本人很喜欢postgresql数据库,也一直认为postgresql比mysql要更好更强大. 可生态环境太差了,无奈,最近要把一个小站转成mysql数据库. 小站主要表数据110万,pg_dump备份下载的压缩数据库将近3G.怎么转成mysql呢? 尝试1: 我首先尝试了工具,结果只找到两款国外的工具( PostgresToMysql和 DBConvert for MySQL & PostgreSQL ),用了半天,发现总是不成功. 两款软件的截图    尝试2: 同时我用python写了脚本

1.安装安装mysqlconnector 2.配置mysqlconnector ODBC数据管理器->系统DSN->加入->mysql ODBC 5.3 ANSI driver->填入data source name如jt,mysql的ip.username.password就可以 3.新建链接server exec sp_addlinkedserver  @server='jt',       --ODBC里面data source name  @srvproduct='mysq

#!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Python: 3.5 # Author: zhenghai.zhang@xxx.com # Program: 爬取豆瓣网站上所有电视剧的名称并写入数据库. # Version: 0.1 # History: 2017.11.01 import requests,time, pymysql, re, datetime, json from exchangelib import DELEGATE,

#!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Python: 3.5 # Author: wucl(),zhenghai.zhang # Program: 爬取CBO网站上所有电影的名称并写入数据库. # Version: 0.1 # History: 2017.10.25 import requests,time, pymysql, re, datetime from exchangelib import DELEGATE, Account

企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中; 最开始使用的架构方案: Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web Mysql—sqoop---hb

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

业务需要把mysql的数据实时同步到ES,实现低延迟的检索到ES中的数据或者进行其它数据分析处理.本文给出以同步mysql binlog的方式实时同步数据到ES的思路, 实践并验证该方式的可行性,以供参考. mysql binlog日志 mysql的binlog日志主要用于数据库的主从复制与数据恢复.binlog中记录了数据的增删改查操作,主从复制过程中,主库向从库同步binlog日志,从库对binlog日志中的事件进行重放,从而实现主从同步. mysql binlog日志有三种模式,分别为:

背景 早期,阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求 ,主要是基于trigger的方式获取增量变更.从 2010 年开始,公司开始逐步尝试数据库日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅和消费业务,从此开启一段新纪元. 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等

摘要:大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是阿里云提供的一种快速.完全托管的EB级数据仓库解决方案.本文章中阿里云MaxCompute公有云技术支持人员刘力夺通过一个实验向大家介绍了阿里云关系型数据库产品RDS中的MySQL数据如何同步到MaxCompute,帮助用户大体了解MaxCompute产品以及其数据同步过程. 直播视频回顾:MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 实验方案概述 本实验是对RDS同步数据到MaxCom

由于需要配置MySQL的主从同步配置,现将配置过程记录下,已被以后不时之需 MySql数据主从同步   1.1. 同步介绍 Mysql的 主从同步 是一个异步的复制过程,从一个 Master复制到另一个 Slave上.在 Master 与 Slave 之间的实现整个复制过程主要由三个线程来完成,其中两个线程(Sql线程和IO线程)在 Slave 端,另外一个线程(IO线程)在 Master 端.   要实现 MySQL 的 主从同步 ,首先必须打开 Master 端的BinaryLog(mysq

一,架构介绍 生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构. 1,数据先入mysql集群,再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的,如何再高效的将数据写入kafka呢? A),在表中存在自增ID的字段,然后根据ID,定期扫描表,然后将数据入kafka. B),有时间字段的,可以按照时间字段定期扫描入kafka集群. C),直接解析binlog日志,然后解析后的数据写入kafka. 2,web后端同时将数据写入kafka和mysql集群

