同步双写 优点:业务逻辑简单. 缺点: 硬编码,有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码: 业务强耦合: 存在双写失败丢数据风险: 性能较差:本来mysql的性能不是很高,再加一个ES,系统的性能必然会下降. 双写失败风险,包括以下几种: 1)  ES系统不可用: 2)  程序和ES之间的网络故障: 3)  程序重启,导致系统来不及写入ES等. 针对这种情况,有数据强一致性要求的,就必须双写放到事物中来处理,而一旦用上事物,则性能下降更加明显. 异步双写(MQ方式) 优点: 性能高:

MySQL批量写入语法是: INSERT INTO table (field1,field2,field3) VALUES (“a”,”b”,”c”), (“a1”,”b1”,”c1”),(“a2”,”b2”,”c2”);

 转载自:http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1063134/   innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog 两个参数是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数.本文从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响.   一 参数意义 innodb_flush_log_at_trx_commit 如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0,

场景: 批量往mysql replace写入数据时,报错. 解决方法: 1.增大mysql 数据库配置中 max_allowed_packet 的值 max_allowed_packet = 1G (默认是1M,最大只能为1G) 2.检查自己代码中 mysql 连接函数中设置的查询超时参数 :MYSQL_OPT_READ_TIMEOUT,可以设置大一点 查询超时时间为 optvalue 的 3 倍.也就是10*3=30s. 如果设置了MYSQL_OPT_RECONNECT(),那么mysql_q

saltstack自动化运维系列④之saltstack的命令返回结果mysql数据库写入salt的返回值写入mysql数据库:可参考:https://docs.saltstack.com/en/latest/ref/returners/all/salt.returners.mysql.html#module-salt.returners.mysql 在mysql数据库中创建数据库.表 CREATE DATABASE `salt` DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAUL

第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsear

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

本文首发于<.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程> 前言 在.NET Core/.NET 5的应用程序开发,与其经常搭配的数据库可能是SQL Server.而将.NET Core/.NET 5应用程序与SQL Server数据库的ORM组件有微软官方提供的EF Core(Entity Framework Core),也有像SqlSugar这样的第三方ORM组件.EF Core连接SQL S

​作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换)

环境:MySQLdb openpyxl模块 python去zabbix的mysql数据库中取交换机不同时间段的进出口流量,然后写入excel中,每天cron执行,每周四邮件发送.(代码中第一行必须加上,不然crontab执行不了,或者在crontab时指明环境变量) #!/usr/local/bin/python2.7 #_*_coding:utf-8_*_ import MySQLdb import time from datetime import datetime from datetim

主要用到了一个JDBC importer for Elasticsearch的库. 想要增量同步,有一些先决条件.首先数据库中要维护一个update_time的时间戳,这个字段表示了该记录的最后更新时间.然后用上面的那个库,定时执行一个任务,这个任务中执行的sql就是根据时间戳判断该记录是否应该被更新. 这里先写一个最简单的例子来展示一下. 从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csone

查看时区: mysql> show variables like '%time_zone%'; +------------------+--------+ | Variable_name | Value | +------------------+--------+ | system_time_zone | CST | | time_zone | SYSTEM | +------------------+--------+ rows in set (0.02 sec) 查看当前时间也正常: my

案例描述: 通过iostat发现存储的写性能长期维持在10MB左右,而且因为写性能差已经导致数据库性能变差: 两个小时以后,iostat发现系统的写性能已经能够到100MB以上,数据库性能也恢复正常. 也就是说,在对系统.数据库监控中,出现了性能波谷,存储写入性能严重抖动,为什么? 一.原理过程 由上原理图,进行过程解析: 1.事务提交,修改buffer_pool中的数据形成脏页,并且同时生成redo日志,将日志写入磁盘redo log中: 2.事务提交成功: 假设,有三组redo log文件,

相较于Oracle,MySQL作为一个轻量级的开源的数据库,可谓是大大简化了我们的操作.这次我就来写一个关于数据库存入图片,获取图片的例子吧,也为了今后的复习使用.(我们一般采取存入路径的方式,而不是直接存储字节的方式,毕竟读取的时候还要通过字节读取,并做一些转换,这真的是太麻烦了,但是咧,这次就来个麻烦的吧,咱们用字节的方式) 首先我们需要在MySQL数据库中创建好我们所需要的表 ,下面就是正式的编码了,我们需要一个数据库专用类,用于对数据库的一些操作,我称之为DBUtils package

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字 定义写入内容格式 满足给定条件后更改写入的文件 更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦

一.中文写入乱码问题 我输入的中文编码是 urf8 的,建的库是 urf8 的,但是插入MySQL总是乱码,一堆"???????????????????????".可以使用以下的方式试试决解: 原url地址是 jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名 改为 jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 就OK了. 二.Incorrect string va

插件:logstash-input-jdbc 安装插件logstash-input-jdbc 1.安装 gem   yum install gem 2.替换国内的镜像   gem sources --add https://gems.ruby-china.org/ --remove https://rubygems.org/   3.验证是否成功    gem sources -l [smartom@bogon ~]$ gem sources -l *** CURRENT SOURCES ***

前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsearch就不用写命令了,用elasticsearch-dsl-py这个模块来操作,也就是用python的方式操作一个类即可 elasticsearch-dsl-p

前言 最近 TL 分享了下 <Elasticsearch基础整理>https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会.写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理.这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 一.Elasticsearch & Lucene 是什么 什么是 Elasticsearch ? Ela