数据库迁移两种方案:https://www.cnblogs.com/mcgrady/p/7614491.html 方案一 1,先将源服务器上的数据库文件打包(包括mdf和ldf文件),并且复制到目标服务器上. 2,解压,然后在目标服务器上附加数据库 总结:适合数据库巨大(50GB以上),需要快速迁移数据,并且移动硬盘空间足够大. 回到顶部 方案二 先备份后还原 1,备份 数据库对象右键\任务\备份 注意,如果数据库文件较大的话,最好选择'压缩备份' 2,还原 将备份文件copy到目标服务器上,然

尝试了下STM32的ADC采样,并利用DMA实现采样数据的直接搬运存储,这样就不用CPU去参与操作了. 找了不少例子参考,ADC和DMA的设置了解了个大概,并直接利用开发板来做一些实验来验证相关的操作,保证自己对各部分设置的理解. 我这里用了3路的ADC通道,1路外部变阻器输入,另外两路是内部的温度采样和Vrefint,这样就能组成连续的采样,来测试多通道ADC自动扫描了,ADC分规则转换和注入转换,其实规则转换就是按照既定的设定来顺序转换,而注入转换就是可以在这顺序队列中插队一样,能够提前转换

1 试用了MysqlWorkBench的数据迁移功能 以为能实现:建立跟Sqlserver一样的表结构和视图的功能,sqlserver的数据迁移到mysql 实际上发现:即使勾选了表和视图,实际上却只能建立表结构. 视图结构,表数据,都没有 后来尝试文章:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/3237907.html http://www.cnblogs.com/overblue/p/5796887.html 尝试了SQLyog,不知道是不是我设置的问题,一直失败 然

转载地址: 1.https://blog.csdn.net/yh_zeng2/article/details/72901892 2.https://www.cnblogs.com/jpfss/p/9139257.html  sqlserver 迁移到mysql

--导出数据 --BCP [数据库]..[数据库表] out "d:\abc.csv" -c -t "|" -T bcp "SELECT * FROM test.dbo.test01" queryout "D:\abc.csv" -t ',' -T -c --导入数据 bcp S2016CodeDB.dbo.2016SD .txt"

首先, pip install pyecharts 为了地图上的数据能显示完全,加载好需要的城市地理坐标数据. pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-counties-pypkg pip install echarts-china-misc-pypkg

// 运行与服务端的js // node.js lru-cache import LRU from 'lru-cache' const lruCache = LRU({ // 缓存队列长度 max: 2000, // 缓存有效期 maxAge: 60000 }) export const cache = { get: function (key) { let result = lruCache.get(key) if (result) { return JSON.parse(result) }

写在前面: EF 中 Code First 的数据迁移网上有很多资料,我这份并没什么特别.Code First 创建视图网上也有很多资料,但好像很麻烦,而且亲测好像是无效的方法(可能是我太笨,没搞成功),我摸索出了一种简单有效的方法,这里分享给大家. EF是Entity Framework(实体框架)的简写,是微软出品的用来操作数据库的一个框架,会ASP.NET MVC的朋友对他肯定都不陌生.由于学艺不精,我对EF存在一疑虑,就不以[提问]的方式来问了,我以[总结]的方式来表达,如果总结有误的地

尝试了下STM32的ADC采样,并利用DMA实现采样数据的直接搬运存储,这样就不用CPU去参与操作了. 找了不少例子参考,ADC和DMA的设置了解了个大概,并直接利用开发板来做一些实验来验证相关的操作,保证自己对各部分设置的理解. 我这里用了3路的ADC通道,1路外部变阻器输入,另外两路是内部的温度采样和Vrefint,这样就能组成连续的采样,来测试多通道ADC自动扫描了,ADC分规则转换和注入转换,其实规则转换就是按照既定的设定来顺序转换,而注入转换就是可以在这顺序队列中插队一样,能够提前转换

Kettle简介 Kettle(网地址为http://kettle.pentaho.org/)是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定. Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制. Windows环境下的安装与配

SqlServer 利用游标批量更新数据 Intro 游标在有时候会很有用,在更新一部分不多的数据时,可以很方便的更新数据,不需要再写一个小工具来做了,直接写 SQL 就可以了 Sample 下面来看一个实际示例: -- 声明字段变量 DECLARE @RegionCode INT; DECLARE @RegionName NVARCHAR(64); DECLARE @ProvinceId INT; -- 声明游标 DECLARE ProvinceCursor CURSOR FOR( SELEC

