当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
活动时间：2018年12月12日至2019年1月25日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
在传统企业中，他们会把自己的数据存储在线下的数据中心，由于有很多企业都是自建或者租用的IDC，所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题，凭借企业自身的能力，在解决各种难题时难免会有力不从心。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下： （1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑 （2）中游是服务层service，封装数据访
上一篇文章我们介绍了服务化带来的一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经历。
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。
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
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。
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计，这篇主要是以优惠券重构后，我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储，后来为了统一，全部改为使用redis储存了，这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移，另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移，主要是刚开始我们redis是和别人混部，选择了一个上海的机房，由于整个服务几乎都部署在广深地区，所以需要迁回来，并且单独一个redis集群存储，不在混部。
面对千万级日活 + 千万级日新增SKU + 千万级日均订单，拼购的单库每天增长数据超1亿，峰值10万QPS并发，每个月要搞一次数据迁移。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
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。
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
如果是第一种场景，数据迁移过程中可以停止写入，可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类：
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
今天群里有人问起，刚好做过相关的工作，特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份，人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”，比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政，每个团队几乎都实现了一个评论服务，有各自不同的功能和数据结构，但是大体上还算相似。当时，业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理，比如权限管理（控制谁能看什么评论）、比如数据内容推荐（基于用户评论人
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。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
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。
上一篇关于DynamoDB的介绍中，有一个特别亮点，就是它无需停机就可以动态扩容。
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
前言 作者在腾讯一直从事数据相关领域的系统运营和运营平台的建设工作。目前主要负责 TDW 的系统运营，TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台，也是国内最大的 HADOOP 集群之一。 在运营这么大集群的时候，运营面临各种各样的难题，在解决这些难题的过程中，团队提炼出来的一个运营理念，用两句话去描述。 用建模的思路去解决运营的难题 运营的问题怎么解决？你必须用一些数据建模的办法，把这个难题解析清楚，然后我们再去考虑运营平台建设。 运营平台支撑模型运作 不是为了建设运营平台而建设，而是它必须有一定的运营理念。下文
数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
伴随着不断扩张的业务量，在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步，就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
在进行版本升级时，Sql不兼容，数据库升级经常报错，需要重复对比哪里执行过了。这种问题如何解决？
许多数据库模式（schema）管理工具都创建了命令式（imperative）接口，要求开发人员了解模式的当前状态，以及将当前模式（和相关数据）迁移到新的、需要的模式的最佳命令。本文将介绍这个模型比较困难的几个原因。本文提出了一个声明式（declarative）接口来取代传统的命令式接口，并解释了这种更改带来的好处和挑战。
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。
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随着网络技术的提升，视频直播已经成为了互联网的一种常态。因为视频直播最接近人类沟通方式，易于使用、交互能力强、体验最好，所以拥有庞大的用户群。巨大的用户需求加剧了直播平台之间的竞争，为了增强竞争力，吸引更多的用户，各大直播平台想方设法提升自身服务质量，不仅要不断推出新的业务形式，还要大力借助IT技术的力量。
我先给你说一个最 low 的方案，就是很简单，大家伙儿凌晨 12 点开始运维，网站或者 app 挂个公告，说 0 点到早上 6 点进行运维，无法访问。
一、缘起 （1）并发量大，流量大的互联网架构，一般来说，数据库上层都有一个服务层，服务层记录了“业务库名”与“数据库实例”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句以执行： 如上图：服务层配置
会控为整个会议最为核心的业务，由于海量请求的高性能要求，后台存储全部为 Redis。在业务飞速发展期，各模块边界不够清晰，大家对存储的使用处于失控状态，随着 PCU 的不断上涨，逐步暴露出存储和架构的诸多问题，同时也对系统容灾能力有了更高的要求。会控业务历史包袱重，存储改造伤筋动骨，要做到平滑迁移需要考虑的细节较多。有幸作为 owner 负责(2022.12-2023.08)了会控存储的优化改造，本文主要从业务、个人和企业数据分库、异地容灾和多活（下一步目标）层面总结了会控存储治理的成功实践，目的是形成一套方法论，沉淀下来一套可以复用的工具，以供大家后续工作中参考。
直播预告详情 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库，2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。和腾讯云大学、腾讯云云+社区合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第六场，在前五场的活动中，来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署，Greenplum备份、安全与高可用，生态与工具，快速调优，和常见问题等的干货内容 在企业级应用场景下，有时候会有从Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据
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？
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
微服务越来越火。很多互联网公司，甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时，很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型，或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你！
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。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
为了增加db的并发能力，常见的方案就是对数据进行sharding，也就是常说的分库分表，这个需要在初期对数据规划有一个预期，从而预先分配出足够的库来处理。
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。
数据迁移，是一个非常复杂的过程，不仅仅是将数据从一个地方移动到另一个地方。这里需要考虑业务定义、架构变更、应用改造、数据安全等诸多方面问题。在实际迁移工作中，需要结合企业的方方面面，做好合理的规划及实施，否则很可能会导致迁移结果达不到预期，浪费人力财力。在正式开始迁移之前，有几项工作是需要提前考虑的。
昨天我们讲解了数据库分库分表后我们怎么去生成主键唯一ID（数据库分库分表后，我们怎么保证ID全局唯一），到目前为止我们已经掌握分库分表的策略了也会搭建统一发号器进行生成唯一ID。
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