互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求，云上数据库通过智能化运维，数据会越来越多，准确度也越来越高，模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求？一起来听听吧。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。
点击上方蓝字每天学习数据库 现在经常会有各式各样的“删库到跑路”事件发生。不管是传统数据库还是云数据库，总会遇到一些问题，与数据迁移、数据风险安全、数据订阅等相关。今天，我们来谈谈云数据库的优势和腾讯云在这方面的努力。看看腾讯云怎么通过技术手段来确保数据库安全稳定，和快捷迁移，以及推动数据商业分析的。 传统数据库与云数据库 传统数据库 传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器
在CRM领域，有一个名字听起来特别“亲切”的品牌—— “销售易”， 它是连续三年入选Gartner SFA全球魔力象限，并且是首家且唯一一家入选该魔力象限的中国CRM企业。
数据传输服务 DTS 支持数据迁移功能，提供自建 MySQL 数据库到云数据库 TencentDB 的连续数据复制，用户可在不停服的情况下对数据进行在线热迁移，支持具有公网 IP/Port 或专线接入腾讯云的本地 IDC 或腾讯云 CVM 上 MySQL 数据库迁移。现已支持 MySQL 5.7 数据传输服务。
几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案，详见《秒杀系统设计～亿级用户》）。不过，直到此时，订单系统还是单库单表，幸好当时数据库服务器配置不错，我们的系统才能撑住这么大的压力。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布，支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
《多机房多活架构，究竟怎么玩？》说明了在机房迁移的过程中，一定有一个“多机房多活”的中间状态：
整个迁移过程，既不能长时间停服，也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库无法容纳，需要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，如下图：
基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池（如下图右所示）。所有云服务器的内网 IP 地址都由腾讯云统一分配，无法自定义网段划分、IP 地址。
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
在企业上云逐渐加速的背景下，云数据库作为企业重要的IT基础设施，其重要性毋庸置疑。各大云计算厂商不惜重金，纷纷在产品和技术层面加大布局，争夺这一重要的云服务市场。纵观国内前几大云服务商过去一年的云数据库领域的发展，腾讯云基于自身强大的业务支撑以及技术研发实力，在云数据库市场的突破格外引人注目。
数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
携程是一家中国领先的在线票务服务公司，从 1999 年创立至今，数据库系统历经三次替换。在移动互联网时代，面对云计算卷积而来的海量数据，携程通过新的数据库方案实现存储成本降低 85% 左右，性能提升数倍。本文讲述携程在历史库场景下，如何解决水平扩容、存储成本、导入性能等痛点，以及对于解决方案的制定和思考过程。
MySQL 8.0 引入了很多令人振奋的新特性，跟账户认证相关的新特性包括：新增caching_sha2_password身份认证插件，支持角色，区分系统账户和普通账户，维护密码历史信息限制重复使用以前的密码和密码过期等，双重密码，生成随机密码，登录失败跟踪和临时锁定账户。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
近日，腾讯云数据库TDSQL 、数据库迁移平台DTS-DBbridge已与巨杉数据库SequoiaDB完成产品兼容性认证。测试结果表明，通过DTS-DBbridge可以将巨杉数据库的常规表、分区表、主子表等表库的数据顺利迁移到TDSQL，数据同步到TDSQL后兼容性良好，数据一致性校验符合预期，整体业务运行稳定，安全可靠。
在软件的生命周期中，经常遇到由于业务发展，系统迭代更新带来的数据迁移工作；或者软件系统本身的重构抑或其他因素，几乎都需要对数据进行迁移。构抑或其他因素，几乎都需要对数据进行迁移。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束，本期带来赖铮分享的《庖丁解牛：腾讯云CDB内核架构及亮点功能解密》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0530赖铮”，即可下载直播分享PPT。 大家下午好。非常高兴今天下午有这个机会和大家做一个分享。首先做一个简单的自我介绍，我叫赖铮，现在是腾讯云CDB/CynosDB内核的架构师，我之前一直都是从事于数据库内核的研发工作，差不多20年。之前在达梦，Teradata和Oracle都工作过。在Oracle的时候是在MySQL InnoDB
原创 官网商城开发团队 [vivo互联网技术](javascript:void(0)😉 1周前 收录于话题 #架构设计 16 #vivo商城 7 一、背景 随着用户量级的快速增长，vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级，基于业务模块进行垂直的系统物理拆分，拆分出来业务线各司其职，提供服务化的能力，共同支撑主站业务。 订单模块是电商系统的交易核心，不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈，系统难以支
