在数据库表丢失或损坏的情况下,备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃,你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时,正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏,用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们,这对表绝对不是件好事!
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
备份完成后可以看到在/oradata/data/mysql/xtra目录下新建了以日期命名的目录
我的petstore所用的数据库是Mysql。Mysql的数据库备份不象那些企业界数据库那样完善,分为完全备份、差分备份以及日记纪录等等。Mysql备份数据库两个主要方法是用mysqldump程序或直接拷贝数据库文件。
MONGODB 复制集合添加从节点其实并不难,但有些事情越是觉得容易,越容易出问题。最近某些事情的原因,公司的MONGODB 需要添加一个从节点,hidden 不进行投票选举,供给第三方使用。
用过的备份方式有:mysqldump、mysqlhotcopy、BACKUP TABLE 、SELECT INTO
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。
XtraBackup工具详解 Part 5 使用innobackupex对数据库进行全备
单独备份表的话需要表在独立的表空间里面,即配置了innodb_file_per_table参数
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保
原文出处: 温国兵(@dbarobin) 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上,两个天真无邪的小孩,把一堆沙子挪向其他地方,铸就内心神往的城堡。 生产环境中,有以下情况需要做迁移工作,如下: 磁盘空间不够。比如一些老项目,选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移,硬盘很有可能出现短缺; 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务,业务压力增大,不堪重负。如果 IO 压
这个问题是一个粉丝给我提的,我觉得挺有意(KENG)思(B)! 于是,今天我们就来谈一谈,这个自增主键用完了该怎么办!
主从配置 - 从上操作 安装mysql 查看my.cnf,配置server-id=132,要求和主不一样 修改完配置文件后,启动或者重启mysqld服务 把主上aming库同步到从上 可以先创建aming库,然后把主上的/tmp/mysql.sql拷贝到从上,然后导入aming库 mysql -uroot stop slave; change master to master_host='', master_user='repl', master_password='', master_log_file='
大体上差不多,不过8.0版本移除了innobackupex命令且只能备份8.0版本的MySQL
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
netcat(命令行中使用 nc )是网络工具中的瑞士军刀,它能通过TCP和UDP在网络中传输数据。通过与其他工具结合和重定向,我们可以在脚本中以多种方式使用它,比如传输文件,目录,用于网络安全中扫描端口,命令行聊天(现在估计没有多少人无聊做这个)。
为了给以上两个小目标的达成一些奖励,这两天不务正业了一下,写了一个函数打包上传到了Github上,没错,就是rrnDBcorrectOTU。
MySQL中给一张千万甚至更大量级的表添加字段一直是比较头疼的问题,遇到此情况通常该如果处理?本文通过常见的三种场景进行案例说明。
基因组表现出具有片段拷贝数变异的大区域,其中许多包括整个基因并且是多等位基因。2023年10月,《Scientific Reports》发表了一种新的alignment-free计算方法GeneToCN,该方法计算FASTQ文件中基因特异性k-mer的频率,并使用这些信息推断基因的拷贝数。
那等了这么多年的功能,到底怎么样,到底我们是不是已经可以升级到MYSQL 8 ,目前看还是的等等,主要是最近MYSQL 8 的更新速度太快,很多新功能还在发布中,如果莽然升级会遗漏更多的好功能,例如HASH JOIN。
前几天有个新闻,说是gitlab的工程师把数据文件给误删了,搞了个大事件,很多人都去围观了.备份工作应该在最开始的时候就要做,否则就会失去最佳时机,为了保证我的数据是安全的,因此我要搞备份了.备份分为逻辑备份和物理备份,逻辑备份是导sql,物理备份是基于文件的,这两种我都搞一下.
上一篇博文我们讲了怎样安装MySql,这篇文章为上篇的后续,此篇文章讲的是如何将Hive元数据配置到MySql。
Linux系统作为服务器的主流操作系统,在项目部署运维方面发挥着重要的作用。数据库作为数据的存储媒介,其安全性与稳定性不容小觑,如果数据库的安装路径下分配大小较小,假以时日,该硬盘分区可能就会爆了,极大影响系统的正常运行。本文以国产化平台为例,分享数据库数据文件的迁移步骤。
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎,那么请选择InnoDB,Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB,早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。 InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
在以前我们部署 Nextcloud 都是采用 LNMPA 架构和源码来直接部署,到版本升级时一般都需要比较复杂的操作,虽然也还算比较可以接受,但是相比较 Docker 方式而言,这就显得复杂多了,而且还对宿主机的环境还有所要求。因此,今天就来尝试一下从源码部署迁移到容器部署。
同MongoDB,Redis这样的NoSQL数据库的复制相比,MySQL复制显得相当复杂!
