而这决不仅仅是异构数据库、不同存储设备之间数据迁移那么简单，它更像是对以前ERP数据以及ERP业务流程的重新审视和考核。 数据迁移切忌完整 对于传统数据迁移或数据库更替问题，企业CIO或数据库开发维护人员考虑得更多的是数据迁移的完整性和可靠性，但是对于ERP替换过程中的数据迁移而言，保持数据的完整性却是大忌。 10%，而且旧系统中数据利用得越多，新系统的负担就越大、性能越差、信息越不准确，这与简单的数据库迁移强调完整性有着本质区别。 而且，虽然用户选择的ERP厂商所提供ERP产品的模块可能相同，但是在相应实现方法、数据库记录的表结构以及ERP工作流程方面却是大相径庭，因此，ERP替换过程中的数据迁移不仅仅是数据的导入、导出问题，更是系统的更换 所以，在进行ERP数据迁移时，企业CIO们不应简简单单地把ERP数据迁移看作是单一的数据库问题。
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库迁移。 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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前言： 在我们开发某些项目后，难免会遇到更换服务器，重新部署数据库的时候，那么问题来了？ 究竟怎么如何操作才能达到最佳效果； 起源： （1）：起初仅仅是为了测试用，所以迁移的时候不必把数据库中的数据全部迁移过去，仅仅需要数据库的架构即可； （2）：某些时候需要更换服务器，那么此时已经在内部存储了大量数据了 ，此时只能把架构+数据全部迁移过来； 解说： 以本地“Login”数据库为例，帮助大家理解四种迁移方式； 一：“分离”—>“附加” 说明： （1）或许会遇到分离数据库后，无法在其它服务器附加数据库的问题 （权限不够，自行更改属性） （2）推荐把数据库放到默认的数据库文件存放目录（E:\Microsoft SQL Server\实例根目录\MSSQL12.SQLEXPRESS\MSSQL\DATA）； （ ，防止误操作，类似于保存不同版本信息； ---- 四：生成“SQL脚本” 说明：兼容性最好，轻松避免数据库迁移的其它问题 ----
但随着市场的不断更新变化，将ERP升级到SAP S/4HANA, 并同时迁移到云端，以更为低廉的IT成本，享受数据更好的安全性、伸缩性和可延展性，是很多企业当下都在考虑的业务布局。 那么ECC升级到S/4HANA, S4HANA只能在Hana数据库上运行而ECC可以在Oracle、IBM DB2等上运行，如何做数据迁移，保证数据安全。 下面为大家讲解利用自动化迁移软件工具CrystalBridge如何做S/4HANA的升级及数据迁移。 传统的方法从本地迁移到云端面临着一个较大的挑战，即停机时间和次数的问题，传统的方案中必须要在本地先升级转换到S/4HANA了之后再做一个到云端的迁移。 SNP 迁移：完整路线图灵活 简单 安全 可靠SNP BLUEFIELDTM 方法通过高端软件极大地加快了数据迁移的速度，使项目的实施更为高效。
前言 一个 Redis 需要从另一个 Redis 数据同步 或者 数据迁移，这种一般怎么做？ 数据迁移 这种一般比较好做，可以直接从源redis导出rdb，再把rdb文件导入目标redis。 恢复restore：将RDB文件恢复到目的redis数据库。 备份dump：将源redis的全量数据通过RDB文件备份起来。 解析decode：对RDB文件进行读取，并以json格式解析存储。 同步sync：支持源redis和目的redis的数据同步，支持全量和增量数据的迁移，支持从云下到阿里云云- 上的同步，也支持云下到云下不同环境的同步，支持单节点、主从版、集群版之间的互相同步。 同步rump：支持源redis和目的redis的数据同步，仅支持全量的迁移。采用scan和restore命令进行迁移，支持不同云厂商不同redis版本的迁移。 如果目的端是集群模式，可以写入到一个结点，然后再进行slot的迁移，当然也可以多对多写入。
