数据迁移

用本地环境搭建好的WordPress网站在做好之后如何从本地迁移到网络空间或者网络服务器上呢？ 首先请确认你在本地建站的时候只做了themes里面的模版文件，如果只是自己改了下模版，那么网站在搬到服务器上的时候可以选择重新安装wordpress版本，或者不重新安装。但如果你修改了themes里面的模版文件还修改了外面的wordpress程序文件，那么一定记得不要在服务器上去重新安装wordpress。 用ftp工具把你本地的wordpress网站的整个程序文件上传到你的空间或者服务器上。然后打开浏览器输入127.0.0.1/phpmyadmin，进入可视化数据库管理界面，把你本地wordpress网站用到的数据库文件导出来。 把你刚才导出的数据文件用notepad++打开，把文件顶部的一些内容去掉直到出现第一个“CCREATE TABLE”为止，如下所示： 然后把该文件的末尾出现的 1 2 3 /*!40101 SET CHARACTER_SET_CLIENT=@OLD_CHARACTER_SET_CLIENT */ ; /*!40101 SET CHARACTER_SET_RESULTS=@OLD_CHARACTER_SET_RESULTS */ ; /*!40101 SET COLLATION_CONNECTION=@OLD_COLLATION_CONNECTION */ ;

1.1. 场景 有的时候test人员可能需要在测试库上比较新的数据，这时候只能是从生产库上面去那了。如果是小表还好实用mysqldump/mysqlpump就可以轻松的解决。但是，如果遇到了大表这将是一个很痛苦的过程。这时候最好的选择就是使用Percona公司的MySQL热备工具xtrabackup了。 1.2. 为什么不使用ibd文件拷贝方法 很简单，因为要锁表对生产环境影响比较大。 1.3. 扩展 当然如果他们数据的要求并不是那么高可以使用每天用xtrabackup备份的来做。但是，这往往会比现场直接备份生产库的某张表来的麻烦，因为往往我们使用的是增量备份，还要应用之前的所有日志。而且为了防止破坏备份数据，还需要拷贝一份。 1.4. 先决条件 前提必须开启innodb_file_per_table选项，并且使用InnoDB存储引擎。 1 set global innodb_file_per_table = 1 ; 由于我使用的是 Percona Server 5.7.10-3 所以需要使用的xtrabackup版本为2.4.1 1.5. 制造大表 下面我们制造表数据，下面模拟的数据比较小，主要是为了节省时间。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

为什么要进行数据迁移？ 广义上来说数据迁移的目的就是为了让有价值的数据创造更好的生存环境，让其更安全、更可靠、更有效的为客户服务。对于FEA客户来说为什么要进行数据的迁移？一方面客户能及时对有效数据进行备份避免数据丢失，另一方面对于分析师与客户来说提高数据的利用率，避免简单的事情重复做，而要将复杂的事情简单做。 数据迁移的难题与挑战？ 面对企业级应用，数据迁移不仅仅是将数据从一个地方移动到另一个地方，而是要综合考虑数据的安全性、兼容性、停机时间等大量复杂的因素，同时对第三方的来说也是个极大的挑战。数据的安全性是数据迁移的基本要求。如何在整个迁移过程中保证数据的安全性是一项不小的挑战。不单纯是数据迁移前的备份工作，还要考虑数据迁移过程中的多重备份，与出现异常的安全回退机制等。数据的兼容性是数据迁移的前提。如果不能保证数据良好的兼容性后面的一切工作都是枉然。停机时间也是客户直接关注的问题。随着数据量的日益扩大以及业务的复杂程度增强，每一次的数据迁移工作都将是和时间赛跑。 FEA 数据迁移的优势？ 操作简单、安全可靠。这些对于广大FEA用户来说这无疑将是一个福音。操作上只需在交互界面简单执行导入导出语句即可，默认只有admin用户才可拥有导入导出权限，保证了数据的安全性与可靠性。对于用户担心的停机时间，根本不用担心，在线即可实现数据的迁移 如何实现 FEA 数据迁移？

