腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月24日吴夏的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0324吴夏”,即可下载直播分享PPT。 大家好,我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏,我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分: 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构; 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
在现代企业中,数据是至关重要的资产,确保数据在不同数据库间的实时同步变得尤为重要。Oracle数据库作为业界领先的数据库管理系统,提供了多种技术方案用于实现实时数据同步。本文将介绍几种常见的Oracle数据同步方案,包括使用GoldenGate、数据库触发器与自定义应用、第三方ETL工具以及LogMiner方式。
服务重构,老版系统为php代码,新版系统改为Java。 数据层面沿用之前老版服务的数据库结构,部分库字段进行修改。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移:TDSQL数据库多源异构迁移方案》。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键?2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
如果像面试官说的这种场景,再使用上面我提到的AOF缓冲区就有点浪费内存空间了。所以Redis会将主服务器的这条Del删除命令,发送给从服务器。
Docker容器运行时产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了。例如:容器中部署了MYSQL数据库,如果有一天将部署MySQL数据库的容器删除了,存放的数据也就丢失。为了能保存数据在Docker中我们使用卷来实现容器内数据与我们指定的目录文件同步,当某一方数据发生修改时,另一方也随之改变。
FlutterUnit 经过 10 个月的不断迭代功能,如今已经从一个单击应用 逐渐 网络化,FlutterUnit 也终于有了自己的后端服务 flutter_unit_server 。后端由 SpringBoot 框架搭建,目前已实现 用户系统、邮箱验证、JWT 验证 、要点数据、收藏夹同步 功能。目前该服务平稳地运行在我的小破服务器里。
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作,当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的,它会接收主数据库同步过来的数据。 下面是主从复制的原理:
高质量的产品数据对于任何企业而言都是至关重要的。越来越多的企业希望获得有关产品数据标准的更多信息,例如GDSN数据同步。
天气数据采集服务包含数据采集组件、数据存储组件。其中,数据采集组件是通用的用于采集天气数据的组件,而数据存储组件是用于存储天气数据的组件。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
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Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
Apache ZooKeeper(以下简称ZK)是一个分布式的协调服务,为分布式系统提供了一致性、可靠性和高性能。ZK可以用于实现诸如统一命名服务、配置管理、分布式锁等功能。其中,ZK集群在实现这些功能时起着至关重要的作用。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司,业务遍及东南亚大部分地区,为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得,InfoQ 中文站翻译并分享。
在 Leader 节点选举后,还需要把 Leader 服务器和 Follow 服务器进行数据同步。在保证整个 ZooKeeper 集群中服务器数据一致的前提下,ZooKeeper 集群才能对外提供服务。
一年前,CSDN的外包频道,一家贸易公司寻求开发业务系统。我注意到这家公司和我正好在一个城市,索性就跟了一帖,写了点简要的个人开发情况,当然最重要的是附上了自己的手机号码(当时CSDN外包频道还不限制这个信息的)。第二天就接到那家公司总经理的电话,这让我多少有点意外,电话中,双方客套两句后,约定好周末面谈。
数据时代,企业对技术创新和服务水准的要求不断提高,数据已成为企业极其重要的资产,数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么,什么时候我们需要进行数据同步,甚至是实时同步呢?目前又有什么实时同步方案?
提起这个方案,还要从某个风和日丽的早晨说起。那日小编正忙着手上的各种需求,突然后端的亲火急火燎的找到小编,说是有一个重要的用户,在使用 Word 在线编辑文档功能时,发现保存的文件被篡改了。一听到这,我心想这下摊上事儿了,妥妥的线上故障,但还是故作镇定的开始排查是什么问题。
对于任意系统,想要同时满足三高都是一件非常困难的事情,大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture(数据变更捕获)技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时,实时地捕获这些变化,并将其应用到目标系统中,从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点:
总算完事了,简单总结一下关于NDN中订阅发布模式,为了防止给自己留坑,只记录未写入部分。 以下为个人观点,仅供参考,如有需要(错误),请看文献&代码。 这里的订阅发布模式其实就是一种数据同步的方式,即发布者发布数据,订阅者订阅数据。相比较NDN传统的拉-取数据的方式,这样的方式更加的高效。
分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
在异构数据库之间做迁移,类型转换是一大难题,也是导致迁移失败的重要原因,Tapdata Cloud 在1.0.6 版本上线类型映射功能,系统推演 + 人工调整,进一步保证迁移的成功率。
如果你是一位运维工程师,你很可能会面对几十台、几百台甚至上千台服务器,除了批量操作外,环境同步、数据同步也是必不可少的技能。 说到“同步”,不得不提的利器就是rsync,今天就来说说我从这个工具中看到的同步的艺术。 [不带任何选项] 我们经常这样使用rsync: $ rsync main.c machineB:/home/userB 1 只要目的端的文件内容和源端不一样,就会触发数据同步,rsync会确保两边的文件内容一样。 2 但rsync不会同步文件的“modify time”,凡是有数据同步的文件,目
应该得保证消息按照顺序执行的吧! 不然本来是:增加->修改->删除 你楞是换了顺序给执行成:删除->修改->增加 全错!!!
