本人是一个测试工程师,主要负责接口以及性能方便的压测,目前在一家医疗数据公司任职,既然是做医疗数据,所以主要公司的主要业务就做是医疗软件。
客户反馈生产环境中,MySQL 5.7 通过 xtrabackup+ Binlog 做基于时间点的恢复操作时,持续卡在 Binlog 的回放阶段,旷日持久,久到离谱。他对于这种旷日持久的操作产生了怀疑,想要确认数据库的这种行为是否合理,因此有了本文的 Binlog 回灌验证操作。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
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首先,将数据库移至本地SQLServer,我试过直接在局域网上其他SQLServer服务器上想转到本地Mysql好像有问题,想将远程数据库备份恢复到本地。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
MySql一般使用自动增长类型,在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment,插入记录时就不需要再为主键添加记录了,主键会自动增长。Oracle中没有自动增长,主键一般使用自动增长序列,插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可,只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
5、支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持
1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图:
开发的日常工作难免会遇到需要备份数据的场景,例如,DB特性变更,为了能备份便于回滚,亦或是,需要从不同服务器导数据。本文记录mysql、mongo数据库的常用导入/导出操作,方便查阅。
分析发现,多页面不同之处在于'o2'处,这里的2即为和页数,也就是说我只需要拿到页面的总页数,循环遍历即可,这就是本爬虫的核心思路,那么怎么拿到呢?看下图:
起初在写overmind时就有考虑到之后的扩展,不仅仅是作为SQL自动审核执行的平台,更希望能将其打造成一个数据库自动化运维的专业系统,SQL自动审核执行作为第一个功能被开发了出来。三个月的使用后overmind得到了大家的认可,并且切切实实帮助我们节约了时间,这也给予了我这个非专业开发、半吊子DBA莫大的鼓励和信心。
mysqldump是sql级别的备份机制,它将数据表导成sql脚本文件,是非常常用的备份方法。
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
假设有一张表test,sqoop命令中–split-by ‘id’,-m 10,会发生怎样奇特的事情。首先呢,sqoop会去查表的元数据等等,重点说一下sqoop是如何根据–split-by进行分区的。首先sqoop会向关系型数据库比如mysql发送一个命令:select max(id),min(id) from test。然后会把max、min之间的区间平均分为10分,最后10个并行的map去找数据库,导数据就正式开始啦!66666~
前几天有客户测试使用云数据库的时候提出要禁止mydumper 关闭redo log的操作 (说白了就是导入数据时保持MySQL 实例的redo logging功能), 这才想起 在 MySQL 8.0.21 版本中,开启了一个新特性 “Redo Logging 动态开关”。
工作中遇到了迁移数据库的操作,sql文件30G,当然不能搞到本地用Navicat导入,要通过命令导入。
大致上大部分的数据库都有统计分析,主要的作用就是在语句执行的情况下,能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划,越准确的统计分析,可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能,但相对来说越准确的统计分析,也会带来系统在统计时的性能消耗,越大的数据库系统,对统计分析的需求和要求也就越高。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/tablespace-copying.html
一直以来我们想要推进内部的自动化系统,但是总是会遇到各种各样具体的问题,有时候我们准备好了,但是总是会有一些因素的干扰,再加上工作时间的安排,有些事情就一拖再拖。《人民的名义》里说得好,打铁还需自身硬
在工作中,我们有时候会遇到这种情况。老系统或其他系统使用的数oracle数据库,现在使用新系统,需要使用mysql数据库。但是之前数据也要迁移过来。那么这种请求下怎么办呢?我们可以使用kettle来进行数据迁移。
INODB和MyISAM有区别;(engine=innodb和engine=myisam)
某天,正按照业务的要求删除不需要的数据,在执行 DELETE 语句时,竟然出现了报错(MySQL 数据库版本 5.7.34):
可以看到,当我们加上全局锁的时候,数据及表更新操作都没办法执行,但表查询不受影响。这样会给我们的业务造成很大的影响(无法修改数据),索性 Innodb 引擎的可重复读隔离级别可以让我们不阻塞数据变更的同时导出数据。
上一篇博客sql_mode兼容性,MySQL 8.0 升级踩过的坑,提到了MySQL 8.0版本中sql_mode默认值的变化,导致升级之后业务访问报错。我们知道MySQL 8.0相对于MySQL 5.7加入了很多新特性,在功能和安全性上做了很多的优化和调整,这就不可避免地会修改一些参数或者函数。我们现有业务数据从MySQL 5.7及之前的版本升级到8.0,需要特别警惕这些参数的变化,这些变化可能会导致业务行为发生一些意料之外的结果!!!
