开发的日常工作难免会遇到需要备份数据的场景,例如,DB特性变更,为了能备份便于回滚,亦或是,需要从不同服务器导数据。本文记录mysql、mongo数据库的常用导入/导出操作,方便查阅。
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
我在上一篇文章最后,给你留下的问题是怎么在两张表中拷贝数据。如果可以控制对源表的扫描行数和加锁范围很小的话,我们简单地使用 insert … select 语句即可实现。
数据库是计算机基础三大软件其中之一,相比于操作系统这类更容易收到关注的表面软件,数据库就像是被埋藏在深海里看不见的冰山,虽然存在但很少有人为之侧目。
客户反馈生产环境中,MySQL 5.7 通过 xtrabackup+ Binlog 做基于时间点的恢复操作时,持续卡在 Binlog 的回放阶段,旷日持久,久到离谱。他对于这种旷日持久的操作产生了怀疑,想要确认数据库的这种行为是否合理,因此有了本文的 Binlog 回灌验证操作。
作为一名DBA,SQL优化是工作中必不可少的部分。如何快速、准确的发现待优化的语句,是DBA经常需要考虑的问题。很多数据库都内置有慢查询、SQL报告等能力,这也是DBA作为SQL优化的通常入口。但在长时间的工作中也发现,系统提供出的SQL并不能全面反映语句运行情况,甚至会误导优化的方向。下文是笔者在数年前萌发的一个产品(暂定名MyTopSQL)想法,很遗憾因各种客观因素未能落地。近期看到多篇AI+DB结合的文章,颇受启发;特分享出此文。本文没有多么高端的算法理论,只是些简单的数理统计,但相信同样能具有不小的价值。如读者感兴趣想尝试实现,可与我沟通。
猿辅导公司的数据中台部门为猿辅导、斑马、猿编程、小猿搜题、猿题库、南瓜科学等各个业务线的产品、运营、研发提供标准化的数据集(OneData)和统一数据服务(OneService)。OLAP平台作为数据中台的一个核心部分,为各个业务线提供统一标准化的、可复用的、高可靠的数据服务,支持各个业务线人员进行快速灵活的查询和分析,是连接前台和后台的桥梁。
本人是一个测试工程师,主要负责接口以及性能方便的压测,目前在一家医疗数据公司任职,既然是做医疗数据,所以主要公司的主要业务就做是医疗软件。
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MySql一般使用自动增长类型,在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment,插入记录时就不需要再为主键添加记录了,主键会自动增长。Oracle中没有自动增长,主键一般使用自动增长序列,插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可,只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
首先,将数据库移至本地SQLServer,我试过直接在局域网上其他SQLServer服务器上想转到本地Mysql好像有问题,想将远程数据库备份恢复到本地。
▲点击上方 腾讯云数据库 关注 传统的数据库+云的模式没有给用户带来很多惊喜,云原生成为新的大方向。 IT产业正在经历新的周期,离散的私有IT基础设施转向集中式,这在产业发展史上已经不甚新鲜,主机时代、PC时代我们都曾经历过不同的转变,从主机的集中到个人计算机的分散再到云计算,IT的发展似乎也在遵循着“否定之否定”的钟摆定理。 数据库作为计算机架构的核心底层软件,同样处于变化之中,其历史可以追溯到1970年,50年来数据库领域厂商进进出出,但传统数据库厂商的地位从未动摇,直到云计算的出现。 Gart
mysqldump是sql级别的备份机制,它将数据表导成sql脚本文件,是非常常用的备份方法。
在自己工作的领域中,发现快乐是我坚持做技术的动力。而技术域其实就是一个画圆的过程,当你发现你的圈圈画得越大,需要求知的东西也就越多。每天必须保持一种持续学习,和与技术死磕的精神才能促使我们不断前行。我们不断前行,时代也在不断变化和发展。本文由变化看发展,从移动通讯发展的历程同步透视数据库能力的变迁,进而预测5G时代将会给数据库带来的重大变革。
大中型项目,一旦数据量比较大,就要进行对数据的拆分了,一般有两种,垂直拆分与水平拆分。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
分析发现,多页面不同之处在于'o2'处,这里的2即为和页数,也就是说我只需要拿到页面的总页数,循环遍历即可,这就是本爬虫的核心思路,那么怎么拿到呢?看下图:
工作中遇到了迁移数据库的操作,sql文件30G,当然不能搞到本地用Navicat导入,要通过命令导入。
起初在写overmind时就有考虑到之后的扩展,不仅仅是作为SQL自动审核执行的平台,更希望能将其打造成一个数据库自动化运维的专业系统,SQL自动审核执行作为第一个功能被开发了出来。三个月的使用后overmind得到了大家的认可,并且切切实实帮助我们节约了时间,这也给予了我这个非专业开发、半吊子DBA莫大的鼓励和信心。
2018 年 4 月 27 日,TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本,对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图:
5、支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持
一直以来我们想要推进内部的自动化系统,但是总是会遇到各种各样具体的问题,有时候我们准备好了,但是总是会有一些因素的干扰,再加上工作时间的安排,有些事情就一拖再拖。《人民的名义》里说得好,打铁还需自身硬
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
假设有一张表test,sqoop命令中–split-by ‘id’,-m 10,会发生怎样奇特的事情。首先呢,sqoop会去查表的元数据等等,重点说一下sqoop是如何根据–split-by进行分区的。首先sqoop会向关系型数据库比如mysql发送一个命令:select max(id),min(id) from test。然后会把max、min之间的区间平均分为10分,最后10个并行的map去找数据库,导数据就正式开始啦!66666~
