对于新手来说，这份文档包含大量细节，但到最后他们将被视为炼金术士。 SQLAlchemy 被呈现为两个不同的 API，一个建立在另一个之上。这些 API 被称为Core和ORM。...发出 DDL 到数据库 我们已经构建了一个对象结构，代表数据库中的两个数据库表，在根MetaData对象开始，然后进入两个Table对象，每个对象都包含一组Column和Constraint对象。...在接下来的章节中，我们将说明如何使用这些结构创建、操作和选择数据。 使用 Table 对象设置 MetaData 当我们使用关系型数据库时，数据库中我们查询的基本数据持有结构被称为表。...在以前的部分中，我们在 Python 中声明了Table对象，然后我们有选择地将 DDL 发出到数据库以生成这样的模式，反射过程将这两个步骤倒置，从现有数据库开始，并生成 Python 中的数据结构以表示该数据库中的模式...然后，在处理数据库元数据中，我们学习了如何使用MetaData和相关对象在 SQLAlchemy 中表示数据库表、列和约束。在本节中，我们将结合上述两个概念来创建、选择和操作关系数据库中的数据。
同样的，SQL（结构化查询语言）也是一种编程语言，用于在关系数据库中存储和处理信息。 SQL允许用户执行各种操作，包括查询数据、插入、更新、删除数据以及定义和管理数据库结构。...通过SQL，用户可以轻松地与数据库交互，从而实现数据的存储、检索和维护。SQL语言具有简单的语法和丰富的功能，让开发人员能够有效地管理大量的数据。...这能帮助他们使用同一种编程语言无缝地进入更高级的领域，甚至找到工作。 但只掌握Python还不能完全满足职业需求。 在榜单上的“工作”排名中，SQL高居榜首。...这是因为在当今的分布式架构中，大量关键业务数据都保存在 SQL 数据库中。 如果想利用这些信息做任何事情，就必须知道如何获取这些信息。 但具有讽刺意味的是，纯粹的 SQL 程序员很难找到工作。...在Fortran中，用于物理模拟和其他科学计算的现有验证代码的价值始终超过与使用现有最古老的编程语言之一相关的成本。 即使在今天，人们仍然可以找到Fortran程序员的工作。
了解如何在 SQL 数据库中构造数据，会教给你如何在逻辑上思考数据存储需求。有一个建立已久的方法来解构数据，有效存储数据和访问数据。...我们将东西嵌套在里面，而且这种风格的数据结构不适合表。对于大多数程序员来说，似乎这两个结构（表和树）不能共存，但是树和表实际上是非常相似的。...电子表格可以让你创建一整套工作表，并在其中放置不同类型的数据，但是难以将这些工作表链接在一起。SQL 数据库的目的完全是，使你可以使用列或其他表将表链接在一起。...SQL 数据库的天赋是，使用一个结构（表）来构建几乎任何类型的数据结构，你可以通过将它们链接在一起来实现。...在本书的这个阶段，我们可以简化将一组相关的Python类转换为SQL表的过程，如下所示： 为所有类创建表。 在子表中设置id列指向父表。 在任何两个类“之间”创建链接表，这两个类通过列表链接。
（往往会先迁移读操作到新表，这时就要求旧表的写操作必须准实时地同步到新表） 典型的解决方案有两种： 双写(dual write): 即所有写入操作同时写入旧表和新表，这种方式可以完全控制应用代码如何写数据库...异构迁移：异构包含多种含义：表的 Schema 不同、表的物理结构不同(单表到分片表)、数据库不同(如 MySQL -> EleasticSearch) ，后两者只要下游消费端实现对应的写入接口就能解决...遗憾的是该方案是 Python 构建的，与我们的 Java 技术栈相性不佳。...第一种方式实现简单，以 SQL 为例：相信大家都写过类似的 SQL, 每次查询时，查询 [last_query_time, now) 区间内的增量数据，lastmodified 列也可以用自增主键来替代...在我们的场景下，另一个挑战是，我们数据库已经有大量的现存数据，数据迁移时的现存数据要如何处理。
