一.问题背景经常碰到要同步数据的情况,而系统自带的复制功能又不能实现增量同步,每次都要做全量复制,发生异常情况后只能重头再来,非常麻烦,优其是对那种大文件的处理,更是耗时.二.解決方案1.计算源目录数据指纹2.计算目标目录数据指纹3.对比指纹数据,找出差异项,得到需要添加,删除或更新的文件列表,计算出需要更新的数据大小4.挨个同步差异项,如果碰到大文件,则缓存其指纹数据到目标文件夹中,供下次同步数据时使用三.数据指纹说明数据指纹顾名思义,就是对某一文件夹或文件的唯一标识,其格式为:文件相对路径+

数据同步方案:--用DBLINK 创建与所需同步表的链接--------------------------------------------------------------------------------------------------参数 --dblink1 名称 --csys用户名称 --****     用户密码 --HOST 服务器地址 --CONNECT_DATA 实例---------------------------------------------------

一.比较原始的方案:触发器/Job/快照+dblink的方式,可实现同步和定时刷新: 二台不同的数据库服务器,从一台数据库服务器A的一个用户读取另一台数据库服务器B下某个用户的数据,可以通过dblink来完成. 二.通过物化视图定时刷新来实现数据同步.物化视图刷新方式有增量刷新和完全刷新两种模式: 三.高级复制,分为多主复制和物化视图复制两种模式.其中多主复制能进行双向同步复制和异步复制:物化视图用于单向复制,定时刷新,与第二条类似: 四.流复制,可实现实时和非实时同步: 五.GoldenGat

概述: 网站采用了web和mysql数据库分离的架构,前端有web1.web2.web3需要对他们进行上传文件同步 方案: 在web2的windows服务器上安装GoodSync软件,利用其双向同步特性进行数据同步 软件配置可参考下图: 每两小时同步一次,可修改成10分钟或更快的频率

本文记录下通过MySQL Replication在Docker环境下,通过多个容器 实现数据库主从配置. MySQL Replication就不多解释了,简单说就是MySQL非常出色的一个功能,该功能将一个MySQL实例中的数据复制到另一个MySQL实例中.整个过程是异步进行的,但由于其高效的性能设计,复制的延时非常小.MySQL复制功能在实际的应用场景中被广泛的应用于保证数据系统数据的安全性和可扩展设计中.想了解更多可从网上找更多的资料. 首先当然是准备好一台安装好docker的linux环境

简介 随着业务量的上升,以前的架构已经不满足业务的发展,数据作为业务中最重要的一环,需要有更好的架构作为支撑.目前我司有sql server转mysql的需求,所以结合当前业务,我挑选了阿里云开源的一个很好用的同步工具DataX DataX介绍 DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.MaxCompute(原ODPS).HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 框架设计 datax_framew

rsync + crond   ==定时数据同步 sersync(inotify)  + rsync  ==实时数据同步,利用rsync实现 ##应用场景 ..1 主备服务器之间同步数据定时    ==配合crond sersync inotify等实现 ##rsync的安装配置与使用 服务端 ..1 安装 centos6.5已经安装了rsync rpm -qa | grep rsync 如果没有,用下面两种方式之一安装 yum install rsync rpm -ivh rsyn.xxxxx

1 功能描述 本方案采用日志传送模式,把核心数据库(主数据库)定期同步到灾备数据库(辅助服务器)及备份库(辅助服务器,便于其他系统使用,减轻主数据压力),期间,如果发生异常导致无法同步,将以电子邮件.短信方式通知管理人员. 2 系统环境 2.1硬件 主数据库: SQLHA 灾备库服务器:DisaterDBSVRA 备份库服务器:BackupDataSVR 2.2软件 主数据库: Win2008 x64 SQL2005 SP4 x64 灾备库: Win2008 x64 SQL2005 SP4 x6

做了几年.net,如今终于要做java了. 需求: 线下终端会定时上传gps位置到服务端,服务端收到数据保存到mysql数据库,当线下终端过多时,问题出现了,首当其冲的是数据库连接池经常会崩溃,单个tomcat到100并发就会抛出异常. 解决思路: 原来是收到一条数据就保存一条数据,现在改为将收到的数据暂存到一个数据池,当满100条数据时再用saveBatch一次性保存,这样终端上传100次其实只建立了一次数据库连接,减轻数据库压力.如果只是这样还有一个不足,就是当数据池的数据一直都不满100条

当业务量上升后,由于mysql对全文检索或模糊查询支持的能力不强,在系统中查询的地方,往往会出现慢sql等,拖累系统其他模块,造成性能低下. 随着ES使用普及率的升高,ES是mysql的一个有效补充.我们可以将数据发送到搜索引擎(如ES)上,由搜索引擎来提供专业的服务. 接下来,就结合工作中实际用到的场景,对数据从mysql到es的同步进行一些分析. 在实践中我总结出了以下几种方式. 第1种:同步双写 这是一种最为简单的方式,在将数据写到mysql时,同时将数据写到ES,实现数据的双写. 优点:

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis.消息队列.大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性.及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据

事务的功能在sqlserver中由来已久,因为最近在做一个数据同步方案,所以有机会再次研究一下它以及快照等,发现还是有很多不错的功能和改进的.这 里以sqlserver2008的事务发布功能为例,对发布订阅的方式简要介绍一下操作流程,一方面做个总结备份,一方面与大家进行一下分享和交流.费话 就不多说了,进入一下今天的正题:) 这里要说明一下环境:首先我在本地局域网内有两台安装有sqlserver2008的机器(注意:已发布的快照版本无法向老版本数据库兼容,意味着 2008下创建的事务或快照发布,

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出处:http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2009/11/18/1605293.html 事务的功能在sqlserver中由来已久,因为最近在做一个数据同步方案,所以有机会再次研究一下它以及快照等,发现还是有很多不错的功能和改进的.这里以sqlserver2008的事务发布功能为例,对发布订阅的方式简要介绍一下操作流程,一方面做个总结备份,一方面与大家进行一下分享和交流.费话就不多说了,进入一下今天的正题:) 这里要说明一下环境:首先我在本地局域网内有两台

随着各行业信息化水平的不断提升,各种各样的信息管理系统都被广泛使用,各系统间数据完全独立,形成了大量的信息孤岛.出于管理及决策方面的需求,实现各平台的数据同步是一个很迫切的需求,TreeSoft数据库管理系统整合了各主流数据库的数据访问及维护监控功能,实现了各主流数据库的互联互通,架起了一座数据同步的桥梁,便捷的实现了数据的同步交互. 一.首先在TreeSoft数据库中配置两个数据源信息 二.配置数据同步任务,并执行任务 三.同步结果数据查看确认 四.支持以下数据同步方案,好强大! 1.MySQ

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SSIS数据同步实践   背景 在已初步验证不同实例下同构表数据同步方案之后,为了实现数据持续同步,需使用SSIS把之前的生成脚本和执行脚本的两个步骤组合在一起部署成包之后,通过JOB定时去执行: 测试环境 Microsoft SQL Server 2016 (SP1) (KB3182545) - 13.0.4001.0 (X64) Oct 28 2016 18:17:30 Copyright (c) Microsoft Corporation Web Edition (64-bit) on W

MySQL到Redis数据复制方案 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略. 那么理论上我们也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis.但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于 binlog存在Statement/Row