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
十多年前，与当时的大多数 Web 应用程序一样，GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站，它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
对遗留系统的微服务化改造，从整体上来说，整个过程包含两个部分：一，通过某一种方法论将系统进行微服务划分，比如DDD倡导的限界上下文划分方法。根据系统的特点和运行状态，又分为具体的两种实施策略，绞杀者模式和修缮模式。二，数据库的拆分，只有在数据层面也拆分开，才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为，与业务服务拆分同时进行，或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示：1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案；2)、已经实施过分库分表方案的系统，由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了，需要二次扩容的情况。
昨天我们讲解了数据库分库分表后我们怎么去生成主键唯一ID（数据库分库分表后，我们怎么保证ID全局唯一），到目前为止我们已经掌握分库分表的策略了也会搭建统一发号器进行生成唯一ID。
很多同学只能眼红，却不能体验一二。毕竟付费的门槛在那里，体验不到，自然没办法做出评价。
本系列文章就是向大家介绍， 从 SQL Server 迁移到 MySQL 所面临的问题和我们的解决方案。
类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
2015年底的时候，到家集团启动了一个“凌云”项目，将所有系统从北京的M6机房迁移到阿里云，完成技术栈“上云”。项目涉及几百台机器，到家所有的业务，所有的系统，需要所有技术部门配合，耗时超过一个季度，是一个不折不扣的大项目。
金融行业该如何在线替换金融核心场景数据库？在 TUG 陆金所企业行活动中，来自陆金所的数据架构 DBA 团队经理万霁春老师分享了陆金所的去 O 之路，以下内容整理自当天活动分享实录。
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
本文档讲述如何将Cloudera Manager在Kerberos环境下迁移至新的CM节点。通过本文档，您将学习到以下知识：
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上一篇文章我们介绍了服务化带来的一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经历。
其余相关文章，参见： “分库分表" ？选型和流程要慎重，否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程，以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解，包面试官满意。
大数据时代，数据库SaaS是企业实现降本增效和业务创新的重要抓手。今天，在腾讯全球数字生态大会数据库SaaS专场上，腾讯云发布了多项数据库SaaS产品能力升级，并重点分享了其在上云、日常运维、数据库迁移等多方面的实践应用，为广大企业构建和提升自身数据能力提供了有效参考。 腾讯云数据库副总经理罗云在致辞中表示：“云上时代，数据库技术与环境的多元化带来了更为复杂的数据库运维需求。回顾腾讯云数据库SaaS的发展历程，我们最初聚焦于安全性、扩展性和易用性，解决了开源内核在企业级数据库中的应用问题；此后，我们推进了多
本文主要介绍中小型互联网企业，从本地机房迁移数据库到腾讯云的实践方法。其中包含了详细数据库迁移的方法和步骤，并且增加了实践演练和验证。实践与验证部分内容以常见的 Discuz! 论坛迁移上云做为案例。
爱奇艺，中国高品质视频娱乐服务提供者，2010 年 4 月 22 日正式上线，推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心，网罗了全球广大的年轻用户群体，积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
陈智伟，腾讯 12 级后台专家工程师，现负责欢乐游戏工作室公共后台技术研发以及团队管理工作。在微服务分布式架构以及游戏后台运维研发有丰富的经验。 前言 欢乐游戏工作室后台是分布式微服务架构，目前稳定承载着多款游戏，数千万 DAU 以及数百万级在线。原有云下架构脱胎于 QQGame 后台，核心架构已有 10 多年的历史，其中使用了多套目的不同的自研开发框架，自研基础组件，并为适应繁杂的业务场景，衍生出不同的服务模型，最终积累了数百个微服务，整体简化架构如下所示： 在这种大规模平台化的后台系统和复杂多样的
作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
大家好，很高兴来到GITC2016的舞台，我是来自58到家的沈剑，今天我分享的主题是《58到家从IDC到云端架构迁移之路》。 机房迁移是一个很大的动作： 15年在58同城实施过一次（“逐日”项目），几千台物理机，从IDC迁到了腾讯的天津机房，项目做了10个多月，跨所有的部门，与所有的业务都相关； 16年在58到家又实施了一次（“凌云”项目），几百台虚拟机，从IDC迁到阿里云，前后大概一个季度的时间，也是所有技术部门都需要配合的一个大项目。 “单机房架构-全连” 要说机房迁移，先来看看被迁移的系统是一个什么样
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