在项目中经常会遇到系统历史数据迁移的问题，数据迁移是将当前数据从一个存储系统或计算机移动到另一个存储系统或计算机。根据实际的工作环境中面临业务系统不同，数据迁移是一项非常复杂的任务，今天，我们将介绍一下数据迁移的步骤和策略。
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下： （1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑 （2）中游是服务层service，封装数据访
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
如果准备更换或升级服务器、进行服务器数据迁移，遵循服务器数据迁移计划可以简化流程。没有一个，在系统和格式之间传输数据的过程中，将面临高昂的风险，最终会导致代价高昂的停机时间、文件损坏、丢失和放错位置、兼容性问题等。
在企业里，许多上云迁移成功的案例，都是先从一些较为简单的应用开始迁移，然后再一步步把更多的应用和数据迁移到云，不可能同时把所有的应用都一下迁移过去。
基于应用程序的、基于文件的和基于块的迁移都有各自的优点和适用场景。选择正确的解决方案首先要了解它们之间的差异。
数据迁移是指将数据从一个存储系统、数据格式、应用程序或硬件平台转移到另一个的过程。这个过程可以涉及数据的转换、清洗和验证，以确保数据的完整性和一致性。一般用于如下情况：
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造，目前项目已经成功上线，系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统，确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结，希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
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。
执行云迁移的最佳方法是什么？除了了解这些方法之外，人们还要了解迁移到云平台的各种挑战和风险。
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。
大家应该都知道一些哈希算法，比如MD5、SHA-1、SHA-256等，通常被用于唯一标识、安全加密、数据校验等场景。除此之外，还有一种应用是对某个数据进行哈希取模映射到一个有限的范围，比如哈希表快速定位、分库分表数据分配等。本文将以分库分表为主题，介绍另外一种哈希算法，并详细说明其在分库分表中的应用与优势。
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。
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。
本文编译：杨丽 新技术使得企业管理变得越来越容易。无论企业规模大小或在哪个领域，生产可以变得更迅速、高效。这其中就包括——企业资源规划（下称 ERP，Enterprise Resources Plan
遗留系统（Legacy System）指的是那些已经投入使用，并且对当前运营至关重要，但技术基础较为落后的信息系统。随着技术的发展和业务需求的变化，遗留系统需要进行适当的演化以适应新的要求。常见的遗留系统演化策略包括集成、改造、淘汰和继承四种方式。
风险无处不在，包括自然灾害以及突发事件等，有时候我们无法预测到一些风险，比如天津港爆炸事件。IT领域也一样，总是有意想不到的事情，风险具有不可预测性，万全之策就是做好灾难应对的各种准备。
社会数字化、智能化的发展进程中，海量的数据带来巨大挑战，各行各业都在加速数字化转型，越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而，作为数据基础设施的核心，传统数据库例如 MySQL 面临性能和容量瓶颈，通过中间件实现的分库分表方案复杂度高，同时带来高昂的运维成本。
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示：1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案；2)、已经实施过分库分表方案的系统，由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了，需要二次扩容的情况。
点击上方蓝字每天学习数据库 现在经常会有各式各样的“删库到跑路”事件发生。不管是传统数据库还是云数据库，总会遇到一些问题，与数据迁移、数据风险安全、数据订阅等相关。今天，我们来谈谈云数据库的优势和腾讯云在这方面的努力。看看腾讯云怎么通过技术手段来确保数据库安全稳定，和快捷迁移，以及推动数据商业分析的。 传统数据库与云数据库 传统数据库 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
Intel Security针对云计算部署的最新研究给企业同时带来了好消息和坏消息。好消息是，根据对1200多名IT决策者的调查显示，云技术相关的数据泄露事故发生频率很低。但坏消息是，这些决策者称迁移挑战是他们面临的最常见问题。从安全的角度来看，当转移工作负载和数据到云计算时肯定会有挑战，无论是从内部数据中心到云还是从云提供商到另一个云提供商。 第一个云迁移挑战是确保根据政策和数据分类要求只有适当类型的数据迁移到云端。很多企业发现敏感数据出现在云端，而他们并没有计划将其放在云中，这通常是因为与项目团队缺乏沟
数据迁移，是一个非常复杂的过程，不仅仅是将数据从一个地方移动到另一个地方。这里需要考虑业务定义、架构变更、应用改造、数据安全等诸多方面问题。在实际迁移工作中，需要结合企业的方方面面，做好合理的规划及实施，否则很可能会导致迁移结果达不到预期，浪费人力财力。在正式开始迁移之前，有几项工作是需要提前考虑的。
根据公司安全新红线宣导进行整改, 禁止使用已停止维护的版本第三方软件，其中某某服务的MySQL数据库5.6版本已到停止维护时间，故将其版本进行升级至5.7
内容题记：对象存储(object storage)作为最早被公有云厂商对外发布的云服务（2006年的3月14日云服务领域的老大哥AWS正式上线了对象存储服务S3）一直是企业IT云化进程中最基础也是最常用的服务类型。如何选择合适的服务提供商，如何高效使用对象存储为企业自身的IT服务赋能一直是企业服务云化部署时摆在IT经理面前的一个有挑战的问题。公有云对象存储服务会写成一个系列，从使用者（企业IT经理）的视角出发，分享一下从选择服务商到深度使用上的一些心得。本次内容主要关于厂商选取和数据上云这两个问题。
本文介绍了数据中心迁移过程中的关键步骤和注意事项，包括硬件和软件的准备、数据迁移、网络配置、测试和故障排除等方面。作者强调了在迁移过程中沟通和计划的重要性，并建议企业采取适当措施确保迁移过程的顺利进行和数据中心的安全稳定运行。
