用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。
在多机房数据迁移中,整个过程分为三个阶段:历史数据迁移阶段、redolog迁移阶段、实时复制阶段。
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题,以示对客户历史工作的尊重,何况很多数据仍有保留的必要。
导读:数据迁移稍有不慎,便会造成新系统不能正常启动,而迁移过多垃圾数据,将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。
导读:解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障,同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来?怎么来?
越来越多的企业面临着ERP系统替换或扩展的问题,而现有ERP系统中有效数据的维护,对ERP系统切换、扩展以及新系统正常运行有着重要影响。数据迁移稍有不慎,便会造成新系统不能正常运行,而迁移过多垃圾数据
1)用户需要查询所有订单,订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。
数据库作为企业核心的数据存储引擎,在其提供服务的过程中,经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘,但因为迁移数据的重要性,以及业务对数据库可用性的高要求,导致数据库迁移的复杂度极高,一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ,市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
这几年一直是MONGODB使用者,从3.2 到4.0 ,在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展,偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课,其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
参与过ERP项目实施的人都应该知道,ERP项目实施能够成功,关键在于细节。有人这样说,ERP不难,只是很繁。这里所说的繁,指的就是整理ERP基础数据的过程。整理ERP基础数据的确很繁琐,这个过程并不比ERP上线轻松,但它并不难,只要坚持,就一定能够实现。ERP项目实施成功靠的是三分技术,七分管理,十二分数据。可见,ERP系统中基础数据整理的重要性。
陈某的知识星球开通了,一个相互交流的技术圈子,陈某会在星球中定期分享干货,如果你也想和球友一起打卡学习进阶,戳链接加入
不要惊讶,写这篇文章前,我特意去网上看了下分库分表的文章,很神奇的是,都在讲怎么进行分库分表,却不说分完以后,怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
多年来,SAP系统积累了大量数据:临时数据、低价值数据、很少需要的数据,以及仅因法律原因需要保留的数据。随着业务的增加和社会新技术要求的更新换代,企业信息系统也需要不断的更新升级。企业信息系统迁移的过程最重要的是数据迁移,那么数据迁移要注意什么?
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
大致思路就是,挂一个公告,半夜停机升级,然后半夜把服务停了,跑数据迁移程序,进行数据迁移。
无论是垂直分表还是水平分表,都会涉及到数据迁移的问题,数据迁移要满足几个条件,首先数据要完整、准确,迁移过程不要影响现有业务,为了保证系统的持续性最好也不要停机迁移。
其余相关文章,参见: “分库分表" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程,以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解,包面试官满意。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
选择数据库类型:目前支持达梦数据库之间、其他主流关系型数据库至达梦、达梦到Oracle及其他文件之间的迁移
网上采购流程中,多个系统组成了采购交易生态圈,为用户提供线上采购服务能力。而每个系统几乎都离不开日志记录。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解,其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建,对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
数字化转型有多种形式。随着企业希望以某种方式获得新的价值,有许多不同的转型项目:迁移到SAP S/4HANA;迁移到云端;将多个系统合并为一个系统;执行全面的技术升级而不是新的实施;合并、收购或剥离其他业务;是否保存和扩展历史数据。但贯穿所有这些项目和不同数字化方式的共同主线是企业的一个关键“必备品”:一系列可供探索的选项。
在项目中经常会遇到系统历史数据迁移的问题,数据迁移是将当前数据从一个存储系统或计算机移动到另一个存储系统或计算机。根据实际的工作环境中面临业务系统不同,数据迁移是一项非常复杂的任务,今天,我们将介绍一下数据迁移的步骤和策略。
在企业里,许多上云迁移成功的案例,都是先从一些较为简单的应用开始迁移,然后再一步步把更多的应用和数据迁移到云,不可能同时把所有的应用都一下迁移过去。
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
