最近在评估一个开发同事的需求时,发现随着需求的变化,DBA相关的评估工作也会随之变化,同时反射到开发同事那边,通过这个案例也可以看到很多的需求变化,可以从中看出很多的不足和改进之处。 首先开发提出的一个数据需求,删除数据库中的几张表数据,然后把剩下的数据都备份,把备份集拷贝到一个异机环境。其实这个需求在之前也很他们沟通过,这是他们业务迁移的一个步骤,同时做一些业务梳理,DB这边需要配合做一些数据的清理的工作。 这种工作其实对我来说是一件好事,如果有一天我发现我在维护一个T级的数据库,但是数据
用过的备份方式有:mysqldump、mysqlhotcopy、BACKUP TABLE 、SELECT INTO
备份完成后可以看到在/oradata/data/mysql/xtra目录下新建了以日期命名的目录
单独备份表的话需要表在独立的表空间里面,即配置了innodb_file_per_table参数
大体上差不多,不过8.0版本移除了innobackupex命令且只能备份8.0版本的MySQL
Percona XtraBackup 利用的是InnoDB的crash-recovery功能
2023-11-06,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增circos圈图绘制工具。
Circos(Krzywinski等人,2009年)是一个用于以圆形布局可视化数据的软件包。这使得Circos非常适合探索对象或位置之间的关系。Circos图表已经出现在成千上万的科学出版物中。尽管最初设计用于可视化基因组数据,但它可以根据任何领域的数据创建图表。
在MySQL中如果要迁移一个表导另外一个服务器/环境中,常规的做法就是使用备份工具备份,比如mysqldump,然后拷贝备份到目标服务器或者环境导入。如果某一个表数据量很大,导出dump文件很大的情况下,使用导出导入工具其实会花费不少的时间. 怎么样提高效率呢,可以有一种想法就是直接拷贝数据文件到目标环境,当然在早期版本中这么做是不可取的,因为会有很多关联数据在ibdata中,InnoDB的数据存在对应的数据字典信息,是存放在共享表空间中,无法直接剥离出来,而在5.6/5.7中,就推出了一个很不错
XtraBackup工具详解 Part 5 使用innobackupex对数据库进行全备
突变模式(印记)分析(mutational signature analysis)目前已经成为变异检测后一个重要分析流程,它能够揭示癌症组织样本受哪些内外界因素的影响以及其贡献大小。
物理备份用于实现数据库的完整恢复,但数据库必须运行在归挡模式下(业务数据库在非归挡模式下运行),且需要极大的外部存储设备,例如磁带库,具体包括冷备份和热备份。冷备份和热备份是物理备份(也称低级备份),它涉及到组成数据库的文件,但不考虑逻辑内容。
本来想写个 spark 任务来导数据的,但是时间有限,为了快速实现把数据从 HDFS 集群 A 转移到集群 B,还是选择用 hadoop distcp 命令来拷贝数据。具体的命令如下。
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎,那么请选择InnoDB,Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB,早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。 InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
mysql中用的最多存储引擎就是innodb和myisam。做为Mysql的默认存储引擎,myisam值得我们学习一下,以下是我对《高性能MYSQL》书中提到的myisam的理解,请大家多多指教。
MySQL中InnoDB和MyISAM引擎的区别 MyISAM的结构 📷 InnoDB 支持事务,MyISAM 不支持事务。 InnoDB 支持外键,而 MyISAM 不支持。 表的行数 InnoDB 不保存表的具体行数,执行 select count(*) from table 时需要全表扫描。而MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数。 表锁差异 InnoDB 最小的锁粒度是行锁,MyISAM 最小的锁粒度是表锁。用户在操作MyISAM表时,select,update,delete,insert语
同MongoDB,Redis这样的NoSQL数据库的复制相比,MySQL复制显得相当复杂!
