数据迁移

PostgreSQL , Greenplum , rds_dbsync , binlog rds_dbsync是阿里云数据库内核组开源的一个数据实时同步工具。 可以解析MySQL的binlog，或者PostgreSQL的WAL日志，实现增量的实时同步。同时支持全量不落地迁移功能。 1、全量不落地迁移(从mysql到pgsql，从pgsql到pgsql，从mysql或pgsql到Greenplum)。 支持并行。 2、DDL转换 3、增量实时同步(从mysql到pgsql，从pgsql到pgsql，从mysql或pgsql到Greenplum) 注意，rds_dbsync增量实时同步功能不支持DDL，仅支持DML。因此如果有DDL操作，建议保持目标端处于源端的超集即可。 例如 1、用户需要将字段改长。 先加目标端，再加源端。 2、用户需要删字段。 先删源端，再删目标端。 3、用户需要加字段。 先加目标端，再加源端。 1、mysql2pgsql，全量迁移命令。 2、binlog_miner，解析mysql binlog，并写入临时PG库的命令。 3、binlog_loader，从临时PG库将BINLOG取出，并在目标库回放的命令（会合并多条为一条，提高效率）。 建议下载二进制，CentOS 6 x64 选择el6，CentOS 7 x64选择el7。 https://github

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 做开发的同学都知道，一旦设计到底层存储优化，数据结构甚至数据库的变更，通常都会进行数据迁移的工作。如果系统运行时间过长，数据迁移的数量可能非常庞大。这时候，如何进行高效的数据迁移，实际也是上线质量的直接影响因素之一。 下面内容是转载的一个小技巧，无法适用于各种变化的场景，仅供大家参考。 场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样可能没什么错，但是速度会非常慢。而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可能就省事多了。 800w的数据迁移，时间从90分钟缩短到2分钟。 案例如下： MySQL数据表结构： CREATE TABLE events_all_time ( id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, action varchar(255) NOT NULL, count int(11) NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uniq_action (action) ); Redis存储结构： HSET events_all_time [action] [count] 下面是重点

/*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ 将mongodb迁入MySQL数据库 　　通过导出为csv的方式进行导入 /usr/local/mongodb/bin/mongoexport -h 127.0.0.1 (ip) 数据库登录帐号 -p 数据库登录密码 数据库名称 数据库集合名 -f _id, 字段 1, 字段 2 --type=csv -o 保存路径 (/Users/henry/Documents/data/db/shaking.csv) /usr/local/mongodb/bin/mongoexport -h 127.0.0.1 -d shaking -c activity -f _id,name,bank,bank_id,start_time,end_time,content,flow,state,createAt,updateAt,status,type,phone --type=csv -o /Users/henry/Documents/data/db/shaking.csv 注意字段之间不要出现空格否则会出现： too many positional arguments:xxxx /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */

摘要： 由于工作负载分配不均，一些服务器变得过载，而另一些服务器仍处于欠载状态。 为了实现负载平衡，需要从过度使用的节点迁移一些虚拟机。 但是与此不同的是，本文提出了一种负载预测算法，该算法将根据系统的当前以及将来的工作量来决定是否迁移。 因此，一旦声明节点过载，我们提出的技术就不会立即启动虚拟机迁移。 我们的算法已在CloudSim中进行了仿真，并将其性能与现有的基准算法进行了比较。 结果证明，所提出的技术不仅使数据中心更节能，而且更有效地平衡了工作量。 介绍 当前的大多数研究工作[5-12]基于系统的当前利用率。 如果服务器当前过载，则VM迁移将立即启动[7]。 但是由于迁移的开销，不必要的VM迁移可能会导致违反SLA。 结果，每次VM迁移都会增加运营成本。 因此，问题在于确定何时应开始迁移，以使与SLA违规和额外能耗有关的成本降至最低。 为此，提出了一种基于时间序列的负载预测方法，该方法决定了VM迁移的决策。 当主机的利用率水平超过动态上限时，该主机将被声明为过度利用。 如果服务器现在过载，并且下一个预测的负载也大于动态上限，则将进行迁移。 负载预测模型使我们的算法能够成功减少VM迁移的数量，并通过提供绿色IT解决方案来节省能源。 相关工作 动态比较和平衡算法（DCABA）算法使用了两个云优化概念。 首先是在物理机器级别上优化云系统

