最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

1.数据库链接驱动 如果没有安装对应的数据库链接驱动,在数据库链接的过程中,可能会报某个数据库连接找不到的异常,因此需要下载对应驱动后(安装步骤可以参见“怎么在官网上下载java连接mysql的驱动jar包?”),放入kettle的lib文件夹. 2.建立转换 本文中使用的kettle版本,启动Spoon.bat或者Spoon.sh脚本. 在文件->新建装换.新建转换后在左边的主对象树中建立DB连接用以连接数据库.建立数据库连接的过程与其他数据库管理软件连接数据库类似,如图所示: 3.简单的数据

TODO:MongoDB MySQL数据库备份 1. MongoDB使用命令备份 mongodump进行整个数据库备份,主要用到的命令参数: -d 要备份的数据库 -o 输出的路径 ./mongodump –d databasename –o /data/dbbak 备份成功后会在/data/dbbak创建以数据库名的文件夹,文件夹下都是备份文件 2. MongoDB使用命令还原 mongorestore进行数据库还原,主要用到的命令参数: -d 要恢复的数据库 -directoryperdb

FAQ v2.0终于上线了,断断续续忙了有2个多月.这个项目是我实践的第一个全栈的项目,从需求(后期有产品经理介入)到架构,再到设计(有征询设计师的意见).构建(前端.后台.数据库.服务器部署),也是第一次独立负责一个项目,所以意义很不一般,后面还会写一篇总结的文章.闲言少叙,进入正题: 其中有一个自动定时发访问记录列表和反馈问题列表的邮件的功能,本来打算自己写的,不过后来了解到团队有现成的平台可以做这个事,所以就用现成的喽.但有一个问题,该平台配置的数据源必须是MySQL数据库,而FAQ平台用

在docs命令中执行数据操作 MySQL数据库 先启动MySQL服务器  net start mysql 进入MySQL服务器MySQL -uroot -p(这里写你的数据库密码) (-P是从哪个端口进) 我第一次操作是就是因为电脑上 有 MySQL  MySQL57 MySQLla 三个服务 引起端口冲突 导致 我 找不到相应的数据 数据库操作 create database   创建数据库 show databases   显示MySQL服务上的数据库 use  数据库          使

运行环境为windows 测试过260万的数据表,迁移大概要10分钟左右,当然肯定和网络,字段大小什么的有关系. 遇到的坑和注意点都用紫色标记了(对,就是我大乃团的高冷紫--Nogizaka 46) PS:第一次写这么长的东西 一.Mongodb导出命令mongoexport 本地安装Mongodb,在安装目录的/bin下按住shift并右键“在此处打开命令窗口”,可执行以下语句进行导出. mongoexport -h <ip:port> -d <database> -c <

将redis中的数据导入到本地MongoDB数据库 创建一个process_items_mongodb.py文件(文件名自定义): #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis import pymongo import json def process_item(): # 创建redis数据库连接 rediscli = redis.Redis(host = ") # 创建MongoDB数据库连接 mongocli = pym

需要学习的地方,使用官方组件下载图片的用法,保存item到MySQL数据库 需要提前创建好MySQL数据库,根据item.py文件中的字段信息创建相应的数据表 1.items.py文件 from scrapy import Item,Field class Images360Item(Item): # MongoDB数据库的表名和MySQL数据库的表名 collection = table = 'images' id = Field() url = Field() title = Field()

需要学习的地方: 保存item到MySQL数据库,MongoDB数据库,下载图片 1.爬虫文件images.py # -*- coding: utf-8 -*- from scrapy import Spider, Request from urllib.parse import urlencode import json from images360.items import ImageItem class ImagesSpider(Spider): name = 'images' allow

laravel如何从mysql数据库中随机抽取n条数据 一.总结 一句话总结: inRandomOrder():$userQuestions=UserQuestion::where($map)->inRandomOrder()->take($neededQuestionNum)->get(); 二.laravel如何从mysql数据库中随机抽取n条数据(高性能) 转自或参考:laravel如何从mysql数据库中随机抽取n条数据(高性能)https://blog.csdn.net/wei

