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。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词:“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜,等我失去的时候才追悔莫及,人间最痛苦的事莫过于此,如果上天能给我一次再来一次的机会,我会对哪个女孩说三个字:我爱你,如果非要在这份爱上加一个期限,我希望是一万年!”在我们开发人员的眼中,这个感情就和我们数据库中的数据一样,我们多希望他一万年都不改变,但是往往事与愿违,随着公司的不断发展,业务的不断变更,我们对数据的要求也在不断的变化,大概有下面的几种情况:
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大,并发量较大,业务复杂度较高”的业务场景,其典型系统分层架构如下: (1)上游是业务层biz,实现个性化的业务逻辑 (2)中游是服务层service,封装数据访
随着业务的增长,一般的公司都会经历一个从单库单表到分库分表的过程 , 需要考虑以下要素判断是否开始分库分表
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。
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。
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
在数据的服务生命周期过程中,经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中,由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因,无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
dbForge Studio for MySQL是一个在Windows平台被广泛使用的MySQL客户端,它能够使MySQL开发人员和管理人员在一个方便的环境中与他人一起完成创建和执行查询,开发和调试MySQL程序,自动化管理MySQL数据库对象等工作。 这个MySQL前端GUI工具提供了实用工具来进行比较、同步工作,使用时间调度来备份MySQL数据库,并对MySQL表格的数据给出了可能性分析和报告。超过15000名的用户使用dbForge Studio for MySQL来管理、维护和监控他们的MySQL数据库。
昨天我们讲解了数据库分库分表后我们怎么去生成主键唯一ID(数据库分库分表后,我们怎么保证ID全局唯一),到目前为止我们已经掌握分库分表的策略了也会搭建统一发号器进行生成唯一ID。
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。
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。
当数据量持续新增,面临着这样一些需求,两台数据库无法容纳,需要数据库扩容,这里选择2台—扩容到3台的模式,如下图:
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
1. 支持多种数据源:pgloader 支持从 MySQL、SQLite、CSV 文件、固定宽度文本文件等多种数据源迁移数据到 PostgreSQL,同时也支持从 Microsoft SQL Server 和 Oracle 数据库迁移数据。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着元旦放假的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
“ 在大数据时代面对海量的本地文件时,随着云存储的普及,越来越多的用户需要把海量数据从传统的本地存储迁移到新的分布式云基础设施上,这就需要快速高效安全的迁移方法。”
本文提供视频讲解,详细见地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Xr4y1c77T
这种数据库好处是方便,不需要远程连接,打包项目挪到其他电脑上安装一下依赖一会就跑起来了。
新版的EasyNVR默认都是使用的sqlite数据库,有的用户会问到我们,是否可以将sqlite数据库转化为mysql数据库使用,一般sqlite数据库已经足够大家的日常使用了,因此大家不要轻易更换数据库。
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。
最近负责了一起数据迁移的项目,因为机器硬件过保,因为资源存在冗余,因为。。。总之话还没说完,就得到了项目组的支持,所以迁移的需求是明确的。 那么涉及的服务器数量还真是不少,当然我只是列出来虚拟的图说明
2024年之前,DBA维护的StarRocks集群存在在用低版本多、稳定性受组件bug影响大的问题,给日常运维带来一定压力,版本升级迫在眉睫。于是,我们在今年年初安排了针对2.5以下版本升级2.5.13的专项。这里和大家分享下,针对因版本兼容问题而不能原地升级的场景下,进行跨集群升级时迁移数据方面的实践。
今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人
我们使用Django 来操作MySQL,实际上底层还是通过Python来操作的。因此我们想要用Django来操作MySQL,首先还是需要安装一个驱动程序。在Python3中,驱动程序有多种选择。比如有pymysql以及mysqlclient等。
为了增加db的并发能力,常见的方案就是对数据进行sharding,也就是常说的分库分表,这个需要在初期对数据规划有一个预期,从而预先分配出足够的库来处理。
首先使用Sybase Powerdesigner的逆向工程功能,逆向出SQL Server数据库的物理模型。具体操作是在Powerdesigner中选择“File”,“Reverse Engine”再选择Database,将DBMS选择为SQL Server,如图:
伴随着不断扩张的业务量,在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步,就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
把IDC自建的es集群与腾讯云es集群互通,做成一个大集群,通过es本身的数据同步功能做同步。
在我们的实际开发中,经常需要存储一些字段,它们使用像, - 等连接符进行连接。在查询过程中,有时需要将这些字段使用连接符分割,然后查询多条数据。今天,我们将使用一个实际的生产场景来详细解释这个解决方案。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作,我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的,后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB,使用了几个月的时间后,由于数据库服务非常不稳定,再加上无人看管,同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库,最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验,所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制,保证数据库中数据的合法。
当开发与Linux环境下MySQL数据库交互的Java应用程序时,理解MySQL中的大小写敏感性可以避免潜在的错误和问题。本指南深入探讨了MySQL中的大小写敏感设置,比较了5.7和8.0版本,并为Java开发者提供了最佳实践。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
Gorm是一个基于Golang语言的ORM库,它提供了一个易于使用的API,帮助开发人员更轻松地管理数据库。
根据对线上流量、存储以及系统资源的占用,发现我们的 Pulsar 集群有许多的冗余,所以考虑进行缩容从而减少资源浪费,最终也能省一些费用。
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。
(1)Scikit-learn:需要复盖特征工程、模型训练和模型测试所有功能的程序库,Scikit-learn是最好的选择。这个优秀的免费软件可以提供机器学习和数据挖掘所需的所有工具,现在是python机器学习的标准库,建议使用成熟的机器学习算法。
TSINGSEE青犀视频开发的视频平台默认都是使用的sqlite数据库,部分用户会根据自己的需求,替换成Mysql数据库,但有部分用户在EasyNVR中使用Mysql数据库后出现无法启动的问题。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
上述问题涉及到集群备份、索引数据备份、数据迁移、数据恢复等问题,而数据备份和恢复又分为:
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