容器的生态正在爆发！不仅仅应用层在快速变化，还有用于管理应用程序的平台：Kubernetes，也在快速变化。这就为Ops团队带来了一个必须要解决的难题。IT团队如何才能保证一款应用程序能够在各种不同版本的Kubernetes上都能良好运行呢？ PX-Motion演示视频：如何跨不同版本Kubernetes，为有状态的工作负载做蓝绿部署 蓝-绿部署是一种专门用于解决这一问题的技术，并能够降低生产环境部署的过程中的停机或错误风险。在蓝绿部署场景下，用户需要构建两个完全相同的生产环境（分别称为蓝与绿），这两个环境之间仅在需要部署的新的变更方面存在差异。每一次仅激活一个环境，两个环境之间的数据传输也是部署过程的一部分。该技术对于不含任何数据的无状态应用非常有效，但对于数据库这类有状态应用则存在一定的困难，因为用户不得不保留两份生产数据副本。这种情况下可能会需要使用Postgres、MySQL以及其他数据库备份和恢复脚本，或定制化操作手册或自动脚本等将数据从一个数据源人工移动到另一个数据源，这个过程将会非常复杂并且会耗费大量的时间。 Portworx采用PX-Motion解决了有状态应用程序的蓝绿部署过程中的数据管理问题。PX-Motion使IT团队能够很方便地在各种环境之间进行数据和应用配置的迁移，极大地简化了有状态应用的蓝绿部署。 本篇博文将对PX-Motion的功能与能力进行探讨

转自公众号“孤独烟” 引言 我们先来讲一个段子 面试官：“有并发的经验没？” 应聘者：“有一点。” 面试官：“那你们为了处理并发，做了哪些优化？” 应聘者：“前后端分离啊，限流啊，分库分表啊。。” 面试官:"谈谈分库分表吧？" 应聘者：“bala。bala。bala。。” 面试官心理活动:这个仁兄讲的怎么这么像网上的博客抄的，容我再问问。 面试官:“你们分库分表后，如何部署上线的？” 应聘者：“这！！！！！！” 不要惊讶，我写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。 你们自己摸着良心想一下，如果你真的做过分库分表，你会不知道如何部署的么？因此我们来学习一下如何部署吧。 ps: 我发现一个很神奇的现象。因为很多公司用的技术比较low，那么一些求职者为了提高自己的竞争力，就会将一些高大上的技术写进自己的low项目中。然后呢，他出去面试害怕碰到从这个公司出来的人，毕竟从这个公司出来的人，一定知道自己以前公司的项目情形。因此为了圆谎，他就会说：“他们从事的是这个公司的老项目改造工作，用了很多新技术进去！” 那么，请你好好思考一下，你们的老系统是如何平滑升级为新系统的！ 如何部署 停机部署法 大致思路就是，挂一个公告，半夜停机升级，然后半夜把服务停了，跑数据迁移程序，进行数据迁移。