从InnoDB redo log file实时拷贝走备份期间产生的所有redo日志
因为我们之前并没有将mysql服务添加到系统服务之中,所以必须要要到mysql的bin目录下启动服务
电脑重装系统后把原来的mysql data复制进去后大部分表是可以访问的,但是有几个表提示表不存在:
PS:数据库的热备份,冷还原也讲完了,真心感觉也不是那么复杂。其实就是这样,但是在云平台越来越盛行的今天,基本上买个rdrs数据库这些功能都有了。了解下XtraBackup 这个工具确定很重要晚上很多的写成shell脚本的,更加方便了。
3、选择安装模式: Express Install(use default settings):使用默认安装选项 Custom install(recommended for advanced users):自定义安装 Upgrade an existing JIRA installation:升级安装
拷贝数异常与疾病表型密切关联,当鉴定出患者的CNV之后,如何从其中挖掘出具有临床意义,即可能致病的CNV是数据挖掘中的关键一步。本文解读的文献标题如下
call 突变的工具推荐使用GATK HaplotypeCaller 和 Platypus。也有基于贝叶斯统计方法的 Samtools/BCFtools 和 FreeBayes 。不同工具得到的结果的一致性通常在 90% 以上。 过滤 Artifacts 虽然从上面方法得到的突变结果准确度高达 99.9%,但是依然会由于人为因素而引入了假阳性突变。因此,得到的突变结果需要在 IGV 中进行人工手动的可视化过滤。如:低质量碱基(图 2 a),reads末端的artifacts(图 2 b),由于局部比对错误引起的插入缺失(图 2 c),strand bias artifacts(图 2 d)、低复杂度区域中的错误比对(图 2 e)等 识别de novo mutations 在人群中,de novo mutations 存在一定的频率。可以基于已经公开的数据集,如 gnomAD 进行注释和过滤。一般认为在人群中 MAF > 0.0001(也有人说是0.001),更有可能是 germline mutation。 拷贝数和结构变异 拷贝数变异 CNV 是人类遗传变异的另一种类型,与许多疾病相关,如抑郁症 autism,智力底下 intellectual disability,先天性心脏病 congenital heart disease。NGS 在临床上也有应用于 CNV 检测,相应的工具有:cn.MOPS 、CONTRA、CoNVEX、ExomeCNV、ExomeDepth 和 XHMM。如果是全基因组测序,还有检测结构变异 SV,常用的软件有 DELLY 、Lumpy 、Manta 、Pindel 和 SVMerge ,但由于二代测序的 reads 读长较短,检测 SV 仍然存在挑战性。 拷贝数变异和 SV 可以通过 IGV 进行可视化查看:
MySQL Galera Clusters全解析 Part 1 Galera Cluster 简介
备份是数据安全的最后一道防线,对于任何数据丢失的场景,备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期),但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标:恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO),前者重点关注能恢复到什么程度,而后者则重点关注恢复需要多长时间。这篇文章主要讨论MySQL的备份方案,重点介绍几种备份方式的原理,包括文件系统快照(LVM),逻辑备份工具Mysqldump,Mydumper,以及物理备份工具Xtrabackup,同时会详细讲解几种方案的优缺点,以及可能遇到的问题。
但是居然莫名其妙的就定位到了UBR5基因,而且这就是它全文的亮点:Here, we report for the first time a distinctive and profound role of the E3 ubiquitin ligase UBR5 in the growth and metastasis of TNBC. 这样的结论基本上等于没有结论,因为找到一个在三阴性乳腺癌里面有重要作用的基因简直是小菜一碟,人类可是有2万多个基因啊,仅仅是抑癌基因和原癌基因都超过两千个了。
pt-osc模仿MySQL内部的改表方式进行改表,但整个改表过程是通过对原始表的拷贝来完成的,即在改表过程中原始表不会被锁定,并不影响对该表的读写操作。
在hive的安装目录下,进入conf目录,创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数,拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/
数据库的备份在普通的数据库是很正常不过的,但对于分布式数据库来说,备份是比较复杂. 下面就的说说TIDB 分布式数据库的备份和恢复的问题了.
CNV全称为Copy Number Variatiosn, 即拷贝数异常,是广泛存在于基因组上的一种结构变异现象。异常片段大小从1 Kb到数Mb范围不等, 包括了拷贝数的缺失、插入、重组以及多位点的复杂变异等多种情况。作为结构变异的一种,科学家自然而然将CNV和疾病联系起来,有很多的研究表明了CNV和疾病的关联性。
17.1 MySQL主从介绍 MySQL主从介绍 ---- MySQL主从又叫做Replication、AB复制。简单讲就是A和B两台机器做主从后,在A上写数据,另外一台B也会跟着写数据,两者数据实时同步的 MySQL主从是基于binlog的,主上须开启binlog才能进行主从。 binlog,其实就是一个文件,文件里记录了一些日志,文件是 二进制文件,无法cat 主从过程大致有3个步骤 1)主将更改操作记录到binlog里 2)从将主的binlog事件(sql语句)同步到从本机上并记录在relaylo
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数据库中的表也应该有不同的类型,表的类型不同,会对应mysql不同的存取机制,表类型又称为存储引擎
一、Redis与MySQL对比 相同点: Master-Slave架构,集群架构下无法很好的完成数据拷贝,确保数据一致性。 支持数据文件持久化存储,但数据文件过大时,宕机重启可能存在安全隐患。 不同点: Redis时效性能远比MySQL要高得多,支持复杂的数据类型,基本上都是内存操作,效率远胜于MySQL。 Redis是NoSQL型数据库,或者说是Store-Cache型数据库,而MySQL属于RDBMS,关系型数据库,虽然自身做了查询缓存,但效果一般。 Redis支持以数据横向切分,便于根据业务需求扩展
MySQL-5.5.28 JDK1.6.0_21 JIRA功能全面,界面友好,安装简单,配置灵活,权限管理以及可扩展性方面都十分出色。 一、MySQL建库和建账号 1、 mysql中创建数据库jiradb create database jiradb character set 'UTF8'; 2、创建数据库用户并赋于权限 create user jirauser identified by 'jira'; //创建用户名为jirauser,密码为jira的帐号 grant all priv
之前我们在介绍GEPIA的时候,说这个数据库只能用于TCGA表达数据的一些分析。但是对于TCGA数据而言,里面包括相同样本的表达、突变、拷贝数、甲基化以及临床信息等数据,所以我们其实可以利用TCGA数据库来进行多组学之间的交叉分析。今天我们就介绍一个TCGA多组学分析的经典数据库:
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