然而万事皆不可能尽全尽美，尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力，在面对日益增长的海量数据时却难以应对，一个明显的问题就是查询性能低下！...那么，面对千万级、亿级甚至更多的数据集时，分页功能该怎么实现？ 下面，我以 MongoDB 作为背景来探讨几种不同的做法。...，如下图所示： 因为是希望最后创建的文章显示在前面，这里使用了_id 做降序排序。...小结 随着物联网，大数据业务的白热化，一般企业级系统的数据量也会呈现出快速的增长。而传统的数据库分页方案在海量数据场景下很难满足性能的要求。...在本文的探讨中，主要为海量数据的分页提供了几种常见的优化方案(以MongoDB作为实例)，并在性能上做了一些对比，旨在提供一些参考。
本地有一个小的环境，今天照例登上sqlplus，突然发现报了如下的错误。一看原来归档满了。我记得前几天做一个批量操作临时把temp文件resize了很大，限于本...
对于大型项目中海量数据使用sqlloader是一种全新的方式，不过很明显,sqlloader的可扩展性更强，但是基于oracle平台的数据迁移来说，外部表的性能也不错。...对于数据迁移来说也是一个很好的方案。...使用外部表来做数据迁移，可以“动态”加载数据，能够很方便的从数据库中加载数据，对于数据校验来说就显得很有优势了，而对于sqlloader来说，可能得等到数据加载的时候才知道是不是有问题，如果对于数据的准确性要求极高...，可以使用外部表动态加载数据到备库，和现有的数据做比对，减少在升级过程中带来的灾难。...还有关于数据类型，对于clob,blob的加载，大家都比较头疼，在sqlloader中可能需要做一些额外的工作，来外部表中就和操作普通的表没有什么区别。 先来说说数据抽取的部分。
本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。...事实上，作为国产自研的成熟的分布式数据库产品，TDSQL对内稳定支撑腾讯海量计费业务，对外开放5年来也通过云服务为微众银行等超过600家金融政企机构提供高性能、高可用、高可靠、强一致的分布式数据库服务。...出现主键冲突的时候这个时候怎么处理？insert这一条数据发生的时候意图是什么？...通过这样的方式，来保证新创建出来的这部分增量数据开始往目标上写的时候，一定是这套扩容流程已经结束了，并且是有真的业务数据写到新扩的分片上来，不会出现同样的数据反复写两遍的情况。...Q&A Q：全量检测的效率怎么样？
然而万事皆不可能尽全尽美，尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力，在面对日益增长的海量数据时却难以应对，一个明显的问题就是查询性能低下！...那么，面对千万级、亿级甚至更多的数据集时，分页功能该怎么实现？ 下面，我以 MongoDB 作为背景来探讨几种不同的做法。...因为是希望最后创建的文章显示在前面，这里使用了_id 做降序排序。...小结 随着物联网，大数据业务的白热化，一般企业级系统的数据量也会呈现出快速的增长。而传统的数据库分页方案在海量数据场景下很难满足性能的要求。...在本文的探讨中，主要为海量数据的分页提供了几种常见的优化方案(以MongoDB作为实例)，并在性能上做了一些对比，旨在提供一些参考。
主键: order_id, 订单ID, 通过雪花算法获得, 可通过ID获取创建时间....要求: 将原20张分表数据迁移至新表 迁移全过程中不可停机, 须对外提供完整的服务. 提供完备的回退方案, 迁移过程中产生的数据不可丢, 不能人为修数据。 ?...因此, 将订单按照创建时间来进行分表是一个不错的选择. 值得一提的是, order_id是通过雪花算法获得, 可以从order_id中获取创建时间, 可以通过order_id直接获取分片键。 ?...新分表策略 迁移方案分析 数据迁移的方案从业务层到数据库层各有不同的迁移方案, 我们先列举一些进行比对: 业务层: 在业务层进行硬编码, 数据双写, 以某个时间点进行划分, 新产生的数据同时写入新表,...备份源数据 恢复并同步数据 在主库A创建足够的新表, order新表按照月进行分表. 写脚本读取备份库B中的order表, 写入主库A的order新表.