在当前的情况下，大部分企业关心的是如何将Oracle数据库迁移到mysql数据库、postgresql数据库等开源及国产数据库中。而很少关注这些开源及国产数据库本身的迁移与升级。...由于本次升级，涉及的版本不同、节点数量不同。因此，综合考虑只能选用逻辑的方式完成本次数据库的迁移和升级。...四、迁移步骤 AntDB的迁移总体分为两个步骤： 1）表结构迁移 2）数据迁移 接下来，我将分别分享这两个步骤中的迁移经验和遇到的问题。 1....表结构迁移 在本场景的迁移过程中，由于源端是基于PostgreSQL 9.6的数据库，目标端是基于PostgreSQL 11.6的数据库。...而9.6和11.6两个大版本数据库中很多特性又是不同的，故也为迁移造成一些难度。其中，在本场景中最重要的就是分区表。
在互联网行业，我们的日常工作中始终绕不开数据库，不管是关系型数据库还是非关系型数据库。因为数据库类型与应用众多，我们难免会遇到不同的数据库系统之间迁移和转换 SQL 查询语句的情况。...该项目是用 Python 写的 SQL 解析器、转译器和优化器，它可以格式化 SQL 以及支持在 20 种不同方言和 SQL 之间进行转化（如 DuckDB 、 Presto 、 Spark 、 Snowflake...• 详细的文档和示例（SQLGlot 项目提供了丰富的文档和示例，帮助用户快速上手并了解如何使用该工具进行 SQL 查询语句的转换。）...SQLGlot 可以帮助简化这个过程，使得迁移过程更加顺利。 • 跨平台开发：在跨平台开发中，不同的平台可能使用不同的数据库系统。...通过简单易用的接口和丰富的文档和示例，SQLGlot 可以帮助开发人员更快速、更轻松地进行数据库系统之间的迁移和转换。
分片策略 分片策略来指定使用哪种分片算法、选择哪个字段作为分片键以及如何将数据分配到不同的节点上。 分片策略是由分片算法和分片健组合而成，分片策略中可以使用多种分片算法和对多个分片键进行运算。...笛卡尔积路由 笛卡尔路由是由⾮绑定表之间的关联查询产生的，比如订单表t_order 分片键是t_order_id和用户表t_user分片键是t_order_id，两个表的分片键不同，要做联表查询，会执行笛卡尔积路由...由于不同的服务通常会使用不同的数据源来存储和管理数据，因此，跨数据源的操作可能会导致数据不一致性或丢失的风险。因此，保证分布式事务的一致性是非常重要的。...影子库是一个与生产环境数据库结构完全相同的实例，它存在的意义是为了在不影响线上系统的情况下，验证数据库迁移或者其他数据库变更操作的正确性，以及全链路压测。...在使用影子库时，需要遵循以下几个原则： 与生产环境数据库的结构应该完全一致，包括表结构、索引、约束等； 数据要与生产环境保持一致，可以通过定期同步方式实现； 读写操作不会影响生产环境，一般情况下应该禁止在影子库上执行更新
2018年受访的开发者中，运维人员的数量明显增加（与2017年相比增加了8个百分点）。在使用Python作为次要语言的开发者中，运维开发已经超过了Web开发。...由于Python2将于2020年停止更新维护，所以越来越的使用者迁移到了Python3，从下图可以看出，有84%的用户使用了Python3. ? ? ?...数据库 大多数人使用免费或开源数据库，如PostgreSQL，MySQL或SQLite。...Web开发人员与数据科学家的编辑偏好略有不同。...其他流行的工具和功能包括SQL数据库，调试和代码linting。 NoSQL数据库，Python分析器和代码覆盖工具使用最少。 ?
