这个实验主要思想是在创建数据库表的时候, 通过增加一个额外的字段,也就是时间戳字段, 例如在同步表 tt1 和表 tt2 的时候, 通过检查那个表是最新更新的,那个表就作为新表,而另外的表最为旧表被新表中的数据进行更新. 实验数据如下: mysql database 5.1 test.tt1( id int primary key , name varchar(50) ); mysql.tt2( id int primary key, name varchar(50) ); 快照表,可以将其存放

网址: http://www.eygle.com/digest/2009/04/oracle_rman_incremental_backup.html 在rman增量备份中,有差异增量和累积增量的概念 1.概念 差异增量:是备份上级及同级备份以来所有变化的数据块,差异增量是默认增量备份方式    累积增量:是备份上级备份以来所有变化的块 因为累积增量是备份上级备份以来所有变化的数据块,所以累积增量需要更多的备份时间,同时需要较小的恢复时间:而差异增量正好相反,它可以备份同级备份以来变化的数据块.

本文转自hougoo的博客 1.概念 差异增量:是备份上级及同级备份以来所有变化的数据块,差异增量是默认增量备份方式 累积增量:是备份上级备份以来所有变化的块 因为累积增量是备份上级备份以来所有变化的数据块,所以累积增量需要更多的备份时间,同时需要较小的恢复时间:而差异增量正好相反,它可以备份同级备份以来变化的数据块.所以会减少备份时间,但需要更多的恢复时间.在oracle 9中增量备份需要通过扫描整个数据库的数据块才能知道哪些数据块发生了变化,这是一个代价很大,时间很长的过程,而且由于增量备份

RMAN一个强大的功能是支持增量备份,增量备份中心思想就是减少备份的数据量,我们不需要在从头开始备份了,只需要备份自上次已备份之后的数据块即可.   Oracle 9i 共有五种级别 0 1 2 3 4,0级最高-4级最低,0级是1级的基础以此类推.Oracle 10g官方文档明确指出增量备份只有0和1两种级别(太多增量级别其实没有太大的意义),不过实际执行增量操作时,仍然能够指定多个级别,最大能够支持4级增量备份.Oracle 11g 增量备份只有0和1两种级别. Level 0级就是对数据库

转自原文 ORACLE RMAN备份--差异增量与累积增量的策略实例图

1.增量备份: 增量数据是从上次全量备份之后,更新的新数据,对于mysql来说,binlog日志就是mysql的增量数据: (1)按天进行备份: 周一00点全量备份 周二00点全量备份 ...... 01.sql.gz 02.sql.gz ...... 周一增量备份 周二增量备份 ...... mysql-bin.000001 mysql-bin.000002 mysql-bin.000003 mysql-bin.index mysql-bin.000004 mysql-bin.000005 m

在增量部署系统的时候, 经常需要提供增量修改的脚本, 如果是修改存储过程或者自定义函数, 那还是很好改的, 不用担心表功能收到影响. 如果是改字段呢? 首先不知道字段是不是已经在系统里面, 没有的话, 需要新增上去, 有的话, 需不需要修改? 其次, 脚本如果报错, 是否会重复执行一下脚本? 会不会导致别的问题呢? 看脚本里面执行结果报了好多错, 总觉得, 会被运维鄙视一遍. 做开发的, 真受不了别人鄙视自己的东西. 直接用sql去新增, 修改字段, 好像不太行, 经常会有问题. 正所谓, 条条

命令示例:awk '{if($0~"listAuths") print}'   xxx.log 解释说明:抽取xxx.log整个日志文件中,包含“listAuths”的行,打印输出

这一章讲一下利用trie树对中文数字抽取的算法.trie树是一个非常有用的数据结构,可以应用于大部分文本信息抽取/转换之中,后续会开一个系列,对我在实践中摸索出来的各种抽取算法讲开来.比如中文时间抽取,地址抽取等. Trie树 trie树又称为前缀树,索引树,字典树.用来对字符串进行索引,每个节点存储一个字符,每个叶子节点代表一个字符串,即从根到它的路径上所有字符的序列. 这个结构有什么优点呢?可以快速的匹配一个目标字符串中存在的单词.换句话说,我有一个字典,是单词的集合,我把字典中所有的单词存

抽取配置文件: import logging from redis import StrictRedis class Config(object): """项目的配置""" SECRET_KEY = "iECgbYWReMNxkRprrzMo5KAQYnb2UeZ3bwvReTSt+VSESW0OB8zbglT+6rEcDW9X" # 为数据库添加配置 SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql

目录 测试数据准备 进行全量备份 第一次增量插入一条数据 进行第一次增量备份 注意 第二次增量插入一条数据 进行第二次增量备份 注意 查看xtrabackup_binlog_info中的binlog位置 查看xtrabackup_checkpoints中lsn 模拟数据删除 数据恢复操作 恢复具体步骤 第一步 备份 第二步 关闭MySQL实例 第三步 移除要恢复数据的MySQL的data目录 第四步 准备全量备份 第五步 应用第一次增量备份到全量备份 第六步 应用第二次增量备份到全量备份 第七步

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的

使用数据库或者系统变量的当前时间 Informatica中的$$SYSDATE是表示当前系统时间的系统变量. 通过这个变量,我们对每天抽取的数据可以使用以下表达式来实现增量抽取: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 1) 这种方法的实现比较简单,但是缺乏灵活性.不但需要另外开发一套相应的程序实现全量抽取,想要改变抽取时间范围还需要对每一个任务程序修改代码.例如需要抽取三天前的数据,我们需要对上面的表达式做如下修改: 时间戳字段>= TRUNC($$SYSDATE – 3) Ø

为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题.ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求.今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4296985.html ECC端的SBIW界面也可通过BW系统远程登录进入:   远程登录到ECC源系统,进行数据源的创建与配置: 在ECC端输入SBIW:   下面以物料主数据的文本为例: 如果

1     概述 前段时间在项目中碰到一个问题,地点物料0MAT_PLANT_ATTR属性主数据因为有两个多月没有做增量更新,导致在之后的每次增量抽取活动中因为抽取的数据量过大使得在源系统的进程中发生short dump. 发现在这问题后,为避免增量抽取的数据量过大,先给0MAT_PLANT_ATTR重新做了一次无数据传输的初始化和FULL REPAIR UPDATE,然后再重新再做增量抽取.但是发现在源系统端的数据抽取进程中还是发生了short dump,错误的原因也是一样要抽取的数据量过大,

在BW中,存在两种数据抽取方式,完全更新与增量更新,完全更新是每次把截至到某个时间的数据全部抽取,增量抽取则只抽取上次和本次抽取之间更新的数据,很显然,增量抽取能够提高系统效率,根据SAP帮 助的说法,增量更新又分为时间戳和增量队列两种方法,其中财务数据的抽取为时间戳增量法,后勤数据的抽取为增强队列法.对于增量更新,都需要先对数据抽取 进行初始化,然后再进行增量的抽取.对于时间戳增量法,系统存在一个延迟时间,即时间戳设置时间与记账时间的差异,比如时间戳是根据创建时间(或输入时 间)来确定是否更新

什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库. [编辑] 数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来,并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式.全量抽取比较简单. (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL 使用过程中,增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一