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》。 视频内容 关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的整个内容分四个部分： l 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； l 当然，除了支持数据库迁移，多源异构迁移方案也支撑数据汇总、分发等业务场景，这也是TDSQL具备完善的产品服务体系的体现。 选择一个合适的备机对增量数据获取来说是非常重要的。当获取增量日志的备机的延迟比较大，或者这个备机本身不存活，或者这个冷备发生了迁移（什么是冷备？ 扩容中从一个实例迁移到另外一个实例的时候，两个实例之间关系是什么？它们会往同一个消息队列上TOPIC去打增量数据。新实例打增量数据的起始点是什么？
我记得前几天做一个批量操作临时把temp文件resize了很大，限于本地空间有限。准备改回去。把多余的归档删除了。sqlplus n1n1 ....
2核4G云服务器首年70元，还有多款热门云产品满足您的上云需求
对于数据迁移来说，无论准备工作准备的多么充分，在测试和正式生产环境中，心里还是会对冲突的数据有一些疑虑，心里感觉没底，因为生产的数据也是在不断变化的，要迁移的数据也在做相应的改动，在这样的环境中，其实数据抽取的工作还是顾虑比较少的 可能会有一些紧急的数据更改任务，数据的稽核等等。。对于主键相关的数据排查，如果在数据迁移前能够发现，是最好的了，这样可以极大的减少dba的工作量。 个人就是在这种窘境中这样设想了一个方法，首先通过查询主键信息，得到主键索引相关的列，然后通过Intersect来查询那些主键字段的数据在生产和迁移库上有冲突，这个过程可以创建一个临时的用户来加载外部表， 所以省去了创建额外的数据空间，而且可以考虑在备库上执行。 基本思路就是通过如下的sql语句来找到冗余的数据。
在数据迁移的时候，需要根据用户量来评估需要在表空间理添加的空间大小。 比如迁移5百万的用户和迁移200万，两者需要添加的数据量差别很大，在资源有限的情况下，需要一些比较合理的估算，毕竟在生产环境中做数据加载的时候报了空间不足的问题就是准备太不充分了，稍后的数据修复任务就难上加难 比如我们现在客户提供了如下的信息，需要我们评估一下在目前的用户基础上迁移几百万用户需要添加的空间。表空间假设是如下的存储情况。DATA开头的表空间存放表数据，INDX开头的表空间存放索引数据。 用户说现在库里还有600G左右的空间，让我们评估一下再迁移几百万的用户的情况需要多少空间。比如数据库里用到的表有1000张，可能做数据迁移的时候关联的表只有100张。 如下的脚本计算存放表数据的表空间的数据量我们假设我们有一个文件，里面是数据迁移中用到的表清单,取名为tablst,然后通过如下的脚本来做计算。
MySQL导出的SQL语句在导入时如果数据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数，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不能比目标数据库的配置数值大 首先确定目标库的参数值 mysql>show variables like max_allowed_packet; mysql>show variables like net_buffer_length ;根据参数值书写mysqldump命令，如： mysql>mysqldump -uroot -p 数据库名-e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length uroot -p test_db -e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length=16384 > test_db.sql不生成文件，直接导入到目标数据库
mydumperloader 全量导入数据最佳实践为了快速的迁移数据 (特别是数据量巨大的库)，可以参考以下建议：mydumper 导出数据至少要拥有 SELECT，RELOAD，LOCK TABLES 权限使用 mydumper 导出来的数据文件尽可能的小，最好不要超过 64M，可以设置参数 -F 64loader的 -t 参数可以根据 TiKV 的实例个数以及负载进行评估调整，例如 3个 TiKV 导入示例及相关配置：mydumper 导出后总数据量 214G，单表 8 列，20 亿行数据集群拓扑TiKV * 12TiDB * 4PD * 3mydumper -F 设置为 16，Loader -t 参数设置为 64结果：导入时间 11 小时左右，19.4 G小时从 MySQL 导出数据我们使用 mydumper 从 MySQL 导出数据，如下:.binmydumper -h 127.0.0.1- 注意：如果 mydumper 使用 -m 参数，会导出不带表结构的数据，这时 loader 无法导入数据。我们使用 loader 将之前导出的数据导入到 TiDB。
