数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿,让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求,使数据更安全,更可靠,更有效的为客户服务。
最近有个需求,要将Oracle中一些表迁移到Greenplum中,其中涉及到数据类型的转换,在网上没找到映射表,特查阅资料找到此映射表,并分享出来,来源于《Greenplum从大数据战略到实现》一书。
https://github.com/adam8157/oracle_fdw_greenplum
此脚本在运行时会先把oracle数据按照指定的分隔符下载到磁盘的目录下,再用替换脚本替换需要的分隔符和ascii字符,具体的替换方法请查看fileAsciiReplaceScriptAll.sh脚本
直播预告详情 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库,2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。和腾讯云大学、腾讯云云+社区合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第六场,在前五场的活动中,来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份、安全与高可用,生态与工具,快速调优,和常见问题等的干货内容 在企业级应用场景下,有时候会有从Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据
内容来源:2017 年 10 月 21 日,深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
Greenplum数据库是典型的主从架构,一个Greenplum集群通常由一个Master节点、一个Standby Master节点以及多个Segment实例组成,节点之间通过高速网络互连,如下图所示。Standby Master节点为Master节点提供高可用支持,Mirror Segment实例为Segment实例提供高可用支持。当Master节点出现故障时,数据库管理系统可以快速切换到Standby Master节点继续提供服务。
项目代码下载地址:https://github.com/xfg0218/greenplum--summarize/tree/master/201908/OracleClobToGreenplum
这里只列出部分结果,其它的详细内容可以参考:https://share.weiyun.com/5lb2U2M
OracleClobToGreenplum 项目介绍 此Java项目主要介绍把Oracle数据库中的clob字段同步到Greenplum中,作者测试的效率大概为:5000条/13s,详细的过程请查看下文分析 OracleClobToGreenplum lib 主要存放以下依赖的jar,包含oracle与postgres的jdbc驱动 src connectionUtils.properties : 配置文件信息,其中oraclesql取三个字段,最后一个字段的类型为clob
Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统,在数据库领域一直处于领先的地位,适合于大型项目的开发;银行、电信、电商、金融等各领域都大量使用Oracle数据库。
开源数据库中有一堆冤家,我想大家都知道,那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来,今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点,如有不同意见欢迎交流。 说明:本文主要的关注点,是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多,PostgreSQL功能更全面。其主要原因是,MySQL很早的时候,就支持主从复制,在互联网起步(2000年后第一次互联网大潮)的时候,被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制,无法作为互
和PostgreSQL数据库相似,需要有psql客户端或者有人大金仓的ksql客户端都可以,运行方式如下:
Oushu Database(简称OushuDB)是新一代极速云数仓,让企业用户轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。OushuDB由国人自主研发,符合国家信创标准;通过计算存储分离架构解决了传统数据仓库高成本、高门槛、难维护、难扩展的问题。同时支持各大公有云和私有云。
SAP HANA系列到这里也就基本结束了。这一章的内容是我和几个朋友聊天以后决定新加的。这两年的database的领域变化很快,快到一个公司刚正确一把站稳了位置,天又变了。 中国有句古话,30年河东30年河西,这句话用到IT行业来说不太合适,应该改成3年河东,3年河西差不多。中国还有一句话,螳螂捕蝉黄雀在后。在HANA瞄准了ORACLE的核心地带狠狠的来一票,ORACLE频繁出招的时候,在Google和某人吵得不得开交的时候,谁也没想到,有那么一个公司,就这样的起来了。 关于这个公司我们有很多的称呼,微软的
为了更精准更有效的解决实际项目中遇到的问题,以后所有问题请按照对应问题分类的模板格式来提交问题。
Greenplum的分布式架构方案MPP对于海量数据处理还是很给力的,今天专门抽时间搭建了一下测试环境。
被问问题是经常的事情, 但有些问题是在是让人想起一个著名的包子品牌, 具体是那个,估计中国人都知道,那个是一个坑.