netcat(命令行中使用 nc )是网络工具中的瑞士军刀,它能通过TCP和UDP在网络中传输数据。通过与其他工具结合和重定向,我们可以在脚本中以多种方式使用它,比如传输文件,目录,用于网络安全中扫描端口,命令行聊天(现在估计没有多少人无聊做这个)。
从InnoDB redo log file实时拷贝走备份期间产生的所有redo日志
今天在做一些演示的时候,在虚拟机上装了两套数据库软件,10g和11g的。还是在演示普通数据文件迁移的时候还是碰到了一些意料之外的问题,从当时的情况来看感觉还是比较诡异的,所以马上切换到另外一套环境去试验就没有任何问题了。对于这个问题事后进行了分析,发现还是一些简单常规的错误,自己还是对一些细节没有掌握好, 本来对于普通数据文件的迁移流程是很简单的,在数据库open状态就可以迁移, 基本步骤如下: alter tablespace xxxx offline; cp datafiles alter ta
如果执行了rm -rf操作删除了所有的基于FS的数据文件,但是数据库还处于OPEN状态,那么,在这种情况下如何快速地恢复数据库呢?这里的前提条件是没有任何可用的RMAN备份、数据库冷备份等,也就是说,没有任何备份。在这种情况下可以通过系统的文件句柄号来恢复数据文件。整个恢复过程可以简单分为如下几步:
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
用户创建表空间时误将数据文件放到了本地盘,重启数据库时一个实例启动不了,只能offline该表空间后启动数据库。现用户想知道怎样能把这个表空间数据文件中的数据恢复出来。
前几天有个新闻,说是gitlab的工程师把数据文件给误删了,搞了个大事件,很多人都去围观了.备份工作应该在最开始的时候就要做,否则就会失去最佳时机,为了保证我的数据是安全的,因此我要搞备份了.备份分为逻辑备份和物理备份,逻辑备份是导sql,物理备份是基于文件的,这两种我都搞一下.
系统底层的重要、核心数据文件时常面临着更新和传输,仅仅依靠防止拷贝数据文件是无法避免事故的发生,也无法快速定位事故原因,更加无法及时恢复灾难。 那么“快速定位事故原因、及时恢复数据文件,将经济损
原文出处: 温国兵(@dbarobin) 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上,两个天真无邪的小孩,把一堆沙子挪向其他地方,铸就内心神往的城堡。 生产环境中,有以下情况需要做迁移工作,如下: 磁盘空间不够。比如一些老项目,选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移,硬盘很有可能出现短缺; 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务,业务压力增大,不堪重负。如果 IO 压
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保
通过官网下载(需要注册),或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版,百度或者谷歌的不一定是最新版本,最好在官网下载,但是现在有一个问题,注册账号时验证码的图片总是无法显示,所以无法注册,如果注册时没有我说的这个问题,那就直接注册,注册后直接输入自己的邮箱在1处,点击下载即可。如果无法注册,可通过GitHub下载。
一、Redis与MySQL对比 相同点: Master-Slave架构,集群架构下无法很好的完成数据拷贝,确保数据一致性。 支持数据文件持久化存储,但数据文件过大时,宕机重启可能存在安全隐患。 不同点: Redis时效性能远比MySQL要高得多,支持复杂的数据类型,基本上都是内存操作,效率远胜于MySQL。 Redis是NoSQL型数据库,或者说是Store-Cache型数据库,而MySQL属于RDBMS,关系型数据库,虽然自身做了查询缓存,但效果一般。 Redis支持以数据横向切分,便于根据业务需求扩展
其实利用OS拷贝也可以联机操作,不关闭数据库,但是只针对可以OFFLINE的数据文件,步骤如下所示:
在软件的生命周期中,经常遇到由于业务发展,系统迭代更新带来的数据迁移工作;或者软件系统本身的重构抑或其他因素,几乎都需要对数据进行迁移。构抑或其他因素,几乎都需要对数据进行迁移。
在数据库表丢失或损坏的情况下,备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃,你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时,正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏,用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们,这对表绝对不是件好事!