在上云后的Oracle数据灾备场景中,我们经常听到DBA迁移工程师讲到“在这个项目中用ADG进行数据实时备份,ADG比DG更好!”。究竟ADG作Oracle数据灾备的优势在什么地方?
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库,目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
淘宝开放平台(open.taobao.com)是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台,每天承载百亿级的API调用,百亿级的消息推送,十亿级的数据同步,经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
Redis中的主从复制,也就是Master-Slave模型,其实现相对比较简单,一般使用在多个Redis实例间的数据同步以及Redis集群中用的比较多。
我们在 Mysql 存储集群架构中, 经常采用一主多从模式部署。主节点提供写的能力, 从节点提供读的能力, 有效分担了主单点的压力.
嗯,你们要的大招。跟着这篇文章一起也发布了CTPersistance和CTJSBridge这两个库,希望大家在实际使用的时候如果遇到问题,就给我提issue或者PR或者评论区。每一个issue和PR以及评论我都会回复的。 持久化方案不管是服务端还是客户端,都是一个非常值得讨论的话题。尤其是在服务端,持久化方案的优劣往往都会在一定程度上影响到产品的性能。然而在客户端,只有为数不多的业务需求会涉及持久化方案,而且在大多数情况下,持久化方案对性能的要求并不是特别苛刻。所以我在移动端这边做持久化方案设计的时候,考虑
在当今互联网行业,大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础,所有具备数据存储能力的组件如:数据库、缓存、MQ等,数据都可以进行同步,形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程,知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中,会存储在不同的数据库中,数据库是分布在不同系统中,所以需要不断地进行数据流转,不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份,也是十分重要并且我们必须了解的环节。
对于 ES 来说,必须先存储有数据然后才能搜索到这些数据,而在实际业务中 ES 的数据也常常是与 mysql 保持同步的,所以这里插入这篇文章简单介绍几种同步 mysql 数据到 ES 的方式。
这些方案中不可或缺的就是mongoshake 组件,mongoshake是阿里云NOSQL团队TEAM 开发的一款针对与通用性服务平台的产品,通过对mongodb的oplog进行读取将源于目的的MOGNODB 数据库之间进行数据同步的方式。通过日志的抓取和重放的方式完成数据同步的任务,数据同步中通过通道来进行数据传输,其中包含了像rpc, file, tcp,以及直连等方式。通过选择不同的同步方式,可以对接不同的中间件,如kafka,通过发布和订阅的方式来进行数据的异步的灵活同步。
一个 ZooKeeper 集群如果要对外提供可用的服务,那么集群中必须要有过半的机器正常工作并且彼此之间能够正常通信。如果想搭建一个能够允许 N 台机器 down 掉的集群,那么就要部署一个由 2*N+1 台服务器构成的 ZooKeeper 集群。所以部署3个节点,那么就得至少有2个节点可用则该集群才可用。4个节点同样还是要2个以上。所以 Zookeeper集群部署的节点(非Observer)数一般为奇数。高可用机制其实基于 ZAB协议[链接]。
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kettle是基于JVM的所以大家只要有安装好的JVM解压后直接启动即可。这里推荐使用jvm8。
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题,故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近,在数据同步方面也有些思考。
钱大妈是社区生鲜连锁品牌的开拓者,经过十一年的稳健运营,已成为行业内的领军品牌,截至 2023 年 7 月已全国布局超 30 多座城市,门店总数 3000 余家,服务家庭超 1000 万。近年来,随着业务的高速发展以及门店的快速扩张,钱大妈需要对生鲜产品的采购、销售、库存等数据进行实时监控和分析,以保障食品的新鲜度及品质。同时需要管理众多门店与供应链信息,以了解各区域销售趋势和顾客偏好,从而优化商品结构和库存管理。
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