背景: 一个公司从初创到公司业务壮大，在数据库的使用都会面临类似的过程。 公司起步，会创建一个DB1，陆陆续续将设计的Table都存放在这个库中。...表迁移的需求就发生了 表迁移的主要场景有两种： 从DB1中，将部分Table拆分到DB2中，DB2为空库。 从DB1中，将部分Table拆分到DB2中，DB2为已经使用的业务数据库。...相信大多数情况下，我们都需要业务影响时间尽量短，所以数据库之间的持续同步成为了首选，我们有一种手段：Master-Slave +Replication Filter 数据库如果是集群下，数据迁移就演变成了不同集群之间的数据迁移...MGR的两个Channel无法设置Channel级别的Replication Filter。 所以，既然无法为MGR设置Replication Filter，数据自然在MGR节点之间的流动就正常了。...PXC虽然没有类似的channel，但内部应用binlog event 也基于了sql_thread的机制。 最后两个“但是”！
本应用可以像大多数其他应用一样，使用任何一种类型的数据库来实现，但是出于上述原因，我将使用关系数据库。 在第三章中，我向你展示了第一个Flask扩展，在本章中，我还要用到两个。...ORM允许应用程序使用高级实体（如类，对象和方法）而不是表和SQL来管理数据库。ORM的工作就是将高级操作转换成数据库命令。...之后的输出表明检测到了一个用户表和两个索引。然后它会告诉你迁移脚本的输出路径。 e517276bb1c2是自动生成的一个用于迁移的唯一标识（你运行的结果会有所不同）。...如果没有迁移机制，这将需要做许多工作。无论是在你的开发机器上，还是在你的服务器上，都需要弄清楚如何变更你的数据库结构才能完成这项任务。...表演时刻 经历了一个漫长的过程来定义数据库，我却还没向你展示它们如何使用。由于应用还没有任何数据库逻辑，所以让我们在Python解释器中来使用以便熟悉它。
5.2数据表的生成，命令行生成用户表 如果想要将模型生成数据表，我们需要使用命令生成迁移文件，并且将迁移操作文件生效到数据库中。...1）迁移文件的生成 我们使用如下命令格式来让模型生成数据表的迁移文件： python manage.py makemigrations 应用的名称 本案例来使用命名生成一个用户信息表： python manage.py...，这个sql语句其实就是与我们在数据库基础实战中讲到的sql语句创建数据表的语句是类似的。...2）迁移操作文件的生效 我们在使用命令生成数据表之前可以先准备好sqlitestudio工具打开数据库，观察到原来共有11个表，其中10个表是Django框架自带的，1个表是之前练习sql语句时创建的。...然后，我们刷新数据库，来观察数据库中所生成的数据表，观察表名称和表结构。我们发现在数据库中生成的表的名称结构为：应用程序名称_模型名称，而且都是小写。
在数据库中创建新表 SQL 在数据库中创建存储过程 SQL 在数据库中创建视图 SQL 设置表、存储过程和视图的权限 SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。...SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。...不幸地是，存在着很多不同版本的 SQL 语言，但是为了与 ANSI 标准相兼容，它们必须以相似的方式共同地来支持一些主要的关键词（比如 SELECT、UPDATE、DELETE、INSERT、WHERE...等等） 参考说明 http://www.w3school.com.cn/sql/sql_intro.asp ---- SQL DML 和 DDL 可以把 SQL 分为两个部分：数据操作语言 (DML)...SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。