目录 一、前言 二、模型层的概念 三、ORM简介 四、Django 配置数据库 五、使用ORM 六、数据库表迁移 七、打印ORM在转换过程中的SQL 八、配置好数据库报错时 九、数据库中生成的表 十、django操作数据库 10.1 添加记录 10.2 查询数据 10.3 神奇的双下划线查询 10.4 修改数据 10.5 删除数据 一、前言 前面基础部分学习的差不多了，是不是感觉卧槽，Django牛逼啊，哈哈哈，前面的部分内容还不是django的重头戏呢，接下来的部分才是精彩来袭，此处需要你擦亮自己的眼睛啦 下面讲的部分是我们django模型层的内容，此处插一嘴，想问一下之前django学习了那几层你还记得不，不记得自己回去找去，下面正式介绍模型层了： 大家听模型层这个名字，脑子里是否闪过模型飞机？哈哈哈，反正我有，来现在模型层的概念就来了 二、模型层的概念 这里先来说说django的ORM吧，不过不瞒你们说之前我自己也写过ORM，自己封装了一个建议版本的，当然，功能当然不能和Django的ORM比啦，敌方大强大，打不过呀！ 那什么是ORM呢？很好奇吧！ ORM就是我们现在要说的模型层，大家以前都学过数据库吧，学数据库的时候，是不是觉得哇塞SQL语句好难写啊，好多啊，在python里面我们要是需要用到数据库的话，不仅要和数据库进行连接，连接过后还要创建游标对象，然后还要写SQL语句

原文参考： http://www.dameng.com/teachers_view.aspx?TypeId=183&Id=922&FId=t26:183:26 示例使用DTS进行数据迁移，Windows平台，工具来源 C:\dmdbms\tool\dts.exe 1、新建迁移，本例选择DM到SQL，即导出文件。 2、编辑数据源 3、定义输出文件，本次仅导出数据，即Insert into 语句 4、选择使用查询语句做为数据来源，可以非常灵活的定义需要导出的数据内容，相较于其他数据库自带的导出工具，DM的显得更加灵活。 5、定义要导出的结果集 6、选择输出目标 7、完成。 来源： CSDN 作者： sinoimage 链接： https://blog.csdn.net/sinoimage/article/details/95060506

用户建模 一. User 模型 实现用户注册功能的第一步是,创建一个数据结构,用于存取用户的信息。 在 Rails 中,数据模型的默认数据结构叫模型(model,MVC 中的 M)。Rails 为解决数据持久化提供的默认解决方案是,使用数据库存储需要长期使用的数据。与数据库交互默认使用的是 ActiveRecord。Active Record 提供了一系列方法,无需使用关系数据库所用的结构化查询语言(Structured QueryLanguage,简称 SQL),就能创建、保存和查询数据对象。Rails 还支持迁移(migration)功能,允许我们使用纯 Ruby 代码定义数据结构,而不用学习 SQL 数据定义语言(Data Definition Language,简称 DDL)。最终的结果是,Active Record 把你和数据库完全隔开了。咱们开发的应用在本地使用 SQLite,部署后使用PostgreSQL。这就引出了一个更深层的话题——在不同的环境中,即便使用不同类型的数据库,我们也无需关心 Rails 是如何存储数据的。 1.数据库迁移 回顾一下前面的内容, 我们在自己创建的 User 类中为用户对象定义了 name 和 email 两个属性。那是个很有用的例子, 但没有实现持久化存储最关键的要求: 在 Rails 控制台中创建的用户对象, 退出控制台后就会消失

上一篇，有朋友留言redis-port，借此机会我尝试使用一下redis-port这个同步工具 redis-port 已编译版 https://github.com/CodisLabs/redis-port/releases cd 到解压目录 redis-dump 定义：持久化数据 执行：$ ./redis-dump 127.0.0.1:6999 -o dd/dump.rdb 验证 $ ls -ls 总用量 4 4 -rw-r--r-- 1 sunchong sunchong 217 10月 21 17:36 dump.rdb redis-decode 定义：dumped payload to human readable format (hex-encoding)【反序列化rdb，更加容易理解】 Help：$ ./redis-decode --help Usage: redis-decode [--ncpu=N] [--input=INPUT|INPUT] [--output=OUTPUT] redis-decode --version Options: -n N, --ncpu=N Set runtime.GOMAXPROCS to N. -i INPUT, --input=INPUT Set input rdb encoded file. [default: /dev