数据库基本操作 在Flak-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。 会话用db.session表示。在准备把数据写入数据库前，需要先将数据添加到会话中然后调用commit()方法提交会话。 在Flask-SQLAlchemy中，查询操作是通过query对象操作数据。 最基本的查询时返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。 定义模型类 一般实际工作中我们会把模型创建到单独的文件中，学习阶段我们先将模型类写在main.py文件中。 from flask import Flask from config import Config app = Flask(__name__,template_folder='templates') app.config.from_object(Config) """模型的创建""" from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy(app) class Course(db.Model): # 定义表名 __tablename__ = 'tb_course' # 定义字段对象 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(64), unique=True)

　　对项目管理来说，回款是重中之重的，我们应该怎样把项目管理和回款关联在一起呢?最近也是做了一个项目，因为持续要不到回款，甲方还持续不断的提新需求，以此要挟导致我们非常被动，因此我想在此对项目外包提一些拙见。 　　每个项目都是需求确定了，先付款30%，项目开发完成一半时，需要再付款30%,完成上线后，甲方会给剩余的资金。基本前两个阶段都容易通过，最后阶段是经常困扰我们的，我们应该怎在做项目的时候去控制呢？ 1、如果甲方之前就有系统，并且需要把之前的数据迁移到我们的新系统之中，我们应该首先完成自己的系统，得到甲方的认证后，我们先迁移部分数据，系统能够正常使用，且数据也是正确的，这时候我们需要先得到回款之后，再把数据完全给他们迁移完成 2、如果甲方没有数据要迁移，那我们一定要把控好整个项目，不要把源码发给他们，对于项目的部署，应由我们自己人完全把控，在得到回款之后才可让他们的人去接手（项目之中是不存在甲方开发人员的） 目前想到了这些，先记录一下，后续可补充 来源： https://www.cnblogs.com/Cuimc/p/11806318.html

文章来源： developer.apple.com 数据迁移过程中，Core Data 创建了两个栈（stacks），一个用于源存储（source store），一个用于目标存储（destination store）。随后，Core Data 从源栈中获取对象，对应的将其插入目标栈。注意：在新栈中，诸多对象是 Core Data 重新创建（re-create ）的。 概述 在ios中物理存储是绑定到对应的模型上的，因此，当模型与存储不对应时，就需要迁移。迁移过程有两个时间点供我们采取行动（There are two areas where you get default functionality and hooks for customizing the default behavior）： 当检测版本变化（version skew）和初始化迁移过程时； 当执行迁移过程时； 成功执行迁移过程需要两个栈，都由 Core Data 自动为我们创建，一个是面向源存储的栈，一个是面向目标存储的栈，整个栈对栈的拷贝过程分3步完成。 迁移过程必要条件 持久存储的迁移由 NSMigrationManager 的实例完成，为完成迁移，迁移管理器（migration manager）需要涉及很多东西： 目标存储的管理对象模型（The managed object model for the

安装mongodb并创建用户 登录到目标机器，进行如下操作： 安装mongodb（先不要启用auth及更改bind） apt update apt install mongodb mongo-tools 登录mongodb，创建一个管理员用户： mongo use admin db.createUser({ user:'xxxxx', pwd:'xxxxxxxx', roles: [{role:'userAdminAnyDatabase', db:'admin'}] }) 然后为具体数据库创建一个 readWrite 权限的用户： use expression db.createUser({ user: 'xxxxx', pwd: 'xxxxxxxx', roles: [{role:'readWrite', db:'expression'}] }) 确认一下用户信息：(先切换到数据库，然后使用 show users 命令查看用户信息) 然后修改bind和auth允许远程访问 vim /etc/mongodb.conf # line 11: bind_ip = 0.0.0.0 # line 22: auth = true 数据库备份和恢复 登录到原数据库所在机器，进行如下操作： 备份到本地文件夹 mkdir mongo_expression.bak mongodump -h

