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“去O”不如“减O”

去IOE的话题最近很火，而来自四川电信的客户访问，其中有一段颇有借鉴意义：去“O”不如减“O”。 “去O”不如“减O” - 在成功去掉小型机之后，TechTarget记者还向梁天健询问了关于去E（EMC存储）和去O（Oracle数据库）的话题。再谈到去O，梁天健的态度很明确，从技术层面来讲，目前很多企业连Oracle这样具有高可用、高性能、易用性强的数据库都没有用好，去O根本无从谈起。对于这些企业，他们的首要目标应该是提升运维和开发水平，而不是为了去而去。真要谈去O，可能MySQL会是首选。而MySQL数据库在复杂SQL、数据存储等方面都有着不少的缺点。梁天健认为答案是否定的：“我们不去O，但是我们可以尝试减O。何谓‘减O’？就是将假设现在的200个独立的Oracle数据库整合到20个更大型的Oracle数据库中去。”

2018-03-05

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去O入云的探索--Oracle到MySQL的迁移改造方案

2.数据迁移数据迁移的前提是表结构改造完成，并已经在MySQL中创建。 Oracle数据迁移到MySQL采用三步走的策略：Oracle到MySQL的全量同步；Oracle到MySQL的增量同步；MySQL到Oracle的增量同步。 3.O2M全量数据初始化 Oracle OGG初始化本地采用File to replicat的方式进行。即先在源端抽取出数据生成文件投递到目标端，在目标端再去复制到数据库中。 /defgen paramfile /home/oracle/ogg/dirprm/defgensource.prm scp o2msource.def root@192.168.56.225:/root 现负责公司Oracle、MySQL、Postgres数据库运维方面的技术工作；热衷于运维故障处理、备份恢复、升级迁移、性能优化的学习与分享。 END

2021-08-27

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云数据库 SQL Server

去O：为什么这么难

去O的话题，可谓由来已久。从十年前阿里提出了这一口号，并率先在公司内部实现了数据库的整体去O开始，到后面从互联网公司到传统企业也纷纷跟进，可以说去O的理念已逐步深入人心。笔者之前曾有过这样的体验，某项目去O迁移（包括应用改造等）总共花费三天时间，但上线后的优化足足花了一个月，甚至很多代码不得不重写。这其中还需要考虑新老系统的共存、数据迁移带来的应用适配等种种问题。可以说这方面带来的工作量，是整个去O工作中的主体部分，也是关乎到其最终替换效果能否达到预期的关键。很多企业也是看到这一点，因而才考虑去O的。选择了去O，仅从经济投入角度也会带来很大一笔投入。去O本身并不是目的，如何在未来基础软件使用发展上有着自主能力才是关键。大势所趋，乘风而上；希望更多企业在去O中磨练自身能力，同时助力开源、国产数据库技术长远发展。

2020-11-05

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2019，为什么“去O” 势在必行？

最为常见的误区有以下几种：误区 — 去O一定能省成本可以说，这是很多公司做去O的，做原始的初衷。但在实际操作中，大家也逐步认识到去O是会增加成本的，或者说起码在短期内会增加成本。误区 — 去O就是用MySQL替换Oracle 去O的方案可能有很多种，MySQL只是其中之一，我们要根据项目情况从多种技术方案中酌情选定，不能一概而论。可参考一下之前整理的去O方案小结，如下图。误区 — 去O难点在于新数据库运维去O的主要困难不在于新数据库运维，而是数据一致性和性能方面的挑战，其本质是数据架构管控的争夺。各大企业都着力打造自己的核心数据库产品，同时在产品设计上也考虑与传统数据库的兼容问题，甚至提供了”一键式”的迁移咨询方案。这都大大降低了企业去O的顾虑。总结二O一九，“去O”元年，天时已到，地利成熟，人心所向，“去O”正当时！

腾讯云数据库 TencentDB

2019-07-22

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三谈去O之“数据库画像”

很多公司在考虑去O的时候，经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解"，也不免有这样一些疑惑： [管理者] 数据库去O成本高嘛？工作量大不大？工期长吗？是否存在什么风险？基于上面的数据库画像，对去O工作全周期进行指导，包括以下方面都将大有裨益：决策阶段：整体难度、成本（人财时）、技术风险架构阶段：技术方案、对象结构、性能评估研发阶段：兼容性、复杂度、测试迁移阶段不仅可作为去O评估依据，亦可作为后续改造的数据参考。画像解读下面针对报告数据进行解读，并对常见的去O选型-MySQL进行说明。 1 概要信息 ? 显示收集的目标的概要信息，包括IP、实例、用户等。在具体去O工作中，新技术方案是否满足需要，可通过此方法进行评估验证。更多用业务的语言，来对比去O前后的承载力变化。这也是决策技术方案是否可行的考虑因素之一。写在最后去O是项系统工程，需要做好充分的评估。本文通过自研工具，生成数据库画像，为去O评估提供一手数据，希望给大家带来借鉴。

