在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
在实际应用中，我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源，也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后，把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源，例如：
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
Redis 是一种高性能的内存数据库，通过将数据存储在内存中，可以实现快速读写操作。在某些场景下，我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中，以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步，并提供相应的代码示例。
一般来说，同事类之间的关系是比较复杂的，多个同事类之间互相关联时，他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构，这是一种过度耦合的架构，即不利于类的复用，也不稳定。例如在下图中，有六个同事类对象，假如对象1发生变化，那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化，那么将会有5个对象受到影响。也就是说，同事类之间直接关联的设计是不好的。
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。
世界上存在着各种各样的数据库，不同数据库有各自的应用场景，对于同一份数据，最开始可能使用关系型数据库（如MySQL）进行存储查询，使用Redis作为缓存数据库，当数据量较大时使用MySQL进行查询可能较慢，所以需要将数据同步到Elasticsearch或者列式数据库如Hbase中进行大数据查询。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
摘要：本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
正如上文提到的那样，在 Canal Instance 启动的时候，首先会查询日志管理器中查找上一次的同步位点，如果没有查询到，则默认会从最新的位点开始同步，但如果每一次启动 Instance 都从最后开始同步，其数据完整性无法保证，正确的做法是在数据同步的过程中应该记录位点并持久化，重新启动后按照继续从上一次的位置继续同步，实现真正的增量同步。
JDK.TomCat.Mysql安装部署 JDK安装部署 TomCat安装部署 Mysql安装部署 JDK安装部署 1、软件包的上传大到/export/soft 2、加压安装包到/export/servers tar -zxvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz -C /export/servers/ 3、修改系统配置 创建vi /etc/profile.d/java.sh文件，添加一下内容，保存并退出 export JAVA_HOME=/export/server
基于上述的需求分析，使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求，基于此在处理整体搜索后台服务上，主要考虑下面几个问题：
sync 是一个常用的 Linux 应用程序，用于文件同步。它可以在本地计算机与远程计算机之间，或者两个本地目录之间同步文件（但不支持两台远程计算机之间的同步）。它也可以当作文件复制工具，替代 cp 和 mv 命令。 它名称里面的 r 指的是 remote，rsync 其实就是 “远程同步”（remote sync）的意思。与其他文件传输工具（如 FTP 或 scp）不同，rsync 的最大特点是会检查发送方和接收方已有的文件，仅传输有变动的部分（默认规则是文件大小或修改时间有变动）。
以上几种情况，是目前小白最容易犯的错误，然后导致植入恶意脚本，被挖矿或者删除数据库。
京东的内容创作平台有很多的样式，比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道，频道就好比露出的位置，频道露出的前提是内容质量审核通过后，频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的，比如直播预告、优惠卷，其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核，或者在质检抽查中复活。
DBSyncer是一款开源的数据同步中间件，提供MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等同步场景。
介绍 DBSyncer是一款功能强大的数据同步中间件，支持多种常用数据库和数据存储系统之间的数据同步。其中包括MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等常见的同步场景。DBSyncer提供了插件机制，用户可以自定义插件以实现业务特定的数据转换和同步需求。此外，DBSyncer还提供了监控功能，包括全量和增量数据统计图以及应用性能预警，让用户能够实时监控同步任务的状态和性能。DBSyncer是一款开源的软件，可以免费使
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
在环境治理的环节中必不可少的就是数据库的管理，数据库管理的环节中很重要的一点就是数据库的同步。
Hello 大家好，我是阿粉。不知道大家在日常的工作中有没有遇到这样的场景，很多时候业务数据有变更需要及时加载到缓存、ES 或者发送到消息队列中通知下游服务。
MySQL是互联网行业使用的最多的关系型数据库之一，而且MySQL又是开源的，对于MySQL的深入研究，能够加深我们对于数据库原理的理解。自从开源了mykit-data之后，不少小伙伴试用后，反馈mykit-data无法正确的解析MySQL8的binlog。于是我测试了下，mykit-data在解析MySQL5.x的binlog时，没有啥问题，能够正确的解析出结果数据。然而，在解析MySQL8.x的binlog时，总是与binlog日志位数相差12位而导致解析失败。
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？ 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题？ 提到数据一致性，我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据，要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天，一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。