1.概念 以下概念从官网整理的,我也是看官网一步一步学习的 官网地址 https://identityserver4.readthedocs.io/en/latest/index.html 1.1 IdentityServer 是将符合规范的 OpenID Connect 和 OAuth 2.0 端点添加到任意 ASP.NET Core 应用程序的中间件. IdentityServer 是一个 OpenID Connect 提供者--它实现了 OpenID Connect 和 OAuth 2.0

为什么要做迁移? 由于系统版本.数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导.开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程. 使用方案: 借助工具与编码相结合形式,备份MySQL数据库,并把备份数据库还原到本地MySQL数据库,使用第三方工具完成数据迁移,代码实现SQL条数统计按照库名和表名回写结果,使用ultracompare实现比对. 使用工具: 第一种迁移工具 Microsoft SQL Server

作用: 解决一开始数据库建立不合理造成的字段冗余,从而提取部分字段,数据迁移.拼接字符串的功能. 格式: concat(字段1,'间隔符',字段2....) concat_ws('间隔符',字段1,字段2) 数据准备: #创建表 create table employee( id int not null unique auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum('male','female') not null default 'ma

近期因工作须要.须要将mysql数据库迁移到sqlserver.不过数据迁移.因此相对照较简单.对于mysql迁移到sqlserver,我们须要使用到mysql odbc驱动,然后透过sqlserver链接服务器的方式来訪问mysql.详细见下文描写叙述. 一. 迁移环境 源:RHEL 6.5 + MySQL 5.6.26 目标: Windows 7 64 + SQLserver 2014 二.准备迁移环境 1.下载及安装ODBC驱动 http://dev.mysql.com/downloads

ABP框架的数据访问底层是基于EFCore(Entity Framework Core)的,是微软标志性且成熟的ORM,因此它本身是支持多种主流数据库MySQL,SqlServer,Oracle,SQLite等等的,我在上篇随笔<ABP框架使用Mysql数据库,以及基于SQLServer创建Mysql数据库的架构和数据>已经详细介绍过如何从SQLServer迁移支持Mysql数据库的操作,同时介绍如何从SQLServer基础数据,通过Navicat工具,实现数据库迁移到Mysql上去.本篇随笔

鸟枪换炮,利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分),为C罗找到合格僚机 原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176 众所周知,尤文图斯需要一座欧冠奖杯,C罗也还想再拿一座欧冠奖杯,为自己的荣誉簙上锦上添花.意甲霸主在意甲虽然风生水起,予取予求,但是在今年欧冠1/8决赛赛场上,被法甲球队里昂所淘汰,痛定思痛,球队解雇了主教练萨里,签约名宿皮尔洛,但是要想在欧冠赛场上夺冠,这还不够,球队还需要什么?没错,需要一名强力中锋,在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下,

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 今天在数据迁移的时候因为手贱遇到一个坑爹问题,发来大家乐乐,也传授新手点经验 迁移惯用就是临时表或者新库,经常用的语法有很多,这次主要说的是这个:select * into 数据库名..表名 from xxx 先不扯了,先看错误: 赶紧看看是不是数据重复~事实证明,木有重复数据... 有人会问,你怎么这样求count?...额,我会的是最基本的方法,常见的两种其实性能一样的,对比图:(

中文乱码问题:https://pqcc.iteye.com/blog/661640 本次转换需要依赖使用工具Navicat Premium. 首先,将数据库移至本地SQLServer,我试过直接在局域网上其他SQLServer服务器上想转到本地Mysql好像有问题,想将远程数据库备份恢复到本地. 1.打开Navicat Premium,新建一个同名的数据库,然后在表上点击“导入向导”.并选择“ODBC”. 2.选择SQLServer提供程序,并输入参数. 3.然后就拼命下一步.下一步. 在这里有

一.服务器准备 目前有两台128G内存服务器,故准备每台启动两个es实例,再加一台虚机,共五个节点,保证down一台服务器两个节点数据不受影响. 二.系统初始化 参见我上一篇kafka系统初始化:https://www.cnblogs.com/mkxfs/p/12030331.html 三.安装elasticsearch7.5.0 1.因zookeeper和kafka需要java启动 首先安装jdk1.8环境 yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

用途说明: 公司要求做一个数据导入程序,要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储.于是在网上进行查找,发现了一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据.初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止