Activiti高级功能简介 Activit的高级用例,会超越BPMN 2.0流程的范畴,使用Activiti高级功能需要有Activiti开发的明确目标和足够的Activiti开发经验 监听流程解析 bpmn 2.0 xml文件需要被解析为Activiti内部模型,然后才能在Activiti引擎中运行.解析过程发生在发布流程或在内存中找不到对应流程的时候,这时会从数据库查询对应的xml 对于每个流程 ,BpmnParser类都会创建一个新的BpmnParse实例.这个实例会作为解析过程中的容器

关键字:SQL Server NEWID():BSON:MongoDB UUID 1.遇到的问题和困惑 SQL Server中的NEWID数据存储到MongoDB中会是什么样子呢?发现不能简单的通过此数据查询了. 例如我们将SQL Server 数据库中的QQStatements2019表迁移至MongoDB 中,集合命名也为QQStatements2019. 在SQL Server中选择4个OrderId,数据作为演示实例,查看如下: 经过程序转换后,在mongodb的客户端工具nosqlbo

一. 说明: OLTP库中有些表数据量大,且每月有持续的大量数据添加.因为历史数据在此库中不再做訪问,而是在另1个OLAP库中做分析.所以会对历史数据迁移至OLAP库中.对这样的历史数据迁移的操作.较好的办法是该表採用分区表.按时间分区后,能够对分区进行迁移.通过分区交换和表空间传输会非常easy完毕.并且性能上影响非常小. 关于分区表很多其它内容:    http://blog.csdn.net/tanqingru/article/category/1397435  关于表空间传很多其它内容:

去年和今年年初,我们开源了MongoShake和RedisShake分别用于MongoDB和Redis的迁移.同步.备份等多种需求.最近,我们的shake系列又进一步壮大,我们推出了一款dynamodb迁移的工具:dynamo-shake.目前支持从dynamodb迁移到MongoDB,后续我们还会考虑支持多种通道,比如直接文件备份.迁移至kafka,或者迁移到别的数据库如cassandra,redis等.下载地址:目前暂时不对外,请联系烛昭. DynamoShake基本功能 DynamoDB支

今天讲下软件开发中最常见的历史数据迁移方式.在讲迁移之前,先简单介绍下几个基本概念. 1.什么是历史数据迁移? 简单直白地说:就是将一些创建时间比较久而且不常用的历史数据,存储到另一个地方(可以是另一个数据,也可以是另一个表),一般历史数据迁移的数据,都是不会更改了的数据,后续只可能需要查询统计而已. 2.历史数据迁移的目的 减少在用数据库的数量,因为数据量越大,数据库操作数据(包括:查询.排序等等)的时间也就越长,当一个表的数据达到上千万级以上,再来个多条件多表查询的时候,是会有响应速度慢的可

故事背景 企业现状 2019年年初,我接到了一个神秘电话,电话那头竟然准确的说出了我的昵称:上海小胖. 我想这事情不简单,就回了句:您好,我是小胖,请问您是? "我就是刚刚加了你微信的 xxx 啊" 哦--他只是把我的微信昵称报出来了-- 随着深入沟通,了解到对方是某央企保密单位的大数据部门技术负责人,因为目前整个集团在进行数字化转型.在决策过程中,遇到了几个阻力. 首先,大部分部门和科室的数据基础还很薄弱,存在数据标准混乱. 数据质量层次不齐.各条块之间数据孤岛化严重等现象,阻碍了数

Java代码: package com.zifeiy.snowflake.handle.etl.mongodb; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.bson.Document; import com.mongodb.MongoClient; im

MongoDB是一个文档数据库,在存储小文件方面存在天然优势.随着业务求的变化,需要将线上MySQL数据库中的行记录,导入到MongoDB中文档记录. 一.场景:线上MySQL数据库某表迁移到MongoDB,字段无变化. 二.Python模块: 使用Python的torndb,pymongo和time模块. *注释:首先安装setup.py,pip,MySQLdb 执行如下命令即可: pip install torndb pip install pymongo 三.脚本内容如下: [root ~