数据分片后，对数据的查询就没那么自由。如订单表按用户ID作为Sharding Key，就只能按用户维度查询。我是商家，我想查我店铺的订单，做不到。（强行查也不是不行，在所有分片上都查一遍，再把结果聚合，又慢又麻烦，实际意义不大）
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？
数仓的基础是数据，没有数据，那么数仓就是一个空壳，数据的来源有很多，我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案，还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序，数据的采集我们一般分为全量和增量，对于一些业务场景，也需要二者配合使用。
定时任务是我们开发、运维人员经常用到的，比如cron,job,schedule,events scheduler等都是为了方便我们重复执行某项工作而无需人工参与而设计，这里我要说的是MySQL数据库本身的定时任务，即events scheduler的风险案例。
大家好，我是开源大叔！今天给大家介绍一款强大的数据同步开源项目：Canal。 最近大叔在对项目进行重构的过程中，需要做一些数据同步的工作。大叔首先想到的同步方案是定时任务，但是定时任务的弊端在于时效性不够高，对于时效性要求稍高的场景定时任务就明显不合适了。 大叔网上查找相关资料，找到了 Canal，该项目正好可以满足我这边的场景。接下来跟着大叔一块来看看 Canal 的强大功能吧！！
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
上面的问题都涉及到时区问题，涉及到数据的同步（logstash）、写入、检索（elasticsearch）、可视化（kibana）的几个环节。
系统的数据，就是公司的生命。哪怕是狗屎，我们也要将它冷冻起来冰封以备后用。垃圾的产品设计就比较让人费解，会时不时从冰柜中将屎取出，想要品尝其中残留的味道。
目前项目采用的是更新数据后再更新elasticsearch,各种历史原因导致很多数据并不是同步的，业务互相紧耦合, 所以需要调研适合团队发展的 db同步es机制,从业务层面剔除这部分功能维护。 下面是本人在搭建、配置、调试过程中一些总结和踩完坑后整理的配置。
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议接入的安防视频云服务平台，它可以将前端设备进行快速便捷地接入、采集、视频转码、处理及分发，分发的视频流包括：RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等。
一直以来，使用美帝VPS建站，由于网速等多方面原因，面临着备份困难、下载困难的难题，而且还要面临故障啊、商家跑路啊等等数据丢失的风险，前段时间DS不是数据都木有了么。现在就来讲一下解决这个问题的方法，早些时候有用脚本通过FTP来备份的，例如使用godaddy域名附带的免费空间或者另外单独购买备份空间，但有时并不好用；也有两台VPS同步备份的，这个花费有点高。而现在使用DropBox来进行同步备份，全自动化，非常好用，去年就有过类似的介绍，但很多都不详细，搜集了网上的方法，特别整理出来，所有过程都有详细注明。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
参考地址: https://github.com/wentmac/mysql_backup
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器，您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务，例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发，可以使用SQL语句定义和管理任务，并且具有高度灵活性和可配置性。
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
TiDB Binlog 组件用于收集 TiDB 的 binlog，并准实时同步给下游，如 TiDB、MySQL 等。该组件在功能上类似于 MySQL 的主从复制，会收集各个 TiDB 实例产生的 binlog，并按事务提交的时间排序，全局有序的将数据同步至下游。利用 TiDB Binlog 可以实现数据准实时同步到其他数据库，以及 TiDB 数据准实时的备份与恢复。随着大家使用的广泛和深入，我们遇到了不少由于对 TiDB Binlog 原理不理解而错误使用的情况，也发现了一些 TiDB Binlog 支持并不完善的场景和可以改进的设计。
Nacos 是 Dynamic Naming and Configuration Service的首字母简称，一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
redis存储对象主要有两种方式： （1）采用json序列化成字符串的方式进行存储 （2）采用二进制的方式进行存储
对于 ES 来说，必须先存储有数据然后才能搜索到这些数据，而在实际业务中 ES 的数据也常常是与 mysql 保持同步的，所以这里插入这篇文章简单介绍几种同步 mysql 数据到 ES 的方式。
MySQL 主从复制是 MySQL 高可用机制之一，数据可以从数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
原文地址：http://www.85sb.com/126.html 一直以来，使用美帝VPS建站，由于网速等多方面原因，面临着备份困难、下载困难的难题，而且还要面临故障啊、商家跑路啊等等数据丢失的风险，前段时间DS不是数据都木有了么。现在就来讲一下解决这个问题的方法，早些时候有用脚本通过FTP来备份的，例如使用godaddy域名附带的免费空间或者另外单独购买备份空间，但有时并不好用；也有两台VPS同步备份的，这个花费有点高。而现在使用DropBox来进行同步备份，全自动化，非常好用，去年就有过类似的介绍，但
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈，其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去，以达到极致的分析速度，最近我们实现了这一特性，今天给大家介绍一下。
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