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Mysql千万级数据量批量快速迁移

环境 Mysql版本:8.0 迁移说明 Mysql数据的迁移,推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data...load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中,性能大概是 insert 语句的几十倍,比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用 1.mysqldump 1.1导出...使用命令登陆到需要被导入数据的mysql服务上 mysql -uroot -p123456 -h127.0.xxx.xxx -P3306 切换需要导入的数据库 use databasename(数据库名称...Value值什么都没有,就像作者这样,这样导出的数据可以在Mysql机器的任意位置 解决secure_file_priv值问题 如果你的mysql服务是按照传统的方式安装 编辑配置文件 vim /etc...my.cnf配置文件,同上方法即可,然后重启mysql容器 2.如果创建容器时并没有映射my.cnf配置文件,参考:Docker环境下Mysql 2.1导出 需要先登陆到mysql服务,load data

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MYSQL千万级别数据量迁移Elasticsearch5.6.1实战

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行。...2、准备elasticsearch-jdbc迁移脚本 #!..."type": "jdbc", "jdbc": { "elasticsearch.autodiscover": true, "url": "jdbc:mysql...bin}/log4j2.xml \ org.xbib.tools.Runner \ org.xbib.tools.JDBCImporter 脚本内容很容易理解,执行此脚本,查看数据是否从mysql...为应对脚本针对大数据量迁移执行中断的情况,工具中有参数offset,但只针对写索引有效,并不能按我们的预期直接从offset中断处继续读中断后的数据进而去迁移数据,而是继续从头开始,此处需要特别注意。

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百万级 MySQL数据量,如何快速完成数据迁移

随着数据量的增大,之前使用的服务器空间开始有点不够用,最近新写了一个专门用于做小程序后台开发的框架,于是想把原来的数据迁移到新系统的数据库。买了一台4核8G的机器,开始做数据迁移。...脚本迁移 直接通过命令行操作数据库进行数据的导出和导入是比较便捷的方式,但是数据量较大的情况下往往会比较耗时,对服务器性能要求也比较高。如果对数据迁移时间要求不是很高,可以尝试写脚本来迁移数据。...总结 结合本次数据迁移经历,总结起来就是:小数据量可以使用mysqldump命令进行导入导出,这种方式简单便捷。...- 数据量较大,且有足够的迁移耐心时,可以选择自己写脚本,选择合适的并行方案迁移数据,这种方式编码成本较高。...- 数据量较大,且希望能在短时间内完成数据迁移时,可以通过mysql导入导出文件的方式来迁移,这种方式效率较高。

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预估ceph的迁移数据量

引言 我们在进行 ceph 的 osd 的增加和减少的维护的时候,会碰到迁移数据,但是我们平时会怎么去回答关于迁移数据量的问题,一般来说,都是说很多,或者说根据环境来看,有没有精确的一个说法,到底要迁移多少数据...然后进行计算,正好在翻一些资料的时候,看到有alram写的一篇博客,alram是Inktank的程序员,也就是sage所在的公司,程序是一个python脚本,本篇会分析下这个对比的思路,以及运行效果 计算迁移量只需要一个修改后的...1412 metadata 53 5825888280 1390 可以看到迁移数据量...REMAPPED OSDs 下面就是有多少份的PG数据需要迁移,这里面计算的方式是比较前后的分布 [1,2] - > [1,2] 迁移0个 [1,2] - > [4,2] 迁移1个 [1,2] - >...[4,3] 迁移2个 上面的统计的是这样的个数,所以不太好说是PG或者是OSD,可以理解为PG内数据的份数,因为单个PG可能需要迁移一份,也有可能迁移两份,或者多份 增加节点的计算 如果增加一个osd

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记录一次MySQL表拆分和迁移

背景# 最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。...目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。 2....解决方案# 根据上面的背景,可得出以下这些问题,也给出了解决方案: 问题 解决方法 1 某字段占用空间较大,在MySQL中为text类型,存储的是json格式的数据,该字段平均占用空间为5KB 对字段进行压缩...3 RDS服务器容量不足且无法扩容 考虑到以后业务数据的增长,我们决定直接买另一台RDS服务器,把冷数据迁移到新RDS服务器 具体步骤:在原先的数据库批量压缩字段 —> 批量迁移数据到新数据库 2.1...经过实验,查询+压缩+更新 1万条数据共花费4s左右时间,那么3亿条数据需要花费大概33小时 2.3 迁移具体步骤# 迁移主要包括查询和插入两个步骤,查询和上面的查询方法一样;经过比较,批量插入的时候每

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20亿条记录的MySQL迁移实战

我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张表,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。...在评估了几个备选解决方案之后,我们决定将数据迁移到云端,我们选择了 Google Big Query。...MySQL 服务器版本太老了,Debezium 不支持,升级 MySQL 升级也不是办法。...在迁移了所有记录之后,我们部署了新版本的应用程序,它向新表进行插入,并删除了旧表,以便回收空间。当然,为了将旧数据迁移到新表中,你需要有足够的空闲可用空间。

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Mysql 存储大数据量问题

Mysql 单表适合的最大数据量是多少?...我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型...(至于为什么 Mysql 选择 b+树而不是其他数据结构来组织索引,不是本文讨论的话题,之后的文章会讲到。)那么 B+树索引是如何影响 Mysql 单表数据量的呢?...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。...这样的好处是简单,但是侵入性,且不够灵活。 ? 进程内代理 进程外代理 进程外代理即将代理独立成服务,代理真实业务服务和数据库之间的请求。这样是比较复杂的,需要高可用的代理服务架构。

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