将数据从一种数据库迁移到另一种数据库通常都非常具有挑战性,特别是考虑到数据一致性.应用停机时间.以及源和目标数据库在设计上的差异性等因素.这个过程中,运维人员通常都希望借助于专门的数据迁移(复制)工具来降低操作的复杂性和对业务的影响.AWS数据迁移服务(AWS DMS)可帮助AWS用户快速.安全.无缝地将MongoDB.Oracle.MySQL和Microsoft SQL Server等数据库迁移到AWS. 源数据库在迁移期间仍然可以运行,因此最大程度地减少了依赖于数据库的应用程序的停机时间.

1. 基本概念 1.1 Chunk(数据块) 表示特定服务器上面,连续范围的分片键值所包含的一组数据,是一个逻辑概念. 例如,某数据块记录如下: { "_id" : "chunk-a", // 数据块Id "ns" : "user.address", // 该数据块对应的数据库名和表名 "min" : { // 该数据块对应的分片键值的起始值(包含),是"Shi Jiazhuang" &

  摘要:数据库作为最关键的基础设施,随着互联网时代的信息高速增长,关系型数据库因其高门槛.高成本以及扩展性差等原因导致的局限性逐渐浮出水面,如今更是面临诸多问题和挑战,Tapdata 专注新一代实时数据处理技术,为企业提供与现代软件架构相结合的数据服务解决方案( Tapdata 实时数据服务平台).   数据库作为最关键的基础设施,渗透技术领域的方方面面.随着互联网时代的信息高速增长,关系型数据库因其高门槛.高成本以及扩展性差等原因导致的局限性逐渐浮出水面,如今更是面临诸多问题和挑战,在这一大

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

背景与展望: 比如:公司要上市往往会要求提供过去几年的营业数据和报表等信息, 而这些信息来源于正在一直运营使用的ERP和财务系统是最可靠与真实的. NetSuite实现的ERP和财务系统的完美结合,随着多年的经营积累和业务流程升级, NetSuite系统会不断改造和适应新的企业流程和应用. 其中免不了切换新的NetSuite系统,或者International到OneWorld版本的升级等等. 那现存多年的业务数据如何保存? 笔者今年做的一个项目就是设计和实施一整套: 从一个NetSuite的T

1.首先连接到Linux系统. 2.到MongoDB官网下载合适的MongoDB安装压缩包. 下载页面:https://www.mongodb.org/downloads#production. 这里我下载的是Linux 64-bit legacy 下载地址:https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.7.tgz # wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x8

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

http://www.wubiao.info/470 前两篇文章: 查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨 (http://www.wubiao.info/372) 微信.陌陌 架构方案分析 (http://www.wubiao.info/401) 探讨了,LBS查找附近的XXX:其中包括了,Mysql自定义存储函数方案,以及通过GeoHash.redis自建索引方案. ========================================================

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

一.概述 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目. 由C++语言编写,旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案. MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品. 它支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型. Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引. MongoDB主要解决的是海量数据的访问效率

起因 视觉中国网站(www.chinavisual.com)是国内最大的创意人群的专业网站.2009年以前,同很多公司一样,我们的CMS和社区产品都构建于PHP+Nginx+MySQL之上:MySQL使用了Master+Master的部署方案:前端使用自己的PHP框架进行开发:Memcached作为缓存:Nginx进行Web服务和负载均衡:Gearman进行异步任务处理.在传统的基于静态内容(如文章,资讯,帖子)的产品,这个体系运行良好.通过分级的缓存,数据库端实际负载很轻.2009年初,我们进

一.概述 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案. MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引. M

100多个应用,1,500多个实例,每天200亿次查询 奇虎是中国最大的安卓移动发布平台.奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司,同时为网络以及移动平台提供产品.自从2011年成为MongoDB的用户之后,奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用,其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询. 我很高兴能够有一个机会与奇虎的高级DBA——杨艳杰进行交流,了解更多关于他们使用MongoDB的过程及