摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一. 设计目标 设计一个数据迁移的方案，需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k，这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响，需要可动态调整qps 数据完整， 不丢失 不能遗漏数据，虽然事后我们有数据校验的过程，但是设计数据迁移方案时，需要尽可能的包装数据不丢失。 进度可控 迁移过程可中断，可重试。比如先迁移10分之一的数据，再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤，如下图所示 ? 因为有迁移速度的要求，我们将每个步骤进行分解，确保每个部分可以异步化，并发处理。这样可以提升速度。 遍历数据 完整遍历老的数据库。
数据迁移 迁移就像是数据库的版本控制, 允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构，迁移通常和 Laravel 的 数据库结构生成器配合使用，让你轻松地构建数据库结构。 如果你曾经试过让同事手动在数据库结构中添加字段，那么数据库迁移可以让你不再需要做这样的事情。 每个迁移文件名都包含时间戳，以便让 Laravel 确认迁移的顺序。 --table和--create选项可用来指定数据表的名称，或是该迁移被执行时是否将创建的新数据表。 这些选项需在预生成迁移文件时填入指定的数据表： php artisan make:migration create_users_table --create=users php artisan make migrate:reset 复制代码 使用单个命令来执行回滚或迁移 migrate:refresh命令不仅会回滚数据库的所有迁移还会接着运行migrate命令。
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）； （ 3）数据库文件可以设置jia兼容级别，高版本兼容低版本 ---- 二：“脱机”—>“附加” 说明：暂时脱离管理数据库，进行资料拷贝后，在重新联机即可； ---- 三： “备份”—>“还原” 说明：为的是还原原始数据 ，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 ----
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。 海量数据迁移且希望低资源开销 数据插入不可停止的实时迁移 部分可变：可以修改表meta 执行查询前务必将max_execution_time设置为0或者一个极大值，避免数据插入一半因为超时被中止。数据迁移一旦中途中止，需要手动清理目标实例中迁移的数据后重试，否则会有数据重复。 该方案需要额外的zookeeper，但是可以同时执行大量数据迁移。 使用clickhouse-copier时，源表、目标表的数据插入都要停止。迁移时设置好数据时间范围，方便迁移完成后补全迁移期间空档数据。
Clickhouse 数据迁移 Clickhouse 数据迁移 [TOP] 背景 数据报表即将上线，需准备一个Clickhouse测试库用作后续开发 方案调研 迁移集群实际上就是要把所有数据库 ClickHouse 官方提供的一款数据迁移工具，可用于把表从一个集群迁移到另一个（也可以是同一个）集群。 使用 clickhouse-backup clickhouse-backup 是社区开源的一个 ClickHouse 备份工具，可用于实现数据迁移。 有些地方也不是很清楚，最终决定使用 remote 函数来做数据迁移。 必须为两个相同的库，例如从阿里云Clickhouse迁移数据到本地基本就不可行。
https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/90550221 键迁移 有时候我们想将一个redis的数据迁移到另一个redis中，redis 提供了三种方式来满足数据迁移的需求，分别是move、dump+restore、migrate move key db Redis支持多数据库，多数据库之间彼此在数据上是隔离的。 move key db就是把指定的键从源数据库迁移到目标数据库中。由于多数据库在生产环境中不建议使用，所以此命令很少使用到。 Redis3.06版本之后支持迁移多个键，如果迁移多个键则此处填写空字符串’’ destination-db:目标数据库索引，例如要迁移到0号数据库，这里就写0 - timeout：迁移的超时时间（单位毫秒 ） [copy]:添加此选项后迁移后并不删除源键 - [replace]：添加此选项后，不管目标redis是否存在该键，都会正常迁移进行数据覆盖 - [keys key[key…]]:迁移多个键，例如要迁移
