以下两个例子来自:http://www.cnblogs.com/nicholas_f/archive/2009/09/22/1572050.html实测有效,但是原帖的分隔符不正确,因此稍作修改.其中old表示tab2(被动触发),new表示tab1(主动触发,外部应用程序在此表里执行insert语句) 例子1:创建两个表,目的是在一个表里添加一条记录,另一个表也添加一条记录:DROP TABLE IF EXISTS tab1;CREATE TABLE tab1( tab1_id varchar

目标:利于kettle实现单表增量同步,以时间为判断条件 背景:源表:db1.q1 (2w条数据) 目标表:db2.q2(0条数据) 表结构: CREATE TABLE `q1` (  `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `anlage` varchar(20) DEFAULT NULL,  `card_count` int(11) DEFAULT NULL,  `card_id` varchar(30) DEFAULT NULL,  `card_

简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. 1.Mysql如何同步到Elasticsearch?2.Logstash.kafka_connector.canal选型有什么不同,如何取舍?3.能实现同步增删改查吗? 1.Canal同步 1.1 canal官方已支持Mysql同步ES6.X 同步

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88f700f427f4515afac4c7402f1&chksm=eaa82bf1dddfa2e7c9f4319b52fc7a5ab721531039b928ce9624bfa26c6030f3f33167b827fd&scene=21#wechat_redirect 题记 关系型数据库Mysq

其中old表示tab2(被动触发),new表示tab1(主动触发,外部应用程序在此表里执行insert语句) 1.插入:在一个表里添加一条记录,另一个表也添加一条记录DROP TABLE IF EXISTS tab1;CREATE TABLE tab1(tab1_id varchar(11)); DROP TABLE IF EXISTS tab2;CREATE TABLE tab2(tab2_id varchar(11)); 创建触发器:t_afterinsert_on_tab1作用:增加tab

job如下: 如下转换:获取区服列表,将id列表保存到结果(内存) job: 同构数据库单表抽取(每个输入执行一次) 同构数据库单表抽取(job) 的具体实现如下: 转换:获取数据库连接ID 从结果获取本次输入id,并设置为变量parmid 转换:获取数据库连接信息 转换:获取最大时间 获取目标的最大时间并设置变量 获取源表最大时间并设置变量,注(源数据库连接dblink为动态连接) dblink: 转换:删除目标表最后时间点的数据(防止同一秒中出现多条记录,漏数据) 转换:抽取数据 转换:写入

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch.(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统.Canal广泛用于阿里巴巴集团(包括https://www.taobao.com),以提供可靠的低延迟增量数据管道,github地址:https://github.com/alibaba/canal Canal Server能够解析MySQL binlog并订阅数据更改,而Canal Clien

主要用到了一个JDBC importer for Elasticsearch的库. 想要增量同步,有一些先决条件.首先数据库中要维护一个update_time的时间戳,这个字段表示了该记录的最后更新时间.然后用上面的那个库,定时执行一个任务,这个任务中执行的sql就是根据时间戳判断该记录是否应该被更新. 这里先写一个最简单的例子来展示一下. 从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csone

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

mysql-schema-sync 是一款使用go开发的.跨平台的.绿色无依赖的 MySQL 表结构自动同步工具.用于将线上(其他环境)数据库结构变化同步到测试(本地)环境! 可以解决多人开发,每人都使用独立数据库导致结构不一样的问题! 支持功能:1.  同步新表2.  同步字段 变动:新增.修改3.  同步索引 变动:新增.修改4.  同步字段.索引 屏蔽变动更新5.  支持预览(只对比不同步变动)6.  邮件通知变动结果 配置 参考 默认配置文件  config.json 配置同步源.目的地

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数

先配主从同步,后将主库表老数据传输到从库 说明:api-server的数据库为主,其他harbor为从 1.master 配置文件更改 [mysqld] log-bin = mysql-bin server-id = 1 //保证其他mysql不占用 创建用户 grant replication slave,replication client on *.* to slave@'*' identified by "123456"; 查看master二进制文件信息,并记录file和pos

Sqoop将MySQL表结构同步到hive sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqooptest --username root --password 123qwe --table sqoop_job --hive-table sqoop_job --fields-terminated-by , orc格式的 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:330

背景 最近在负责公司数据Oracle转PG:老平台数据库:Oracle11g:新平台数据库:PostgreSQL12.由于平台统计规则有变动:所以正在推广的游戏数据无法全部迁移过来:只能在老平台上运行.而支付数据接口升级:统一进入新平台数据PG.需要将部分支付数据由PostgreSQL同步到Oracle. 简而言之:PostgreSQL增量同步表到Oracle.首先声明我不是反“去IOE”潮流.我想到两种方案 采用OGG  可以参考 OGG For Oracle To PostgreSQL 采用

需要MySQL数据库支持的狐友们有福了,MySQL和MsSQL实时自动同步---SyncNavigator 数据库同步软件   使用SyncNavigator轻松实现数据库异地同步.断点续传.异构同步   最近一直在研究数据库同步的问题,在网上查了很多资料,也请教了很多人,找到了一种通过快照复制的方法.研究了一番后发现之前就是用的这个方法,效果不是很好,果断放弃.经过了一番寻觅和他人指点,最后从一位热心网友那里得知一款很好用的软件—— SyncNavigator. 好东西就要拿出来跟大家分享,所

由于 TiDB 本身兼容绝大多数的 MySQL 语法,所以对于绝大多数业务来说,最安全的切换数据库方式就是将 TiDB 作为现有数据库的从库接在主 MySQL 库的后方,这样对业务方实现完全没有侵入性下使用 TiDB 对现有的业务进行备份,应对未来数据量或者并发量增长带来的单点故障风险,如需上线 TiDB,也只需要简单的将业务的主 MySQL 地址指向 TiDB 即可. 下面我们详细介绍了如何将 MySQL 的数据迁移到 TiDB,并将 TiDB 作为 MySQL 的 Slave 进行数据同步.

一.工具安装 访问官网https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch和http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc下载版本匹配的es和es-jdbc.如果数据库使用的非MySQL,还需要将相应版本的数据库驱动拷贝到elasticsearch-jdbc的lib下: 访问https://github.com/mobz/elasticsearch-

一.背景 MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一,当数据规模增大遭遇性能瓶颈时,最容易想到的解决方案就是分库分表.无论是进行水平拆分还是垂直拆分,第一步必然需要数据迁移与同步.由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求: 原本一张表迁移到单库多表(或多库多表),这是最基本的需求: 原本单库多表(或多库多表)迁移到新的多库多表(因表设计不合理.数据规模增大等原因导致需要再次分库分表) 新表与旧表的表结构可能不一致,如:类型表更(自增主键id由int改为bigint).字段数量不一致(删减.增加)