开始和数据库玩耍以后,我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中,我们只需要对指定的数据库进行操作,执行增删改查,权限管理等。但有些时候由于项目的升级,或者服务器的更换,我们要将数据从一个地方转移到另一个地方,准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中,因为我们还要继续使用这些数据。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
改造总是要付出很多代价的,肯定会跌很多坑,这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程(调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案)。
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。
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
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.
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成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志,它用于监控和记录核心业务系统的操作,以确保系统的稳定性和安全性。
Mydumper 采用更先进的Stream流式管道技术,能够通过一条命令实现备份和恢复,显著加快了恢复速度。它可以:
面试官:如何来设计动态扩容的分库分表方案? 面试官心理剖析: 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的?你知不知道动态扩容的方案?
我们通常会遇到这样的一个场景,就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
关于架构,大家都有了解和理解。通常一个业务或项目,在做架构设计时,可能会包含业务架构和技术架构。其中技术架构是我们作为开发角色,在做设计时重点的工作内容。但还有架构类型的划分方式,会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。
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随着业务数据量的剧增,传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力,NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务,旨在为客户提供极致的数据据存储体验,详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
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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。
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期,笔者和团队就发现,系统内有一张 5000W+ 的大表。
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。
2、使用bigint(无符号)类型时,每秒插入大量数据,单表数据量依然能够持续存放相当长的时间。
gh-ost是针对MySQL对主库影响很小,无trigger的online schema change解决方案。采用消费binlog的方式来代替trigger方式,并将同步信息存储到临时表中。
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决,主要是IO瓶颈和CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看,就是数据库可用连接少,甚至无连接可用。
由于系统版本、数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导、开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程。
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
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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。
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。
在数据处理和数据仓库建设中,常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而,有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库,比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句,方便数据迁移和数据同步。
背景:最近在迁移表数据,需要向一张业务关联表批量写数据,所以需要批量生成uuid和时间等等数据
之前提到在分表应用上线前我们需要将原有表的数据迁移到新表中,这样才能保证业务不受影响。
xx银行某外呼系统,每天任务分配表数据已经达到2000w以上,由于任务的SQL较为复杂。DBA除了优化SQL外,也同步需要对大表进行分表改造。本次分表主要依据任务类型对任务分配表进行水平分表,而本文主要介绍了两种水平分表的方案,希望能给大家一些帮助。
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。
继大改版之后,经过一个月的努力,Squids DBMotion再添一项利器——增加了对MySQL to ClickHouse的支持。除此之外,还新增了一些特性以及其它功能的变更。
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。
大中型项目,一旦数据量比较大,就要进行对数据的拆分了,一般有两种,垂直拆分与水平拆分。
在进行架构转型与分库分表之前,我们一直采用非常典型的单体应用架构:主服务是一个 Java WebApp,使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持;背后是一个 MySQL 主实例,接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前,我们就知道这会是一块难啃的硬骨头:我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型,因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表,及插入表的SQL语句。
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。
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