昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
MySQL技术专家，现任爱可生技术服务总监，负责MySQL数据库在传统行业客户的应用推广与技术咨询，曾为运营商、银行、证券、保险、航空等行业内数家大型企业提供MySQL技术咨询服务。
如果串行是肯定不行的。我们可以考虑并行策略，但是开了并行，怎么能够充分利用资源比较好呢。
最近在协助团队完成ES数据的切换（业务数据迁移），过程中遇到一个比较好玩的BUG ，和大家分享并作为经验记录。
腾讯云 COS 提供了多种同步迁移工具，如 COSCMD、COS Migration 和 COSBrowser 客户端等。
腾讯云COS提供了多种同步迁移工具，如COSCMD、COS Migration和COSBrowser客户端等
抛开业务背景保密不谈，技术背景为提升网络可靠性，需要将存储在对象存储平台A的文件迁移到对象存储平台B上。两个平台的技术差异很小，可以忽略。
exp/imp 对于数据结构的复制和同步，还是比较理想的工具。 在数据量比较小的情况下，这个工具的性能要远远好于datapump，而且重点推荐，他对于各种常用数据类型的支持还是很不错的。 有一些特性，在某种程度上要好于datapump，在做数据迁移的时候，commit特性还是很重要的。因为通过datapump碰到了很多undo空间不足带来的问题。 datapump 在10g版本开始，就开始推荐使用的datapump，算是对exp/imp的补充说明。在使用数据量中等的数据迁移中，是比较好的方案，它有几个亮
先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表，以及写入10000条数据用于迁移测试。
经常会遇到这种情况，我们的业务已经稳定地运行一段时间了，并且流量渐渐已经上去了。这时候，却因为某些原因（比如功能调整或者业务扩展），你需要对数据表进行调整，加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …，轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ，对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器，都可能引起锁表，而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训，在一次业务上线过程中没有评估好数据规模，导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级，让该表对用户透明无感呢？下面我们一个个来讨论。
能够平滑切换线上的ES索引需要有两个先决条件，只有满足了这两个条件才能去执行接下来的平滑切换操作，否则一切操作都是白费。
熟悉Apache Kafka的同学都知道，当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时，新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。而数据迁移会因为数据堆积量，节点负载等因素的影响，导致迁移时间较长，甚至出现迁移不动的情况。同时数据迁移也会增大当前节点的压力，可能导致集群进一步崩溃。
本文主要介绍如何使用 COS 迁移工具将本地数据迁移至 COS，同时带来最新的生态活动，快来看看吧~ 腾讯云 COS 提供了多种同步迁移工具，如 COSCMD、COS Migration 和 COSBrowser 客户端等。 COS 提供的工具还都支持 Windows、Linux 和 macOS 系统，所以我们可以根据不同的环境可以选择适合的迁移工具。如果想操作图形界面，可以使用COSBrowser（https://cloud.tencent.com/document/product/436/11366）。
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
有幸我遇到这样一个数据迁移场景： 有很多小文件散落到在不同的文件夹，我需要将这些小文件按照一定的规则找出来，然后将他转移到另外的一个文件系统。如果看到这个可能还会说这个场景不算奇葩，但是事情往往就是万万想不到，这个场景之下有一个比较恶心的网络策略限制，本来数据要从a机器传到b机器，但是a机器只能联通b机器的80端口。
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
之前写了一篇文章分析了Datapump迁移数据的一些准备总结，反响还不错。Datapump数据迁移前的准备工作，最近碰到一个场景，根据评估还是使用Datapump比较好。主要的原因如下： 1.原来的环境在Solaris下，硬件资源老旧，需要迁移到Linux下，跨平台迁移使用逻辑迁移优先 2.原来的环境使用10gR2,现在需要顺带迁移到11gR2，充分解决备库“不中用”的情况 3.迁移的数据量不算大，在几百G以内，可以充分利用带宽和I/O吞吐量来达到预期的时间窗口。 而在这个方案之外，考虑到提高性能，我们采用
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也逐渐起来；好几张单表已经突破亿级数据，并且保持每天 200+W 的数据量增加。 而我们有些业务需要进行关联查询、或者是报表统计；在这样的背景下大表的问题更加突出（比如一个查询功能需要跑好几分钟）。 可能很多人会说：为啥单表都过亿了才想方案解决？其实不是不想，而是由于历史原因加上错误预估了数据增长才导致这个局面
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言，
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。
业界流行 modern data stack 的说法，本质上就是将传统的一些工具用 SaaS 化的思路在云上重新再做一遍，从来显著提升客户的使用难度。modern data stack 几大核心是：cloud 、open-source 、SaaS business models。
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也逐渐
在数据迁移的时候，需要根据用户量来评估需要在表空间理添加的空间大小。比如迁移5百万的用户和迁移200万，两者需要添加的数据量差别很大，在资源有限的情况下，需要一些比较合理的估算，毕竟在生产环境中做数据加载的时候报了空间不足的问题就是准备太不充分了，稍后的数据修复任务就难上加难。 比如我们现在客户提供了如下的信息，需要我们评估一下在目前的用户基础上迁移几百万用户需要添加的空间。 表空间假设是如下的存储情况。DATA开头的表空间存放表数据，INDX开头的表空间存放索引数据。 Tablespace Init ex