TAPD数据迁移能力全新升级啦!为了满足大家的需要,TAPD对数据迁移服务进行了全新的升级,帮助企业和团队更加平滑地将Jira、Confluence上的数据迁移至TAPD敏捷研发协作平台。 无缝迁移,体验升级 Jira数据导入工具,体验升级! 全新升级的Jira导入工具能够为使用过JIRA的TAPD用户提供更便捷的数据迁移服务。在不丢失原有JIRA历史数据的前提下,帮助用户快速实现数据导入。 # 体验新升级: 自助上传数据包,体验更顺畅! Jira 原链接自动写入TAPD评论,迁移更平滑
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时,涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中,分片策略修改需要伴随数据迁移。
1、热点数据相对冷数据更小,可以配置低一点的heap-size,比如26G,冷数据配置31G 。
随着数据量的不断增大,一般我们要对数据进行水平切分,水平切分的规则你可以简单根据用户id或者用户IP对数据进行取模,实现路由功能。当然也可以增加Slave跟KeepAlived来实现高可用。
号没留言功能,所以我建了个微信交流群来方便交流,现在需要你的加入,群里大佬贼多!目前入群满百发红包,给个一起吹比的机会把阿Sir,期待与你一起相互吹捧,共同进步。
最近积累了几个问题,我就凑在一起做一个统一的答复,微信后台的留言回复超过24小时就无法回复了,有时候看到的时候已经过了时间点了,实在抱歉。 有时候有些朋友是通过qq或者微信来问我问题,有时候运气好能够
5月29日,MongoDB中文社区携手MongoDB官方和Tapdata一起在长沙开展2021年第一场线下大会。本次大会带来了包括MongoDB的典型应用案例,MongoDB的分布式能力、数据迁移技术架构、存储引擎相关技术分享,以及MongoDB在物联网实时数据融合平台、互联网证券及金融系统的实战经验。
点击▲关注 腾讯云数据库 2019年8月26日-30日,数据库领域顶尖学术会议 VLDB 2019在美国加利福尼亚召开,腾讯TDSQL数据库团队与中国人民大学最新联合研究成果被VLDB 2019接收并将通过长文形式发表。该论文提出了一种拓展的全时态数据模型,并提供了内建的全时态数据库解决方案,通过引入异步数据迁移、增量历史数据管理、原生全时态查询执行器等策略,使得该解决方案可实现轻量且高效的全时态数据管理计算,在保持全局一致性的基础上拥有高效的性能,真正实现为数据赋能。这是继去年腾讯TDSQL相似度计
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
今天有个同学问我一个问题,也是一个实际的案例,我简单分析了一下,发现还是有很多可以考究的地方。仅做参考。 问题是,系统里目前有一个大表,因为历史数据的沉淀,目前有60多亿的数据,不是分区表,现在得到反馈说insert的操作比较满,想优化一下,同时把部分历史数据需要做一些清理。 对于这类操作,要求停机时间尽可能短,有什么好的办法。 对于这个问题看起来问题似乎是很明显的。 目前反应出的问题是Insert慢,可能有下面的几个原因。 1.表索引巨大,索引维护管理要复杂一些 2.表中可能含有一些冗余索引,或者多个索引
本篇介绍S/4HANA产品中的嵌入式分析(Embedded Analytics)功能和VDM(Virtual Data Model)数据模型,以及S/4HANA的实施方法论简述。
2020,对每个企业都是极不平凡的一年。协作场景更加多元,数字化转型也更加迫切。为满足这些需要,TAPD在提升产品能力的同时,也不断提升着自身开放集成的能力。 过去一年中,TAPD对开放平台进行了全新的升级,为用户提供场景化应用、API、Webhook等丰富的对接方案,满足不同企业和团队的集成需要。 现在,让我们一起盘点一下,TAPD开放平台在这一年中经历了哪些成长: 全新升级 TAPD开放平台是面向开发者的应用与服务平台,为开发者提供开放定制化平台,支持个性化需求的实现。 1 开放集成,能力全新升
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器,使用负载均衡可以扛住,但是每天单表数据增加,磁盘资源会被消耗掉,高峰期如果要5000 怎么办,系统肯定撑不住。也就是说,数据增加,请求量增大,并发增大,单个数据库肯定不行。
伴随政府采购业务的快速发展,政采云的商品数据量也在快速膨胀,其中由 ES 进行提供的商品检索服务压力,也越来越大。由于商品模型中基础商品和交易商品的定义,导致商品本身的量会相对一般的电商场景多出一倍。
对遗留系统的微服务化改造,从整体上来说,整个过程包含两个部分:一,通过某一种方法论将系统进行微服务划分,比如DDD倡导的限界上下文划分方法。根据系统的特点和运行状态,又分为具体的两种实施策略,绞杀者模式和修缮模式。二,数据库的拆分,只有在数据层面也拆分开,才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为,与业务服务拆分同时进行,或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
缓存在分布式系统中应用广泛,如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践,让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量
JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统,在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能,因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程,需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。
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