在实际业务开发中，我们会根据不同的情况来做出不同的迁移方案，接下来我们来讨论一下到底应该怎么迁移数据。...数据迁移 数据迁移其实不是一蹴而就的，每一次数据迁移都需要一段漫长的时间，有可能是一周，有可能是几个月，通常来说我们迁移数据的过程基本都和下图差不多： image.png 首先我们需要将我们数据库已经存在的数据进行批量的迁移...存量数据迁移 首先我们来说一下存量数据迁移应该怎么做，存量数据迁移在开源社区中搜索了一圈发现没有太好用的工具，目前来说阿里云的DTS提供了存量数据迁移，DTS支持同构和异构不同数据源之间的迁移，基本支持业界常见的数据库比如...那么DTS的存量迁移怎么做的呢？...但是如果系统中没有做规划的预留段怎么办呢？
在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。 一般来说，业界针对升级和迁移，会提供热迁移和冷迁移两种方案： 冷迁移：冷迁移需要对数据库先进行停机，等迁移完成后，再重启数据库。...热迁移：热迁移无需对数据库进行停机，整个迁移过程中，数据库可以持续对外提供服务。用户对于热迁移无感知。...云开发作为基础服务提供商，是无法进行冷迁移的，因此，对于云开发来说，思考如何在现有的架构基础之上做好热迁移势在必行。 想要对云开发的数据库进行热迁移，首先，需要理解云开发数据库的底层架构。...热迁移的基础是数据库底层的迁移能力，而数据库底层的迁移分为三个状态： 数据同步：对快照和数据库的 oplog 进行拷贝和追踪； 数据割接：在 oplog 几乎追上时，进行数据割接； 目标集群可用：完成割接后...生产环境下目前迁移用户请求如图所示： ? 以上便是基于小程序云开发自身的数据库架构设计的数据库底层热迁移实现方案概述。 如果你对上文有任何疑问，欢迎在下方评论区留言。
这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 1、离线消息 离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...每个用户创建一个SortedSet结构的Key，用于存储离线消息。离线消息按照时间先后顺序排列即可。...离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。...如果我在非洲某个国家登录系统，从北京的机房读取消息数据显然不太合适！如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。
对于数据迁移来说，无论准备工作准备的多么充分，在测试和正式生产环境中，心里还是会对冲突的数据有一些疑虑，心里感觉没底，因为生产的数据也是在不断变化的，要迁移的数据也在做相应的改动，在这样的环境中，其实数据抽取的工作还是顾虑比较少的...可能会有一些紧急的数据更改任务，数据的稽核等等。。 对于主键相关的数据排查，如果在数据迁移前能够发现，是最好的了，这样可以极大的减少dba的工作量。...个人就是在这种窘境中这样设想了一个方法，首先通过查询主键信息，得到主键索引相关的列，然后通过Intersect来查询那些主键字段的数据在生产和迁移库上有冲突，这个过程可以创建一个临时的用户来加载外部表，...所以省去了创建额外的数据空间，而且可以考虑在备库上执行。...基本思路就是通过如下的sql语句来找到冗余的数据。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
主要方法 在线迁移服务 使用联机迁移服务进行迁移。各种数据源的数据，批量迁移到OSS。迁移期间无需设置迁移环境。您可以在线提交迁移任务并随时监控迁移过程。请参阅在线迁移服务文档。...OssImport 使用Ossimport工具进行迁移。有关各种数据源的历史数据，批量迁移到OSS，请参阅OssImport文档。 镜像回源 适用于客户源站，可将数据无缝迁移到OSS。...在Ossimport完成历史数据迁移后，新生成的数据迁移过程请参考镜像反向源并无缝迁移到OSS。...每种方法的选择如下： 在线迁移服务 它适用于将各种大小的第三方源数据迁移到OSS。 OssImport 适用于将历史数据批量迁移到OSS，特别适用于大数据量。...场景2：OSS之间的数据迁移 此场景是指将OSS源桶数据迁移到OSS目标桶。迁移的数据源和迁移目标都是OSS存储桶。