介绍 pgloader从各种来源加载数据到PostgreSQL。它可以转换动态读取的数据，并在加载前后提交原始SQL。 对于数据库，pgloader连接到live服务，并知道如何直接从它获取所需的元数据。 特征矩阵 下面是根据源数据库引擎所支持的特性的比较。 命令 pgloader实现了自己的命令语言，这是一种DSL，允许指定要实现的数据加载和迁移的各个方面。该语言中提供的一些功能只适用于特定的源类型。 : pgloader [<options>] [<command-file>]...pgloader [<options>] SOURCE TARGET 您可以使用pgloader命令语言拥有一个包含迁移规范的命令文件 ，也可以提供一个数据源和一个PostgreSQL数据库连接目标，以便将数据加载到其中。
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。
4. sqoop数据迁移 4.1 概述 sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系 统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等 ? 导入数据库表数据到HDFS 下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。 增量导入 在实际工作当中，数据的导入，很多时候都是只需要导入增量数据即可，并不需要将表 中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去，肯定会出现重复的数据的状况，所以我们一 般都是选用一些字段进行增量的导入 1、将数据从HDFS把文件导出到RDBMS数据库 导出前，目标表必须存在于目标数据库中。
跨集群数据迁移 用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群，如果要迁移至腾讯云ES，用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。 如果业务可以停服或者可以暂停写操作，可以参考离线迁移的四种方案。 离线迁移 离线迁移需要先停止老集群的写操作，将数据迁移完毕后在新集群上进行读写操作。适合于业务可以停服的场景。 api接口，可以通过snapshot api进行跨集群的数据迁移，原理就是从源ES集群创建数据快照，然后在目标ES集群中进行恢复。 elasticsearchdump工具和mysql数据库用于做数据备份的工具mysqldump工具类似，都是逻辑备份，需要将数据一条一条导出后再执行导入，所以适合数据量小的场景下进行迁移； snapshot 的方式适合数据量大的场景下进行迁移。
本方案旨在通过集群融合的方式帮助用户进行在线迁移，尽量降低迁移过程对业务的影响，同时尽可能提高迁移的自动化程度。 二、整体思路 假定用户原有集群为A，迁移后新集群为B。 首先通过扩容的方式把集群B融合进集群A；然后通过ES的自动搬迁能力，把所有集群A的数据迁移到集群B；最后用户下线集群A即可。 具体迁移操作步骤如下： 1、融合前，对 新建集群 需要确认没有打开权限，如果有打开，需要关闭。 restart_type": "full_cluster_restart" }' 5、对 融合后的大集群 调用 如下接口，将 之前的include 清除，并exclude 掉 用户集群 的节点， 将数据搬迁到 _name" : "{用户节点名1, 用户节点名2...}" } }' 6、数据搬迁完成后，剔除 用户集群 的节点，下线用户集群。
生产上遇到Oracle 11g单实例跨平台迁移情况，以下为迁移过程，有不完善的地方欢迎提出改进 一、源库及目标库情况 源库 目标库 IP 10.0.15.XX 10.0.16.XXX 系统版本 windows GB 30 二、迁移方案 源库未开启归档，采用数据泵方式迁移。 三、迁移流程 1、确定业务停机时间 系统管理员与业务确认可停机时间范围，数据库运维通过计算业务数据量，预估迁移耗时，两者结合综合评估后共同确定迁移时间 2、通知系统开发商停业务 数据库运维做好迁移前准备后 ，将所有内存中的数据刷到磁盘，保障数据完整性。 由于之前导入过测试数据，需要正式迁移前删除，步骤5中已经查出所有非系统默认用户 --CASCADE参数会删除用户所有关联对象 DROP USER 用户名 CASCADE; 注意：impdp导入前需要先创建表空间
Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入 2、可以自动地完成数据类型映射与转换。导入的数据是有类型的，它可以自动根据数据库中的类型转换到Hadoop中，当然也可以自定义他们的映射关系。 Sqoop主要通过jdbc连接关系型数据库，理论上只有关系型数据库支持JDBC都可以使用Sqoop与HDFS进行数据交互。 Map任务，并行地从HDFS中读取数据文件，将这个数据复制到数据库中。 Sqoop不仅可以用于关系型数据库与HDFS文件系统之间进行数据转换，也可以将数据从关系型数据库传输至Hive或Hbase，而对于数据从Hive或者Hbase 传输到关系型数据库来说，则可以从Hive或者