实际上你的关注本身就说明了问题,只不过呢你欠缺那临门一脚,人生很长,你的科研生涯可能还有35年之久,你现在学会数据处理,这个技能的掌握其实是最大化受益!现在,哪怕是全新细胞系模型的提出也需要ngs数据支持啦,比如文章:《Establishment and Characterization of a Brca1−/−**, p53**−/− Mouse Mammary Tumor Cell Line》
最近在分析一个迁移案例的时候,突然多了一些额外的想法,也算是对原有方案的一个补充。 比如存在两个数据库 peak和esales,彼此是独立的业务,所幸两者也没有用户的冲突等,都在10g版本,如果需要把他们整合到11g的环境中,迁移的方案就是一个重中之重。 因为这两个库的数据量不大,都不到200G,所以迁移的时间估算下来在2个小时还是可行的。 初步的想法就是常规的逻辑导出导入,比如使用数据泵来做。按照以往的经验,每个数据库大概会在40分钟左右完成。两个加起来就是80分钟左右。 如
1.通过工具DTS的设计器进行导入或导出 DTS的设计器功能强大,支持多任务,也是可视化界面,容易操作,但知道的人一般不多,如果只是进行SQL Server数据库中部分表的移动,用这种方法最好,当然,也可以进行全部表的移动。在SQL Server Enterprise Manager中,展开服务器左边的+,选择数据库,右击,选择All tasks/Import Data...(或All tasks/Export Data...),进入向导模式,按提示一步一步走就行了,里面分得很细,可以灵活的在不同数据源之间复制数据,很方便的。而且可以另存成DTS包,如果以后还有相同的复制任务,直接运行DTS包就行,省时省力。也可以直接打开DTS设计器,方法是展开服务器名称下面的Data Transformation Services,选Local Packages,在右边的窗口中右击,选New Package,就打开了DTS设计器。值得注意的是:如果源数据库要拷贝的表有外键,注意移动的顺序,有时要分批移动,否则外键主键,索引可能丢失,移动的时候选项旁边的提示说的很明白,或者一次性的复制到目标数据库中,再重新建立外键,主键,索引。 其实建立数据库时,建立外键,主键,索引的文件应该和建表文件分开,而且用的数据文件也分开,并分别放在不同的驱动器上,有利于数据库的优化。 2. 利用Bcp工具 这种工具虽然在SQL Server7的版本中不推荐使用,但许多数据库管理员仍很喜欢用它,尤其是用过SQL Server早期版本的人。Bcp有局限性,首先它的界面不是图形化的,其次它只是在SQL Server的表(视图)与文本文件之间进行复制,但它的优点是性能好,开销小,占用内存少,速度快。有兴趣的朋友可以查参考手册。 3. 利用备份和恢复 先对源数据库进行完全备份,备份到一个设备(device)上,然后把备份文件复制到目的服务器上(恢复的速度快),进行数据库的恢复操作,在恢复的数据库名中填上源数据库的名字(名字必须相同),选择强制型恢复(可以覆盖以前数据库的选项),在选择从设备中进行恢复,浏览时选中备份的文件就行了。这种方法可以完全恢复数据库,包括外键,主键,索引。 4. 直接拷贝数据文件 把数据库的数据文件(*.mdf)和日志文件(*.ldf)都拷贝到目的服务器,在SQL Server Query Analyzer中用语句进行恢复: EXEC sp_attach_db @dbname = ’test’, @filename1 = ’d:mssql7data est_data.mdf’, @filename2 = ’d:mssql7data est_log.ldf’ 这样就把test数据库附加到SQL Server中,可以照常使用。如果不想用原来的日志文件,可以用如下的命令: EXEC sp_detach_db @dbname = ’test’ EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = ’test’, @physname = ’d:mssql7data est_data.mdf’ 这个语句的作用是仅仅加载数据文件,日志文件可以由SQL Server数据库自动添加,但是原来的日志文件中记录的数据就丢失了。 5. 在应用程序中定制 可以在应用程序(PB、VB)中执行自己编写的程序,也可以在Query Analyzer中执行,这种方法比较灵活,其实是利用一个平台连接到数据库,在平台中用的主要时SQL语句,这种方法对数据库的影响小,但是如果用到远程链接服务器,要求网络之间的传输性能好,一般有两种语句: 1>select ... into new_tablename where ... 2>insert (into) old_tablename select ... from ... where ... 区别是前者把数据插入一个新表(先建立表,再插入数据),后者是把数据插入已经存在的一个表中,我个人喜欢后者,因为在编程的结构上,应用的范围上,第二条语句强于前者。 6.
首先明确一个概念,innodb表包含两部分,表结构定义和数据,Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里,而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中,因为表结构定义占用的空间很小,因此我今天主要说是表数据,
Linux系统作为服务器的主流操作系统,在项目部署运维方面发挥着重要的作用。数据库作为数据的存储媒介,其安全性与稳定性不容小觑,如果数据库的安装路径下分配大小较小,假以时日,该硬盘分区可能就会爆了,极大影响系统的正常运行。本文以国产化平台为例,分享数据库数据文件的迁移步骤。
因为POSTGRESQL 备份的方式很多,所以在众多的备份方式和软件中,也只能“半网打进”。
随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
MySQL 的数据导出导入其实从MYSQL 5.5 到 5.7 大部分采用的方法有如下几种
引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
作为一个计算机底层小白,在了解一个知识点的时候时常需要恶补很多基础知识。 本文记录在了解LMDB过程中接触的知识点。
普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
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