前言 在上手使用前,需要先了解一些基本的概念. 推荐 可以到 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 阅读<Elastic Search 权威指南>,有非常详细和全面的说明. ES中的一些概念 index(索引) 相当于mysql中的数据库 type(类型) 相当于mysql中的一张表 document(文档) 相当于mysql中的一行(一条记录) field(域) 相当于mysql中的一列(

1.首先服务器节点,进入到对应的数据库.2. 然后找到要同步的表,show create table + 表名查看一下或者自己可以新建一个表,用来测试原表,如下 CREATE TABLE `wb_tmp`( `surface` string, `radiation` string, `loader_id` string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.m

这段时间负责某个项目开发的数据库管理工作,这个项目中开发库与测试数据库分离,其中某些系统表数据与基础资料数据经常需要进行同步,为方便完成指定数据表的同步操作,可以采用dblink与merge结合的方法完成,简单方便. 操作环境: 此Oracle数据库服务器ip为192.168.196.76,有center与branch两个库,一般需要将center的表数据同步到branch,center为源库,branch为目标库,具体步骤如下: 1.在源库创建到目标库的dblink create databa

本里需要基础知识:[NIFI] Apache NiFI 安装及简单的使用 数据同步 界面如下: 具体流程: 1.使用ExecuteSQL连接mysql数据库,通过写sql查询所需要的数据 2.nifi默认查出来的数据为Avro格式,所以需要ConvertAvroToJSON把Avro格式转化为json格式的数据 3.使用ConvertJSONToSQL把json数据转化为sql语句 4.使用PutSQL把数据存入数据库. 5.同步的数据重复插入数据库,需要对数据进行更新操作,SplitJson对

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

数据同步:当数据源发生改变时,其他相关数据也跟着发展变化.根据需求不同可采取以下方案.1.触发器:在数据库建立增删改的触发器.触发器将变更放到一张临时表里.oracle同步cdc优点:实时同步缺点:影响到业务系统,因为需要在业务系统建立触发器2.日志:通过分析源数据库日志,来获得源数据库中的变化的数据.oracle异步cdc优点:不影响业务系统缺点:有一定得延时,对于没有提供日志分析接口的数据源,开发的难度比较大3.时间戳:在要同步的源表里有时间戳字段,每当数据发生变化,时间戳会记录发生变化的时

一 简介:进一步了解clickhouse二 数据操 1 单机建表 create TABLE aaa (    id UInt32,    uid UInt32,    amount Float64,    create_time Date    )   ENGINE = MergeTree//单机默认引擎   ORDER BY id    SETTINGS index_granularity = 8192 2 复制集群建表 CREATE TABLE image_label   (   label

首先,推荐一篇博客:http://www.cnblogs.com/sunzn/archive/2013/03/14/2960248.html 当时,我安装完mysql数据库后,新建一个数据库后插入数据,首先出现了中文不能插入mysql数据库的问题,解决办法如下: 修改mysql文件中my.ini里的 sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION"变成sql-mode="NO_A

下载apache-phoenix-4.14.0-HBase-1.4-bin.tar.gz 将其中的 phoenix-4.14.0-HBase-1.4-client.jar phoenix-core-4.14.0-HBase-1.4.jar 2个jar文件导入到lib目录下,不要使用hbase1.2的驱动,连接时会有异常错误产生. 需要将phoenix-4.14.0-HBase-1.4-client.jar中的javax目录删除,否则和tomcat中的包冲突. 在数据驱动中增加Phoenix-hb

首先是我的数据库截图: 然后展示我的php文件: b.php文件: <?php $link= mysqli_connect('localhost','root','root'); // mysqli_character_set_name(); mysqli_query($link,"set names utf8"); mysqli_select_db($link,'thkphp5'); $sql='select * from zixun'; $result=mysqli_quer

1.首先须要有一个NPOI 2.接下来上代码 private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { //1.通过Ado.net读取数据 string sql = "SELECT * FROM ASRS_F1"; using (SqlDataReader reader = SqlHelper.ExecuteReader(sql, CommandType.Text)) { //如果读到数据 if (reader.HasRows)

1.sqoop将关系数据库导入到hbase的参数说明

原来在别的公司负责过文档检索模块的维护(意思就是不是俺开发的啦). 所以就略微接触和研究了下文档检索. 文档检索事实上是全文检索.是通过一种技术把N多文档进行一定规律的分割归类,然后创建易于搜索的索引式文件,然后搜索具有某些规律的文档时,可以通过高速定位索引,然后依据索引提供的信息精确定位到文档从而实现迅速找到文档.这个文档一般成为条目. 上家公司的时候使用的是Lucene加上Zoie实现的. lucene是apache下的开源项目,只是并非全文检索的实现,而是一个全文检索的引擎,是一个架构,是

背景: A部门想将mysql中多张表join成一个sql查询语句,然后将结果同步到es中供搜索使用 环境信息: 源端mysql在阿里云上,有公网ip 目标端es在华为云上,三节点 操作步骤与目的: 配置MySQL供canal访问 1.由于阿里云的rds一般都配置了白名单,因此需要将后续canal所在的ecs的公网ip填入rds的白名单之中 注意外网对应阿里云的经典网络.在专有网络中设置并没有效果 2.确认已开启binlog并是row格式,一般不需要再做修改 安装canal-server端,用于获

需求是需要将Database_A中的dev_test表中的数据同步到Database_B中的dev_test表中. 因为是通过Database_B去同步Database_A库中的数据,所以操作都建立在Database_B中,这样不会对Database_A做任何修改.业务应用场景主要是需要拉取第三方数据库中的数据.下面所有脚本都是建立在Database_B中 第一步:建立DBLink 在Database_B中建立DBLink: 本文是通过pl/sql来编写的脚本: create database

一.前言 上篇介绍了 ES 的基本概念及环境搭建,本篇将结合实际需求介绍整个实现过程及核心代码. 二.安装 ES ik 分析器插件 2.1 ik 分析器简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 提供两种分词模式:「 ik_max_word 」及「 ik_smart 」 分词模式 描述 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华

在系列开篇,我提到了四种将SQL SERVER数据同步到ES中的方案,本文将采用最简单的一种方案,即使用LastModifyTime来追踪DB中在最近一段时间发生了变更的数据. 安装Java 安装部分的官方文档在这里:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html 可以直接查看官方文档. 我这里使用的还是之前文章中所述的CentOS来进行安装. 首先需要安装Java(万物源于Java) 输入命令找

一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp

一.相关文档 老规矩,为了避免我的解释误导大家,请大家务必通过官网了解一波SQL SERVER的相关功能. 文档地址: 整体介绍文档:https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/track-changes/about-change-tracking-sql-server?view=sql-server-2017 Change Data Capture:https://docs.microsoft.com/en-us/sql/