2016年8月17日 一.目的 通过触发器实现数据同步二.思路 1.在数据库需要同步的源表中建立一个insert触发器,当有新数据插入时,会自动将新插入数据的主键记录到临时表temp中.(当然也可以记录多个字段) 2.比较临时表temp和源表中的数据,匹配两个表中的主键值是否一致(也可以匹配多个字段),将符合条件的源表数据筛选出来,同步到目标表. 3.当同步完数据之后,清空temp表中的数据,进行下一轮同步.三.优缺点 1.优点 避免对相同数据的扫描,减少同步时间. 2.缺点 只在本地测试,未能

Performing Asynchronous HotLog Publishing Step 1   Source Database DBA: Set the database initialization parameters. Microsoft Windows [版本 ] 版权所有 (c) Microsoft Corporation.保留所有权利. C:\Users\Administrator>sqlplus /nolog SQL*Plus: Release Production on 星

需求: 1.源数据库新增一条记录,目标库同时新增一条记录: 2.源数据库修改一条记录,目标库同时修改该条记录: 示例用到三个Kettle组件 下面详细说下每个组件的配置 Source: 本示例连接的是Mongodb数据库,四个字段,ID默认为主键,_id会系统自动生成暂时先不管. 本节点的详细说明,可见官网:http://wiki.pentaho.com/display/EAI/MongoDB+Input 值映射: 本步在本示例作用不大,只是为了测试效果.按照截图上进行配置即可 MongoDbO

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

现在随着项目集成的越来越深入,异构的数据多起来,数据同步的场景也用的多起来,我甚至在考虑是否忽悠用户上Oracle GoldenGate了,这样就可以不用考虑采用哪种同步方案了. 简单的介绍一下我们数据的业务,与边界交换网管相关,有两个表一个是缓冲表,另外一个是持久化表.在一个库类,不同的表名,看似很简单, 要不然也不会写出来,主要是其中有多个blob字段! 这样有如下个问题 1.Blob字段无法做数据变化监控,只能监控id 和其他字段的变化 2.Blob字段在入另外表时必须先iNSERT 后

mysql通过触发器实现两个表的同步 目前,在本地测试成功. 假设本地的两个数据库a和b,a下有表table1(id, val) b下有表table2(id, val) 假设希望当table1中数据更新,table2中数据同步更新. 代码: DELIMITER $$ CREATE /*[DEFINER = { user | CURRENT_USER }]*/ TRIGGER `a`.`触发器名` BEFORE UPDATE ON `a`.`table1` FOR EACH ROW BEGIN I

数据同步, 如果每天同步一次的话可以使用SSIS,跑JOB等,可以同步不同的DB的数据: 实时的可以使用触发器,在同一个DB中(或者DB Link): USE [test] GO IF EXISTS( SELECT * FROM sys.triggers WHERE name = N'emp_data1_to_emp_data2' ) DROP TRIGGER emp_data1_to_emp_data2 GO CREATE TRIGGER emp_data1_to_emp_data2 ON e

说到同步,其实是靠"作业"定时调度存储过程来操作数据,增,删,改,全在里面,结合触发器,游标来实现,关于作业调度,使用了5秒运行一次来实行"秒级作业",这样基本就算比较快的"同步" 做的是SQL Server往Oracle端同步,先在sql server上建立往Oracle端的链接服务器,我用一个视图"封装"了一下链接服务器下的一张表. create view v_ora_PUBLISHLASTREC as select *

一.redis简介Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Java,C/C++(hiredis),C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby等客户端,使用很方便. 二.架构图<ignore_js_

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

有两个表分别是 A用户下的 T_SRC_WEATHER_TSPG字段如图, B用户下的t_src_weather 表,如图: 要求,当A用户下的T_SRC_WEATHER_TSPG表有插入或者更新数据时,同时将数据同步至B用户下的t_src_weather表中, 创建触发器,sql语句如下: CREATE OR REPLACE TRIGGER weather_history_update  -- weather_history_update为触发器名称     AFTER update or i

通过kettle实现两张表的数据同步,具体设计如下:

前面一章中介绍了activemq的初步实现:基于ActiveMQ的Topic的数据同步——初步实现 下面来解决持久化订阅的问题: (1)使用queue,即队列时,每个消息只有一个消费者,所以,持久化很简单,只要保存到数据库即可 .然后,随便一个消费者取走处理即可.某个消费者关掉一阵子,也无所谓. (2)使用topic,即订阅时,每个消息可以有多个消费者,就麻烦一些. 首先,假设消费者都是普通的消费者,------------------------<1>activemq启动后,发布消息1,可惜

一.背景介绍 公司自成立以来,一直以做项目为主,算是经累经验吧,自去年以来,我们部门准备将以前的项目做成产品,大概细分了几个小的产品,部们下面又分了几个团队,分别负责产品的研发,而我们属于平台团队,负责公用组件.开发平台的研发. 前期各个项目组使用的技术.框架等都不一样,想把技术.框架统一起来比较困难,并且在早期项目研发的时,各自为战,没有形成合力,有些共性的东西,都是各自做自己的,现在转将项目做成产品时,首先就是要将共性的东西,抽取出来,做成组件,通过SOA架构,将组件的服务和能力暴露出来,提

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

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.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护等需求,TreeSoft将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路.     TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起同步的桥梁,     实现一对多,多对多,多对一等复杂场景的数据同步.           TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务.     支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server,

一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护需求,TreeSoft推出了数据同步,数据处理等丰富功能 . TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起沟通的桥梁,可实现一对多,多对多, 多对一等   复杂场景的数据同步. 支持多字段合并,字段截取,字段脱敏,数据转换,自定义函数等个性化操作. TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务. 支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreS

1.建立链接服务器 在ServerA 中创建指向ServerB的链接服务器,并做好账号映射.addlinkedserver存储过程创建一个链接服务器,参数详情参见官方文档. 第1个参数LNK_ServerA是自定义的名称:第2参数产品名称,如果是SQL Server不用提供:第3个参数是驱动类型:第4个参数是数据源,这里写SQL Server服务器地址 exec sp_addlinkedserver 'LNK_ServerB_DatabaseB','','SQLNCLI','192.168.1.