和 migrate 功能，但是不小心执行了这两个命令会发生什么， 如何禁用 migrate 的功能。...创建新的迁移 migrate： python manage.py migrate 使数据库状态与当前模型集和迁移集同步。...在python manger.py makemigrations之后执行命令： python manager.py migrate 就将该改动作用到数据库文件 如何禁用migrate的功能： Django...用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换 。从效果上说，它其实是创建了一个可在编程语言里使用的“虚拟对象数据库”。...迁移的作用，更多的是将数据库的操作，以文件的形式记录下来，方便以后检查、调用、重做等等。 migrate：使数据库状态与当前模型集和迁移集同步。
：结构迁移、数据迁移、数据校验 正是基于此类需求，有些公司推出评估产品，例如阿里的数据库和应用迁移服务（简称 ADAM），但此类产品往往需要部署agent，上传分析包等，对于安全比较敏感的企业不太可行。...近些年来，分布式数据库已逐渐成熟，推广落地；并开始在关键场景中尝试使用。 3 对象信息 ? 针对Oracle中对象，在改型中各有不同的考虑要点。报告中给出汇总数据，也可给出明细数据方便查询。...可通过“索引/表”，大致反应出索引数量的合理程度。这里没有建议的数值，可根据情况酌情考虑。对于任何数据库来说，都有类似的问题，就是如何“构建战略性索引策略”。...序列 Oracle中的序列，可提供递增的、非连续保障序号服务。在MySQL中有类似的实现，是通过自增属性来完成。这部分应该可以做迁移，但如果并发量非常大；亦可考虑使用发号器的解决方案。...笔者曾经有过这样的经验，项目组花1个月的时间就完成某项目的“结构+SQL”的迁移工作，但是后续又花费了3个月的时间完成语句优化、甚至结构调整。其原因是迁移上线后语句无法满足性能需求。
迁移方案的基本流程 设计迁移方案需要考量以下几个指标： 迁移前后的数据一致性 业务停机时间 迁移项目是否对业务代码有侵入 需要提供额外的功能：表结构重构、字段调整 经过仔细调研，在平衡复杂性和业务方需求后...需要解决的问题 从 SQL Server 迁移到 MySQL，核心是完成异构数据库的迁移。 基于两种数据迁移方案，我们需要解决以下问题： 两个数据库的数据结构是否可以一一对应？出现不一致如何处理？...MySQL 的使用方式和 SQL Server 使用方式是否一致？有哪些地方需要注意？ 如何确保迁移前后的数据一致性？ 在迁移中，如何支持数据结构调整？ 如何保证业务不停情况下面，实现在线迁移？...这个模式会遇到一点点小问题，如果数据库表没有主键，将无法进行顺序对比。 其实不同数据库有自己的逻辑主键，Oracle 有 rowid， SQL Server 有 physloc。...为了让数据库的状态更为直观的展现出来， 我们对 MySQL / SQL Server 添加了细致的 Metrics 监控。 在测试和迁移过程中，可以便利地看到数据库的响应情况。 ? ?
当两个数据模型随时间变化时，保持连续同步至关重要。 挑战2–安全性 当组织的云迁移获得了广泛的认可和动力时，安全性就变得至关重要。...换句话说，尽管ODBC/JDBC驱动程序得到了积极的支持和维护，但它们之间的行为却很难相互配合。 更改应用程序的数据库驱动程序可能需要几个查询参数。...在首次使用时，一些更改将很明显，因为SQL语句可能会导致可见错误。其他变化不太明显，因为不同的ODBC驱动程序可以执行较小的数据转换。...主要的云计算数据存储区Snowflake、Redshift和BigQuery支持用户定义的功能(用Python、SQL或JavaScript定义)，但对于许多功能来说还不够。...在Azure Cosmos DB中使用SQL API，组织可以使用JavaScript语言定义存储过程、触发器和UDF，并在数据库引擎中执行它。