对于大型项目中海量数据使用sqlloader是一种全新的方式，不过很明显,sqlloader的可扩展性更强，但是基于oracle平台的数据迁移来说，外部表的性能也不错。 对于数据迁移来说也是一个很好的方案。 使用外部表来做数据迁移，可以“动态”加载数据，能够很方便的从数据库中加载数据，对于数据校验来说就显得很有优势了，而对于sqlloader来说，可能得等到数据加载的时候才知道是不是有问题，如果对于数据的准确性要求极高 ，可以使用外部表动态加载数据到备库，和现有的数据做比对，减少在升级过程中带来的灾难。 dba 43634688 Jun 10 01:43 TT_2.dmp-rw-r----- 1 ora11g dba 30531584 Jun 10 01:43 T_TEMP_1.dmp 在比较同样的数据量的情况下
采用外部表抽取数据的流程图如下： ? 大体标注了一下抽取的基本结构，我们会尽量保证不去碰原本的数据源，会创建两个临时的用户，一个是只读用户，这个用户上只有同义词，只具有数据源中的select权限。 这就对应上面红色标注的1，而另外一个用户是外部表用户，所有通过创建外部表都会在这个用户下进行，生成了dump文件之后，我们可以随时删除外部表，这个时候为了保证相关的drop操作不会牵扯到数据源，外部表用户会继承只读用户中的 这就对应红色标注的2.当开始抽取数据的时候，会去查找是否有权限读取数据，会找到只读用户，最终能够读取数据源的数据，这就对应红色标注的3,4当满足了基本的条件，就开始生成外部表的dump，可以为一个表生成多个
在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。 把一些潜在的数据冲突问题提前发现，提前修复，如果在大半夜的数据加载中发现了问题，再去修复似乎就晚了很多，而且带着疲惫去尝试修复数据真实苦不堪言。右边的图是数据加载的一个流程图。 通过比较只读用户（即目标数据）和外部表用户中的外部表数据(源数据)，可以灵活的匹配主键列，非唯一性约束列可以很有效的进行数据的冗余比较。 有了这种方式，在多次的数据迁移中，都可以在数据加载前提前进行数据检查。着实让人放心不少，对于提升自信心是很有帮助的。一旦发现了数据问题，就可以及时发现，提前发现，让专门的团队及时修复数据。 至于最关键的数据加载，就是外部表用户和目标数据用户之间的数据关联了。可以通过insert append的方式进行数据的导入。可以根据数据情况进行切分粒度的控制。
随着互联网业务的发展，无论是企业开发者，还是个人开发者，产品能力的不断迭代，都会带来大量的新增数据，数据的新增则意味着作为服务商的云开发需要为开发者们做好数据的存储和备份，以及在合适的时候对集群进行升级 在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。 一般来说，业界针对升级和迁移，会提供热迁移和冷迁移两种方案：冷迁移：冷迁移需要对数据库先进行停机，等迁移完成后，再重启数据库。 热迁移：热迁移无需对数据库进行停机，整个迁移过程中，数据库可以持续对外提供服务。用户对于热迁移无感知。 云开发作为基础服务提供商，是无法进行冷迁移的，因此，对于云开发来说，思考如何在现有的架构基础之上做好热迁移势在必行。想要对云开发的数据库进行热迁移，首先，需要理解云开发数据库的底层架构。 热迁移的基础是数据库底层的迁移能力，而数据库底层的迁移分为三个状态：数据同步：对快照和数据库的 oplog 进行拷贝和追踪；数据割接：在 oplog 几乎追上时，进行数据割接；目标集群可用：完成割接后，
在前几篇中讨论过海量数据的并行加载，基本思路就是针对每一个物理表都会有一个对应的外部表，在做数据迁移的时候，如果表有上百G的时候，一个物理表对应一个外部表性能上会没有任何提升。 如果需要做数据插入的时候，对undo是极大的挑战，从某种程度上而言，性能应该要比datapump要差。这个时候可以考虑一个物理表对应多个外部表，比如一个表有100G。 可以考虑生成100个external dump 文件，然后加载生成100个外部表，每个dump文件对应一个外部表，这样做数据的插入的时候就相对容易控制了。 每一个外部表的数据加载到目标库之后，commit一次，就能及时的释放Undo资源，提高性能。 ORACLE_DATAPUMP DEFAULT DIRECTORY EXPDP_LOCATION LOCATION ( t_2.dmp ) );对应的脚本如下：其中在DUMP目录下存放着生成的dump文件，根据动态匹配得到最终生成了几个
