的话,姚俊军建议大家使用DTS迁移工具进行迁移。DTS支持公网、专线以及V**。 如何设计数据迁移方案.pptx 如何设计数据迁移方案.pdf

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    如何迁移SSDB数据到Tendis解决方案

    这也是为何要设计SSDB数据迁移方案的原因。 2. 3.2 环境准备 3.2.1 腾讯云账号 验证迁移方案依赖于腾讯云环境,需要提前申请一个腾讯云账号,用于申请相关腾讯云资源。 账号申请方式请参考腾讯云官网教程 3.2.2 腾讯云CVM环境申请 迁移方案需要安装SSDB环境及相关迁移工具,需要申请一台CVM资源,作为数据源验证使用,规格: 2C4G, Centos 7.X或CentOS 3.2.3 申请一个tendis实例 迁移方案需要依赖Tendis作为目的数据源,申请一个最低配规格Tendis实例(4分片/64GB内存/200GB磁盘),按流量计费。 ,还需要考虑业务暂停、用户公告、数据迁移数据校验等一系列问题 腾讯云在业务数据生产迁移方面已积累了大量的经验,同时也有很多工具已开放给客户使用,如DTS服务。

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    银行核心海量数据无损迁移:TDSQL数据库多源异构迁移方案

    本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移:TDSQL数据库多源异构迁移方案》。 视频内容 关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的整个内容分四个部分: l 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构 ; l 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较好的特性,以及在实现这些特性的过程中的难点问题和我们提出的特色的解决方案; l 三是结合TDSQL现在在国产数据库的一些推广以及应用的经验,我们针对在异构数据迁移或者同步的领域场景最佳实践 当然,除了支持数据迁移,多源异构迁移方案也支撑数据汇总、分发等业务场景,这也是TDSQL具备完善的产品服务体系的体现。 1 TDSQL异构数据迁移分发的背景及架构方案 1.1 TDSQL异构数据迁移方案的场景 image.png TDSQL作为一个金融级数据库,面对的更多是金融级场景以及金融机构客户,金融机构往往有一些比较特殊的需求

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    万亿级数据流集群无缝迁移方案

    经过多次迁移经验积累,当前我们基本上可以做到集群的无缝迁移。下面介绍TDBank集群迁移的两种通用方案方案一: 先迁移数据源,再迁移后端消费应用。 适用场景: 集群中业务的对数据的实时性要求不高,但是对数据的准确性和可靠性要求高,不允许数据丢失,则需要采用这种迁移方式。另外,在资源紧张的时候,采用该方案更合适,不需要任何资源。 方案优点: 1、迁移不需要任何额外的设备资源,节省成本; 2、迁移不会造成任何数据的丢失; 方案缺点: 1、迁移需要上下游各个模块的负责人同时在线,并且需要上游切换完毕后下游才能开始切换; 2、如果数据源切换失败 方案优点: 1、消费应用迁移比较灵活,迁移随时进行,迁移出问题可以随时回退; 2、迁移数据源过程可以持续较长时间,迁移过程中新老集群都会有数据,但是消费应用能消费全量数据,并且消费不会延迟,对业务基本没影响 截止目前为止,上面的迁移方案已成功应用案例包括:TDBank的meta迁移到tube、同乐公共集群迁移坪山IDC、微信集群迁移坪山IDC、广点通重点业务隔离,支持方案中的集群涉及流量达每天一万亿。

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    腾讯云数据迁移工具解决方案:阿里云迁移到腾讯云

    架构设计层面,HyperMotion面向于云原生设计,不同于其他迁移工具,所有的迁移数据流均通过点到点传输至目标端存储,保证了数据没有中间数据落地的安全性、数据也是通过加密传输,高效可靠。 源端侧,分为Agent和Agentless两种模式来获取源端数据,获取到数据后直接通过中间网络传输至目标云侧云存储网关进行存储,做到点到点数据传输和精简数据复制,高效快捷。 目标云侧,云存储网关为HyperMotion迁移软件的一个目标侧接收数据的组件,以一个虚拟机示例的形态存在,主要接收源端Agent或Agentless传输过来的迁移数据,由云存储网关来接收写入到目标云盘进行存储 批量选择加入到HyperMotion迁移平台,需要同步的虚拟机,下一步 7.png 选择目标腾讯云磁盘配置,云同步网关就是前边添加目标平台是自动创建接收数据的代理,同步数据时只会产生块磁盘,不会有计算资源产生 虚拟机数据同步完成后,就可以批量勾选启动主机 10.png 填写在目标腾讯云启动迁移主机时所需要的计算网络等相关配置。 11.png 迁移到腾讯云成功机器会显示腾讯云主机的相关信息。

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    腾讯云数据迁移工具解决方案:华为云迁移到腾讯云

    架构设计层面,HyperMotion面向于云原生设计,不同于其他迁移工具,所有的迁移数据流均通过点到点传输至目标端存储,保证了数据没有中间数据落地的安全性、数据也是通过加密传输,高效可靠。 源端侧,分为Agent和Agentless两种模式来获取源端数据,获取到数据后直接通过中间网络传输至目标云侧云存储网关进行存储,做到点到点数据传输和精简数据复制,高效快捷。 目标云侧,云存储网关为HyperMotion迁移软件的一个目标侧接收数据的组件,以一个虚拟机示例的形态存在,主要接收源端Agent或Agentless传输过来的迁移数据,由云存储网关来接收写入到目标云盘进行存储 批量选择加入到HyperMotion迁移平台,需要同步的虚拟机,下一步 7.png 选择目标腾讯云磁盘配置,云同步网关就是前边添加目标平台是自动创建接收数据的代理,同步数据时只会产生块磁盘,不会有计算资源产生 虚拟机数据同步完成后,就可以批量勾选启动主机 10.png 填写在目标腾讯云启动迁移主机时所需要的计算网络等相关配置。 11.png 迁移到腾讯云成功机器会显示腾讯云主机的相关信息。

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    代码迁移之旅(二)- 渐进式迁移方案

    说在前面 这是代码迁移的第二篇文章,也是最后一篇了,由于个人原因,原来的迁移我无法继续参与了,但完整的方案我已经准备好了,在测试环境也已经可以正常进行了。 上篇文章 代码重构之旅(一) 项目结构 介绍了迁移代码的前期准备和项目结构的设计,本篇文章来介绍一下可实施的迁移方案。 使代码的迁移过程更简单、更安全是我们要追求的目标,在迁移之前,代码的可用性我们一定也只能画一个问号。 问题抽象分析 首先要看一下一次完整的迁移需要满足什么要求: 灰度发布,谁也无法保证一次将整个系统迁移到另一个系统不会发生问题,而以接口或接口部分流量为单位进行迁移则可以大大提升可控性。 测试 一次安全的迁移,完整的测试当然必不可少。在保证技术方案没问题的前提下,还要进行完整的业务逻辑测试。在 QA 测试之前,开发首先要通过尽可能完整的测试,将 BUG 率降到最低。

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