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    使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

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    看完这篇,你应该就知道什么是Linux了~

    Linux 中的各种事物比如像文档、目录(Mac OS X 和 Windows 系统下称之为文件夹)、键盘、监视器、硬盘、可移动媒体设备、打印机、调制解调器、虚拟终端,还有进程间通信(IPC)和网络通信等输入/输出资源都是定义在文件系统空间下的字节流。 一切都可看作是文件,其最显著的好处是对于上面所列出的输入/输出资源,只需要相同的一套 Linux 工具、实用程序和 API。你可以使用同一套api(read, write)和工具(cat , 重定向, 管道)来处理unix中大多数的资源. 设计一个系统的终极目标往往就是要找到原子操作,一旦锁定了原子操作,设计工作就会变得简单而有序。“文件”作为一个抽象概念,其原子操作非常简单,只有读和写,这无疑是一个非常好的模型。通过这个模型,API的设计可以化繁为简,用户可以使用通用的方式去访问任何资源,自有相应的中间件做好对底层的适配。 现代操作系统为解决信息能独立于进程之外被长期存储引入了文件,文件作为进程创建信息的逻辑单元可被多个进程并发使用。在 UNIX 系统中,操作系统为磁盘上的文本与图像、鼠标与键盘等输入设备及网络交互等 I/O 操作设计了一组通用 API,使他们被处理时均可统一使用字节流方式。换言之,UNIX 系统中除进程之外的一切皆是文件,而 Linux 保持了这一特性。为了便于文件的管理,Linux 还引入了目录(有时亦被称为文件夹)这一概念。目录使文件可被分类管理,且目录的引入使 Linux 的文件系统形成一个层级结构的目录树

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    Windows系统迁移

    当我们为电脑更换硬盘时(比如更换大一点的硬盘或将 HDD 更换为 SSD),往往需要考虑原硬盘上的系统和数据怎么办。重装系统是一个选择,但重装系统后还要重装系统上的软件,还要迁移数据,费时又费力。另一个方法是迁移系统,这样既不用重装系统也不用重装软件,且系统上的数据还全部保存了下来。然而 Windows 系统自身并没有提供系统迁移的工具,不像 Linux 提供了 dd 命令可以用来直接镜像整个分区从而实现系统迁移。更为遗憾的是,就算手头有 Linux 系统,直接使用 dd 对 Windows 系统进行拷贝,迁移后的 Windows 只会是蓝屏/黑屏,因为迁移系统不仅仅是拷贝分区就够了,对应的分区信息也要修改的。虽然 Linux 也是这样,但 Linux 可以通过手动引导进入系统,然后再更新引导信息,而 Windows 一旦蓝屏/黑屏就令人束手无策了,Windows Live CD 提供的引导修复功能也不尽人意。

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    领券