在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。key-value如何均匀的分散到集群中？最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。但是在一些高速发展的web系统中，这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长，缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，大量的缓存命不中，缓存数据需要重新建立，甚至是进行整体的缓存数据迁移，瞬间会给DB带来极高的系统负载，设置导致DB服务器宕机。
由于系统版本、数据库的升级，导致测试流程阻塞，为了保证数据及系统版本的一致性，我又迫切需要想用这套环境做性能测试，所以和领导、开发请示，得到批准后，便有了这次学习的机会，所以特此来记录下整个过程。
近日，腾讯DevOps产品专家王一男在GOPS大会上发表了题为《互联网研发效能方法工具落地金融行业的实践方法》的主题演讲。文章整理自王一男在GOPS大会上的演讲。 大家好，我是腾讯TEG的王一男。过去一年，我的主要工作是把互联网企业内部的研发效能工具产品化对外toB，给其它行业尤其是金融行业客户提供研发效能提升的解决方案。在这个过程中我发现腾讯等互联网公司的效能工具和方法落地金融行业时会遇到一些"水土不服"的现象。今天的分享是过去一年工作的经验总结，希望能够推动敏捷、DevOps跨行业赋能过程中
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
原因分析：MySQL5.7版本默认设置了 mysql sql_mode = only_full_group_by 属性，导致报错。
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：
数据持久化本质上是为了做数据备份，有了数据持久化，当Redis宕机时，我们可以把数据从磁盘上恢复回来，但在数据恢复之前，服务是不可用的，而且数据恢复的时间取决于实例的大小，数据量越大，恢复起来越慢。
五一期间决定把自己的学习笔记网站好好整一整，因为眼看着秋招提前批&正式批就快到了，想着整好了也能给一些学弟学妹们用上。
从17年开始，结合公司业务上云专项，在线教育从一开始的云IaaS层迁移，到更开放的开源中间件选型，再到思考云原生的研发模式，做了很多实践和思考，推动后台架构演进。这里把这些实践思考做下分享，欢迎沟通交流
今天说一下现在比较流行的PHP框架，直接从github搜一下便可以知道大家现在正在用的框架，大家关注的是什么
Core Data是iOS上一个效率比较高的数据库框架，(但是Core Data并不是一种数据库，它底层还是利用Sqlite3来存储数据的)，它可以把数据当成对象来操作，而且开发者并不需要在乎数据在磁盘上面的存储方式。它会把位于NSManagedObject Context里面的托管对象NSManagedObject类的实例或者某个NSManagedObject子类的实例，通过NSManagedObjectModel托管对象模型，把托管对象保存到持久化存储协调器NSPersistentStoreCoordinator持有的一个或者多个持久化存储区中NSPersistentStore中。使用Core Data进行查询的语句都是经过Apple特别优化过的，所以都是效率很高的查询。
数据持久化本质上是为了做数据备份，有了数据持久化，当Redis宕机时，我们可以把数据从磁盘上恢复回来，但在数据恢复之前，服务是不可用的，而且数据恢复的时间取决于实例的大小，数据量越大，恢复起来越慢。Redis的持久化过程可以参考《Redis持久化是如何做的？》。
数组只是个名称，它可以描述一组操作，也可以命名这组操作。数组的数据操作，是通过 idx->val 的方式来处理。它不是具体要求内存上要存储着连续的数据才叫数据，而是说，通过连续的索引 idx，也可以线性访问相邻的数据。
导语 熟悉Apache Kafka的同学都知道，当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时，新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。而数据迁移会因为数据堆积量，节点负载等因素的影响，导致迁移时间较长，甚至出现迁移不动的情况。同时数据迁移也会增大当前节点的压力，可能导致集群进一步崩溃。本文将探讨应对需要紧急扩容的技术方案。 作者介绍 许文强 腾讯高级工程师 腾讯云CKafka研发负责人，Apache Kafka Contributor 拥有多年分布式系统研发经验，主要
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。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
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。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
内容题记：对象存储(object storage)作为最早被公有云厂商对外发布的云服务（2006年的3月14日云服务领域的老大哥AWS正式上线了对象存储服务S3）一直是企业IT云化进程中最基础也是最常用的服务类型。如何选择合适的服务提供商，如何高效使用对象存储为企业自身的IT服务赋能一直是企业服务云化部署时摆在IT经理面前的一个有挑战的问题。公有云对象存储服务会写成一个系列，从使用者（企业IT经理）的视角出发，分享一下从选择服务商到深度使用上的一些心得。本次内容主要关于厂商选取和数据上云这两个问题。
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
金融行业该如何在线替换金融核心场景数据库？在 TUG 陆金所企业行活动中，来自陆金所的数据架构 DBA 团队经理万霁春老师分享了陆金所的去 O 之路，以下内容整理自当天活动分享实录。
迁移集群实际上就是要把所有数据库（system 除外）的表结构和数据完整的复制一遍。ClickHouse 官方和社区有一些现成的解决方案，也可以自己实现。
随着企业规模的不断扩大，远程办公，异地团队合作，大型项目的每日更新推进，也成为职场人的日常操作，产品和研发人员也在面临越来越多的跨区域，多项目并行的工作挑战，早期的Wiki，石墨文档，成为了许多产品沉淀知识，管理知识，协同改进知识的“试验田”，随着对于研发管理数字化，工具化需求的不断提升，越来越多的研发管理工具，也将知识库管理功能，集成到自身中来，为用户提供更友好，更便捷的体验。下面也来一起看看国内外主流的几个研发管理软件中各自的知识库管理工具，有何特点。
有 n 个人被分成数量未知的组。每个人都被标记为一个从 0 到 n - 1 的 唯一ID 。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
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