根据业务需求,需要从MySQL库中同步一张表tap_application到Oracle中,下面是记录的导入过程. 1. 查看MySQL表结构 desc tap_application; +---------------------+---------------+------+-----+---------------------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------

将数据从MySQL迁移到Oracle的注意事项1．自动增长的数据类型处理MYSQL有自动增长的数据类型,插入记录时不用操作此字段,会自动获得数据值.ORACLE没有自动增长的数据类型,需要建立一个自动增长的序列号,插入记录时要把序列号的下一个值赋于此字段.CREATE SEQUENCE 序列号的名称 (最好是表名+序列号标记)INCREMENT BY 1 START WITH 1 MAXVALUE 99999 CYCLE NOCACHE;INSERT 语句插入这个字段值为: 序列号的名称.NEX

最近在做数据的迁移,再将数据从mysql迁移至oracle时,部分sql语句进行了修改,在此对部分知识点进行记录: 参考资料:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/string-functions.html#function_substring-index 1.[mysql]find_in_set: 语法:find_in_set(str,strList)  -----> Return the index position of the first arg

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

今天尝试写一个小demo实现下之前看过的代码,目的了解不同文件的数据访问,掌握如何获取前台数据,如何将数据库的数据在前端页面展示. awt可视化界面可已实现提交数据到数据库,也可查询数据在控制台打印. web工程:主要是web前台输入并提交数据,然后在另一页面展示数据库内容 源码:http://download.csdn.net/detail/xiejun1026/8038489

DataX是阿里云推出的一款开源的ETL工具,通过配置json文件实现不同数据库之间的数据同步.先有需求是从Sqlserver同步数据到Oracle,网上关于DataX的介绍很多. 框架设计 DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建.将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中. Reader:Reader为数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Framework.  Writer: Writer为数据写入模

已安装好mysql,并且已把配置文件复制在/etc/my.cnf 主服务器的配置: 1,查看二进制日志的状态,开启二进制日志 进入mysql安装目录 #cd /usr/local/mysql 进入mysql #bin/mysql -uroot -p 提示密码直接输入回车进入mysql(root没改密码默认空) mysql> show variables like 'log_bin'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---

有时由于项目开发的需要,必须将SQLServer2005中的某些表同步到Oracle数据库中,由其他其他系统来读取这些数据.不同数据库类型之间的数据同步我们可以使用链接服务器和SQLAgent来实现.假设我们这边(SQLServer2005)有一个合同管理系统,其中有表contract 和contract_project是需要同步到一个MIS系统中的(Oracle9i)那么,我们可以按照以下几步实现数据库的同步.1.在Oracle中建立对应的contract 和 contract_project

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

MYSQL支持单向.异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或多个其它服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护日志文件的一个索引以跟踪日志循环.当一个从服务器连接到主服务器时,它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置.从服务器接收从那时起发生的任何更新,然后封锁并等待主服务器通知下一次更新. 在实际项目中,两台分布于异地的主机上安装有MYSQL数据库,两台服务器互为主备,客户要求当其中一台机器出现故障时,另外一台能够接管服务器上的应用,这就需要两台

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

最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示.数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步.这里用到的开源服务就是ElasticSearch. ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了.上网了解一番之后发现果然

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很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun