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》。...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。...1 TDSQL异构数据迁移分发的背景及架构方案 1.1 TDSQL异构数据迁移方案的场景 image.png TDSQL作为一个金融级数据库，面对的更多是金融级场景以及金融机构客户，金融机构往往有一些比较特殊的需求
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。
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。...腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。...同时，腾讯课堂推出每满300减30平台优惠券，上不封顶，该平台优惠券还可与机构优惠券、限时优惠、拼团等促销双重叠加使用。...2020年11.11活动期间，腾讯课堂发布的大数据日报显示，广东人“最爱学”的形象已然被打在了全国公屏上。今年11.11活动期间，腾讯课堂还将发布“2021年度全国学习报告”。...腾讯课堂发布程序员数据报告 新生代女性程序员比例飙升
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。
当当 迎战11.11——两大举措 举措一——重构促销系统 『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作...『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...『解决方案』 step 1 ：确定最基本的促销模型； step 2 ：在促销模型基础上抽象出活动模型； step 3 ：基础模型定型，实施解耦相关设计—— 系统交互解耦：将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］ step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...使用NoSQL数据库对海量大数据进行存储和处理。
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。
错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。 此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ?...▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ? ▲印尼街头带有JD.ID标识的跑车 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...▲监控平台产品数据，一刻也不松懈 ? ▲当我们在国内穿着棉袄棉裤，冻得直打哆嗦的时候，在印尼备战的小伙伴们正穿着短袖文化衫办公 ? ▲忙碌的工作之余，大家也不忘加油打气 ?
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。
腾讯移动推送 快速/安全/稳定的移动消息推送服务 助力企业高效触达用户，挖掘数据潜力 是提升用户活跃/留存的必备神器 11.11特惠专场！...系统消息/社交提醒/电商促销/内容订阅/APP消息中心都能用，移动推送已经服务200+国家和地区,日推送超500亿，并稳定服务王者荣耀/腾讯视频等高日活应用,电商/金融/游戏/教育等各行业都在用！...已参与首单活动的新客户想重复购买？都可以！新老客户不限，2.8折起！购买的服务时长越长，优惠力度越大。...速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松高效触达用户 11.11移动推送会场 文创/电商/游戏/金融行业都在用 日推送超500亿,用户促活超easy 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能 点击阅读原文，...即可抵达活动现场 ↓↓↓
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。
数据显示，11.11期间，由店铺粉丝带来的成交额占据了京东商家总销售的30%。其中，粉丝成交额占比提升幅度超过100%的店铺多达3.5万家。 今年11.11期间，京东累计产生数百个亿级品牌。...助力Bose“宠粉” 引发粉丝亲密互动 在今年11.11，京东充分发挥了“资源整合者”作用，结合自身平台大数据及技术优势深挖粉丝群体的需求点，全面赋能商家和品牌。...一方面将切实有效的大促互动玩法，与已有的粉丝精准触达、粉丝权益等工具进行整合，为粉丝提供更新奇的购物体验的同时，让商家促销信息精准输送给目标用户； 另一方面则联动平台各大板块，深挖大促期粉丝营销场景，比如...此外，Bose还推出互动大奖——10个新款Bose QC30耳机免费赠送，让利喜爱Bose的粉丝们，掀起了粉丝们的嗨购热潮，互动活动参与人次达到日常互动的近6倍。...依托京东在大数据、技术以及渠道方面多维优势，种种创新升级也将为消费者带来更良好的购物体验，也将给品牌带来更高质的增长撬动，定义消费者与品牌店铺之间友好交易新关系。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。...《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干货，还把压箱底的京东技术研发部如何应对电商大节、如何跨系统整合...、如何建设海量处理系统等问题解决策略也首次对外公布。...电商大数据分析带来的惊喜和忧虑 性福指数让人血脉贲张，但是，生存大于享乐，从行业的角度，京东11.11大数据报告也有一些非常有价值的数据结果。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购...教你4招 玩转11.11 01 爆品秒杀 新客首月19.9元尝鲜 “移动推送、Elasticsearch Service、云数据仓库for Apache Doris”新客户首月秒杀仅19.9元！...已参与首单活动的新客户想重复购买？全都满足你！此模块新老客户均可购买！...100%中奖率 11.11活动会场订单额累计满200元、1000元、5000元，均可获得1次抽奖机会，总计3次机会，中奖率100% 速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松处理海量数据 11.11云上盛惠...高效挖掘数据潜力 降低企业成本，提升数据生产力 点击“阅读原文”也可进入活动会场
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