而这决不仅仅是异构数据库、不同存储设备之间数据迁移那么简单，它更像是对以前ERP数据以及ERP业务流程的重新审视和考核。 一、数据迁移切忌完整 对于传统数据迁移或数据库更替问题，企业CIO或数据库开发维护人员考虑得更多的是数据迁移的完整性和可靠性，但是对于ERP替换过程中的数据迁移而言，保持数据的完整性却是大忌。 10%，而且旧系统中数据利用得越多，新系统的负担就越大、性能越差、信息越不准确，这与简单的数据库迁移强调完整性有着本质区别。 而且，虽然用户选择的ERP厂商所提供ERP产品的模块可能相同，但是在相应实现方法、数据库记录的表结构以及ERP工作流程方面却是大相径庭，因此，ERP替换过程中的数据迁移不仅仅是数据的导入、导出问题，更是系统的更换 所以，在进行ERP数据迁移时，企业CIO们不应简简单单地把ERP数据迁移看作是单一的数据库问题。
一、为什么要迁移 我的七月小说站点放在JCloud上，恕我直言，配合我的Aliyun服务器进行数据交互，那是相当的慢，没办法，京东云上面十几块钱的公网ip，也就这样了。 所以我决定把web服务器和数据库部署到一起。 二、迁移前导步骤 迁移过程中顺便记录一手，供后面再次迁移到别的服务器上查阅，省的麻烦。 create database novel 三、迁移数据库表和结构 先cd到mysql的运行路径下，再执行一下命令： 1.导出数据和表结构： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > > 数据库名.sql mysqldump -uroot -p -d dbname > dbname .sql 3.导入数据库 方法一： （1）选择数据库 mysql>use dbname ; mysql -u用户名 -p密码 数据库名 < 数据库名.sql
一、迁移整个库 1.mongodump（导出） 命令格式：mongodump -h host:port -d dbname -o D:datadump 2.mongorestore（导入） 命令格式： dbnameNew -u username -p pwd --authenticationDatabase admin --noIndexRestore --dir D:datadumpdbname 二、迁移单个
批评，这是正常的血液循环，没有它就不免有停滞和生病的现象——奥斯特洛夫斯基 数据库迁移可以使用flyway git地址：https://github.com/flyway/flyway 官网地址：
在这个情况下，如何写好迁移规则就成为了一个难题。古老的遗留系统数据库新系统一般都会采用当前主流的数据库，例如 MySQL、Oracle 等。 但遗留系统可能采用的是几十年前古老的技术，数据库的名字你可能听都没听过。这时候不会有任何 ETL 工具可以使用，甚至于没有主流语言的客户端类库可以使用。 数据迁移程序如何兼容业务系统的改动迫于上线时间点的压力，往往数据迁移程序开发的同时，业务系统也还在开发中。如何做到兼容业务系统的变化，是一个难题。 Mapping rule（映射规则） 管理Mapping rule是数据迁移的需求。写好 mapping rule 需要既熟悉新系统，又熟悉老系统。并且还要熟悉数据库设计。 那么当API输入有变化时，迁移程序就会报错。此外如果逻辑有调整，数据自然也会按照最新的逻辑进入的数据库。
08.14自我总结 数据库的备份 一数据库的备份 1.单库备份 mysqldump -uroot -p123 db1 > db1.sql #库名 mysqldump -uroot -p123 db1 mysql -u -p < filename.sql; 2.在数据库内 创建空数据库 选择数据库 然后使用source filename; 来进行还原 例如 use db1; source /root /db1.sql 三.数据库迁移 务必保证在相同版本之间迁移 # mysqldump -h 源IP -uroot -p123 --databases db1 | mysql -h 目标IP -uroot -p456 四.备份高阶 1.常用参数 -B：表示的是指定多个库，增加了建库语句和use数据库的语句。 -t : 只备份数据库中的数据 –single-transaction 适合innodb数据库的备份。 2.