引言我们在进行 ceph 的 osd 的增加和减少的维护的时候，会碰到迁移数据，但是我们平时会怎么去回答关于迁移数据量的问题，一般来说，都是说很多，或者说根据环境来看，有没有精确的一个说法，到底要迁移多少数据 ，修改成自己想修改成的crushmap即可，可以是增加，也可以是删除减少节点的计算假如删除一个osd.5 我们需要迁移多少数据将crushmap里面的osd.5的weight改成0crushtool - REBALANCE OBJECTS REBALANCE rbd 59 6157238296 1469 data 54 5918162968 1412 metadata 53 5825888280 1390可以看到迁移的数据量 REMAPPED OSDs 下面就是有多少份的PG数据需要迁移，这里面计算的方式是比较前后的分布 - > 迁移0个 - > 迁移1个 - > 迁移2个上面的统计的是这样的个数，所以不太好说是PG或者是 OSD，可以理解为PG内数据的份数，因为单个PG可能需要迁移一份，也有可能迁移两份，或者多份增加节点的计算如果增加一个osd.6 我们需要迁移多少数据直接运行脚本# python jisuan.py -
导语 最近，某客户自建redis迁移上云时出现了容量增加25%的现象。这到底是怎么回事呢？ 问题背景 某客户通过dts将自建的redis5.0单机版迁移到云上5.0集群版时，dts出现如下图错误。错误信息显示目标实例某个分片发生OOM，使用容量超过maxmemory了。 ；2）源和目标实例的某些配置不一样，导致底层实现数据结构不一样（redis同样的数据类型有不同的底层数据结构实现，这个可由参数控制）。 如上图所示，源实例和目标实例在控制底层数据结构实现的一些参数上也是一样的。排除上述两种初步猜想后，这到底是怎么回事呢？开始并没有头绪，就想着在自己测试复现下，结果更加不可思议。 自此，dts从主从版迁移到集群版的容量异常问题已经确认清楚。总结1.主从版迁移集群版需要预估更大的容量，避免因为集群模式额外的容量导致目标实例容量不够，导致OOM。
在之前的章节中分享过一些数据迁移中并行抽取的细节，比如一个表T 很大，有500G的数据，如果开启并行抽取，默认数据库中并行的最大值为64，那么生成的dump文件最50多为64个，每个dump文件就是7.8G ，还是不小，况且在做数据抽取的时候，资源被极大的消耗，如果资源消耗紧张，可能可用的并行资源还不到64个。 生产中500G的大表肯定是做了分区操作，而且分区数可能还比较多。我们就设定为100个吧。分区表的数据基本都是分散在各个分区的，考虑数据的不均匀分布，那么每个分区的数据可能在5~10G吧。 参照这个思想，假设开启并行，比如200M为一个基准点来切分分区表，比如分区表的某个分区含有5G的数据，那么需要开启25个并行即可，文件就会被切分为200M的很多细粒度的dump文件。 目前我设定的基准为1G，比如一个分区表T，大小在1.5G,那么可以考虑开启分区+并行，如果分区表的大小为500M，那么就可以不用考虑使用分区+并行了，因为在每个分区中的数据可能相对比较少。
在海量的数据迁移中，如果某个表特别大，可以考虑对表中的分区进行切分，比如某个表有100g,还有100个分区，那么可以考虑针对这100个分区，那么可以考虑把这100个分区看成100个表进行并行抽取，如果某个分区数据比较多 目前生成了如下的数据报告，我们需要基于这个报告来对如下的表分区进行切分。REEMENT这个表不是分区表，所以在分区信息的地方填写了默认值x,在数据加载的时候会进行过滤。 在数据加载的时候就可以先加载21号dump，然后22号dump,23号dump MEMO partition(P0_A1000_E3) 3 21..23MEMO partition(P0_A1000_E2
在之前的章节中，讨论过了通过 分区+并行等方式来进行超大的表的切分，通过这种方式能够极大的提高数据的平均分布，但是不是最完美的。比如在数据量再提高几个层次，我们假设这个表目前有1T的大小。 有10个分区，最大的分区有400G,那么如果我们想尽可能的平均的导出数据，使用并行就不一定能够那么奏效了。 比方说我们要求每个dump文件控制在200M总有，那样的话400G的分区就需要800个并行才能完成，在实际的数据库维护中，我们知道默认的并行数只有64个，提高几倍，也不可能超过800所以在数据量极大的情况下 我们可以根据需要来指定需要生成几个dump文件。比如表subscriber有600M,那么如果按照200M为一个单位，我们需要生成3个dump文件。如果想数据足够平均，就需要在rowid上做点功夫。 我们先设定一个参数文件，如下的格式。可以看到表memo数据量极大，按照200M一个单位，最大的分区（P9_A3000_E5）需要800个并行。