有这么一种迁移海量文件的运维场景：由于现有网站服务器配置不够，需要做网站迁移（就是迁移到另一台高配置服务器上跑着），站点目录下有海量的小文件，大概100G左右，图片文件居多。...那么问题来了，这种情况下的网站数据要怎么迁移呢？另外，此网站还在运行中，白天是断然不能停止了，只能运行深夜停掉几个小时。 可以采用的方案如下： 1.利用rsync进行同步。...并迁移网站代码。 2.如果网速快，网络稳定，可以考虑tar打包(压缩)后传输。不过打包后，要在一个停站周期内完成迁移，对于100G的量的文件传输，这种方法不太靠谱。...4.如果数据不重要，通过HTTP(wget)传输会更快些。 5.直接把旧站服务器的硬盘拿下来，然后将硬盘挂载到新站服务器上，再在新服务器上将nginx站点目录指向新挂载的硬盘。...操作思路： 直接用rsync把文件一个一个的迁移过去，因为文件数量比较大，如果一下子在循环脚本里操作，会非常慢。 所以决定用分批操作，采用化整为零的方法。
在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。...这个时候可以在目标环境中也创建只读用户，外部表用户，只读用户中只存放同义词，外部表用户中存放的是需要加载的外部表，整个外部表的加载过程不会消耗额外的物理空间，而且加载啊速度极快。...通过比较只读用户（即目标数据）和外部表用户中的外部表数据(源数据)，可以灵活的匹配主键列，非唯一性约束列可以很有效的进行数据的冗余比较。...有了这种方式，在多次的数据迁移中，都可以在数据加载前提前进行数据检查。着实让人放心不少，对于提升自信心是很有帮助的。一旦发现了数据问题，就可以及时发现，提前发现，让专门的团队及时修复数据。...至于最关键的数据加载，就是外部表用户和目标数据用户之间的数据关联了。可以通过insert append的方式进行数据的导入。可以根据数据情况进行切分粒度的控制。
在进行数据泵迁移时，通常是按照用户进行导入导出，因此需要确认当前数据库中存在那些非系统用户！...查看数据库中用户状态为 OPEN 的用户： select username,account_status,created,PROFILE from dba_users where account_status...查看数据库中的角色： select * from dba_roles; 创建用户 SQL： select 'create user ' || t.username || ' identified by...connect,resource,unlimited tablespace,DBA to ' ||username|| ';' from dba_users where username in ('需要创建的用户名...注意：如果是使用expdp，则不需要创建用户和授权！ ----
采用外部表抽取数据的流程图如下： 大体标注了一下抽取的基本结构，我们会尽量保证不去碰原本的数据源，会创建两个临时的用户，一个是只读用户，这个用户上只有同义词，只具有数据源中的select权限。...这就对应上面红色标注的1，而另外一个用户是外部表用户，所有通过创建外部表都会在这个用户下进行，生成了dump文件之后，我们可以随时删除外部表，这个时候为了保证相关的drop操作不会牵扯到数据源，外部表用户会继承只读用户中的...当开始抽取数据的时候，会去查找是否有权限读取数据，会找到只读用户，最终能够读取数据源的数据，这就对应红色标注的3,4 当满足了基本的条件，就开始生成外部表的dump，可以为一个表生成多个dump，而且这个过程是并行的
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CREATE TABLE `test` ( ‘aaa’ VARCHAR (16) NOT NULL DEFA...
Gorm提供了数据库迁移和自动创建表的功能，可以让我们方便地管理数据库模型的变化和创建数据库表。数据库迁移数据库迁移是指在开发过程中，随着业务逻辑的变化和需求的变更，数据库模型也需要进行相应的变化。...而数据库迁移则是指在这个过程中，我们需要对数据库表结构进行相应的变化和升级。Gorm提供了migrate和autoMigrate两个函数来实现数据库迁移的功能。...migrate函数只会对指定模型的数据库表结构进行迁移，不会自动创建数据库表。因此，在使用migrate函数之前，我们需要先使用数据库迁移工具（如Flyway、Liquibase等）创建数据库表。...autoMigrate函数autoMigrate函数用于自动创建和更新指定模型的数据库表结构。...示例下面是一个使用Gorm实现数据库迁移和自动创建表的示例：package mainimport ( "gorm.io/driver/mysql" "gorm.io/gorm" "gorm.io
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