场景 canal 同步Mysql一段时间后突然失败,报如如下错误: 2021-08-06 16:16:51.732 [MultiStageCoprocessor-Parser-Twt_instance-5] WARN c.a.o.canal.parse.inbound.mysql.dbsync.LogEventConvert - table parser error : header { version: 1 logfileName: "mysql3306-bin.001715" lo

从慢日志报表中看到一条很长的SQL select id from myinfo and (( SUBSTRING_INDEX(location_axis, ) ) ) ), '$%') ) or ( SUBSTRING_INDEX(location_axis, ) ) ) ), '$%') ) or ( SUBSTRING_INDEX(location_axis, ) ) ) ), '$%') ) or ( SUBSTRING_INDEX(location_axis, ) ) ) ), '$%'

mysql对比表结构对比同步,sqlyog架构同步工具 对比后的结果示例: 执行后的结果示例: 点击:"另存为(S)" 按钮可以把更新sql导出来.

开发服务器的数据库表结构进行了修改,或者修改过多,为了与线上的数据库结构同步,可以使用mysqldiff工具对线上数据库打补丁. mysqldiff Windows下载地址:http://dev.mysql.com/doc/index-utils-fabric.html, linux安装自行包管理器脑补. 相关语法示例 #直接全量对比并产生SQL文件 mysqldiff --difftype=sql --show-reverse --server1=root:pwd@mysql_server_a

一.Cause ogg的err日志出现以下报错 2019-09-10 16:36:55 WARNING OGG-01003 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, repwh2.prm: Repositioning to rba 1720271212 in seqno 1521. 2019-09-10 16:36:55 ERROR OGG-01296 Oracle GoldenGate Delivery for Oracle, repwh2.prm: Err

mysql-schema-sync 是一款使用go开发的.跨平台的.绿色无依赖的 MySQL 表结构自动同步工具.用于将线上(其他环境)数据库结构变化同步到测试(本地)环境! 可以解决多人开发,每人都使用独立数据库导致结构不一样的问题! 支持功能:1.  同步新表2.  同步字段 变动:新增.修改3.  同步索引 变动:新增.修改4.  同步字段.索引 屏蔽变动更新5.  支持预览(只对比不同步变动)6.  邮件通知变动结果 配置 参考 默认配置文件  config.json 配置同步源.目的地

由于主库表空间不足,同事给表空间增加数据文件,第二天收到反馈说备库未同步. 1.主.备查看归档序列号,发现主.备归档正常同步. SQL>archive log list 2.在主库端查询v$archived_log视图,确认日志是否被应用 pages col name for a20 select name,dest_id,thread#,sequence#,standby_dest,applied,registrar,completion_time from v$archived_log wh

服务配置:一主一从,版本都是 5.5 .主库配置了 binlog-do-db binlog-ignore-db 问题复述:运营人员发现,昨天的数据统计不对.数据分析服务查询的是从库的数据. 到tomcat-manager查看数据收集接口的请求次数.失败次数都是正常.说明在主库数据已经收集到了.而从库没有数据,那就是主从同步出现问题. 在从库执行: show slave status; 从库的SQL线程在执行 insert 语句时报错,导致同步过程停止.而IO线程是正常的,binlog已经正常传到

2014-07-31 09:38:31 ERROR OGG-01668 PROCESS ABENDING. 2014-07-31 09:38:31 ERROR OGG-01161 Bad column index (88) specified for table WIP.WIP_PARAMETERS, max columns = 88. 网上有说是表结构不一致的.可是我已经细致比对了每一个字段.是一致的. 那为什么初始化同步就出问题呢? 应该是打补丁导致源端表结构发生了变化,比方添加了字段.  

问题描述: 接到报警称一台 MySQL 从库同步失败.登录服务器查看错误日志信息如下: Last_Error: Error 'Incorrect key file for table './bfcc/std_user_history.MYI'; try to repair it' on query. Default database: 'bfcc'. Query: ',platform=3' # 这台服务器只负责同步数据,不对外提供服务.提示建议尝试修复该表. 解决方法: shell > mys

原文:windows 系统本地做mysql 主从同步,最后面解决主从同步库名不一致,表结构一致 mysql主从同步的好处以及原理       之前看到很多新闻说某某的服务器奔溃,磁盘碎了,导致数据丢失.看到这里我们系统的服务器是不是也存在问题,如果数据一旦丢失,损失得有多大,就想到了 先做一个镜像吧,系统正在使用的叫做主库,再在另一个服务器上开一个库,配置成从库,这样,主库有变动从库会跟着变动,做到了事时实更新. 原理        主从同步使得数据可以从一个数据库服务器复制到其他服务器上,在复

在开发中遇到了个问题,每次测试数据库增加表结构的时候,本地pull下最新代码导致启动报错,上网搜了快速解决办法---->hibernate 配置属性中,hibernate.hbm2ddl.auto由model实现类,生成数据库表.具体配置如下: hibernate.cfg.xml中:<property name="hibernate.hbm2ddl.auto">update</property>它包含4个属性: * create : 会根据你的model类

为mysql数据库单独的表赋权限 场景:考勤系统需要拿OA数据库td_oa中的flow_run和flow_run_data表中的数据做考勤计算 考勤系统只需要读取这两张表的数据,所以只需要开通一个单独的用户,授予这个用户对这两张表的读取权限即可(最小权限原则可以保证系统最大的安全) 用mysql的图形化管理工具 Navicat Premium 可以很轻松的做到(里面也集成了oracle和sql server的管理) 1.添加单独访问数据库用户 2.对指定表赋权 3.勾选服务器权限选项卡中的sho

Sqoop将MySQL表结构同步到hive sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqooptest --username root --password 123qwe --table sqoop_job --hive-table sqoop_job --fields-terminated-by , orc格式的 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:330

之前遇到过的坑,通过beeline连接spark thirft server,当在Hive进行表结构修改,如replace/add/change columns后,表结构没有变化,还是旧的表结构,导致无法验证数据. 操作步骤如下: -- 1.create table -- hive/beeline execute create table test_table(id int); -- 2.check metadata in beeline desc test_table; -- 3. add c

PLSQL Developer菜单条中 Tools选项下有Compare User Objects和Compare Table Data功能. 一.Tools --> compare user objects 该功能用于比較不同用户所拥有的对象(包含table.sequence.function.procedure.view等),并生成同步差异的sql脚本,用户通过运行该脚本.可保持两个用户的对象结构的同步,当然你也能够选择一个对象或者多个对象来进行比較. 操作步骤:  1. 选择样本库的对照对

public string SynchronousData() { ReturnJson Rejson = new ReturnJson(); //将WebConfig中的数据库连接name中的值写进来 string connS = ConfigurationManager.ConnectionStrings["name"].ConnectionString; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionSub)) {

某天,运维反馈某两个机房的出口流量和入口流量过大,并且持续了好一段时间. 再仔细排查后发现是 redis 集群的几台服流量问题,于是开始查日志. 在日志中发现出现大量的 Can't handle RDB format version 7 猜想是版本不一致问题,检查后发现确实集群中 redis 的版本不一致,导致由 低版本服务器-主,高版本服务器-从 变为 低版本服务器-从,高版本服务器-主后,低版本无法兼容高版本的 RDB,造成同步失败,然后删除从节点数据,导致不断增量备份. 解决方案是先把低版

表结构的修改 1.表结构修改后,原来表中已存在的数据,就会出现结构混乱,makemigrations更新表的时候就会出错 比如第一次建模型,漏了一个字段,后来补上了.(经常遇到模型字段修改) 重新makemigrations,然后报错 数据库规则:除了新建表,如果你再次增加字段,数据库会有一些自动检测的东西(比如有没有默认值,是否允许为空)如果表中已经有数据,这个字段还是非空的,且没有设定默认值,后台检测不通过就会报错. 解决方法(有两种):1.新增加的字段,设置允许为空.生成表的时候,之前数据

1 异常信息 Received error when attempting to archive files ([class org.apache.hadoop.hbase.backup.HFileArchiver$FileablePath, file:hdfs://hdp:9000/hbase/.tmp/data/WMBIGDATA/LAT_LNG_INDEX/310c60128e85a5a2d1ee3b9fc3e085db/0, class org.apache.hadoop.hbase.b