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，限于本地空间有限。准备改回去。...我想是不是有系统级的问题了。 决定重启 ，重启以后，Mount状态过后就很不留情的报了一个03113的错误。 SQL> startup ORACLE instance started.
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》。...； l 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较好的特性，以及在实现这些特性的过程中的难点问题和我们提出的特色的解决方案； l 三是结合TDSQL现在在国产数据库的一些推广以及应用的经验，我们针对在异构数据迁移或者同步的领域场景最佳实践...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...就是通过这样的方式保证我们拿到的数据一定是没问题的。 Q：DDL同步吗？ A：DDL同步。...Q：原抽取和目标回放支持按条件抽取、按条件回放吗？ A：抽取我们支持按白名单去抽。为什么要支持白名单抽？
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。...我的设想就是如果一个表有100G，可以把他切分为200个dump文件，每个500M,或者说生成1000个dump文件，每个dump文件100M，这样在加载的时候就可以很清楚的看到目前数据加载的进度了。
XX DB-》MySQL 经常会被“领导”问到从某某数据库迁到MySQL复杂吗？大概需要多长时间能迁完？听到这个问题你会怎么想？你会怎么回答这个问题？想听听我的答案吗？请往下看。...虽然数据库迁移这种事情大部分是由“装修公司”来实施的，但也不排除有打算自己动手操作的。恰巧我的上一份工作主要做的就是数据迁移，这方面的经验还是有一些的，在这里给大家分享一下。...前期调研阶段，这个阶段至少需要一个人对两种数据库有一定程度的了解，需要找出两种数据库的不同点有哪些？例如，字段类型，函数，存储过程，隔离级别等等一系列的区别，需要列出一个对比表格供后期使用。...迁移项目还需要增加一个对比测试。根据项目的重要程度，有可能采用双系统并行的策略，既新旧两个系统同步运行，每天进行数据并行校验，直至应用程序完整的遍历周期结束。最终确认系统没有问题再进行切换。...关于数据库迁移的经验已经分享给大家，如果需要从其他数据库迁移至MySQL，可以使用官方的MySQL Workbench迁移向导。
互联网时代，亿级用户各种网络行为产生大量数据，如何解决海量数据存储？如何高性能读写？...4、历史数据迁移 增量数据监听 binlog，然后通过 canal 通知迁移程序开始增量数据迁移 开启任务，全量数据迁移 开启双写，并关闭增量迁移任务 读业务切换到新库 线上运行一段时间，确认没有问题后...数据也不例外，从数据的使用频率来看，经常被业务访问的数据称为热点数据；反之，称之为冷数据。 在了解的数据的冷、热特性后，便可以指导我们做一些有针对性的性能优化。...可以通过监听数据库变更日志 binlog 方式来触发 方案三：常用的手段是跑定时任务，一般是选择凌晨系统压力小的时候，通过跑批任务，将满足条件的冷数据迁移到其他存储介质。...3、如何实现冷热数据分离，过程大概分为三步： 判断数据是冷、还是热 将冷数据插入冷数据表中 然后，从原来的热库中删除迁移的数据 4、如何使用冷热数据 方案一：界面设计时会有选项区分，如上面举例的电商订单
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。...用一个比喻来说，就是有一个开着水龙头往里注水的水池，热迁移做的事情是将这个水池子里面的水完整地倒入另外一个水池。 ?...在对于热迁移的难点有了深入的理解后，我们设计了如下的热迁移实现流程： 图中的 DBMaster 为云开发数据库底层数据库控制中心；Shark 为接入层控制服务、Agent 为接入层；ETCD 为分布式键值存储系统...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。
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。...一直以来，腾讯课堂有80%的课程紧扣就业岗位需求，40%的课程为当年结合岗位最新需求和技术发展变化而推出的新课程。...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
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。
