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件的

关于库中的,需要考虑普通件,redo日志件(还需要考虑是否为current状态),undo表空间,临时表空间,system,sysaux表空间。 可以参考下面的伪代码:move_non_system_tablespace ,需要在open状态 { alter tablespace xxxx offline; cp datafiles alter database rename file oravl03oradataTESTDBredo_g1_m2.dbf to oravl01oracleredo_g1_m2.dbf; 最后带给大家一些福利,关于件的

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Redis

版权声明:如需转载本章,请保留出处! https:blog.csdn.netxc_zhouarticledetails90550221 键有时候我们想将一个redis的到另一个redis中,redis提供了三种方式来满足的需求 move key db就是把指定的键从源到目标库中。由于多库在生产环境中不建议使用,所以此命令很少使用到。 Redis3.06版本之后支持多个键,如果多个键则此处填写空字符串’’destination-db:目标库索引,例如要到0号库,这里就写0 - timeout:的超时时间(单位毫秒 ):添加此选项后后并不删除源键 - :添加此选项后,不管目标redis是否存在该键,都会正常进行覆盖- ]:多个键,例如要k1k2 k3,此处填写keys key1 key2 key3

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    Clickhouse

    Clickhouse Clickhouse 背景​ 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集群实际上就是要把所有库(system 除外)的表结构和完整的复制一遍 ,即可实现。 ,运行 DDL 创建表,然后运行上述语句复制遍历所有表,执行 2使用 clickhouse-copierClickhouse-copier 是 ClickHouse 官方提供的一款工具, 有些地方也不是很清楚,最终决定使用 remote 函来做。 关于别的方案、更多的 clickhouse-copier 使用案例,可参考 Altinity 的博客 Clickhouse-copier in practice.使用 remote 函使用

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    laravel

    就像是库的版本控制, 允许团队简单轻松的编辑并共享应用的库表结构,通常和 Laravel 的 库结构生成器配合使用,让你轻松地构建库结构。 如果你曾经试过让同事手动在库结构中添加字段,那么可以让你不再需要做这样的事情。 每个件名都包含时间戳,以便让 Laravel 确认的顺序。--table和--create选项可用来指定表的名称,或是该被执行时是否将创建的新表。 这些选项需在预生成件时填入指定的表:php artisan make:migration create_users_table --create=users php artisan make: 此命令将回滚最后一次“”的操作,其中可能包含多个件:php artisan migrate:rollback复制代码你可以在rollback命令后面加上step参,来限制回滚的个

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    (2) - 如何快速

    摘要在上一篇中我们介绍了的套路,但是没有介绍具体的方案,这篇着重介绍下具体的方案一. 设计目标设计一个的方案,需要实现以下目标速度 qps 需要达到1k,这样能保证1亿的能够在1~2天内跑完qps可控 有可能对线上服务有影响,需要可动态调整qps完整,不丢失 不能遗漏,虽然事后我们有校验的过程,但是设计方案时,需要尽可能的包装不丢失。 进度可控 过程可中断,可重试。比如先10分之一的,再继续来二. 架构设计任务大致分为3个步骤,如下图所示? 因为有速度的要求,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。遍历完整遍历老的库。

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    】使用XTTS-V3(DBMS_FILE_TRANSFER)

    生产上遇到一个场景,大概1T量左右,由于没用XTTS做过,所以准备尝试一下,本次采用XTTS(增强传输表空间) V3版本的DBMS_FILE_TRANSFER方式。 (28204707)字符集AL32UTF8AL32UTF8实例名XKORGXKORGCPU1616内存(GB)3232量GB1000 要的表空间:USERS、ORCLTBS二、档及脚本mos etehosts件内容复制到目标环境中以上条件全部满足,则具备的前置条件3.2 初始化设置阶段3.2.1 目标库安装库软件并创建库,软件版本不小于源库检查结果:已按要求安装软件并创建库 ,检查发现有分区表及索引存储在SYSTEM表空间中,需要将这部分首先动到业务表空间,详见:【】Oracle分区表及索引表空间(https:www.modb.prodb42030)完成后 ,并且被目标库使用,可见件出现在目标库件存放目录下,相当于将一份全备应用到了目标库。

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    工具】使用 kettle从oracle到mysql的图教程

    老系统或其他系统使用的oracle库,现在使用新系统,需要使用mysql库。但是之前也要过来。那么这种请求下怎么办呢?我们可以使用kettle来进行。 2 库连接 将从oracle到mysql,需要先在kettle中建立oracle和mysql库连接,注意mysql-connector-java-5.1.45.jar和ojdbc14-10.2.0.1.0 3 最基本的导 导入的基本流程如下图,可以分为三个步骤,首先建立源库和目标库的连接,然后建立源表和目标表的映射关系,最后建立作业任务,执行。 ? 第四步: ctrl+s 保存 ktr件 4 建立作业 按照下图新建作业 ?4.1 设置START 拖拽【START】到右侧空白区域 ? 第二步:选择第3章保存的ktr件,保存即可。 ?第三步:手工运行作业,点击下图红色圈圈里面的按钮 ?进入下面的页面,点击【执行】就可以了。 ?查看日志,下面的是结果正常的。

