1.最大可用性模式(Maximum Availability) 1)该模式提供了仅次于"最大保护模式"的数据保护能力: 2)要求至少一个物理备库收到重做日志后,主库的事务才能够提交: 3)主库找不到合适的备库写入时,主库不会关闭,而是临时降低到"最大性能模式"模式,直到问题得到处理: 4)优点:该模式可以在没有问题出现的情况下,保证备库没有数据丢失,是一种折中的方法: 5)缺点:在正常运行的过程中缺点是主库的性能受到诸多因素的影响. 2.最大性能模式(Maximum

这段时间负责某个项目开发的数据库管理工作,这个项目中开发库与测试数据库分离,其中某些系统表数据与基础资料数据经常需要进行同步,为方便完成指定数据表的同步操作,可以采用dblink与merge结合的方法完成,简单方便. 操作环境: 此Oracle数据库服务器ip为192.168.196.76,有center与branch两个库,一般需要将center的表数据同步到branch,center为源库,branch为目标库,具体步骤如下: 1.在源库创建到目标库的dblink create databa

本里需要基础知识:[NIFI] Apache NiFI 安装及简单的使用 数据同步 界面如下: 具体流程: 1.使用ExecuteSQL连接mysql数据库,通过写sql查询所需要的数据 2.nifi默认查出来的数据为Avro格式,所以需要ConvertAvroToJSON把Avro格式转化为json格式的数据 3.使用ConvertJSONToSQL把json数据转化为sql语句 4.使用PutSQL把数据存入数据库. 5.同步的数据重复插入数据库,需要对数据进行更新操作,SplitJson对

一 简介:进一步了解clickhouse二 数据操 1 单机建表 create TABLE aaa (    id UInt32,    uid UInt32,    amount Float64,    create_time Date    )   ENGINE = MergeTree//单机默认引擎   ORDER BY id    SETTINGS index_granularity = 8192 2 复制集群建表 CREATE TABLE image_label   (   label

原来在别的公司负责过文档检索模块的维护(意思就是不是俺开发的啦). 所以就略微接触和研究了下文档检索. 文档检索事实上是全文检索.是通过一种技术把N多文档进行一定规律的分割归类,然后创建易于搜索的索引式文件,然后搜索具有某些规律的文档时,可以通过高速定位索引,然后依据索引提供的信息精确定位到文档从而实现迅速找到文档.这个文档一般成为条目. 上家公司的时候使用的是Lucene加上Zoie实现的. lucene是apache下的开源项目,只是并非全文检索的实现,而是一个全文检索的引擎,是一个架构,是

一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的

RAC, Data Gurad, Stream 是Oracle 高可用性体系中的三种工具,每个工具即可以独立应用,也可以相互配合. 他们各自的侧重点不同,适用场景也不同. RAC 它的强项在于解决单点故障和负载均衡,因此RAC 方案常用于7*24 的核心系统,但RAC 方案中的数据只有一份,尽管可以通过RAID 等机制可以避免存储故障,但是数据本身是没有冗余的,容易形成单点故障. Data Gurad 通过冗余数据来提供数据保护,Data Gurad 通过日志同步机制保证冗余数据和主数据之前的同

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

简介: 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家李飞飞就<云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路>进行了精彩分享. 云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展.高可用.分布式等特性. 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家

https://blog.csdn.net/qq_15092079/article/details/81672920 前言 1 分别在两台centos 7系统上安装mysql 5.7 2 master主服务器的配置 2.1 配置文件my.cnf的修改 2.2 创建从服务器的用户和权限 2.3 重启mysql服务 2.4 查看主服务器状态 3 slave从服务器的配置 3.1 配置文件my.cnf的修改 3.2 重启mysql服务 3.3 连接master主服务器 3.4 启动slave数据同步

本文转自:http://blog.csdn.net/nnaabbcc/article/details/7967761 存储过程调用不同数据库的数据 在存储过程调用不同数据库的数据该如何做,比如在存储过程名为AAA的存储过程里面调用数据库为hudu1,hudu2,hudu3里面的数据来统计? 在同一台数据库服务器上: select * from hudu1.dbo.表名 select * from hudu2.dbo.表名 select * from hudu3.dbo.表名 在不同数据库服务器上

大型网站为了软解大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够.到了数据业务层.数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想.这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题. 利用主从数据库来实现读写分离,从而分担主数据库的压力.在多个服务器上部署mysql,将其中一台认为主数据库,而其他为从数据库,实现主从同步.其中主数据库负责主动写的操作,而从数据库则只负责主动读的操