一般情况下,大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架,并在上面运行各种计算任务的平台。
前几天有客户测试使用云数据库的时候提出要禁止mydumper 关闭redo log的操作 (说白了就是导入数据时保持MySQL 实例的redo logging功能), 这才想起 在 MySQL 8.0.21 版本中,开启了一个新特性 “Redo Logging 动态开关”。
大多数情况下,应用架构设计不好,引入什么新存储,引入什么DDD,治标不治本,都是扯淡。
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
大致上大部分的数据库都有统计分析,主要的作用就是在语句执行的情况下,能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划,越准确的统计分析,可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能,但相对来说越准确的统计分析,也会带来系统在统计时的性能消耗,越大的数据库系统,对统计分析的需求和要求也就越高。
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/tablespace-copying.html
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/701/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
如果是之前学习别的数据库的人,看PostgreSQL会感觉到有句话非常奇怪:“PostgreSQL的回滚是立即完成的,不会受到事务大小本身的影响”。
最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多,并且没有任何规律可循。最后观察发现是由于MySql中存储的一个大字段中含有若干干扰字符导致而成:
关于作者:小姬,某知名互联网公司产品专家,对数据采集、生产、加工有所了解,期望多和大家交流数据知识,以数据作为提出好问题的基础,发觉商业价值。
某天,正按照业务的要求删除不需要的数据,在执行 DELETE 语句时,竟然出现了报错(MySQL 数据库版本 5.7.34):
上面,我们使用 -B test 表明是对 test 这个 database 操作,然后用 -T t1,t2 表明只导出 t1,t2 两张表。
欢聚集团成立于 2005 年,是一家全球领先的社交媒体企业,旗下运营有 Bigo Live 直播、Likee 短视频、HAGO 休闲小游戏等多款社交娱乐产品等。
大家下午好,我叫刘寅。在 PingCAP 主要负责 TiDB 商业工具产品开发,也在做公司 SRE 方面的事情。今天下午我分享的主题是介绍下 TiDB 的周边工具以及生态系统。
在云计算越来越火的今天,我们不难预测,云上的MySQL在未来的数据库市场也将是主流。 在很多人的理解中,云托管数据库服务是“暴利”。 而实际上,在这个海量数据大爆发的时代,开源版本的MySQL很难满足很多企业的业务需求,在某些场景下,无论是性能、安全还是稳定性,都面临着各种各样的问题,产品能力不足的云数据库MySQL也很难在竞争激烈的市场找到属于自己的舞台。 上周的一篇文章数据君分享了近期腾讯云MySQL入选顶会的故事,这一期想和大家谈谈,在应用场景下,这帮人又做了哪些事? 回顾腾讯云数据库MySQL的
以下文章来源于鹅厂架构师 ,作者TDSQL-C 云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一,致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C (原CynosDB)容灾的实践和探索》,主要内容有以下三个方面: 1 云原生数据库和传统数据库的架构对比 2 MySQL数据库的容灾部署模型 3 TDSQL-C 异地容灾系统的实践 云原生数据库和传统数据
云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一,致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C (原CynosDB)容灾的实践和探索》,主要内容有以下三个方面:
对于数据库,大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如,通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样,基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中,即使需要关联,也可以很简单的关联。
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分,数据是企业的生命线,如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题,将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响,因此,一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要,可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构(All-Scenario High Availability Architecture,AS-HAA),用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
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