：结构迁移、数据迁移、数据校验 正是基于此类需求，有些公司推出评估产品，例如阿里的数据库和应用迁移服务（简称 ADAM），但此类产品往往需要部署agent，上传分析包等，对于安全比较敏感的企业不太可行。...近些年来，分布式数据库已逐渐成熟，推广落地；并开始在关键场景中尝试使用。 3.3 对象信息 ? 针对Oracle中对象，在改型中各有不同的考虑要点。报告中给出汇总数据，也可给出明细数据方便查询。...可通过“索引/表”，大致反应出索引数量的合理程度。这里没有建议的数值，可根据情况酌情考虑。对于任何数据库来说，都有类似的问题，就是如何“构建战略性索引策略”。...9）序列 Oracle中的序列，可提供递增的、非连续保障序号服务。在MySQL中有类似的实现，是通过自增属性来完成。这部分应该可以做迁移，但如果并发量非常大；亦可考虑使用发号器的解决方案。...笔者曾经有过这样的经验，项目组花1个月的时间就完成某项目的“结构+SQL”的迁移工作，但是后续又花费了3个月的时间完成语句优化、甚至结构调整。其原因是迁移上线后语句无法满足性能需求。
数据库体系结构发展的下一步是分布式SQL。在这里看看一些特征。 ?...下面我们此基础上，一起来具体讨论此类分布式SQL的基本相关概念，特别是如何实现可扩展性和一致性的。...也就是说，它具有在多个分布式参与者之间均匀分布数据的能力。 2.一致性 分布式SQL数据库必须在分布式环境中提供高度的隔离性。...在复杂、广泛、分散的地理环境中，它能够进行分布处理和数据存储，以满足各地用户的业务需求。 5.支持SQL 众所周知，SQL是数据库所使用的结构化语言，也是所有应用逻辑的默认语言。...与此同时，数据库还应通过与ETL(Extract-Transform-Load)工具的配合使用，将捕获到的数据，与数据流分析、或云端存储等更高级的服务相集成。
，数据库系统是怎么对如何解释SQL语句进行工作的 3 最终根据什么方式来对给定的语句执行的计划，进行语句的执行和返回结果 与任何的程序语言有类似的过程，就是SQL的编译 compilation , 如...此时就体现了一个数据库（单体）数据库是否优秀的关键，如何找到将上面的命令用什么样的方式，怎么个先来后到的，那些条件在什么时间对收集上来的数据起作用，这就是体现数据库中 算法的精妙之处，截止目前ORACLE...optimizaiton 主要的工作有两个，1 将SQL 语句表达的逻辑结构，转换为SQL 执行器的逻辑执行结构， 2 自主根据SQL 撰写的语句的人能理解的执行顺序，转换为适应数据库SQL执行器可以执行的顺序...之所以这是数据库的核心，是因为这是最能体现数据库性能和功能最终的实现，一个语句是使用 nested loop 的方式，还是使用 hash 的方式，实现中到底使用的是 merge sort scan ,...对于表很表之间的关系，一般通过JOIN 的方式来体现，当然也有通过子查询通过不同的条件模式 EXISTS , IN 等方式，而这里尤其join 的方式给了表和表之间关系运算更大的自由度，相对于 EXISTS
如何将数据同步至 ClickHouse？ 将数据同步至 ClickHouse 涉及数据的提取、转换、加载和同步等多个环节。不同的业务需求和技术环境可能决定了选择不同的同步方案。...数据转换：根据目标表的结构转换数据类型、格式等。 如果源数据格式是 CSV，可以使用 Python 脚本或 ETL 工具（如 Talend、Pentaho 或 Apache Nifi）进行转换。...维护和更新 随着时间推移，手动方案的维护变得更加复杂，尤其是在数据源或目标数据库发生变化时。需要定期更新脚本，确保其与数据库结构的兼容性。...步骤： 更新数据库表结构和字段类型时，手动调整迁移脚本和同步逻辑。 维护数据质量，定期进行数据清洗和审查。 工具： Git：用于版本控制，方便管理迁移脚本的更新和修改。...小结 手动数据迁移方案需要依赖大量人工干预和多个工具来完成数据提取、转换、加载、实时同步等环节。每个环节都可能面临不同的技术挑战，需要编写和维护复杂的脚本，同时需要不断地进行手动调整和监控。
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