现在云计算的服务，不仅仅是产品的竞争，对于政府企业等大型客户更关注服务，而云迁移则是服务中的关键环节。以后将简述云迁移的一些门道。
云迁移的过程非常复杂，需要适当的计划和执行。可以肯定的是，很多企业在迁移过程中将面临意想不到的挑战。为了缓解一些挑战，企业可以通过云计算提供商的合作伙伴生态系统或云计算提供商提供的专业服务寻求帮助。
因互联网运营商的路由指向原因，迁移后服务器的互联网IP地址一般将发生变化，一般只需要更换客户dns的ip指向即可完成修改，对客户影响不大。
就当前而言，移动PB级的数据对企业来说仍然是一件难事，可以按照以下步骤来操作，尽量减少风险和成本，并最大程度地提高灵活性。 接受云部署的企业需要具有成本效益和实用性的将企业数据迁移到云端的方法。鉴于将大规模企业数据集无间断地和准确地移动到任何地方，这将面临很大的挑战，其任务可能是一个漫长，复杂，危险的过程。 并不是每个组织都有足够的专用带宽来传输数PB的数据，而不会导致核心业务的性能下降，也并不具有足够的备用硬件迁移到云端。在某些情况下，处于物理隔离位置的组织或不具有成本效益的高速互联网连接的组织面临
本文介绍了数据中心迁移过程中的关键步骤和注意事项，包括硬件和软件的准备、数据迁移、网络配置、测试和故障排除等方面。作者强调了在迁移过程中沟通和计划的重要性，并建议企业采取适当措施确保迁移过程的顺利进行和数据中心的安全稳定运行。
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
1.index.php：自动加载函数的添加、服务容器实例化与服务注册、路由加载、请求实例化与路由分发、响应生成与发送
腾讯云提供了数据库迁移工具DTS， 使用DTS做数据库迁移时，DTS工具在迁移任务结束后，会做数据校验。
原因是 Laravel 的 APP_KEY 和 encrypt() 函数加密的问题。（encrypt() 是 Laravel 的助手函数，相当于 Crypt::encrypt() 的简写形式）
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
尽管如此，目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路，这其中则免不了”旧改”的各种繁杂事。
携程是一家中国领先的在线票务服务公司，从 1999 年创立至今，数据库系统历经三次替换。在移动互联网时代，面对云计算卷积而来的海量数据，携程通过新的数据库方案实现存储成本降低 85% 左右，性能提升数倍。本文讲述携程在历史库场景下，如何解决水平扩容、存储成本、导入性能等痛点，以及对于解决方案的制定和思考过程。
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。
备注：如果Python版本为Python 3，使用如下安装方式 pip3 install MySQL client
使用laravel的数据库迁移功能进行表的创建，和迁移回滚之后，我们继续说说在设计中
我们在前两篇教程中分别介绍了如何连接到数据库，以及如何通过迁移文件定义表结构来创建或修改数据表，接下来，是时候在数据表里添加内容了。在 Laravel 框架中，如果想要快速填充测试数据到数据库，可以借助框架提供的填充器功能，通过填充器，我们可以非常方便地为不同数据表快速填充测试数据。
在这篇博文中，我们会介绍如何在零停机时间的前提下，使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱，比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版，但该流程不只适用于 RDS，也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
很多人可能在学习Laravel框架的时候，对Laravel的数据库迁移（以下简称Migrations）存在着疑惑：
在上一篇教程中，我们基于 Eloquent 模型实现了对数据表记录的增删改查操作，今天我们在此基础上介绍两个 Eloquent 模型提供的高级功能 —— 批量赋值和软删除。
TDSQL PG版分布式关系型数据库，是一款同时面向在线事务交易和MPP实时数据分析的高性能HTAP数据库系统。面对应用业务产生的不定性数据爆炸需求，不管是高并发交易还是海量实时数据分析，TDSQL PG版都能够轻松处理。目前TDSQL PG版已经在金融、保险、通信、税务、政务等多个行业的核心交易系统上线运行。 TDSQL PG版介绍 1. TDSQL PG版介绍 自2008年诞生，TDSQL PG版已有13年的发展历史，产品全面兼容PostgreSQL，高度兼容Oracle语法，采用无共享架
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
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。
类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