网名 yumushui ,拥有多年一线传统行业和互联网数据库架构设计与运维经验。Oracle 11g OCM,对MySQL、Oracle、PostgreSQL、Greenplum、MongoDB等多种数据库有丰富的架构、维护实践与分享。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
【导语】2016年4月,PostgreSQL社区发布了PostgreSQL 9.6 Beta 1,迎来了并行查询(Parallel Query)这个新特性。在追求高性能计算和查询的大数据时代,能提升性能的特性都会成为一个新的热门话题。作为关注PostgreSQL发展的数据库开发者,本文作者将分享对于一些PostgreSQL并行查询特性相关话题的认识。 ➤并行查询的背景 随着SSD等磁盘技术的平民化,以及动辄上百GB内存的普及,I/O层面的性能问题得到了有效缓解。提升数据库的扩展性能,可以追求Scale O
1、Greenplum公司成立于2003年,产品基于开源的PostgreSQL数据库开发,2006年推出了首款产品。
通常我们在NIFI里最常见的使用场景就是读写关系型数据库,一些组件比如GenerateTableFetch、ExecuteSQL、PutSQL、ExecuteSQLRecord、PutDatabaseRecord等等,都会有一个属性配置大概叫Database Connection Pooling Service的,对应的接口是DBCPService,其实现类有:HiveConnectionPool DBCPConnectionPool DBCPConnectionPoolLookup。我们用的最多的就是DBCPConnectionPool。具体怎么配置这里就不赘述了,看对应的Controller Service文档就可以了。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战, 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时,需要重新平衡数据分布,可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下,TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库,查询稳定性很强,SQL支持非常全面(支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展;支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。),基于PostgreSQL构建而成,主要面向结构化数据OLAP计算,Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持,tpcb性能提升60倍,单节点查询达到80000TPS(Transactions Per Second,数据库每秒处理事务数),插入操作达到18000TPS,更新操作约7000TPS。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等;ODS是操作数据存储;EDW是企业级数据仓库,Data Mart是数据集市。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
为了更直观回答这个问题,我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库(及其列存扩展),分析型数据库和大数据计算引擎进行对比,分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
商业版下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
我们常用的存储系统种类非常多,有单机的也有分布式的,有的是数据库,有的是文件系统,还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统(比如,MySQL、Redis、Elasticsearch,等等),它们都具有如下三个特点。
OLTP 联机事务处理, on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ,强调内存各种指标的命令率 ,强调绑定变量, 强调并发操作 数据在系统中产生 ,对响应时间要求非常高, 用户数量非常庞大,主要是操作人员,数据库的各种操作主要基于索引进行。
行存储和列存储,是数据库底层组织数据的方式。(和文档型、K-V 型,时序型等概念不在一个层次)
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
行式数据库是按照行存储的,行存储就是各行放入连续的物理位置,就行我们平时写字一样,一行一行的写,读取的时候也是一行一行的读取。像SQL server,Oracle,mysql等传统的关系型数据库都属于行式数据库范畴。
目录 1 安装需要准备的环境 2 备份用户信息 3 备份数据库信息 4 备份schema和function与table的结构信息 5 生产与测试环境同步数据 5.1 打通生产与测试环境master节点的免密 5.2 编写同步表的文件 5.3 编写host文件 5.4 同步数据 最近测试环境进行了重新安装,需要把生产上的信息同步到测试环境下,整理此思路。同步需要在相同大版本下执行 1 安装需要准备的环境 1.1 安装oracle常用函数 1.2 安装pljava扩展插件 1.3 安装get_table_str
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
前面已经完成了HAWQ的安装部署,也了解了HAWQ的系统架构与主要组件,下面开始使用它。HAWQ作为Hadoop上的一个服务提供给用户,与其它所有服务一样,最基本的操作就是启动、停止、
六一儿童节,虽然是大家快乐的假期,但是也宣告了2018年进入中场。在DB-Engines的6月排行榜上,不同的数据库产品竞争也进入中场。先预祝大家中场收获满满!
这个从上至下都在强调数字化转型的时代,越来越多公司重视数据,也越来越多的企业有数据建设的需求。
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