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数据库专场:新老用户2.5折起

新用户1元限时体验 MySQL 256M内存 50G硬盘:适用于用户入门、学习、培训、生产前测试,QPS为500次/秒 云数据库 TencentDB for MySQL 提供备份回档、监控、快速扩容、...数据传输等运维全套解决方案, 简化耗时的数据库管理工作。...QPS为500次/秒 1G内存50G硬盘(基础版) 适用于100人以内访问量的小规模应用服务,如个人博客站点 1G内存100G硬盘(高可用版) 适用于500人以内用户量级的应用服务,如小微企业官网信息数据的存储...2G内存200G硬盘(高可用版) 适用于1000人以内用户量级的服务,如起步阶段企业用户资产数据存储 2G内存400G硬盘(高可用版) 适用于1000到5000用户量级的应用服务,如有一定数据量和并发量的中小型企业

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用Python实时获取steam游戏数据

而每周的steam会开启了一轮,可以让游戏打折,而玩家就会购买心仪的游戏 传说每次有大折扣,无数的玩家会去购买游戏,可以让G胖亏死 不过,由于种种原因,我总会错过一些想玩的游戏的特惠价!!!...所以,我就在想,可不可以用Python收集steam所有每周游戏的数据 代码部分 开发环境 Python 3.8 Pycharm 先导入本次所需的模块 import randomimport timeimport...like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'}response = requests.get(url=url, headers=headers) 获取请求的数据...html_data = response.json()['results_html']print(html_data) 这样网页源代码就获取到了 解析数据 selector = parsel.Selector...tab_item_discount .discount_pct::text').get() print(title, tag, price, price_1, discount, href) 保存数据

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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

为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》...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...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)

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。

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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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书单 | 618大促按头安利,不好意思我先冲了!

6·18超级囤书攻略 01(扫描下方二维码,享受) ▊《漫画算法2:小灰的算法进阶》魏梦舒(@程序员小灰) 著爆款漫画算法书进阶版讲述数据结构、算法及面试题目 02(扫描下方二维码,享受)...▊《labuladong的算法小抄》付东来(@labuladong) 著专攻算法刷题,训练算法思维,应对算法笔试高效刷题指南 03(扫描下方二维码,享受) ▊《算法训练营(进阶篇)》陈小玉 著海量图解...+300道竞赛刷题实战展示算法设计与实现详细过程 04(扫描下方二维码,享受) ▊《Kubernetes权威指南(第5版)》龚正,吴治辉,闫健勇 编著业内重磅K8s案头手册从服务化到云原生运维必选...、必学之作 05(扫描下方二维码,享受) ▊《迁移学习导论》王晋东,陈益强 著深入本质、零基础入门迁移学习杨强、周志华等顶级AI学者好评力荐 06(扫描下方二维码,享受) ▊《预训练语言模型...扫码进入下方热卖专题开启你的惊喜之旅▼ ▼点击阅读原文,进入京东特卖专题!

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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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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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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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海量数据迁移之分区并行抽取(r2笔记53天)

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。

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海量数据迁移之外部表切分(r2笔记52天)

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。

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程序员如何快速将海量本地数据迁移至腾讯云对象存储COS

“ 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。

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海量数据迁移之通过shell估算数据量 (r2笔记93天)

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。

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海量数据迁移之通过rowid切分大表(r2笔记62天)

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

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