顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
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、优化。在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。
这篇文章是对又拍网公布的数据库案例的分析总结 又拍网是一个大型照片分享社区，数据库架构也是从简单到复杂发展起来的 数据库进化过程 （1）一主一从 最初是由一台主库和一台从库组成，当时从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库 随着压力的增加，加上了memcached （2）一主多从 通过添加多个从库来分流查询压力 （3）数据库拆分 随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，决定进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中 数据库拆分 一般可以按两个纬度来拆分数据:
在django项目中, 一个工程中存在多个APP应用很常见；有时候希望不同的APP连接不同的数据库，这个时候需要建立多个数据库连接。 在Django的setting中使用DATABASES设置定义数据库，可以将数据库映射到特定的别名字典中;DATABASES定义的是要给嵌套字典，该设置必须配置default默认数据库。默认使用SQLite进行单一数据库设置：
最近负责了一起数据迁移的项目，因为机器硬件过保，因为资源存在冗余，因为。。。总之话还没说完，就得到了项目组的支持，所以迁移的需求是明确的。 那么涉及的服务器数量还真是不少，当然我只是列出来虚拟的图说明
在项目文件夹里创建‘database_router’文件。将下面的代码复制到该文件里。
经常会遇到这种情况，我们的业务已经稳定地运行一段时间了，并且流量渐渐已经上去了。这时候，却因为某些原因（比如功能调整或者业务扩展），你需要对数据表进行调整，加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …，轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ，对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器，都可能引起锁表，而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训，在一次业务上线过程中没有评估好数据规模，导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级，让该表对用户透明无感呢？下面我们一个个来讨论。
在平时工作中，经常会遇到数据迁移的需求，比如要迁移某个表、某个库或某个实例。根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案，数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题。本篇文章，我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿，希望能帮助到各位。
墨墨导读：众所周知，数据库升级、转换、迁移是数据库运维必备的日常技能，本文详细介绍一则将DB2数据库转换成Oracle数据库的案例，希望对大家有帮助。
《Oracle中大小写敏感的问题》这篇文章介绍了Oracle数据库中对大小写的敏感问题。不同的数据库有不同的设计思路，有的可能偏灵活，有的可能偏严谨，这就需要使用者，能够了解她们的联系和区别，才可以准确运用数据库提供给我们的特性和功能。
--master-data 导出文件包含 CHANGE MASTER TO 语句
随着MySQL数据库的应用越来越广泛，DB2向MySQL数据库的迁移需求也越来越多。进行数据库之间迁移的时候，首先遇到的并且也是最基本最重要的就是两种数据库数据类型之间的转换。 下面结合中国证券等级结算深圳分公司开源数据库研究测试项目的DB2数据库向MySQL数据库迁移项目，说明两种数据库数据类型的差异以及迁移过程中的一些注意事项。 无论是DB2数据库，还是MySQL数据库，都要在创建数据库表时为其中的每一列定义一个数据类型，用于限定该列取值范围。DB2数据库支持内置的数据类型（built-in）和用户自定
身处数据驱动快速变革的时代，数据库系统的选型和架构设计对于整个IT基础架构，甚至企业的发展都起到至关重要的作用。那么今天，如果您的企业需要搭建一套新的应用系统，你会选择什么数据库类型？如果当前的系统不
DB2 中的包是一组信息，其可以控制任何静态SQL语句的编译，部分控制着任何动态SQL语句的编译 以及可以影响在其范围内发出的任何SQL请求的执行。
catalog数据库： catalog indirect： db2 catalog database on /db2sys[dir_name] catalog remote: db2 catalog database as at node
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。