在实际项目开发中，一般不会创建模型，然后迁移到数据库，因为同一个数据库，可能对应着多个项目，所以此时我们需要懂得如何反向迁移。 Django django的orm模型已经内置了反向迁移命令 python manage.py inspectdb > models.py # >后面是生成的文件路径和名称 flask flask并没有配置相关的反向迁移模块 我在网上试了多个具体相关功能的迁移包，最后我个人感觉sqlacodegen相对来说还是比较好用的，可通过下方命令安装 pip install sqlacodegen 在命令行执行 sqlacodegen mysql://用户名:密码@ip:端口号/数据库 >models.py 大体跟django的类似，但是多了数据库连接 使用这个包，额外要注意一点，他会报一个错误（ mysqldb查找不到的错误）。
---Mysql系统库是MyISAM的，相较而言，PG数据库在这方面要好一些。 是pgsql的模板数据库。 所谓模板数据库就是创建新database时，PostgreSQL会基于模板数据库制作一份副本，其中会包含所有的数据库设置和数据文件。 怎么创建模板数据库？ alter database tmpdb is_template false; drop database tmpdb; 数据迁移案例 数据备份 pg_dump -h 192.168.30.1 -p
一日风雨交加，晚上值班时，一业务的数据库空间不够， 报警 。 正常停库 SQL> shutdown immediate Database closed. Database dismounted. -03113: end-of-file on communication channel Process ID: 381 Session ID: 191 Serial number: 3 可能由于昨晚数据库强制关闭 ，导致文件状态可能不一致，因为正常关闭数据库会同步校验各文件，使得重新启动的时候文件时间点一致。
Django执行数据库迁移 导致原因：因为迁移文件和数据库中的迁移记录不一致 解决办法 python manage.py migrate app名 --fake 迁移文件名 将指定迁移文件标记为已经映射 ，这时将不会执行这个迁移文件的Sql语句。 如果不知道是那个迁移文件出现了问题，可以将这个app下面的所有迁移文件全部删除，然后将数据库中迁移文件表django_migrations中这个app的所有迁移文件全部删除，然后将表的字段和类映射对应清楚后使用 python manage.py makemigrations app_name生成一个迁移文件，然后使用python manage.py migrate --fake-initial将第一个建表的迁移文件保存到数据库中 根据数据库生成模型 令python manage.py inspectdb > 文件路径 需要修正下 名字，可能名字太长，或者会有关键字 模型需要放到相关的app当中 通过外键连接的表需要调整 执行标记命令
1,改动迁移路径 USE master GO ALTER DATABASE 数据库名 –主数据 MODIFY FILE(NAME=’数据库名’, FILENAME=’F:\DataBase\数据库名 .mdf’); GO ALTER DATABASE 数据库名 –日志数据 MODIFY FILE(NAME=’数据库名_log’, FILENAME=’F:\DataBase\数据库名_log.ldf ’); GO ALTER DATABASE 数据库名 –文件流数据 MODIFY FILE(NAME=’PlatformFiles’, FILENAME=’F:\OA_PLUS\PlatformFiles 3，将那些数据文件或日志文件手工移动到相应的文件夹（也就是上面命令中FILENAME相应的文件夹） 4，重新启动SQL Server实例，验证数据文件迁移是否成功。 測试： SELECT name, physical_name FROM sys.master_files WHERE database_id = DB_ID(‘数据库名’); 发布者：全栈程序员栈长
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环境数据库迁移至 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，以目标环境数据库数据是否正确迁移为准。
因此，数据库迁移这件事情得去问你的装修公司，也就是实际负责项目实施的团队。当用这个例子解释完以后，基本上领导就会能够理解迁移成本的点在哪里了。 虽然数据库迁移这种事情大部分是由“装修公司”来实施的，但也不排除有打算自己动手操作的。恰巧我的上一份工作主要做的就是数据迁移，这方面的经验还是有一些的，在这里给大家分享一下。 基本上数据库迁移的工作可以分为三部分，前期调研，中期实施，后期验证。根据项目规模的大小，各个阶段的时间略有调整，但总体来说还是三个阶段。 接下来需要调研有多少应用程序使用了这个数据库，这是一个很神奇的阶段，经常会发现有莫名其妙的连接连上这个数据库，因此需要仔细找出究竟有哪些应用程序连接到了这个库。 关于数据库迁移的经验已经分享给大家，如果需要从其他数据库迁移至MySQL，可以使用官方的MySQL Workbench迁移向导。
摘要: 数据库一般有2种，传统的关系数据 例如 mysql 和内存数据例如redis。 比如目前规划了3个数据库，基于uid进行取余分片，那么每个库上的划分规则如下: ? 如上我们可以看到，数据可以均衡的分配到3个数据库里面。 不过此时由于分片规则进行了变化(uid%3 变为uid%4)， 大部分的数据，无法命中在原有的数据库上了，需要重新分配，大量数据需要迁移。 （手工处理） 同步配置，从库升级为主库（手工处理） 解除主从关系 （手工处理） 冗余数据清理（手工处理） 为新的数据节点搭建新的从库（手工处理） 四、双写迁移 双写的方案，更多的是针对线上数据库迁移来用的 引用: 1 数据库秒级平滑扩容架构方案 2 http://antirez.com/news/110
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