1 背景 随着互联网的飞速发展，互联网的业务量呈爆发性增长，对于的数据量也迅速激增。传统的单机数据库在存储空间及性能的瓶颈，导致其将无法支撑企业业务的高速发展。伴随着海量数据对系统性能，成本以及扩展性的新需求，分布式数据库系统应运而生。sequoiadb作为是一款优秀的分布式文档型数据库，其底层基于分布式，高可用，高性能与动态数据类型设计的，能够应对海量数据的存储，及提供高效检索。 传统数据库可以利用分布式数据库的优势来缓解其自身的瓶颈。比如，将历史数据迁移到sequoiadb，由sequoiadb提供存储及业务服务，以缓解传统数据库自身的压力。数据迁移分为全量迁移和增量迁移，本文主要对mysql到sequoiadb的增量数据迁移过程进行分析。 2 场景介绍 本文将通过一个小案例来分析数据从mysql数据库抽取，并经由spark对数据进行清洗转换，最后装载到sequoiadb的迁移过程。 源数据mysql中有两张待迁移的数据表分别为student表和grade表，我们需要对grade表进行增量迁移，每次只迁移更新的数据；此外，我们需要一张由student和grade整合的大表，方便提供查询服务。 具体方案为先通过select ...... into outfile ......方式从mysql数据库中导出数据为csv格式文件，指定导出编码为gb18030（此处模拟银行数据编码）

　　RedisCluster 是 Redis 的亲儿子，它是 Redis 作者自己提供的 Redis 集群化方案。 相对于 Codis 的不同，它是去中心化的，如图所示，该集群有三个 Redis 节点组成，每个节点负责整个集群的一部分数据，每个节点负责的数据多少可能不一样。这三个节点相互连接组成一个对等的集群，它们之间通过一种特殊的二进制协议相互交互集群信息。 　　Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 的 slots，它比 Codis 的 1024 个槽划分的更为精细，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中，它不像 Codis，它不需要另外的分布式存储来存储节点槽位信息。当 Redis Cluster 的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息。这样当客户端要查找某个 key 时，可以直接定位到目标节点。 　　这点不同于 Codis，Codis 需要通过 Proxy 来定位目标节点，RedisCluster 是直接定位。客户端为了可以直接定位某个具体的 key 所在的节点，它就需要缓存槽位相关信息，这样才可以准确快速地定位到相应的节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。 　　另外，RedisCluster 的每个节点会将集群的配置信息持久化到配置文件中

云平台内网络资源整合技术 1.1 网络拓扑 。不仅支持云平台的全局拓扑，还支持针对自定义资源生成拓扑图，快速定位资源状态。 图 10:全局拓扑 图 11: 自定义拓扑 1.2 二层网络资源 VXLANPool VXLANPool表示使用UDP进行报文封装的VXLAN类型的集合，是基于IP网络组建的大二层网络，可满足大规模云计算中心的需求，最大支持16M个逻辑子网。 •VXLANPool和VxlanNetwork共同提供了VxlanNetwork类型的配置，使用VxlanNetwork需先创建VXLANPool，VxlanNetwork对应了VXLANPool里的一个虚拟网络。•VXLANPool最大可支持16777216（16M）个虚拟网络。其Vni（VXLAN网络ID）范围可从1-16777216设置。 •在创建VXLANPool时，如果需要加载到相应集群，则需设置相应的VTEP（VXLAN隧道端点）。•VTEP一般对应于集群内计算节点中的某一网卡的IP地址， 对 VTEP的设置基于相应的CIDR进行配置，例如： ▬假定计算节点某网卡的IP为10.12.0.8，子网掩码为255.0.0.0，网关为10.0.0.1，则VTEP输入的CIDR应为10.0.0.1/8； ▬假定计算节点某网卡的IP为172.20.12.13，子网掩码为255.255.0.0，网关为172.20.0.1