桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题，比如： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何排序呢？...很显然，由于内存有限，又是海量数据，所以没法把所有的数据一次加载到内存中，一些常规的排序方法无法达到排序目的。...可以看到，桶排序很适合处理海量数据排序问题。...这是典型的海量数据的中位数问题，在各种笔试面试中也是经常碰到，我们当然可以采用桶排序来处理。 然而，完全不必要如此。目的是找中位数，压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少，我们可以计算出中位数在哪个文件桶，然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想，化大为小，在处理海量数据问题时，尤其有优势。
本地有一个小的环境，今天照例登上sqlplus，突然发现报了如下的错误。一看原来归档满了。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...
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》。...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。...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？...接下来，我们如何确定主机从哪里开始解析日志？我们会从消息队列上读取最后一条消息——最后一条消息包含GTID的信息。...那么写完之后，消费端的性能瓶颈在哪里？在解析上。 image.png 大家如果有印象的话，我们写到消息队列里面的数据是中间格式——json格式。json格式需要一个解析过程。
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。...还有关于数据类型，对于clob,blob的加载，大家都比较头疼，在sqlloader中可能需要做一些额外的工作，来外部表中就和操作普通的表没有什么区别。 先来说说数据抽取的部分。
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
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。
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
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..23 MEMO partition(P0_A1000
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。...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。
“ 在大数据时代面对海量的本地文件时，随着云存储的普及，越来越多的用户需要把海量数据从传统的本地存储迁移到新的分布式云基础设施上，这就需要快速高效安全的迁移方法。”...原文发布于微信公众号：腾讯云存储（关注有惊喜） 操作场景 对于拥有本地 IDC 的用户，对象存储 COS 在不同迁移类型上支持以下迁移方式，帮助用户将本地 IDC 的海量数据快速迁移至对象存储 COS。...下图展示的是使用线上迁移时预估的时间消耗，可以看出，若此次迁移周期超过10天或者迁移数据量超过50TB，我们建议您选择线下迁移，否则，请选择线上迁移。...用户可以考虑使用多台机器安装 COS Migration 并分别执行不同源数据的迁移任务。 二、云数据迁移CDM 线下迁移 迁移操作步骤： 1.前往云数据迁移 CDM 控制台提交申请。...3.收到设备后，按照迁移设备手册把数据拷贝至设备。 4.完成数据拷贝后，在控制台提交回寄申请并等待腾讯云把数据迁往对象存储 COS。 详情请参见云数据迁移 CDM产品文档。
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。
在之前的章节中讨论过怎么把一个很大的分区表切分为若干的dump文件，在数据加载的时候能够同时做基于每个分区的数据导入，如果有些分区比较大，有几十个dump文件，那么这个分区做数据导入的时候是不能再进行并行切分了...charge 133036878 memo 186700029 charge_rel 131419041 我把数据导入分成了10个并行的process，每个process里面处理对应的分区表数据...C70)" CHARGE 161..161 "partition(P25_C80)" 我定位了206号dump是归属分区P30_C30的，197~199号dump是归属分区P29_C40的 先来看看数据导入前的表空间...---------- ---------- ----------- sum 1,490,261 585,573 904,688 数据导入
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...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。...AAB4VPAA4AACP5/EJA' 10, where rowid between 'AAB4VPAA4AACQCAAAA' and 'AAB4VPAA5AACHx/EJA' 然后我们来看看数据是否足够平均
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。...--额外的步骤，做一下简单的备份和数据清理。因为在同一个实例中实验，所以需要备份一下，然后把数据删除。...这个时候数据文件就回来了。 !...--迁移后的补充 迁移后需要把表空间设置为read,write模式alter tablespace test_new read write; --数据检查 select tablespace_name,
在生产环境的数据迁移中，发生误操作真是很不愿意看到，今天自己总结了一下，从个人的经验来看有以下的几种操作或者是失误导致的问题。有一些错误自己已经犯过。...创建临时账户 在数据迁移的时候，如果表的数据都在某一个schema下，个人建议最好创建一个临时的schema，给这个临时的schema赋予指定的权限，比如数据抽取的临时schema只赋予select权限...数据备份 数据的备份，这个从系统级，数据库级，表级都可以做一些工作。...迁移方式 这里想说说大家常用的迁移方式，可能数据量小的时候，使用imp/impdp就可以，数据量稍大一些，impdp或者sqlldr就可以，如果数据量更大，就可以考虑sqlldr或者外部表了。...在数据导入之前，你不可能从imp/impdp的dump文件中查看到表的数据，如果发生数据冲突，也是在数据导入的时候才可能发现,sqlldr可能还可以查看一部分数据，但是不够直观，数据都是行列形式的文件，
在数据迁移中，可能有成百上千个表，有些表很大，有些表又很小。 如果启用了多个并行的进程，可能会有资源分配上的问题。 比如下面有10个表，100代表预计的时间为100分钟。...table2,table5,table9 parallel3: table3,table6,table9 parallel4: table4,table7 但是在实际的执行中，可能因为表的分区，表的数据类型...不做具体的数据操作。 parfile=par2_tab_parall.lst logfile=`echo $parfile|awk -F....touch ${parfile}.tmp mv ${parfile}.tmp ${parfile} fi fi done 我们使用appendata.sh来模拟实现数据的插入...，其实不会做数据的真实插入，这是模拟日志的内容。
在数据迁移中，sql*loader和datapump总是作为一些常用的数据迁移方案，自己在经历了一些项目之后，优点就不说了，说点这些方案的缺点，批评不自由，则赞美无意义，所以我在提出了一些失败错误的经验后...使用sql*loader的缺点 可能存在潜在的乱码问题，尤其是对于特定字符集的数据，因为sqlldr可以从客户端导出，如果客户端的语言设置不当，导出的文件会有乱码的隐患。...对于lob数据的使用不够方便 如果表中含有clob,blob列，那么使用sql*loader时比较麻烦的，尽管官方说是可以支持的，我看了下繁琐的文档就准备放弃了。...可能表中已经含有一部分数据，再插入一部分数据的时候，结果出现了主键冲突。...外键数据问题/表插入数据的顺序 ORA-02291: integrity constraint (PRDAPPO.CH_OBJECT_ATTRIBUTES_1FK) violated 这种问题比较纠结
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。...每个dump文件中大概有50多万条数据，抽取的dump文件不是基于分区的。然后在目标库中以外部表的形式加载，然后使用insert来做数据插入，启用8个并行度。导入的时候速度就不是很理想。...如果想有较大的改进的话，我的个人想法就是通过分区级别导出数据，然后在数据插入的时候，也是基于分区导入，这样就可以同时做多个insert操作，而且每个insert只会锁定一个相应的分区。
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