在开发Web应用程序时，经常需要对数据库模型进行更改，这可能涉及添加新的表、修改字段或者删除旧的模型。Django提供了一个强大的数据迁移工具，可以帮助开发者管理数据库模式的变更，并且保持数据库与代码的同步。本文将介绍如何在Django中使用数据迁移和数据库版本控制，以及一些常见的最佳实践。
SAP ERP ECC作为一种时代化的管理工具，是企业数字化必不可少的重要组成部分。但随着市场的不断更新变化，将ERP升级到SAP S/4HANA, 并同时迁移到云端，以更为低廉的IT成本，享受数据更好的安全性、伸缩性和可延展性，是很多企业当下都在考虑的业务布局。
下文以腾讯云数据库 MySQL为例，介绍如何充分利用腾讯云的优势，减轻DBA的负担，轻松来搭建数据库。
云数据迁移（Cloud Data Migration，简称 CDM）是腾讯云提供的 TB - PB 级别的数据迁移上云服务。CDM 使用专用迁移设备将数据从您的数据中心快速高效地迁移上云，并且采用 RAID 、加密等多种方式对迁移过程的数据进行安全保障， 最大程度降低数据损坏和泄露的风险。
就当前而言，移动PB级的数据对企业来说仍然是一件难事，可以按照以下步骤来操作，尽量减少风险和成本，并最大程度地提高灵活性。 接受云部署的企业需要具有成本效益和实用性的将企业数据迁移到云端的方法。鉴于将大规模企业数据集无间断地和准确地移动到任何地方，这将面临很大的挑战，其任务可能是一个漫长，复杂，危险的过程。 并不是每个组织都有足够的专用带宽来传输数PB的数据，而不会导致核心业务的性能下降，也并不具有足够的备用硬件迁移到云端。在某些情况下，处于物理隔离位置的组织或不具有成本效益的高速互联网连接的组织面临
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
对遗留系统的微服务化改造，从整体上来说，整个过程包含两个部分：一，通过某一种方法论将系统进行微服务划分，比如DDD倡导的限界上下文划分方法。根据系统的特点和运行状态，又分为具体的两种实施策略，绞杀者模式和修缮模式。二，数据库的拆分，只有在数据层面也拆分开，才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为，与业务服务拆分同时进行，或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。
在最近的一个大型项目中，用户提到由我们云提供商进行Oracle数据库的备份、迁移集成工作，是选择用DG、还是RMAN？我们今天来分析一下。
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
随着混合多云架构的常态化， 多云迁移将越来越普遍。 多云迁移往往不是简单的跨云搬迁， 更多需要和业 务应用重构以及多云容灾体系相结合。 由于云原生业务的动态分布以及快速部署等特点， 相对于传统业务 迁移来说， 云原生操作系统屏蔽了架构环境异构化的问题， 给多云迁移带来了更多的灵活性。
经常会遇到这种情况，我们的业务已经稳定地运行一段时间了，并且流量渐渐已经上去了。这时候，却因为某些原因（比如功能调整或者业务扩展），你需要对数据表进行调整，加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …，轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ，对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器，都可能引起锁表，而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训，在一次业务上线过程中没有评估好数据规模，导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级，让该表对用户透明无感呢？下面我们一个个来讨论。
把IDC自建的es集群与腾讯云es集群互通，做成一个大集群，通过es本身的数据同步功能做同步。
参与调查的许多公司承认他们担心云安全，但没有能力解决这个问题。近30%的中小型企业和20%的大企业表示，他们没有部署或者在某种程度上部署了可以保护他们存储在云中数据的安全措施。
近日，在2020中国系统架构师大会上，腾讯云数据库技术负责人雷海林围绕腾讯云数据库异构多源同步迁移技术方案进行了分享。“数据库未来一定是向分布式方向发展，数据库核动力升级的时代即将到来。”雷海林表示。 Part1 国产化巨浪加速 从计算机出现开始，在各行各业的电子化发展过程中，传统关系型数据库都发挥着至关重要的作用，成为银行、保险、证券、政务、医疗等各行业电子系统的核心基础软件系统。 而随着云计算、数字互联网等新一代技术变迁，近年来关系型数据库也随之发生变革，形成了从以国外商业数据库为代表的传统集中式数据
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统，在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能，因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程，需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。
在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上，MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator（MongoDB RM），用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型，助力组织快速提升运营效率，充分发挥数据价值。
伴随着不断扩张的业务量，在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步，就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
应用数据库迁移，通常简称为数据库迁移，涉及将数据从一个数据库系统转移到另一个数据库系统。这可能包括更改数据库的物理位置（如从本地数据库迁移到云数据库），更改数据库管理系统（DBMS），或者更改数据库的架构和结构。
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。
CDSW使用一段时间以后，Master节点的/var/lib/cdsw目录挂载的是单块磁盘没有做raid等数据备份而且已经运行时间长达两年，因此为规避磁盘低概率损坏造成数据丢失风险，现准备将该目录的数据进行迁移至做了raid且空间更大的磁盘中。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
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）。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
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