2019-06-19

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云数据库 SQL Server

再谈去O之天时地利人和

“去O”，是近些年来一直很火的一个话题。但2019年，也许有着更加特殊的意义。随着国家监管要求、外部环境变化、国产数据库兴起等多种因素，相信今年会是“去O”井喷发展的一年。最为常见的误区有以下几种：误区 — 去O一定能省成本可以说，这是很多公司做去O的，做原始的初衷。但在实际操作中，大家也逐步认识到去O是会增加成本的，或者说起码在短期内会增加成本。误区 — 去O就是用MySQL替换Oracle 去O的方案可能有很多种，MySQL只是其中之一，我们要根据项目情况从多种技术方案中酌情选定，不能一概而论。可参考一下之前整理的去O方案小结，如下图。误区 — 去O难点在于新数据库运维去O的主要困难不在于新数据库运维，而是数据一致性和性能方面的挑战，其本质是数据架构管控的争夺。各大企业都着力打造自己的核心数据库产品，同时在产品设计上也考虑与传统数据库的兼容问题，甚至提供了”一键式”的迁移咨询方案。这都大大降低了企业去O的顾虑。

2019-06-15

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通过自研数据库画像工具支持“去O”评估

“去O”，是近些年来一直很火的一个话题，随之也产生了各种疑惑，包括现有数据库评估、技术选型等。去O是项系统工程，需要做好充分的评估。一、常见疑惑很多公司在考虑去O的时候，经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解"，也不免有这样一些疑惑： [管理者] 数据库去O成本高嘛？工作量大不大？工期长吗？是否存在什么风险？基于上面的数据库画像，对去O工作全周期进行指导，包括以下方面都将大有裨益：决策阶段：整体难度、成本（人财时）、技术风险架构阶段：技术方案、对象结构、性能评估研发阶段：兼容性、复杂度、测试迁移阶段不仅可作为去O评估依据，亦可作为后续改造的数据参考。三、画像解读下面针对报告数据进行解读，并对常见的去O选型-MySQL进行说明。 3.1 概要信息 ? 在具体去O工作中，新技术方案是否满足需要，可通过此方法进行评估验证。更多用业务的语言，来对比去O前后的承载力变化。这也是决策技术方案是否可行的考虑因素之一。

宜信技术学院

2019-07-23

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TDSQL MySQL 版

云数据库 SQL Server

保险业深度去 O 的“因地制宜”解法

点击可查看大图目前，腾讯云TDSQL已成为多家头部保险公司数字化转型的坚实底座，以中国太平为例，中国太平大部分业务系统是基于Oracle一体机建设的，2021年开始启动分布式数据库选型采购，经过产品迁移验证中国太平基于腾讯云TDSQL完成了2021、2022年业务系统国产化建设改造，从OA等外围系统逐步深入切换到核心系统，1个月完成6套业务系统从异构数据库迁移到TDSQL分布式数据库，2022年平稳支撑业务快速增长

腾讯云数据库 TencentDB

2023-12-21

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保险业深度去 O 的“因地制宜”解法

点击可查看大图目前，腾讯云TDSQL已成为多家头部保险公司数字化转型的坚实底座，以中国太平为例，中国太平大部分业务系统是基于Oracle一体机建设的，2021年开始启动分布式数据库选型采购，经过产品迁移验证中国太平基于腾讯云TDSQL完成了2021、2022年业务系统国产化建设改造，从OA等外围系统逐步深入切换到核心系统，1个月完成6套业务系统从异构数据库迁移到TDSQL分布式数据库，2022年平稳支撑业务快速增长

腾讯云数据库 TencentDB

2023-12-21

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陆金所金融核心场景数据库的去 O 之路

陆金所全站去 O 成果 [up-733824c8ca29448d9c2bd07e0bbda029017.png] 陆金所全站去 O 项目从 2018 年中开始，整个项目迁移过程中没有做任何的服务降级，在这样一个多团队参与的项目中，去 O 过程需要有严格的标准，并且要有严格的流程去监控这些规则是否有效落实到每一行代码的改造和变更上，否则任何一个环节出现失误都可能导致数据迁移过程中不一致，或者业务逻辑在迁移过程中发生变化金融系统去 O 的主要工作金融系统去 O 分为以下四个步骤：第一，应用层的服务化改造；第二，从 Oracle 数据库到开源数据库的数据字典的转换，包括数据的迁移，以及迁移后云端和目标端数据一致性的校验 [up-1953317db66b63fd3938a5c01441e19e4c5.png] 在这种架构中，去 O 工作很难有效推进，因为如果要迁移一张表，可能上层有很多关联的应用要同时进行改造，应用间的相互依赖流水线式去 O 改造效率提升效果 [up-3624fb8a386a5d189498331550d1323656b.png] 我们可以看到去 O 过程中大部分工作集中在数据库的迁移，还有开发人员的 SQL

2021-01-22

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云数据库 SQL Server