互联网系统,经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台,从一个云平台迁移到另一个云平台,系统重构后表结构发生了变化,分库分表,更换数据库选型等等,很多场景都需要迁移数据。
ERD Online 是全球第一个开源、免费在线数据建模、元数据管理平台 提供简单易用的元数据设计、关系图设计、SQL查询等功能,辅以版本、导入、导出、数据源、SQL解析、审计、团队协作等功能、方便我们快速、安全的管理数据库中的元数据 特性 📦 开箱即用:将注意力集中在数据结构设计上 🌱 团队协作:三级权限(拥有者、管理员、普通角色)管理,元素级权限控制 📋 元数据设计:快速复制已有表结构、JSON 生成表,表默认字段、默认大小写等控制 🏷 元数据管理:在线管理表结构,支持正向向数据库执行 🎨 元数据解析:
| 作者:陈俊熹,腾讯云数据库研发工程师,主要负责腾讯云MySQL数据库研发工作。 ---- 外存数据结构,或者说磁盘数据结构 ( On-Disk Structures ),记录的是需要进行持久化存储的元数据和数据。在存储体系中,访问外存数据带来的系统问题很多,比如如何快速找到数据,如何加速对元数据的频繁访问,如何进行数据一致性存储和灾难恢复等。本文介绍了 InnoDB 主要的外存数据结构,包括表和表空间 ( Table & TableSpace ),索引 ( Index ) 和恢复日志等。理解这些外存数
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
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。
http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/10/30/2740600.html
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
经常会遇到这种情况,我们的业务已经稳定地运行一段时间了,并且流量渐渐已经上去了。这时候,却因为某些原因(比如功能调整或者业务扩展),你需要对数据表进行调整,加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …,轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ,对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器,都可能引起锁表,而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训,在一次业务上线过程中没有评估好数据规模,导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级,让该表对用户透明无感呢?下面我们一个个来讨论。
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务,你在工作学习中遇到的各种技术问题,都可以通过我们微信公众号发问,我们5000+工程师会义务为你解答,欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1:能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢!谢谢! A:推荐图灵出的《SQL必知必会(第4版)》,这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版,写得很明快,概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错,至少基本概念比大部头的教材说得
从原生PostgreSQL数据库迁移业务数据到KunlunBase集群。由于KunlunBase兼容postgreSQL协议,因此可以直接支持Pg数据导入导出工具:pg_dump和pg_restore。
客观地说,Elasticsearch确实是个好工具,毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱,以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
小曼,重庆人,性格虽然内敛,但却是一位资深段子手。去年和我一起入职,工位坐我旁边后,承包了我半年的笑点。
小熊昨天晚上做了一个非常真实的噩梦,有读者朋友催我”怎么又没有发文!让我们等的好辛苦“,今天一睁开眼眼看后台留言,特么,居然是真的!
◆ Elasticsearch注意事项 客观地说,Elasticsearch确实是个好工具,毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱,以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。 对于Elasticsearch而言,想掌握好这门技术,除需要对它的用法了如指掌 外 , 还 需 要 对 技 术 中 的 各 种 陷 阱 了 然 于 心 。这 里 总 结 一 些 关 于Elasticsearch的使用要点。 1)如何使用Elasticsearch设计表结构? 2)E
GIT地址:https://gitee.com/michlee/mysql-sync
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
Memory引擎的表数据时存储在内存中的,由于受到硬件问题、或断电问题的影响,只能将这些表作为
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
线程池的创建方式总共包含以下 7 种(其中 6 种是通过 Executors 创建的,1 种是通过 ThreadPoolExecutor 创建的):
这些面试题来自于我的老乡读者分享,很厉害,2年经验,面试几个月拿下了N个Offer,包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统,技术比较成熟。
本文主要讲解在Java多线程并发开发中,集合中有哪些支持并发的的。什么是同步容器(集合),什么是并发容器(集合)?并发容器分类有哪些?每个分类都有哪些类?
TiDB 的一键水平伸缩特性,帮助用户告别了分库分表查询和运维带来的复杂度,但是在从分库分表方案切换到 TiDB 的过程中,这个复杂度转移到了数据迁移流程里。TiDB DM 工具为用户提供了分库分表合并迁移功能。
讲完索引,接下来聊一聊MySQL的锁。数据库锁设计的初衷是解决并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理的控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
在数据处理和数据仓库建设中,常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而,有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库,比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句,方便数据迁移和数据同步。
好雨社区原创翻译 MySQL在线更改schema的工具很多,如Percona的pt-online-schema-change、 Facebook的 OSC和 LHM等,但这些都是基于触发器(Trigg
TiDB-DM(Data Migration)是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB,也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地,对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景,DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB,或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库,DM 将是一个非常好的选择。
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er,如果你还是只懂MySQL,那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品:
https://blog.csdn.net/CCUTwangning/article/details/70153589 天下无难试之Redis面试题刁难大全 https://blog.csdn.net/g0_hw/article/details/79360073
一直以来,TiDB 的数据访问热点问题,是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢?这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点,是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力),而分布式数据库集群存在多个节点,在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上,我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上,TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
从本节课开始,我们正式进入从零开始学数据分析第二个系列的内容,也就是零基础小白的SQL教程。那么到底什么是SQL,它用来干嘛的?
线上数据库难免会有修改表结构的需求,MySQL 在修改表结构时会锁表,这就会影响读写操作,小表还好,一会儿就修改完成了,但大表会比较麻烦,下面看一个解决方案 解决思路 (1)新建一个表,结构就是要修改后的结构 (2)在旧表上建立触发器,旧表更新数据时同步到新表 (3)把旧表数据复制到新表 (4)数据同步完成后,执行重命名操作,交换新旧表 (5)删除旧表及触发器 实现方式 这个解决思路已经有了很成熟的工具,数据库服务公司 Percona 提供了 MySQL Toolkit 工具集,其中的 pt-online-
背景:在社区群里有同学询问,源库使用pt-osc做表DDL变更,DTLE是否支持?
2020-01-20:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,要求是在这个大表里添加一列数据。数据库不能停,并且还有增删改操作。请问如何操作?
爱可生测试团队成员,主要负责 DTLE 开源项目相关测试任务,擅长 Python 自动化测试开发。
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
随着IT技术与大数据的不断发展,越来越多的企业开始意识到数据的价值,通过大数据分析,可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用,成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓,将多个数据源通过数据集成技术,汇集一起进行数据分析。由此,数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路,然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
随着 IT 技术与大数据的不断发展,越来越多的企业开始意识到数据的价值,通过大数据分析,可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用,成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓,将多个数据源通过数据集成技术,汇集一起进行数据分析。由此,数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路,然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
随着数据库数据量进一步增加,最大的表目前已经达到10亿+了,虽然已经进行的数据库的分库分表(采用阿里云的polardb),但是大表要改表结构的时候,还是会出现死锁的情况,系统会收到严重影响。
在数据库设计中,选择使用多个字段存储数据还是使用一个字段存储JSON值,取决于多个因素,如数据的性质、查询需求、性能要求、数据一致性以及数据库系统的支持等。
在 MySQL 数据库中,支持上面四种隔离级别,默认的为 Repeatable read (可重复读);而在 Oracle 数据库中,只支持 Serializable (串行化)级别和 Read committed (读已提交)这两种级别,其中默认的为 Read committed 级别。
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录,我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储,那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构;
13、创建一个innodb GBK表test,字段id int(4)和name varchar(16)
关于主从复制,目前用的比较普遍的是 RBR(Row-base replication) 这种方式,有这么一个问题大家可以一起思考一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云