Insert into select请慎用。这天xxx接到一个需求，需要将表A的数据迁移到表B中去做一个备份。本想通过程序先查询查出来然后批量插入。但xxx觉得这样有点慢，需要耗费大量的网络I/O，决定采取别的方法进行实现。通过在Baidu的海洋里遨游，他发现了可以使用insert into select实现，这样就可以避免使用网络I/O，直接使用SQL依靠数据库I/O完成，这样简直不要太棒了。然后他就被开除了。
Insert into select 请慎用，同事因为使用了 Insert into select 语句引发了重大生产事故，最后被开除。
Insert into select请慎用。这天xxx接到一个需求，需要将表A的数据迁移到表B中去做一个备份。本想通过程序先查询查出来然后批量插入。但xxx觉得这样有点慢，需要耗费大量的网络I/O，决定采取别的方法进行实现。通过在Baidu的海洋里遨游，她发现了可以使用insert into select实现，这样就可以避免使用网络I/O，直接使用SQL依靠数据库I/O完成，这样简直不要太棒了。然后她就被开除了。
#执行了一条 keys xxxxx* 命令，令数据库宕机了，怪不得技术总监发狠话：谁要是敢用 keys 命令，直接收拾包袱走人。接下来我们看看是什么回事:
注意点： 1、在完成数据迁移之前，上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具，进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。将新旧库数据进行比对，直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移，所以这时候就可以平滑迁移了。比方说：使用虚ip的方式。
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
首先，判断table数组是否为空（即：{}），如果为空，则调用inflateTable(threshold)方法初始化一个默认长度为16的数组。源码如下所示：
昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
Core Data是iOS上一个效率比较高的数据库框架，(但是Core Data并不是一种数据库，它底层还是利用Sqlite3来存储数据的)，它可以把数据当成对象来操作，而且开发者并不需要在乎数据在磁盘上面的存储方式。它会把位于NSManagedObject Context里面的托管对象NSManagedObject类的实例或者某个NSManagedObject子类的实例，通过NSManagedObjectModel托管对象模型，把托管对象保存到持久化存储协调器NSPersistentStoreCoordinator持有的一个或者多个持久化存储区中NSPersistentStore中。使用Core Data进行查询的语句都是经过Apple特别优化过的，所以都是效率很高的查询。
何选择云迁移策略? 将数据迁移至云中时，选择一个适合组织需求的策略很重要。随着数据迁移至云存储平台，有一些因素需要考虑，如你是否迁移了归档数据，他们具有不同的宕机需求。除非发生在传说中的“通用型”
为了防止数据源和目的地之间的数据不一致，需要找到一种方法来识别和迁移可能发生的任何更改。典型的方法是执行多次迭代以重新扫描数据集，并捕获自从上次迭代以来的更改。
最近写了很多数据库相关的文章，大家基本上对数据库也有了很多的了解，数据库本身有所了解了，我们是不是应该回归业务本身呢？
上篇文章我们提到，当我们创建一个有缓冲的通道并指定了容量，那么在这个通道的生命周期内，我们将再也无法改变它的容量。 由此引发了关于无限缓存的 channel 话题讨论。 我们分析了一个实现无限缓冲的代码。 最后，我们也提到了它还可以继续优化的点。
最近发现一些SQL，很正常的查询或者根据主键ID查询，也加入了慢SQL预警，一条 SQL 语句，正常执行的时候特别快，有时候不知道怎么回事，它会变的很慢。为什么？有的同学会说：MySQL负载过大，再此不讨论此种情况。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
改造总是要付出很多代价的，肯定会跌很多坑，这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程（调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案）。
数据库创建过程。 首先创建用户、创建数据库、创建表空间、授权。 表空间需要根据时间需求来设置，数据结构需要与要迁移数据的 oracle 库一致。
redis-port是一款redis数据迁移工具，用来将数据从一个redis迁移到另一个redis实例/redis集群中 ，以下是官方地址：
1、ConcurrentHashMap,是Java并发包中自JDK1.5后提供的一个线程安全且高效的HashMap实现，可以用来替代HashTable。直接实现了ConcurrentMap接口，同时继承了AbstractMap抽象类。
Java7 中实现的 ConcurrentHashMap 说实话还是比较复杂的，Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动。建议读者可以参考 Java8 中 HashMap 相对于 Java7 HashMap 的改动，对于 ConcurrentHashMap，Java8 也引入了红黑树。
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
随着数据量的不断增大，一般我们要对数据进行水平切分，水平切分的规则你可以简单根据用户id或者用户IP对数据进行取模，实现路由功能。当然也可以增加Slave跟KeepAlived来实现高可用。