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    -sqoop

    4. sqoop4.1 概述sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系库服务器之间传送”的工具。 导入:MySQL,Oracle导入到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等存储系 统; 导出:从Hadoop的件系统中导出到关系库mysql等? 所有记录 都存储为件的(或者Avro、sequence件等二进制)列举出所有的库命令行查看帮助binsqoop list‐databases ‐‐help列出windows主机所有的库 1、将从HDFS把件导出到RDBMS库 导出前,目标表必须存在于目标库中。 u 默认操作是从将件中的使用INSERT语句插入到表中 u 更新模式下,是生成UPDATE语句更新表hdfs导出到mysql是在HDFS当中的如下目录sqoopemp,内容如下1201

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    架构」神器 pgloader,各种到PostgreSQL

    它使用复制PostgreSQL协议将流到服务器,并通过填写一对reject.dat和reject.log件来管理错误。 pgloader知道如何从不同的来源读取:件CSVFixed FormatDBF库SQLiteMySQLMS SQL ServerPostgreSQLRedshiftpgloader知道如何使用 对于CSV和固定格式件,必须向pgloader提供预期输入属性的完整描述。对于库,pgloader连接到live服务,并知道如何直接从它获取所需的元。 或者没有外键的红。命令pgloader实现了自己的命令语言,这是一种DSL,允许指定要实现的加载和的各个方面。该语言中提供的一些功能只适用于特定的源类型。 命令行pgloader命令行接受这两个变种:pgloader ...pgloader [] SOURCE TARGET您可以使用pgloader命令语言拥有一个包含规范的命令件,也可以提供一个源和一个

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    python+mysqldump

    usrbinenv python3# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = Jason Li import osimport time :Tips: 执行脚本前先安装 python3,并在目标库创建好库python3 mysql_data_migrate.py print(* * 50,请输入源库信息, * * 50)src_db_host = input(Enter src_db_pwd = input(Enter source db passwd:)src_db_name = input(Enter source db name:) print(* * 50,请输入目标库信息 filestamp = time.strftime(%Y-%m-%d-%I:%M)filename = src_db_name + - + filestamp + .sql def export_data(): 导出 %s -h%s %s > %s% (src_db_user, src_db_pwd, src_db_host, src_db_name, filename)) def import_data(): 导入

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    MariaDB

    一、为什么要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服务器和库部署到一起。二、前导步骤过程中顺便记录一手,供后面再次到别的服务器上查阅,省的麻烦。 =utf8 好了,重启MariaDBsystemctl restart mariadb 创建库create database novel三、库表和结构先cd到mysql的运行路径下,再执行一下命令 方法一: (1)选择库 mysql>use dbname ; (2)设置库编码 mysql>set names utf8; (3)导入(注意sql件的路径) mysql>source homexxxxdbname .sql; 方法二: mysql -u用户名 -p密码 库名 < 库名.sql

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    Elasticsearch跨集群之离线

    跨集群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,如果要至腾讯云ES,用户可以根自己的业务需要选择适合自己的方案。 如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线的四种方案。离线离线需要先停止老集群的写操作,将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。 --type: 类型,默认为data,表明只,可选settings, analyzer, data, mapping, alias --limit:每次向目标ES集群写入的条,不可设置的过大 的更多功能可查阅logstash官方档总结elasticsearch-dump和logstash做跨集群时,都要求用于执行任务的机器可以同时访问到两个集群,不然网络无法连通的情况下就无法实现 的方式适合量大的场景下进行

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    Elasticsearch跨集群之在线

    本方案旨在通过集群融合的方式帮助用户进行在线,尽量降低过程对业务的影响,同时尽可能提高的自动化程度。 二、整体思路       假定用户原有集群为A,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的自动搬能力,把所有集群A的到集群B;最后用户下线集群A即可。 full_cluster_restart 3、调用 用户集群 的clustersetting 接口 更新 cluster.routing.allocation.include ,里面只填入 用户集群 的节点名,确保不会先搬到 : }, 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, 将到 _name : {用户节点名1, 用户节点名2...} }} 6、完成后,剔除 用户集群 的节点,下线用户集群。

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    Elasticsearch跨集群之在线

    本方案旨在通过集群融合的方式帮助用户进行在线,尽量降低过程对业务的影响,同时尽可能提高的自动化程度。 二、整体思路       假定用户原有集群为A,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的自动搬能力,把所有集群A的到集群B;最后用户下线集群A即可。 full_cluster_restart 3、调用 用户集群 的clustersetting 接口 更新 cluster.routing.allocation.include ,里面只填入 用户集群 的节点名,确保不会先搬到 : }, 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, 将到 _name : {用户节点名1, 用户节点名2...} }} 6、完成后,剔除 用户集群 的节点,下线用户集群。

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    】单实例环境使用泵(Data Pump)

