许多公司随着业务发展,单数据库实例已经不能满足业务需要,需要定期进行数据交换,同步到MongoDB, 或其他位置的MySQL,以分散数据库的并发压力. 目前大部分都采用自行开发的方式处理,存在开发成本高,不灵活.维护困难等问题. 目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统,可以实现定时的数据自动交换同步,操作也很简单. 这款神器支持以下数据同步方案,我也觉得好强大! 1.MySQL同步数据到Oracl 2.MySQL同步数据到PostgreSQL 3.MySQL同步数据到SQL Ser

Mysql数据同步Elasticsearch方案总结 https://my.oschina.net/u/4000872/blog/2252620

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1. 连接mysql mysql -uroot -p;(mysql从库) 输入数据库密码 2. 停止主同步 mysql> stop slave; 3. 清数据 将mongo库数据清空 4. 杀主同步进程 ps -ef|grep java 找到 /opt/continuent/releases/tungsten-replicator-2.2.1-403_pid11913/tungsten-replicator/bin/的进程 kill -9 34323 5. 从库.Mongo库服务器 删除opt下

随着各行业信息化水平的不断提升,各种各样的信息管理系统都被广泛使用,各系统间数据完全独立,形成了大量的信息孤岛.出于管理及决策方面的需求,实现各平台的数据同步是一个很迫切的需求,TreeSoft数据库管理系统整合了各主流数据库的数据访问及维护监控功能,实现了各主流数据库的互联互通,架起了一座数据同步的桥梁,便捷的实现了数据的同步交互. 一.首先在TreeSoft数据库中配置两个数据源信息 二.配置数据同步任务,并执行任务 三.同步结果数据查看确认 四.支持以下数据同步方案,好强大! 1.MySQ

目前许多平台都会同时使用MySQL , mongoDB 两款数据库软件,他们之间的数据同步交换也是经常面临的问题,如何定时的进行数据交换同步是一个要面对的问题. 通过Treesoft数据库管理系统可以方便的进行数据同步.TreeSoft可支持 MySQL,Oracle,PostgreSQL, SQL Server,mongoDB ,Hive等异构数据库同时在线管理. 1.下载并运行Treesoft数据库管理系统 2.配置数据库连接信息 3.配置数据同步任务.

一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护等需求,TreeSoft将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路.     TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起同步的桥梁,     实现一对多,多对多,多对一等复杂场景的数据同步.           TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务.     支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server,

在实现的路上遇到了各种坑,再次验证官方文档只能产考不能全信! ElasticSearch安装就不说了上一篇有说! 安装logstash 官方:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html 1.下载公共密钥 rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 2.添加yum源 vim /etc/yum.repos.d/lo

MongoDB是一个文档数据库,在存储小文件方面存在天然优势.随着业务求的变化,需要将线上MySQL数据库中的行记录,导入到MongoDB中文档记录. 一.场景:线上MySQL数据库某表迁移到MongoDB,字段无变化. 二.Python模块: 使用Python的torndb,pymongo和time模块. *注释:首先安装setup.py,pip,MySQLdb 执行如下命令即可: pip install torndb pip install pymongo 三.脚本内容如下: [root ~

1.版本介绍 Elasticsearch: https://www.elastic.co/products/elasticsearch 版本:2.4.0   Logstash: https://www.elastic.co/products/logstash 版本:2.4.0 所需要的安装文件,到官网下载即可.   还需要对应的数据库JDBC,这里使用的是mysql-connector-java-5.1.39.jar   Elasticsearch配置请参照之前的博客,不在这里介绍了.   2.

1.介绍 对mysql.oracle等数据库数据进行同步到ES有三种做法:一个是通过elasticsearch提供的API进行增删改查,一个就是通过中间件进行数据全量.增量的数据同步,另一个是通过收集日志进行同步.      明显通过API增上改查比较麻烦,这里介绍的是利用中间件进行数据同步.   2.常用的同步中间件的介绍和对比   (1)elasticsearch-jdbc独立的第三方工具 https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc (2)el

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers

1.介绍 在生产环境中,我们经常使用MySQL作为应用的数据库.但是随着用户的增多数据量的增大,我们将会自然而然的选择Memcached作为缓存数据库,从而减小MySQL的压力.但是memcached在用户.应用与MySQL三者中保持着数据同步也是一个不小的工程. 例如用户从memcached缓存中换取某数据,并且执行删除命令.它需要到MySQL中删除,之后还须要设计一个程序将Memcached与之对应的数据也删除掉. 假若我们能够做到在MySQL中增删改时都能够自动触发删除memcached中

首先聊聊MySQL的数据分布式,目前最为常用的就是Replication(复制)技术.基于此技术外延开来有很多中架构,分类归结为如下:      1.树状结构(Master,Backup-Master,Slaves)                  这种结构是目前Web系统用的最为通用的一种.整个系统有1个写入/更新点,即Master:Master-Backup和Slaves都是Replication的Master从库:多级Slave的原因是为了数据过滤和节省网络资源.      2.环状结构

from: http://www.cnblogs.com/zhxilin/archive/2016/09/30/5923671.html 在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为

1.同步MySQL数据到Redis (1) 在redis数据库设置缓存时间,当该条数据缓存时间过期之后自动释放,去数据库进行重新查询,但这样的话,我们放在缓存中的数据对数据的一致性要求不是很高才能放入缓存当中. 例如:缓存量大但又不常变化的数据,比如商品信息的评论. (2) 基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis. 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的MySQL的Master/Slave模式,就是由Slave端分析Ma

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

1.版本介绍 Elasticsearch: https://www.elastic.co/products/elasticsearch 版本:2.4.0   Logstash: https://www.elastic.co/products/logstash 版本:2.4.0 所需要的安装文件,到官网下载即可.   还需要对应的数据库JDBC,这里使用的是mysql-connector-java-5.1.39.jar   2.Logstash安装配置   Logstash直接下载后解压即可,主要

文章转载自: https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51747266 引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操

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

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