Easticsearch 数据迁移至influxdb python 需求：将Easticsearch部分数据迁移至influxdb中。 见过从mysql，influxdb迁移至Easticsearch中的，没见过从Easticsearch迁移至influxdb中，迁移的数据是一些实时性的流量数据，influxdb时序性数据库对这类数据的支撑比较客观 解决方案：大批量从Easticsearch取数据，两种方案。 1.from...size 2.scroll (类似于数据库的游标) 脚本采用第二种scroll方案对Easticsearch 查询取数据。 @timestamp', ] ## 指定search_type="scan"模式，并返回_scroll_id给es.scroll获取数据使用 response= es.scroll
RabbitMQ 集群数据迁移，完成集群A 到集群B 的数据迁移。 RabbitMQ 官网有这么一段话： ? 因此集群消息迁移的思路，是备份这些文件夹。 然后还有一段话 ? 大致意思是在恢复数据前，要先恢复元数据。 测试过程： 集群A： ? 集群A 队列消息: ? 数据恢复如下： 1.导出集群A 的元数据。rabbit_n1_2020-3-30.json ? 2. 将集群A的元数据导入到集群B ? ? 3. 可以看到数据恢复了，看下消息是否正确。 ? 这样就完成了RabbitMQ集群数据迁移。
软件支持 1.1下载迁移工具：Navicat_Premium_11.0.10 1.2连接数据库 1.2.1打开Navicat，点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。 迁移表结构 3.1打开Oracle的数据库，右击选择传输数据： （图六） 3.2填写传输数据常规信息： （图七） 3.3填写传输数据高级信息： （图八） 3.4迁移完表结构后随机抽取几张表，检查表结构是否正确 改动表结构 4.1迁移完毕后，打开Mysql数据库。执行改动表结构的sql脚本（注意，最好不要直接执行sql文件。 导入数据 *lejobdb中以mr开头的表不要导入数据，否则会报错（原因：这张表中有同样的主键） 6.1打开Oracle数据库，右击选择传输数据：如（图六） 6.2填写传输数据常规信息：如（图七）注意： 检查数据 随机抽取所导数据库中的表，检查当中的数据有没有问题。
Gitlab版本升级教程： 第二步 备份数据 将Gitlab内的数据打包 ? 第三步 数据迁移 将备份文件拷贝至新环境 scp 服务器之间的拷贝命令：https://wiki.nooss.cn/archives/278.html ? /#把对应版本的数据从旧服务器上拷贝到新服务器的gitlab备份目录里 scp /var/opt/gitlab/backups/1571993772_gitlab_backup.tar root@192.168.1.1 restore RAILS_ENV=production BACKUP=1571993772 注意：这里没有后面的_gitlab_backup.tar名字 一路yes，恢复是会先删除新服务器上所有gitlab数据的 参考文献 Gitlab 升级备份迁移：https://www.jianshu.com/p/6361cba123a8 常见报错 gitlab 备份恢复部分项目httpcode 500报错 报错信息如下：
数据迁移的类型 随着业务的发展，存储也会经常性的需要迁移。 需要将老表的数据迁移到新的分表中。 存储选型不对，比如关系型数据库的相互迁移， PG, MySQL,Oracle的相互迁移。NoSQL的Mongo,Cassandra,Hbase的相互迁移。 机房的迁移，自建机房到云的相互迁移 这些场景都需要进行数据迁移，虽然细节的方案有不同之处，但是也会有一些共同之处。 数据迁移的方案 数据迁移简单来说就是将数据从一个地方挪到另外一个地方。 ? 因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准 标准 数据一致性迁移完数据不能丢记录，单条记录的数据不能缺字段。 一定要确保数据是平滑迁移的，对业务无感知。 同时存储是有状态的，迁移难度比较大，开发者需要具备前瞻性，尽量在选型的时候慎重，选择合适的数据库，避免进行数据库迁移。
本文重点介绍kafka的两类常见数据迁移方式：1、broker内部不同数据盘之间的分区数据迁移；2、不同broker之间的分区数据迁移。 55.jpg 根据分布式系统的特点，很容易想到采取数据迁移的办法，对broker内部不同数据盘的分区数据进行迁移。 在进行线上集群数据迁移之前，为了保证生产集群的数据完整和安全，必须先在测试集群进行测试。 表明重启之后，broker的不同磁盘间迁移数据已经生效。 1.3 结论 Kafka broker 内部不同数据盘之间可以自由迁移分区数据目录。迁移完成后，重启kafka即可生效。
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