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

业务场景: 项目里需要频繁的查询mysql导致mysql的压力太大,此时考虑从内存型数据库redis里查询,但是管理平台里会较为频繁的修改增加mysql里的数据 问题来了: 如何才能保证mysql的数据实时同步到redis里呢. 问题解决方案: 经过学习调研发现了一款阿里开源的框架canal, 底层大致就模拟成mysql的salve,监听binlog,并通过网络传输, 交由客户端消费处理 具体学习可以参考官方文档 : https://github.com/alibaba/canal 我的成品:

大家好,我是不才陈某~ 数据同步一直是一个令人头疼的问题.在业务量小,场景不多,数据量不大的情况下我们可能会选择在项目中直接写一些定时任务手动处理数据,例如从多个表将数据查出来,再汇总处理,再插入到相应的地方. 但是随着业务量增大,数据量变多以及各种复杂场景下的分库分表的实现,使数据同步变得越来越困难. 今天这篇文章使用阿里开源的中间件Canal解决数据增量同步的痛点. 文章目录如下: Canal是什么? canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量

今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时数据通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 拓扑图来呈现一个有趣的 Demo.接下来我们就看看这个实时数据通讯是一个什么样的套路. 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的拓扑图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的,简单地说就是不同网页窗口

Oracle GoldenGate学习之--异构平台同步(MySQL到Oracle) 如图所示:源端采用Mysql库,目标端采用Oracle库 一.OGG安装配置(源端) 1.OGG下载 https://edelivery.oracle.com/EPD/Download/get_form?egroup_aru_number=14841438 https://edelivery.oracle.com/EPD/Download/get_form?egroup_aru_number=14841440

使用mysql主从复制的好处有: 1.采用主从服务器这种架构,稳定性得以提升.如果主服务器发生故障,我们可以使用从服务器来提供服务. 2.在主从服务器上分开处理用户的请求,可以提升数据处理效率. 3.将主服务器上的数据复制到从服务器上,保护数据免受意外的损失. 环境描述: 新企业要搭建架构为主从复制的mysql数据库. 主服务器(mysql-master):IP地址:192.168.48.128,mysql已安装,没有用户数据. 从服务器(mysql-slave):IP地址:192.168.48

1.1 第一个里程碑:安装sersync软件 1.1.1 将软件上传到服务器当中并解压 1.上传软件到服务器上 rz -E 为了便于管理上传位置统一设置为 /server/tools 中 2.解压软件包 [root@backup sersync_installdir_64bit]# tree . └── sersync ├── bin │   └── sersync ├── conf │   └── confxml.xml └── logs 1.1.2 二进制包安装方法 二进制包安装软件方法(绿

工作中需要用到将hive的数据导一份到mysql中,需求是这样的:hive每天会产生一份用户标签(tag)发生变化的结果表user_tag,这份结果同步到mysql中,并且保持一份全量表,存储当前用户的标签.最初打算是在mysql建立一个分区表,按照天存储user_tag,研究了一下mysql的分区表,最终没有使用,既然学习了就做一下笔记. mysql按照时间分区 mysql的分区方法分为好几种range,list,hash,key等方法,具体可以自行搜索一下,这里要讲的是range方法,下面是

业务背景 mysql表YHD_CATEG_PRIOR的结构例如以下: -- Table "YHD_CATEG_PRIOR" DDL CREATE TABLE `YHD_CATEG_PRIOR` ( `category_id` int(11) NOT NULL COMMENT '类目ID', `category_name` varchar(250) DEFAULT NULL COMMENT '类目名称', `category_level` int(11) DEFAULT '0' COMM

近期公司要上线新项目,后台框架选型我选择当前较为流行的laravel,运行环境使用lnmp. 之前我这边项目tp32+apache,开发工具使用phpstorm. 新建/编辑文件通过phpstorm配置自动上传到测试服务器web根目录(当然服务器根目录只是自己使用的,http访问也是用自己的域名). 用laravel要用到composer,win10的cmd下面用起来不方便,就本地用virtual box + vagrant搭建基于centos7.1的lnmp开发环境,vagrant挂载本地代码