对于单台数据库服务器，庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战。频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源，快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力，最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O，主机负载严重。为了解决这种问题，对于数据库系统一般有两种方法：垂直扩展和分片（水平扩展）。
作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库，同步相同
它仅基于 7 个基本命令： Migrate、 Clean、 Info、 Validate、 Undo、 Baseline和 Repair。
工作内容：将原OA系统中合同支付流程所需要用到的合同基本信息和供应商基本信息改为从采购管理软件里读取
在开发 Django 项目的时候，很多时候都是使用一个数据库，即 settings 中只有 default 数据库，但是有一些项目确实也需要使用多个数据库，这样的项目，在数据库配置和使用的时候，就比较麻烦一点。
编辑手记 MySQL是目前最流行的开源数据库，由于其部署方便，运维简单，被广泛用于互联网的各个领域。随着整体IT架构的变更，传统的金融，电信业务，也逐渐走上从商用到开源，从DB2到MySQL，从传统业务到互联网架构的转型之路。 云和恩墨为某证券公司进行了从DB2到MySQL数据库系统的迁移论证、验证，对两类数据库展开全方位多角度的对比分析，并根据用户的业务现状进行了相关架构、性能、备份恢复及高可用验证。本系列将带领大家全面学习DB2迁移至MySQL的实践。 前文回顾： 从商用到开源：DB2迁移至MySQL的
前言 Flask-SQLAlchemy ORM 可以直接操作数据库，可以用db.create_all()代码同步表到数据库。 当我们需要修改表的字段，比如对表新增字段，修改字段的时候需用到flask-migrate 插件来同步迁移数据。 flask-migrate 迁移数据 django 框架里面可以用migrate 命令进行数据库的同步，Flask 框架有个flask-migrate 插件可以实现类似功能。 通过命令行操作实现数据库的同步。 from flask import Flask from fla
随着近些年来内外部形势的剧烈变化及企业自身发展诉求，国内企业愈发重视基础软件的自主可控。特别是对于某些涉及国计民生的重点行业，监管层面也提出了非常明确的指导意见，在指定时间内完成技术改造。作为核心技术软件之一，数据库在其中无疑扮演着重要的角色，且具有非常高的复杂性。一方面是作为基础软件之一，数据库自身复杂度就比较高；另一方面近些年数据库技术发展迅猛，以分布式、多模、HTAP为代表新型数据库架构不断涌现。这些都会带来较高的复杂度，同时我们也看到国内数据库发展活跃、厂商产品能力参差不齐，用户在选型、研发、迁移、使用上面临诸多痛点。特别是在整体改造的最后阶段，涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈，这其中蕴含了较多工作及风险。本文尝试从信创改造角度出发，重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分，即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。
迁移数据库可以说是日常工作中的家常便饭，不过，如果一不小心把数据库搞炸了，那就麻烦大了（搞不好就得背锅了）。随着数据量的逐渐增加、表结构的改动，数据库各类迁移、升级是势在必行。所以，有一款好的迁移工具是可以大大提高工作效率，还能很大程度上避免手动操作带来的失误或数据损坏、丢失的风险。
本文主要介绍了如何将DB2数据迁移到MySQL数据库以及在这个过程中可能会遇到的常见问题和解决方案。包括数据类型转换、数据类型不匹配、空值处理、数据量统计等方面的内容。
在开发过程中，需要修改数据库模型，而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表，但这样会丢失数据。
针对两种方案，有非常多的迁移手段，而迁移之前数据是否持续同步，或者迁移过程dump+load等类似方式，会决定了业务的影响时间。
Gorm是一个基于Golang语言的ORM库，它提供了一个易于使用的API，帮助开发人员更轻松地管理数据库。
在 GORM 中使用外键涉及到在结构体定义中指定外键关系以及数据库迁移时的操作。下面是一个使用 GORM 定义外键的示例：
mysqldump 是 Mysql 自带的逻辑备份工具。其备份原理是通过协议连接到 Mysql 数据库，将需要备份的数据查询出来转换成对应的 insert 语句。当需要还原这些数据时，只要执行这些 insert 语句，即可将对应的数据还原。
python manage.py migrate 默认使用 defalut 的数据配置，完整的写法为：python manage.py migrate --database defalut，同样的迁移完默认的数据库后，也要迁移从数据库 python manage.py migrate --database slave
我们使用Django 来操作MySQL，实际上底层还是通过Python来操作的。因此我们想要用Django来操作MySQL，首先还是需要安装一个驱动程序。在Python3中，驱动程序有多种选择。比如有pymysql以及mysqlclient等。