前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维

本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 blog.csdn.net 注:转载文章 什么是数据库 简单的说,数据库(英文 Dtabase)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结果(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织.存储的.我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同. 早期比较流行的数据库模型有三种,分别为层次式数据库.网络式数据库和关系型数据库.而在当今的互联网中,最

kettle通过SSH连接Mysql数据库(SSH隧道) Kettle无法直接连接使用SSH通道的MySQL,通过SSH隧道(推荐)或者需要借助工具PuTTY(不用时需要注销不推荐),具体操作如下所示: 点击"连接" 借助Xshell7,首先创建会话属性,填写名称(随便写),填写主机:SSH通道的ip地址 点击"用户身份验证" 填写用户名:SSH通道账号, 密码:SSH通道密码 点击SSH下面的"隧道",然后点击"添加"按钮,

一.数据库概述 1.什么是数据 描述事物特征的符号记录称为数据,描述事物的符号既可以是数字,也可以是文字.图片,图像.声音.语言等,数据由多种表现形式,它们都可以经过数字化后存入计算机.如: name = "michael" age = 18 gender = "male" ... 2.什么是记录 抽取事物一系列典型的特征,组成一条记录.在计算机中描述一个事物,就相当于文件里的一行内容,如: 1 michael,male,18,1999,湖北,计算机,oldboy

需求: 1.你是否遇到了需要将mysql数据库中的所有表与数据迁移到Oracle. 2.你是否还在使用kettle重复的画着:表输入-表输出.创建表,而烦恼. 下面为你实现了一套通用的数据库迁移流程. 技术引导: 实现之初,在kettle提供的例子中找到了一个类似的(samples\jobs\process all tables). 通过相关改造,终于达到目标. 实现过程解剖: 整套流程分为:2个job,4个trans. 使用到的Trans插件:表输入.字段选择.复制记录到结果.从结果获取记录.

一. 什么是数据库 之前所学,数据要永久保存,比如用户注册的用户信息,都是保存于文件中,而文件只能存在于某一台机器上. 如果我们不考虑从文件中读取数据的效率问题,并且假设我们的程序所有的组件都运行在一台机器上,那么用文件存取数据,并没有问题 但需要考虑的问题是:程序的执行效率依赖于承载它的硬件,而一台机器机器的性能总归是有限的,受限于目前的硬件水平,垂直扩展是有极限的.于是我们只能通过水平扩展来增强我们系统的整体性能,这就需要我们将程序的各个组件分布于多台机器去执行. 需要注意的是,虽然我们将程

一.基础部分 1.数据库是什么 之前所学,数据要永久保存,比如用户注册的用户信息,都是保存于文件中,而文件只能存在于某一台机器上. 如果我们不考虑从文件中读取数据的效率问题,并且假设我们的程序所有的组件都运行在一台机器上,那么用文件存取数据,并没有问题 但需要考虑的问题是:程序的执行效率依赖于承载它的硬件,而一台机器机器的性能总归是有限的,受限于目前的硬件水平,垂直扩展是有极限的.于是我们只能通过水平扩展来增强我们系统的整体性能,这就需要我们将程序的各个组件分布于多台机器去执行. 需要注意的是,

一.数据库安装配置 1)数据库的概念 .数据库相关概念 数据库服务器(本质就是一个台计算机,该计算机之上安装有数据库管理软件的服务端) 数据库管理管理系统RDBMS(本质就是一个C/S架构的套接字软件) 库(文件夹)=====>数据库 表(文件) 记录:抽取一个事物所有典型的特征/数据 egon,,,male,True 数据 name= height= sex="male" beutiful=True .数据库管理系统/软件分类: 关系型: 有表结构,存取数据前必先定义表结构,存

一.基础部分 1.数据库是什么 之前所学,数据要永久保存,比如用户注册的用户信息,都是保存于文件中,而文件只能存在于某一台机器上. 如果我们不考虑从文件中读取数据的效率问题,并且假设我们的程序所有的组件都运行在一台机器上,那么用文件存取数据,并没有问题 但需要考虑的问题是:程序的执行效率依赖于承载它的硬件,而一台机器机器的性能总归是有限的,受限于目前的硬件水平,垂直扩展是有极限的.于是我们只能通过水平扩展来增强我们系统的整体性能,这就需要我们将程序的各个组件分布于多台机器去执行. 需要注意的是,

一.数据库概述 1.什么是数据(Data) 描述事物的符号记录称为数据,描述事物的符号既可以是数字,也可以是文字.图片,图像.声音.语言等,数据由多种表现形式,它们都可以经过数字化后存入计算机. 在计算机中描述一个事物,就需要抽取这一事物的典型特征,组成一条记录,如: 1,alex,male,18,1999 单纯的一条记录并没有任何意义,如果我们按逗号分隔,依次定义各个字段的意思,相当于定义表的标题,如下表格: id name sex age birth 1 alex female 19 199