迁移上云，一般涉及到应用系统及数据库系统，其中数据库系统的迁移是最麻烦的。应用系统的迁移一般采用重新部署或磁盘物理迁移方式，但数据库的迁移方式很多，不同的场景有不同的迁移方式。一般数据库迁移方式有物理、逻辑迁移两种方式，对数据库的迁移讲究中断业务时间最短、数据零丢失。前面，我们讲过到mysqldump进行逻辑迁移，今天我们试一下不同的物理数据迁移方式。
通过前面学习到， Hash表的查询效率并不是 O(1)，它与 Hash函数、散列冲突等因素有关。如果 Hash函数确定得不好，可能导致散列冲突概率升高，查询效率下降。那么，该如何设计 Hash函数呢？
在Redis中，rehash是指当哈希表的负载因子（load factor）超过设定阈值时，为了保证哈希表的性能，系统会自动触发rehash操作。Rehash操作指的是将原来的哈希表重新建立一个更大的哈希表，并将原有的键值对重新映射到新的哈希表上。
Laravel 一直是我心中最优雅的后端框架，为了向更多的人解释为什么 Laravel 这么优雅？框架本身都做了什么操作？比起其他框架的优势在哪里等？我准备从一个后端最常用的 CURD 例子说起，一步一步阐述这过程中 Laravel 都是怎么完成的；以及~大家~(我)为什么喜欢用 Laravel。
我们在实际的开发场景中，不少人或许已经碰到了使用PHPStorm不能自动补全门面（Facade）的问题，或者其他类通过容器调用时无法补全或者跳转。而插件 laravel-ide-helper就是用来解决这个问题的。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
哈希表这个数据结构相信各位都不陌生，无论是高级语言，还是各大数据库底层实现都不离开它，所以本文我想来聊聊我个人对哈希表的一些看法，同时也是对哈希表这个知识点做一次系统性的梳理和总结。
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。
一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在使用ClickHouse过程中免不了需要数据迁移，比如更新表结构、迁移数据到新的集群。如何尽量将影响降低，加快迁移过程是数据迁移的关键。
今天开始讲如何在 Laravel 中操作数据库，Laravel 为我们提供了多种工具实现对数据库的增删改查，在我们使用 Laravel 提供的这些数据库工具之前，首先要连接到数据库。
不管你承认与否在研发一款产品时，软件测试对项目而言意义重大，然而是测试通常被我们视而不见。这篇文章我们主要研究 Laravel 框架的测试方法。
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中，然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
如果准备更换或升级服务器、进行服务器数据迁移，遵循服务器数据迁移计划可以简化流程。没有一个，在系统和格式之间传输数据的过程中，将面临高昂的风险，最终会导致代价高昂的停机时间、文件损坏、丢失和放错位置、兼容性问题等。
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
作者 | Adobe 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 在我们之前的几篇博文 《Iceberg 在 Adobe 的应用》《基于写入 Iceberg 的缓存的数据摄取》 和 《Iceberg 的读取优化》 中，我们了解了 Apache Iceberg 的诸多优势，看到了它是如何与 Adobe 体验平台（Adobe Experience Platform）的整体架构相适应的。在这篇博文中，我们将分享 Adobe 将超过 1PB 的数据集迁移到 Adobe 体验平台数据湖（Datalake）上的 Iceberg
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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.
Facebook 称，他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成，还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎，MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎，会大大减慢 MyRocks 的进度，因此我们选择继续使用 5.6，直到 MyRocks 完成，MySQL 5.6 的寿命也即将结束，决定升级到 MySQL 8.0 。
为了防止数据源和目的地之间的数据不一致，需要找到一种方法来识别和迁移可能发生的任何更改。典型的方法是执行多次迭代以重新扫描数据集，并捕获自从上次迭代以来的更改。
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。
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