用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来？怎么来？
1）用户需要查询所有订单，订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。
数据库作为企业核心的数据存储引擎，在其提供服务的过程中，经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘，但因为迁移数据的重要性，以及业务对数据库可用性的高要求，导致数据库迁移的复杂度极高，一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ，市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
在多机房数据迁移中，整个过程分为三个阶段：历史数据迁移阶段、redolog迁移阶段、实时复制阶段。
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题，以示对客户历史工作的尊重，何况很多数据仍有保留的必要。
陈某的知识星球开通了，一个相互交流的技术圈子，陈某会在星球中定期分享干货，如果你也想和球友一起打卡学习进阶，戳链接加入
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
导读：数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常启动，而迁移过多垃圾数据，将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。
导读：解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障，同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。
大致思路就是，挂一个公告，半夜停机升级，然后半夜把服务停了，跑数据迁移程序，进行数据迁移。
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
越来越多的企业面临着ERP系统替换或扩展的问题，而现有ERP系统中有效数据的维护，对ERP系统切换、扩展以及新系统正常运行有着重要影响。数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常运行，而迁移过多垃圾数据
网上采购流程中，多个系统组成了采购交易生态圈，为用户提供线上采购服务能力。而每个系统几乎都离不开日志记录。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解，其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建，对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
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。
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
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。
在企业里，许多上云迁移成功的案例，都是先从一些较为简单的应用开始迁移，然后再一步步把更多的应用和数据迁移到云，不可能同时把所有的应用都一下迁移过去。
参与过ERP项目实施的人都应该知道，ERP项目实施能够成功，关键在于细节。有人这样说，ERP不难，只是很繁。这里所说的繁，指的就是整理ERP基础数据的过程。整理ERP基础数据的确很繁琐，这个过程并不比ERP上线轻松，但它并不难，只要坚持，就一定能够实现。ERP项目实施成功靠的是三分技术，七分管理，十二分数据。可见，ERP系统中基础数据整理的重要性。
多年来，SAP系统积累了大量数据：临时数据、低价值数据、很少需要的数据，以及仅因法律原因需要保留的数据。随着业务的增加和社会新技术要求的更新换代，企业信息系统也需要不断的更新升级。企业信息系统迁移的过程最重要的是数据迁移，那么数据迁移要注意什么？
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时，涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中，分片策略修改需要伴随数据迁移。
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
点击▲关注 腾讯云数据库 2019年8月26日-30日，数据库领域顶尖学术会议 VLDB 2019在美国加利福尼亚召开，腾讯TDSQL数据库团队与中国人民大学最新联合研究成果被VLDB 2019接收并将通过长文形式发表。该论文提出了一种拓展的全时态数据模型，并提供了内建的全时态数据库解决方案，通过引入异步数据迁移、增量历史数据管理、原生全时态查询执行器等策略，使得该解决方案可实现轻量且高效的全时态数据管理计算，在保持全局一致性的基础上拥有高效的性能，真正实现为数据赋能。这是继去年腾讯TDSQL相似度计
5月29日，MongoDB中文社区携手MongoDB官方和Tapdata一起在长沙开展2021年第一场线下大会。本次大会带来了包括MongoDB的典型应用案例，MongoDB的分布式能力、数据迁移技术架构、存储引擎相关技术分享，以及MongoDB在物联网实时数据融合平台、互联网证券及金融系统的实战经验。
无论是垂直分表还是水平分表，都会涉及到数据迁移的问题，数据迁移要满足几个条件，首先数据要完整、准确，迁移过程不要影响现有业务，为了保证系统的持续性最好也不要停机迁移。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
伴随政府采购业务的快速发展，政采云的商品数据量也在快速膨胀，其中由 ES 进行提供的商品检索服务压力，也越来越大。由于商品模型中基础商品和交易商品的定义，导致商品本身的量会相对一般的电商场景多出一倍。
选择数据库类型：目前支持达梦数据库之间、其他主流关系型数据库至达梦、达梦到Oracle及其他文件之间的迁移
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。
最近积累了几个问题，我就凑在一起做一个统一的答复，微信后台的留言回复超过24小时就无法回复了，有时候看到的时候已经过了时间点了，实在抱歉。 有时候有些朋友是通过qq或者微信来问我问题，有时候运气好能够
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器，使用负载均衡可以扛住，但是每天单表数据增加，磁盘资源会被消耗掉，高峰期如果要5000 怎么办，系统肯定撑不住。也就是说，数据增加，请求量增大，并发增大，单个数据库肯定不行。
3. CKafka 消费端新起消费者，配置新的 CKafka 集群的 bootstrap-server，消费新的 CKafka 集群。
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示，查询分离的实现思路如下。 1）如何触发查询分离？ 2）如何实现查询分离？ 3）查询数据如何存储？ 4）查询数据如何使用？ 5）历史数据如何迁移？ • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库，即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说，查询分离的触发逻辑分为3种。 1）修改业务代码，在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示，每次客服单击更新工单的按钮后，
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”，其实不是我不分享，而是真的经验不多?；和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景，我们生产数据库随着业务发展量
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”，其实不是我不分享，而是真的经验不多🤣；和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景，我们生产数据库随着业务发展量也逐渐起来；好几张单表已经突破亿级数据，并且保持每天 200+W 的数据量增加。 而我们有些业务需要进行关联查询、或者是报表统计；在这样的背景下大表的问题更加突出（比如一个查询功能需要跑好几分钟）。 可能很多人会说：为啥单表都过亿了才想方案解决？其实不是不想，而是由于历史原因加上错误预估了数据增长才导致这个局面
某医药集团信息中心数据库组组长，13 年数据库行业从业经历，Oracle OCM，关注 Oracle、MySQL、Redis、MongoDB、Oceanbase、Tidb、Polardb-X、TDSQL、CDH、Clickhouse、Doris、Databend 等多方面的关键领域技术，服务过传统通信、电力，互联网、移动互联网等行业。
数字化转型有多种形式。随着企业希望以某种方式获得新的价值，有许多不同的转型项目：迁移到SAP S/4HANA；迁移到云端；将多个系统合并为一个系统；执行全面的技术升级而不是新的实施；合并、收购或剥离其他业务；是否保存和扩展历史数据。但贯穿所有这些项目和不同数字化方式的共同主线是企业的一个关键“必备品”：一系列可供探索的选项。
在项目中经常会遇到系统历史数据迁移的问题，数据迁移是将当前数据从一个存储系统或计算机移动到另一个存储系统或计算机。根据实际的工作环境中面临业务系统不同，数据迁移是一项非常复杂的任务，今天，我们将介绍一下数据迁移的步骤和策略。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
2020，对每个企业都是极不平凡的一年。协作场景更加多元，数字化转型也更加迫切。为满足这些需要，TAPD在提升产品能力的同时，也不断提升着自身开放集成的能力。 过去一年中，TAPD对开放平台进行了全新的升级，为用户提供场景化应用、API、Webhook等丰富的对接方案，满足不同企业和团队的集成需要。 现在，让我们一起盘点一下，TAPD开放平台在这一年中经历了哪些成长： 全新升级 TAPD开放平台是面向开发者的应用与服务平台，为开发者提供开放定制化平台，支持个性化需求的实现。 1 开放集成，能力全新升
Apache Kafka 自诞生之日起，就以其卓越的设计和强大的功能，成为了流处理领域的标杆。它不仅定义了现代流处理架构，更以其独特的分布式日志抽象，为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功，在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求，经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态，成为了事实上的行业标准。
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