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银行核心海量数据无损迁移:TDSQL数据库多源异构迁移方案

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...,也介绍一些的用法和场景; l 四是针对本章节内容进行总结。...事实上,作为国产自研的成熟的分布式数据库产品,TDSQL对内稳定支撑腾讯海量计费业务,对外开放5年来也通过云服务为微众银行等超过600家金融政企机构提供高性能、高可用、高可靠、强一致的分布式数据库服务。...当然,除了支持数据迁移,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。

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海量数据迁移之外部表并行抽取(99天)

在10g开始的新特性中,外部表是一个不容忽视的工具。...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。

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海量数据迁移,小程序云开发数据库这样做

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...生产环境下目前迁移用户请求如图所示: ? 以上便是基于小程序云开发自身的数据库架构设计的数据库底层热迁移实现方案概述。 如果你对上文有任何疑问,欢迎在下方评论区留言。

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海量数据迁移之冲突数据筛查(r2 第1天)

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

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市场上Web 应用防火墙哪家

大家,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 伴随着移动互联网及互联网的发展,办公自动化也成为大势所趋。当企业通过网络办公获得无限便利后,也要时刻关注潜在的网络安全威胁。...为了保护数据安全,更多企业都会配备Web应用防火墙设备。在市场上的Web应用防火墙产品应用中,被Gartner 魔力象限评为 Web 应用防火墙领导者的F5公司的产品受到了广泛的关注与好评。...F5提出的安全解决方案能够使用业界领先的全面 WAF 保护您的应用及其在本地或云中包含的数据,快速阻止应用威胁并减少漏洞。...作为总体应用安全性策略的一个关键部分,F5 的 WAF 解决方案可以保护数据、确保合规性并针对不断演化的应用威胁提供持续的防护。

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海量数据, 为何总是 海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说:我拥有海量数据, 却不知道怎么用?每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量;足以使企业破产⋯ 为何会如此?...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪?为何谷歌能做到的, 我们却做不到?...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型;有了数据模型, 我们才能从 “海量数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步:将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是: @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如:用户是基于什么样的社会事件?天灾?...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型;海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到?

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Linux下快速迁移海量文件的操作记录

有这么一种迁移海量文件的运维场景:由于现有网站服务器配置不够,需要做网站迁移(就是迁移到另一台高配置服务器上跑着),站点目录下有海量的小文件,大概100G左右,图片文件居多。...那么问题来了,这种情况下的网站数据要怎么迁移呢?另外,此网站还在运行中,白天是断然不能停止了,只能运行深夜停掉几个小时。 可以采用的方案如下: 1.利用rsync进行同步。...并迁移网站代码。 2.如果网速快,网络稳定,可以考虑tar打包(压缩)后传输。不过打包后,要在一个停站周期内完成迁移,对于100G的量的文件传输,这种方法不太靠谱。...4.如果数据不重要,通过HTTP(wget)传输会更快些。 5.直接把旧站服务器的硬盘拿下来,然后将硬盘挂载到新站服务器上,再在新服务器上将nginx站点目录指向新挂载的硬盘。...操作思路: 直接用rsync把文件一个一个的迁移过去,因为文件数量比较大,如果一下子在循环脚本里操作,会非常慢。 所以决定用分批操作,采用化整为零的方法。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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海量数据迁移数据加载流程(r4笔记第88天)

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。

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数据平台建设哪家强?

生物信息分析离不开数据资源和数据库,生物信息学数据库分类概览 (第一版)系统梳理了常用功能数据库。 下面再分析2个NAR发表的新数据库,以飨读者。...做的更多的还是分子数据的展示,如转录组相关数据的展示。 首先展示下首页,专业设计师私人定制,可以传统,可以现代;可以功能为主,也可以轮播酷炫。...四个饼图联动展示数据库收录的样品和属性信息,高端大气显内涵。 ? 那搜索一下,都展示哪些信息? 基因,别名,公共数据库链接,功能注释,表达分布,PPI网络,共表达网络,想放啥放啥! ?...基因组浏览器是多组学的展示利器,更多见: IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-...以上列出一部分,更多数据库还在建设中,发表后慢慢释放,更多展示和需求也等您提出。

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海量数据迁移数据抽取流程 (r4笔记第72天)

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...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dump,而且这个过程是并行的

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