在平时工作中，经常会遇到数据迁移的需求，比如要迁移某个表、某个库或某个实例。根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案，数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题。本篇文章，我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿，希望能帮助到各位。
Flyway 是一款开源的数据库版本管理工具，它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway 可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更，支持数据库版本自动升级，并且有一套默认的规约，不需要复杂的配置，Migrations 可以写成 SQL 脚本，也可以写在 Java 代码中，不仅支持 Command Line 和 Java API，还支持 Build 构建工具和 Spring Boot 等，同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库，同时也支持失败恢复等。
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题，以示对客户历史工作的尊重，何况很多数据仍有保留的必要。
开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造，目前项目已经成功上线，系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统，确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结，希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
不久前我经历了一次数据迁移项目。前几天，我跟一位架构师探讨了一下当时的各个步骤，和我所选择并进一步开发的解决方案。我觉得我应该告诉他一些信息 ，避免他日后迁移数据时踩坑。
今天看到微信团队的一篇文章，说是自家的开源的终端数据库WCDB进行了重大升级 原文章在这里，感兴趣的朋友们可以围观一下：《五年沉淀，微信全平台终端数据库WCDB迎来重大升级》
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿，让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求，使数据更安全，更可靠，更有效的为客户服务。
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。
在进行版本升级时，Sql不兼容，数据库升级经常报错，需要重复对比哪里执行过了。这种问题如何解决？
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。
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。
前段时间一直在研究Entity Framework4，但是苦于没有找到我特别中意的教程，要么就是千篇一律的文章，而且写的特别简单，可以说，糟践了微软这么牛埃克斯的东西，要么就是写的东一句西一句，估计是学习的过程中做的笔记就直接公布了，只有本人能看懂，昨天，在MSDN Blog找到一些英文文章，真的感觉老外研究东西没有咱们国内一些人那样浮躁，我倒不是崇洋媚外，但是看他们的文章确实让人感觉进步很快（包括英语，我英语和我俄罗斯语水平差不多吧），这篇文章就简单基于一篇关于Code-Based的数据迁移的英文讲解，加
数据的迁移就像搬家，基本每个用过手机的人都做过数据迁移，将旧智能手机中的电话号码、照片、微信聊天记录导入到另一台新的智能手机。因此数据迁移并不神秘。在上云的过程中，因数据的量更大、数据重要性更大、专业性更强，因此在公有云上诞生了“云迁移”这项目服务，在公有云市场也有上百个云服务商专业做“云迁移”服务。今天我们来讲三种常用的云数据库迁移方法。
考虑到多数场景是迁移整个Hive数据库，该篇文章只介绍迁移的第二种，即元数据及Hive数据全量迁移。
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。
基于应用程序的、基于文件的和基于块的迁移都有各自的优点和适用场景。选择正确的解决方案首先要了解它们之间的差异。
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
购买了云服务商的云计算资源，就像拿到了结婚证一样高兴，到手的云资源如何使用呢？将原有业务的数据迁移上云，成为麻烦事，就像”结婚后的第一天"，生活总得回归平淡。而好的云服务商不仅售前“婚前”表现好，售中数据迁移服务“婚后”也做得不错。今天我们讲五种简单的数据迁移方法，也帮助您选择好的云服务商。
社会数字化、智能化的发展进程中，海量的数据带来巨大挑战，各行各业都在加速数字化转型，越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而，作为数据基础设施的核心，传统数据库例如 MySQL 面临性能和容量瓶颈，通过中间件实现的分库分表方案复杂度高，同时带来高昂的运维成本。
许多数据库模式（schema）管理工具都创建了命令式（imperative）接口，要求开发人员了解模式的当前状态，以及将当前模式（和相关数据）迁移到新的、需要的模式的最佳命令。本文将介绍这个模型比较困难的几个原因。本文提出了一个声明式（declarative）接口来取代传统的命令式接口，并解释了这种更改带来的好处和挑战。
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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。
数据迁移是指将数据从一个存储系统、数据格式、应用程序或硬件平台转移到另一个的过程。这个过程可以涉及数据的转换、清洗和验证，以确保数据的完整性和一致性。一般用于如下情况：
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
地址：https://www.kingbase.com.cn/rjcxxz/index.htm
关于数据迁移，在之前也讨论过一些需要注意的地方，可能林林总总列了不少，都是在数据迁移迁移前和迁移时需要注意的。 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1195364/ http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1254945/ 我在这些帖子的基础上进行更多的总结和补充。 数据库级的检查和建议 1)参数检查 有些参数是需要在数据迁移前临时做变更的，有些是性能相关的，需要考虑。 log_buffer在数据导入的过程中会有极高
最近接到一个数据迁移的需求，旧系统的数据迁移到新系统；旧系统不会再新增业务数据，业务操作都在新系统上进行
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
将 Oozie 数据迁移到 CDP 后，您必须首先配置 Oozie，然后将自定义 ShareLib jar 迁移到您的新集群。
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题：数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时，我们必须配置三个东西: reader，processor，和writer。
11月1日，NineData 多云数据管理平台正式上线，构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务，让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台，实现1分钟配置企业级数据备份。
迁移集群实际上就是要把所有数据库（system 除外）的表结构和数据完整的复制一遍。ClickHouse 官方和社区有一些现成的解决方案，也可以自己实现。
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：
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景：最近接触到一个诊所的项目，主要做二次开发，由于甲方没法提供测试数据库（只有生产环境），且二次开发还是基于之前的数据库结构，给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大，我们也没法直接在生产库下二次开发（胆小），我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下，迁移的是表结构和表中数据，大概一个表在400M左右（300万条数据），全是InnoDB的存储引擎，而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求，我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
昨天做了一个数据迁移流程的优化，直到发生了一些严重的问题，才明显重视起来这个问题。
成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志，它用于监控和记录核心业务系统的操作，以确保系统的稳定性和安全性。
本文主要介绍中小型互联网企业，从本地机房迁移数据库到腾讯云的实践方法。其中包含了详细数据库迁移的方法和步骤，并且增加了实践演练和验证。实践与验证部分内容以常见的 Discuz! 论坛迁移上云做为案例。
先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表，以及写入10000条数据用于迁移测试。
近日，在给客户做了单机到集群的数据迁移后，发现集群的在线重做日志切换频繁，进而产生了大量的归档日志，对服务器造成了不小的压力。本文是对上述问题的分析处理过程。
数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
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