我的 Django 项目做了一次实际的项目移植，就是把同一个项目连同数据库中存储的信息迁移到另外一个环境中。具体是把服务器上面的数据库迁移到了本地，也就是 Linux 服务器到本地 Windows，这篇文章就来简述一下我具体的操作过程。
举个场景，resize的过程中，会创建一个新的空数组，然后把老数据写入到新的数组里面去。如果在数据迁移之前有线程检索数据，可能得不到正确的结果
参考数据管理是对定义的数据值域进行控制，包括对标准化术语、代码值和其他唯一标识符以及每个取值的业务定义的控制，和对数据域值列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制；并且对准确、及时和相关参考数据值的一致，共享使用进行控制，以进行数据分类和目录整编。
槽是 Redis 集群管理数据的基本单位，首先需要为新节点制定槽的迁移计划，确定原有节点的哪些槽需要迁移到新节点。迁移计划需要确保每个节点负责相似数量的槽，从而保证各节点的数据均匀。例如，在集群中加入 6385 节点，如图所示。加入 6385 节点后，原有节点负责的槽数量从 6380 变为 4096 个。
号没留言功能，所以我建了个微信交流群来方便交流，现在需要你的加入，群里大佬贼多！目前入群满百发红包，给个一起吹比的机会把阿Sir，期待与你一起相互吹捧，共同进步。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
之前提到在分表应用上线前我们需要将原有表的数据迁移到新表中，这样才能保证业务不受影响。
最近很火的幻兽帕鲁，我这两天也是小小体验了一把，我只能说，通宵了两晚上，是有点上头，但是这个游戏官方目前给出的是试营业，而且有些时候官服还链接不上，这里我紧跟潮流给大家来个简单的私服搭建。
接上一篇文章Online DDL 工具 gh-ost实战（一），介绍了gh-ost的实际使用案例，本文介绍一下gh-osh的相关原理；
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「引言」 本文的目的是对 InnoDB 的锁模块做个简单的介绍，使读者对这块有初步的认识。 此外，我们在对MySQL 5.7做性能分析的时候发现lock_sys mutex成为热点瓶颈，官方在MySQL 8.0上对lock_sys锁也做了很多优化，本文针对一些重大的性能优化做一些介绍。 MySQL lock 与 latch区别（本文主要介绍lock） 「第一部分 简介」 1.1 lock相关数据结构
今天，收到了极狐GitLab的邮件通知“关于JihuLab.com 试用期限调整的通知”邮件内容如下：
下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求，云上数据库通过智能化运维，数据会越来越多，准确度也越来越高，模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求？一起来听听吧。
Unsafe:是CAS的核心类，由于Java方法无法直接访问底层系统，需要通过本地（native）方法来访问，Unsafe相当于一个后门，基于该类可以直接操作特定内存的数据。 常见方法：
哈希算法也叫散列算法, 不过英文单词都是 Hash, 简单一句话概括, 就是可以把任意长度的输入信息通过算法变换成固定长度的输出信息, 输出信息也就是哈希值, 通常哈希值的格式是16进制或者是10进制, 比如下面的使用 md5 哈希算法的示例
在实际环境中，总会有新陈代谢，旧机器总还是躲不过时间的摧残，这就需要更换新机器，而 vMotion 是 VMware 开发出的一项独特技术，可将正在运行的虚拟机从一台服务器迁移到另一台服务器上。 若要实现热迁移，那么外部共享存储服务器便是必不可少的，因为必须要保证源ESXi主机和目标ESXi主机都可访问虚拟机文件，所以在热迁移之前必须把虚拟机配置文件都迁移到外部共享存储之上。 openfiler是一个免费的NAS/ISCSI的SAN服务器系统，主要用于为LAN主机提供独立存储系统，openfiler提供了包括NFS、SMB、ISCSI、target等多种连接方式，一般通过http的方式管理，它对于希望搭建虚拟化的中小型企业而言，是provisiong阶段最好的工具。 vMotion是所有vSPhere高级功能的基础，可实现热迁移。 vMotion的迁移过程（如果迁移期间出错，虚拟机将恢复原始状态和位置）：
之前写了一篇文章分析了Datapump迁移数据的一些准备总结，反响还不错。Datapump数据迁移前的准备工作，最近碰到一个场景，根据评估还是使用Datapump比较好。主要的原因如下： 1.原来的环境在Solaris下，硬件资源老旧，需要迁移到Linux下，跨平台迁移使用逻辑迁移优先 2.原来的环境使用10gR2,现在需要顺带迁移到11gR2，充分解决备库“不中用”的情况 3.迁移的数据量不算大，在几百G以内，可以充分利用带宽和I/O吞吐量来达到预期的时间窗口。 而在这个方案之外，考虑到提高性能，我们采用
本系列文章就是向大家介绍， 从 SQL Server 迁移到 MySQL 所面临的问题和我们的解决方案。
注意同一个Broker上不同路径只会存放不同的分区，而不会将副本存放在同一个Broker; 不然那副本就没有意义了(容灾)
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
2019 年就开始在使用佳明的 245 ，最近才知道佳明分为国内区和国际区，而且两个区的账号是独立的，数据不互通。而 runalyze 、Strava 等跑步分析工具又只能和国际区进行连接同步。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
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