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
1、 打开命令行窗口 #db2cmd 2、 打开控制中心 # db2cmd db2cc 3、 打开命令编辑器 db2cmd db2ce =====操作数据库命令===== 4、 启动数据库实例 #db2start 5、 停止数据库实例 #db2stop 如果你不能停止数据库由于激活的连接，在运行db2stop前执行db2 force application all就可以了 /db2stop force 6、 创建数据库 #db2 create db [dbname] 7、 连接到数据库 #db2 connect to [dbname] user[username] using [password] 8、 断开数据库连接 #db2 connect reset 9、 列出所有数据库 #db2 list db directory 10、 列出所有激活的数据库 #db2 list active databases 11、 列出所有数据库配置 #db2 get db cfg 12、 删除数据库 #db2 drop database [dbname] （执行此操作要小心） 如果不能删除，断开所有数据库连接或者重启db2 =========操作数据表命令========== 13、 列出所有用户表 #db2 list tables 14、列出所有系统表 #db2 list tables for system 15、列出所有表 #db2 list tables for all 16、 列出系统表 #db2 list tables for system 17、列出用户表 #db2 list tables for user 18、 列出特定用户表 #db2 list tables for schema[user] 19、 创建一个与数据库中某个表(t2)结构相同的新表(t1) #db2 create table t1 like t2 20、 将一个表t1的数据导入到另一个表t2
Gorm是一个基于Golang语言的ORM库，它提供了一种简单易用的方式，帮助开发人员更轻松地管理数据库。
（1）Scikit-learn：需要复盖特征工程、模型训练和模型测试所有功能的程序库，Scikit-learn是最好的选择。这个优秀的免费软件可以提供机器学习和数据挖掘所需的所有工具，现在是python机器学习的标准库，建议使用成熟的机器学习算法。
数据卷 （ Data Volumes ） 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为 。
db2命令介绍： 相比图像界面而言，使用命令行的命令能节省非常多内存资源。不过写的时候语法需要熟悉。 db2start：启动当前的DB2数据库管理实例。 db2stop：停止当前的数据库管理实例。 注：启动和关闭的是数据库管理实例，而不是单个的数据库，而restart database：并不是重新启动数据库，是平衡非正常结束而不一致状态的数据库，结束后，连接仍然存在。 db2look： 能为表，索引，视图和诸如此类需要产生统计信
有一项重复的任务是将数据从一种数据库格式迁移到另一种数据库格式。我最近使用Cosmos DB作为数据库来存储Ignite大会发出的所有推文。然而一旦获得了数据并且不再使用Cosmos DB进行该操作，我就需要将数据转储到本地文件中保存并节省开销。本文介绍我的方法。
中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊，中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
2. 文件名以V作为前缀的，后跟版本号，版本号格式可以为为大版本号（1、2），也可以包含小版本号(1.1或1_1)，但是需统一，不能有些有小版本号，有些没有；
MMM（Master-Master replication manager for MySQL）是一套支持双主故障切换和双主日常管理的脚本程序。MMM使用Perl语言开发，主要用来监控和管理MySQL Master-Master（双主）复制，可以说是mysql主主复制管理器。虽然叫做双主复制，但是业务上同一时刻只允许对一个主进行写入，另一台备选主上提供部分读服务，以加速在主主切换时刻备选主的预热，可以说MMM这套脚本程序一方面实现了故障切换的功能，另一方面其内部附加的工具脚本也可以实现多个slave的read负载均衡。MMMM是关于MySQL主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件（在任何时候只有一个节点可以被写入）。这个套件也能对居于标准的主从配置的任意数量的从服务器进行读负载均衡，所以可以用它在一组居于复制的服务器启动虚拟IP，除此之外，它还有实现数据备份、节点之间重新同步功能的脚本。
对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是一个迫切的需求。对于已经使用了ShardingSphere的用户来说，随着业务规模的快速变化，也可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。
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
即时通信 IM
对象存储