    生产上遇到Oracle 11g单实例跨平台情况,以下为过程,有不完善的地方欢迎提出改进一、源库及目标库情况二、方案源库未开启归档,采用泵方式。 三、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,库运维通过计算业务量,预估耗时,两者结合综合评估后共同确定时间2、通知系统开发商停业务库运维做好前准备后,通知系统开发商停业务系统 ,将所有内存中的刷到磁盘,保障完整性。 CPU核心,另可使用filesize参设置导出单个件大小expdp as sysdba directory=mydump dumpfile=YKT-FULL_%U.DMP parallel=4 ,需要正式前删除,步骤5中已经查出所有非系统默认用户--CASCADE参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,用户可以不用创建,

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    Entity Framework CodeFirst

    今天我们简单介绍一下Entity Framework的功能。 配置了库链接字符串的App.config配置件 CodeFirst 现在让我们在上一篇章的Entity Framework CodeFirst尝试 的基础上给Order添加一个Employee 在开始Code First之前,我们先对上一节编写的OrderTestContext类进行修改添加默认构造函,因为Code First Migrations将会使用库上下的默认构造函进行操作 所以,如果是通过此方法来初始化的,在与业务更新之后,再次进行后,还是会被还原。 AutomaticMigrationsEnabled:获取或设置 指示库时是否可使用自动的值。  2.

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    kafka实践

    重点介绍kafka的两类常见方式:1、broker内部不同盘之间的分区;2、不同broker之间的分区。 55.jpg根分布式系统的特点,很容易想到采取的办法,对broker内部不同盘的分区进行。在进行线上集群之前,为了保证生产集群的完整和安全,必须先在测试集群进行测试。 1.3 结论Kafka broker 内部不同盘之间可以自由分区目录。完成后,重启kafka即可生效。 四、修复客户的kafka集群故障我们采用本测试的方法,对该客户的Kafka集群进行broker节点内部不同磁盘间的,对多个topic均进行了,最终实现磁盘间的缓存分布均匀化。 同时,我们又对客户的kafka集群进行扩容,扩容之后采用本描述的不同broker之间分区方法,对多个topic均进行了,保证新扩容节点也有缓存,原来的broker节点存储压力减小。

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    【columnstore】mariadb columnstore

    通过cpimport传输:官方档:https:mariadb.comkbenlib...步骤:1.导出库中表的表结构,不要# mysqldump -h 127.0.0.1 -uroot -p 导入在192.168.16.29上面执行:官方命令为: # mcsmysql -q -e select * from source_table; -N | usrlocalmariadbcolumnstorecpimport uroot -p -P 4066 -q -e select * from new_users; -N test | cpimport -s t -n 1 test new_users说明:-N 删除非格式 -q 告诉mysql客户端不要缓存结果,这会避免可能的超时导致负载失败cpimport语法说明:-n NullOption(0-将字符串NULL视为(默认); 1 .将字符串NULL视为空值)-s 2 - PM基于输入件加载到各自的PM。 3 - 输入件将加载到本地PM。

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    mysql 大

    MySQL导出的SQL语句在导入时如果量较大时会非常非常慢,经历过导入仅3000万条,用了近30个小时。在导出时合理使用几个参,可以大大加快导入的速度。 net_buffer_length=XXX TCPIP和套接字通信缓冲区大小,创建长度达net_buffer_length的行注意:max_allowed_packet和net_buffer_length不能比目标库的配置值大 ;根值书写mysqldump命令,如: mysql>mysqldump -uroot -p 库名-e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length =16384 > SQL件如:mysql>mysqldump -uroot -p test_db -e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length =16384 > test_db.sql不生成件,直接导入到目标库mysqldump --default-character-set=utf8mb4 --host=127.0.0.1 -uroot

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    K8S方法

    通过与那些已经把应用部署在主要的公有云平台或自有硬件平台上的优秀客户合作,Portworx已经掌握了完整的性、操作自动化、以及将含有大量的应用交付到多云部署中的真正能力。 可性和易操作性通过控制与K8S的集成方式,PX-Motion为大量型工作负载带来了充分的可性。 因此,它消除了人工准备的过程(这些步骤会影响测试准确性)。:将应用程序和从本地部署集群到AWS、谷歌、Azure、IBM或其他地方的云托管Kubernetes集群。同时反过来也支持。 维护:它可在几分钟内整个集群的应用程序和,以方便执行硬件的维护服务。PX-Motion支持跨集群和云,而PX-Central提供了必要的可视性操作界面来管理和控制。 管理员和应用程序团队可以在每个应用程序级别上可视化的调度、控制正在进行的的应用状态。 3.png 不仅如此,PX-Central还从根本上简化了对量工作负荷的管理。

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      云数据迁移(Cloud Data Migration)是腾讯云提供的 TB ~ PB 级别的数据迁移上云服务。本服务提供了安全可靠的离线迁移专用设备,满足本地数据中心进行大规模数据迁移上云的需求,解决本地数据中心通过网络传输时间长、成本高、安全性低的问题。

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