导语 | 数据库正处在变革期,变革的动力同时来自于外因和内因,外因是用户需求的变化,内因是新技术的爆发。用户需求从强调物理上拥有数据到逻辑上拥有数据,因此云服务的形式被越来越广泛地接受;新技术的爆发体现在新的存储介质的产品化。腾讯云原生数据库就是这种变革的产物,腾讯云原生数据库以云服务的方式提供更好的数据库性能,可用性和可靠性。本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 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《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享
最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多,并且没有任何规律可循。最后观察发现是由于MySql中存储的一个大字段中含有若干干扰字符导致而成:
前面因为项目数据导数据,我们介绍过《Oracle通过ODBC连接SQL Server数据库》,在实际导入过程中新的数据表结构里面存在不少ID的列,所以就用到了Oracle的序列,这一章我们就来介绍一下Oracle的序列(Oracle Sequence)。
业务授权自己的某个视图的查询权限给另一个账号时, 另一个账号查询报错ERROR 1356
作为一名DBA,SQL优化是工作中必不可少的部分。如何快速、准确的发现待优化的语句,是DBA经常需要考虑的问题。很多数据库都内置有慢查询、SQL报告等能力,这也是DBA作为SQL优化的通常入口。但在长时间的工作中也发现,系统提供出的SQL并不能全面反映语句运行情况,甚至会误导优化的方向。下文是笔者在数年前萌发的一个产品(暂定名MyTopSQL)想法,很遗憾因各种客观因素未能落地。近期看到多篇AI+DB结合的文章,颇受启发;特分享出此文。本文没有多么高端的算法理论,只是些简单的数理统计,但相信同样能具有不小的价值。如读者感兴趣想尝试实现,可与我沟通。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
▲点击上方 腾讯云数据库 关注 传统的数据库+云的模式没有给用户带来很多惊喜,云原生成为新的大方向。 IT产业正在经历新的周期,离散的私有IT基础设施转向集中式,这在产业发展史上已经不甚新鲜,主机时代、PC时代我们都曾经历过不同的转变,从主机的集中到个人计算机的分散再到云计算,IT的发展似乎也在遵循着“否定之否定”的钟摆定理。 数据库作为计算机架构的核心底层软件,同样处于变化之中,其历史可以追溯到1970年,50年来数据库领域厂商进进出出,但传统数据库厂商的地位从未动摇,直到云计算的出现。 Gart
一直很想了解那些仍在坚持使用 Python,且支撑业务量有一定规模的公司是如何使用 Python 技术栈做开发的、会遇到哪些困难/教训、有什么样的优秀经验?
https://github.com/zendesk/maxwell/releases/tag/v1.28.2
Faker是一个Python软件包,可为您生成伪造数据。无论您是需要引导数据库,创建美观的XML文档,填充持久性以进行压力测试还是匿名化来自生产服务的数据,Faker都是您的理想之选。不论您这边需要创建多少条数据,无非是一个for循环就解决问题了。
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
作者:刘晨,网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作,Oracle ACE(Alumni),腾讯云TVP,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,公众号”bisal的个人杂货铺”,长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
--databases 指定数据库 --tables 指定表 --where='' 是筛选条件 -t只导数据,不导结构 -d只导结构,不导数据
1.将下载下来的solr4.6的dist文件夹下的solr-dataimporthandler-4.6.0.jar和solr-dataimporthandler-extras-4.6.0.jar放入tomcat该路径下:F:\solr\tomcat7.0.27\webapps\solr\WEB-INF\lib
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果,展示的形式很多,有各种图形以及报表,最早的应该是简单的几条数据,然后搞个web页面,展示一下数据。早期可能数据量也不大,随便搞个数据库,然后SQ
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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