一.进行迁移的原因 由于业务的发展,使用mysql进行建立索引进行搜索已经造成数据流的瓶颈卡在了数据库io,例如每次dump全表的时候,会造成压力过大,造成耗时很长,并且当前的数据量基本上已经达到了亿级别的数据量,如果希望mysql能更好的提供服务,下一步必须考虑分库分表才可以:基于这种情况下,考虑使用hbase用来进行数据的存储,因为hbase所能承受的数据量远大于mysql,并且对列的扩展也很方便   二.关系型数据库与Nosql的一些区别 (1)存储方式的区别 在类似mysql,sqlse

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

1. 场景描述 因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水. 2.解决方案 初步的想法是:因为mysql和postgresql(Greenplum建立在postgresql之上,i'm 软件老王)都是使用的标准sql,直接把mysql的建表语句在Greenplum建一边,把数据导入过来测试一下就行了,应该半天内就能搞定. 2.1 Greenplum建表 将

mongodb数据迁移到hbase 导入包 # encoding: utf-8 ''' @author: zcc @license: (C) Copyright 2013-2017, Node Supply Chain Manager Corporation Limited. @software: pycharm @file: ggsn_to_hbase.py @time: 9/1/17 2:43 PM @desc: ''' from thrift.transport import TSocke

finedb(内置的HSQL数据库)迁移数据到MySQL 1. 前言 在FineBI中,决策平台的数据(用户.角色.组织机构.权限等信息)是存储在finedb数据库中的,默认情况下finedb是一个内置的HSQL数据库.HSQL数据库存在一些缺陷:性能一般.稳定性较差.出现问题难以查出真正的错误信息.无法支持分布式部署,为了解决HSQL数据库的局限性,我们推出一款插件,可以帮助用户将之前存储的HSQL中的数据迁移到MySQL或者Oracle或者sql server中. 2. 注意事项 此处使用的

mysql迁移之巨大数据量快速迁移方案-增量备份及恢复 --chenjianwen 一.前言: 当mysql库的大小达到几十个G或者上百G,迁移起来是一件非常费事的事情,业务中断,导出导入耗费大量的时间:所以,需要考虑怎么去节省时间的问题. 二.方案:[直接停业务操作主库,因为没有做从库,若做了从库,在从库上执行,则能够更大的降低业务中断的时间] 1.制定维护时间,中断业务,登录 mysql,刷新日志 2.全备数据,备份后得到 binlog 日志文件 mysql-bin.000001 3.迁移走

Oracle数据迁移至HBase操作记录 @(HBase) 近期需要把Oracle数据库中的十几张表T级别的数据迁移至HBase中,过程中遇到了许多苦难和疑惑,在此记录一下希望能帮到一些有同样需求的兄弟. HBase表设计 首先,是根据Oracle的数据规划HBase的表和表结构. 从业务上看,十几张表大概可以分为两大部分: 交易信息 客户操作 刚开始的计划是将所有表都导入HBase中的一张大表,但是思索讨论之后发现是行不通的: 1.由于各个表之间的业务关系复杂,无法设定一个理想的Rowkey.

最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移.2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升.不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析.所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表: 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的.所以将这部分数据单独创建新的字段,对于有规则的数据合理改变字段结构,比如身份证就是varchar(18).对于不重要的数据我们

Sqoop 可以与HBase系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive)     前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop