一.全量同步 本文以mysql -> mysql为示例: 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表,由于不支持目的端自动建表,此处预先建立目的表: CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `first_name` ) NOT NULL, `last_name` ) NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT

一.事务的概述 1.定义 事务就是一组单元化操作,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位. 2.特点 事务(transaction)具有的四个要素:原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(Isolation).持久性(Durability).这四个基本要素通常称为ACID特性. 原子性:一个事务是一个不可再分割的工作单位,事务中的所有操作要么都发生,要么都不发生. 一致性:事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏.这是说数据库事

日常运维OGG的环境中,如果遇到复制进程报错,提示字段长度不足如何处理??? 正常情况下,字段长度不足,但是未达到Oracle的限制时,可以对字段进行扩大限制满足目的. 实际环境中,遇到源端GBK,目标端AL32UTF8,目标端表使用varchar2(4000 char). 但是还是遇到ORA -01704的问题. 一.使用varchar2(4000 char) 能存储4000个汉字吗??? 如下测试验证说明,实际上Oracle还是受到varchar2 4000 bytes的限制,一个汉字占用3

概述 现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore,用MaxCompute作大数据分析,计算的结果会导出到TableStore提供在线访问.MaxCompute提供海量数据计算的能力,而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力. 将MaxCompute内数据导出至TableStore,目前可选的几种主要途径包括: 自己编写工具:使用MaxCompute SDK通过Tunnel读取表数据,再通过TableStore SDK再写入数据.DataX:自己在

背景 在最近接触到的一个case里面,需要把db2的数据迁移至oracle,客户可接收的停机时间为3小时. 同步方式的比较 一说到停机时间,大家第一时间想到Oracle公司的GoldenGate实时同步工具.但在测试过程中发现,由于无法提前检查,而且初始化时间很久等问题,导致我们最后不得不放弃使用这一神器. 既然OGG不能使用,那能传统导出文本再用sql load导入,那是否可行呢?根据以往的经验,只要数据一落地就存在乱码,数据错位等问题,由于无法进行hash对账,数据质量根本无法保证. 我司的

## DataX快速入门参考 > 官方https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md ## 环境要求 > Linux JDK(1.8以上,推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) ## 打包 mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true ### 本地idea调用 >

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

PHPCMS V9帮助中心 数据结构 phpcms v9 数据... phpcms v9 数据... PHPSSO 数据库结... phpcms v9 数据表结构 在线版 PHPCMS V9 数据结构 (2010-12-28) 表 1 : v9_admin 管理员表 字段 类型 Null 默认 额外 注释 userid mediumint(6) unsigned PK   auto_increment 用户id username varchar(20) YES     用户名 password

需要MySQL数据库支持的狐友们有福了,MySQL和MsSQL实时自动同步---SyncNavigator 数据库同步软件   使用SyncNavigator轻松实现数据库异地同步.断点续传.异构同步   最近一直在研究数据库同步的问题,在网上查了很多资料,也请教了很多人,找到了一种通过快照复制的方法.研究了一番后发现之前就是用的这个方法,效果不是很好,果断放弃.经过了一番寻觅和他人指点,最后从一位热心网友那里得知一款很好用的软件—— SyncNavigator. 好东西就要拿出来跟大家分享,所

ElasticSearch有一个叫做river的插件式模块,可以将外部数据源中的数据导入elasticsearch并在上面建立索引.River在集群上是单例模式的,它被自动分配到一个节点上,当这个节点挂掉后,river会被自动分配到另外的一个节点上.目前支持的数据源包括:Wikipedia, MongoDB, CouchDB, RabbitMQ, RSS, Sofa, JDBC, FileSystem,Dropbox等.River有一些指定的规范,依照这些规范可以开发适合于自己的应用数据的插件.

刚开始我找到的方案是利用 ElasticSearch 的 River 来同步数据,并在 GitHub 上到了 MongoDB River 插件:elasticsearch-river-mongodb.但是,随后我又在 ElasticSearch 官网上看了这篇博客:<Deprecating Rivers>,官方已经在 1.5 以后的版本弃用 River,为了用户的迁移,会一直保留到 2.0 版本. 于是,我得另寻方案了.然后我又在网上找到了另外一个方案:mongo-connector.这个是

将SQLServer2008中的某些表同步到Oracle数据库中,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. 实例1:SQLServer2008有一个表employ_epl是需要同步到一个EHR系统中(Oracle11g),实现数据库的同步步骤如下: 1.在Oracle中建立对应的employ_epl表,需要同步哪些字段我们就建那些字段到Oracle表中.注意:Oracle的数据类型和SQLServer的数据类型是不一样的,需要进行转换 ,) ) ) )    

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最近需要把数据从Mongo同步到Elasticsearch环境:centos6.5python2.7pipmongo-connector安装:pip install elastic2-doc-manager[elastic5]pip install mongo-connector[elastic5]命令参数:-m mongodb_host:port —— 数据源地址,mongodb数据库地址.-t target_host:por

把Mysql的数据同步到Elasticsearch是个很常见的需求,但在Github里找到的同步工具用起来或多或少都有些别扭. 例如:某记录内容为"aaa|bbb|ccc",将其按|分割成数组同步到es,这样的简单任务都难以实现,再加上配置繁琐,文档语焉不详... 所以我写了个同步工具MysqlsMom:力求用最简单的配置完成复杂的同步任务.目前除了我所在的部门,也有越来越多的互联网公司在生产环境中使用该工具了. 欢迎各位大佬进行试用并提出意见,任何建议.鼓励.批评都受到欢迎. git

原文地址:https://blog.csdn.net/liushuijinger/article/details/7704410/ 最近一直在研究数据库同步的问题,在网上查了很多资料,也请教了很多人,找到了一种通过快照复制的方法.研究了一番后发现之前就是用的这个方法,效果不是很好,果断放弃.经过了一番寻觅和他人指点,最后从一位热心网友那里得知一款很好用的软件—— SyncNavigator. 好东西就要拿出来跟大家分享,所以今天向大家介绍一下这款软件,及其一些使用方法.下面先看看它有什么强大的功

保证两个数据表结构相同,如不相同只能同步相同字段; 只是思路,具体请根据需求修改. declare cursor csrn_mon is select * from table2; row_mon csrn_mon%rowtype; cursor csrn_loc is select * from table1; row_loc csrn_loc%rowtype; cursor csrn_del is select xh from table1 minus select xh from tabl

摘要:本次分享主要介绍Kafka产品的原理和使用方式,以及同步数据到MaxCompute的参数介绍.独享集成资源组与自定义资源组的使用背景和配置方式.Kafka同步数据到MaxCompute的开发到生产的整体部署操作等内容. 演讲嘉宾简介:耿江涛,阿里云智能技术支持工程师 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 本次分享主要围绕以下两个方面: 一.背景介绍二.具体操作流程1.Kafka消息队列使用以及原理2.资源组介绍以及配置3.同步过程及其注意事项 4.开发测试以及生产部署 一.背景介绍 1

原始需求 对跨业务域数据提供联查搜索能力. 比如:对退款单提供根据退款单.退款状态.发货状态的联查,其中退款状态和发货状态是跨业务域. 比如:对订单提供根据订单号.订单状态.退款状态的联查,其中订单状态和退款状态是跨业务域. 为什么要上溯需求层面 ?要优化现有方案,容易局限在现有方案的框架里.上溯到需求层面,能够跳出现有方案框架,在更大的范围内搜索解决方案,亦可对现有方案的部分设计与实现的前提和约束有更为清晰的认识. 目标 将多源数据存储 (S1,S2,...,Sn) 的数据同步到具备联查能力的

canal+mysql+kafka安装配置 概述 简介 canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal(1.1.5) 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 工作原理 MySQL主备复制原理

背景 在介绍了一些ClickHouse相关的系列文章之后,大致对ClickHouse有了比较多的了解.它是一款非常优秀的OLAP数据库,为了更好的来展示其强大的OLAP能力,本文将介绍一些快速导入大量数据到ClickHouse的方法.如:通过文件.远程数据库等方式. 说明 一.其他数据库导入到ClickHouse MySQL可以做为ClickHouse的外部存储类型,还有其他的存储类型,如:MongoDB.PostgreSQL.HDFS.JDBC.ODBC.Kafka.File.RabbitMQ

  需求持续更新,优化一刻不停--Tapdata Cloud 2.1.4 来啦!   最新发布的版本中,在新增数据连接之余,默认标记不支持同步的字段类型,避免因此影响任务的正常运行. 更新速览 ① 数据连接上新 :新增支持阿里云 PolarDB MySQL 作为源和目标,新增支持无代码系统搭建平台"轻流"为目标: ② 自动标记不支持的字段类型:对于已经明确不支持同步的字段类型,在字段映射时默认标记为[不支持],快速定位删除,以保证任务正常运行.               一.数据连接