在自己接触的很多的数据迁移工作中，使用外部表在一定程度上达到了系统的预期，对于增量，批量的数据迁移效果还是不错的，但是也不能停步不前，在很多限定的场景中，有很多物理迁移中使用传统方法还是相当不错的，传输表空间就是一个样例 最近的有一个数据迁移任务是需要把一些全新的数据表迁移到另外一个库中，因为这些表在目标库中不存在，所以使用逻辑迁移就显得有些力不从心了。尽管在速度可以接受的情况下，最大的痛处就是大量的归档文件了。 因为需要在原有的schema下增加一些全新的数据表，不是很肯定传输表空间的校验是否能够完全支持。所以在给出方案之前还是做了做测试，达到了预期的想法。 为了对比清晰，我创建了两个全新的表空间，然后创建一个用户，创建两个表，制定到两个不同的表空间下，然后使用exp使用传输表空间模式导出，然后拷贝数据文件，导入，为了简单验证，就在同一个实例下做了测试。 --数据准备创建两个表空间 create tablespace test_new datafile u02ora11goradataTEST11Gtest_new01.dbf size 10M; create
在数据迁移的时候，分区表的迁移更是块大骨头，因为数据量太大，而且有些分区表中还有一些lob字段，想直接通过sqlldr来迁移还是需要做一些额外的工作。 如果通过datapump分区导出数据，批量导入，也是一种思路，不过需要考虑好并发的进程。通过oracle_datapump来做数据的导入，可能更为灵活，但是不是绝对的。 最近就做了一些相关的数据导入测试，感触不少。 比如，目前我们需要导入的两个大表，一个是memo，一个是charge，分区都有200多个。而且数据分布不是很均匀。有的分区可能数据要多很多。 如果频繁的做插入，commit动作，就会不断的去加同样数量级的锁，无形中也快拖累加载速度。如果dump文件较大，还是会加同样的锁，但是会在一定程度上使得并行使用的更为充分。 按照这个思路，就没有严格意义上的大表了，我们都可以切分再切分。
https:blog.csdn.netxc_zhouarticledetails90550221 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 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。 0代表不过期实现原理：dump+restore可以实现redis不同实例之间的数据迁移。（1）在源Redis上，dump命令会将键值序列化，格式采用RDB格式。 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 ）:添加此选项后迁移后并不删除源键 - ：添加此选项后，不管目标redis是否存在该键，都会正常迁移进行数据覆盖- ]:迁移多个键，例如要迁移k1k2 k3，此处填写keys key1 key2 key3
Clickhouse 数据迁移 Clickhouse 数据迁移背景 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（system 除外）的表结构和数据完整的复制一遍 ，运行 DDL 创建表，然后运行上述迁移语句复制数据遍历所有表，执行 2使用 clickhouse-copierClickhouse-copier 是 ClickHouse 官方提供的一款数据迁移工具， remote 更复杂一些，主要是生成配置文件比较麻烦类似拷贝数据目录，会更简单一些全量同步支持支持支持支持增量同步不支持支持应该支持不支持迁移视图不支持支持不确定，理论上应该支持不支持性能较好较好不确定 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。 关于别的数据迁移方案、更多的 clickhouse-copier 使用案例，可参考 Altinity 的博客 Clickhouse-copier in practice.使用 remote 函数做数据迁移使用
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。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
测试服务 WeTest
ElasticsearchService
文件存储
访问管理
SSL 证书