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

一.比较原始的方案:触发器/Job/快照+dblink的方式,可实现同步和定时刷新: 二台不同的数据库服务器,从一台数据库服务器A的一个用户读取另一台数据库服务器B下某个用户的数据,可以通过dblink来完成. 二.通过物化视图定时刷新来实现数据同步.物化视图刷新方式有增量刷新和完全刷新两种模式: 三.高级复制,分为多主复制和物化视图复制两种模式.其中多主复制能进行双向同步复制和异步复制:物化视图用于单向复制,定时刷新,与第二条类似: 四.流复制,可实现实时和非实时同步: 五.GoldenGat

由于阿里云经典网络迁移到专用网络,一不小心没有先预备方案调整网段, 导致实例无法以内网IP形式访问数据库,被迫进行数据库停机后网络网段调整,导致宕机了几个小时...被客户各种投诉爆了.. 基于这次数据库恢复血泪史, 特整理解决办法, 让日后同学避免再犯. 数据库master库重启后, 确保能正常提供服务.由于生产上BI系统使用的是slave从库做数据查询, 从库的数据库已经落后了master好几天, 查看从库状态: mysql> show slave status\G; 显示 Slave_IO_

摘自:http://blog.csdn.net/javaee_sunny/article/details/53439980 目录(?)[-] Oracle 10g 物化视图语法如下 实例演示 主要步骤 在A节点创建原表和物化视图日志 在B节点创建连接A节点的远程链接 在B节点处创建目标表和与目标表名称相同的物化视图 在B节点处刷新物化视图 升级采用存储过程定时任务JOB方式定时刷新物化视图 进一步优化 文章更新记录 参考文章 Oracle 10g 物化视图语法如下: create materia

老实说,眼下市面上很多产品,的确是不成熟的产品. 用过一些,给人蛋痛的感觉. 导言 分布还是集总 今天我们来探讨一个非常重要的问题. 每一个程序猿都有其思想,我的思想之中的一个,就是分布式. 分布式,面对的一个问题,就数据的同步. 比方说.我们人类是分布式的,我们每一个细胞都在无时无刻与其他细脑交换数据. 而现实世界.我们的设计是什么样子?一般都是集总式. 首先来说,这样的方式,与现实世界并不一致.所以.带来的最严重的一个影响就是效率的问题. 自己这些年,一直在无线通信领域. 无线通信.有两个重

ETH  全节点Archive(归档)模式数据量增长图 上述图表可通过链接查看:https://etherscan.io/chartsync/chainarchive 通过上表,可以看到截止2019年8月12日,以太坊的全部区块数据已经高达2.8T,如果按照比特币的方式搭建全节点,会是一个很痛苦的事,毕竟云硬盘也不是那么便宜的. 做数字钱包或交易所的开发人员里,有聪明人可能会意识到一个问题,在处理用户账户充值时,我们所关注的数据仅仅是从当前开始到未来这段时间的区块数据,那么巨大体积的历史区块数据

目录 19c单实例配置GoldenGate 并进行用户数据同步测试 一.数据库操作 1.开启数据库附加日志 2.开启数据库归档模式 3.开启goldengate同步 4.创建goldengate管理用户 5.集成捕获所需权限授权 6.创建测试用户及测试表 二.配置GOLDENGATE 1.配置MGR 2.重启MGR 3.配置GLOBALS 4.创建checkpoint表 5.添加表级别的附加日志 6.查询数据库字符集 7.添加抽取进程 8.添加复制进程 9.启动抽取进程与复制进程 三.进行数据同

文章转载自: https://www.cnblogs.com/dalaoyang/p/11018541.html 1.go-mysql-elasticsearch简介 go-mysql-elasticsearch是一个将MySQL数据自动同步到Elasticsearch的服务. 它首先使用mysqldump获取原始数据,然后用binlog增量地同步数据. github地址:https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch 这里有几点注意事项

Sql Data Compare 是比较两个数据库的数据是否相同.生成同步sql的工具. 这一款工具由Red Gate公司出品,我们熟悉的.NET Reflector就是这个公司推出的,它的SQLToolbet也是非常有名,SQL Data Compare是SQLToolbet系列工具中的一种. Red Gate公司出品的这款Data Compare 工具稳定,好用.它还有一个很有用的feature是,可以比较备份集中的数据.也就是我们把客户数据备份之后,拷贝回来,可以直接在这里比较,而不用还原