作者：郭理想 & 任海潮 部门：数据中台 一、背景 有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。...随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。...在迁移前我们的离线集群规模已经达到 200+ 物理机器，每天 40000+ 调度任务，本次迁移的目标如下： 将 Hadoop 上的数据从原有机房在有限时间内全量迁移到新的机房 如果全量迁移数据期间有新增或者更新的数据...，需要识别出来并增量迁移 对迁移前后的数据，要能对比验证一致性（不能出现数据缺失、脏数据等情况） 迁移期间（可能持续几个月），保证上层运行任务的成功和结果数据的正确 有赞大数据离线平台技术架构 上文说了...有赞的数据仓库设计是有一定规范的，所以我们可以按照任务依赖的上下游关系进行推动： 导入任务( MySQL 全量/增量导入 Hive) 一般属于数据仓库的 ODS 层，可以进行全量双跑。
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。...这么做有几个好处，最大的一个好处就是可以通过这种方式提前进行数据校验。...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。...比如我们有一个表test特别大，有500G，我们就可以把这个大表在收据抽取的时候进行细粒度的切分，比如我们通过启用并行生成了500个dump文件，这样每个dump文件就基本上是1G的标准，每1G的数据加载我们及时提交
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
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色：数据分析师不仅负责提供数据报告，还为决策者提供洞察力和建议，成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
2021年已经接近尾声，还记得年初在腾讯课堂全民许愿池立下的心愿flag吗？你是否还有目标尚未完成？...12月15日至31日，腾讯课堂启动“学习冲刺节”年终大促活动，通过三大会场、四大榜单为职场人量身打造课程专区，让学员尽享海量低价精品课程。...经过一年的工作和学习，大家对于自身职业技能有了更加清晰的评估，也对下一年的职业路径发展有了新的规划。因此，腾讯课堂在年终来临之际开启“学习冲刺节”。...受访学习者中有52%的人通过学习完成了跨行业发展，有12%的人计划通过学习跨行业知识转换职业赛道。 因此，本次“学习冲刺节”活动期间，腾讯课堂为职场人提供了海量优质课程。...·END· 更多精彩请戳 腾讯教育发布“UP职公益计划” 为乡村青年、残障人士免费提供新职业培训 与腾讯生态携手，看见「新职教」数字化未来 腾讯课堂发布11.11全民学习数据：260万人同时涌入选课
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。
StevenZ 2022-4-13 10:29 老师，警戒条件怎么写，有标准格式吗？ UMLChina潘加宇 关于警戒条件的格式，UML没有规定。
◆ 概述 DBConvert Studio 是一款强大的跨数据库迁移和同步软件，可在不同数据库格式之间转换数据库结构和数据。...◆ 数据库迁移方案 复制。DBConvert Studio 是在各种数据库类型之间复制数据的最简单方法。 同步。单向和双向同步方案有助于使所有节点的数据库保持同步。 分发。...迁移模型。源和目标数据库设置。 选择适当的迁移方案。让我们选择 “复制数据” - 最直接的场景，数据从一个源传输到一个目的地。 点击 连接，使该将参加在迁移过程中的数据库节点的实际连接。...根据当前的迁移模型，将提供不同的配置选项。在下面找到复制数据和同步模型设置的屏幕截图。 “更新同步触发器。” 触发器将在源数据库和目标数据库上自动更新。...◆ 总结 该工具支持的数据库各类非常丰富，迁移的速度也非常快，是DBA、开发人员或数据相关人员从业者必不可少的利器。
背景 大数据集群迁移这件事，不知道有多少同学做过(反正我是第一次)。...按照刚开始提供的带宽计算，迁移全部数据需要近半年。比较麻烦的事，迁移过程中还存在历史数据刷新问题，也就是说有部分数据，你迁了也是白迁。...还是老老实实的迁移数据吧。 整理思路就是，新集群部署完成后，先迁移历史近三个月数据进行各系统测试。测试后无问题，开始同步所有历史数据，待上线前，同步当前时段未迁移的数据。...割接涉及主机、数据库、后端、前端等操作人员，割接当晚出现有模块没有严格按照操作步骤执行，有团队出现多业务操作步骤交叉而没有提前沟通。...所以，割接时一定要安排有经验的，对系统整体较熟悉的同事在现场支撑，以防万一啊。 关于平台迁移，你又踩过哪些坑？欢迎评论区留言！
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