许多公司随着业务发展,单数据库实例已经不能满足业务需要,需要定期进行数据交换,同步到MongoDB, 或其他位置的MySQL,以分散数据库的并发压力. 目前大部分都采用自行开发的方式处理,存在开发成本高,不灵活.维护困难等问题. 目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统,可以实现定时的数据自动交换同步,操作也很简单. 这款神器支持以下数据同步方案,我也觉得好强大! 1.MySQL同步数据到Oracl 2.MySQL同步数据到PostgreSQL 3.MySQL同步数据到SQL Ser

业务背景 写任何工具都不能脱离实际业务的背景.开始这个项目的时候是因为现有的项目中数据分布太零碎,零零散散的分布在好几个数据库中,没有统一的数据库来收集这些数据.这种情况下想做一个大而全的会员中心系统比较困难.(这边是一个以互联网保险为中心的项目,保单,会员等数据很零散的储存在好几个项目之中,并且项目之间的数据基本上是隔离的). 现有的项目数据库是在腾讯云中储存,虽然腾讯提供了数据同步功能,但是这样必须要表结构相同才行,并不符合我们的需求.所以需要自行开发. 项目在这里:https://gith

背景: 随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术.故引进clickhoue,关于clickhoue在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhoue功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhoue,并且最终在线上使用起来. 关于clickhouse是什么请自行

前言 一直都想自己动手搭建一个Redis集群和MySQL的主从同步,当然不是依靠Docker的一键部署(虽然现在企业开发用的最多的是这种方式),所以本文就算是一个教程类文章吧,但在动手搭建之前,会先聊聊理论的东西,以便于大家有一个集群和主从同步的概念,如果有同学不了解Redis和MySQL,可以看一下我之前的两篇文章. Redis由浅入深深深深深剖析 从入门到入土:令人脱发的数据库底层设计 什么是Redis集群 简介 Redis是一个快速高效的NoSQL型数据库,由于其基于内存存储.单线程.多路

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_

http://blog.csdn.net/swandy45/article/details/6982421 环境要求: Windows 操作系统 需要Mysql 3.23.15以后的版本. 假设数据库A为主机,数据库B为从机(A向B提供同步服务,即B中的数据来自A) A机器:IP=10.10.151.166 B机器:IP=10.10.151.156 下面看单向同步的配置步骤: 1         在机器A中建立一个新的数据库,sql语句: CREATE DATABASE backup_db; U

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java

声明:我配置出来的slave_io_running和slave_sql_running都是yes.但是数据并没有同步! 希望有遇到相同问题的朋友,能够告诉我一下解决方案? 首先,如何在同一个服务器安装两个MySQL https://blog.csdn.net/hanjun0612/article/details/81236694 接着我们配置两个mysql同步数据 一  先看mysql1的my.ini # For advice on how to change settings please s

最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示.数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步.这里用到的开源服务就是ElasticSearch. ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了.上网了解一番之后发现果然

前面一篇已经把logstash和logstash-input-jdbc安装好了. 下面就说下具体怎么配置. 1.先在安装目录bin下面(一般都是在bin下面)新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql 2.配置jdbc.conf input { stdin { } jdbc { # 连接的数据库地址和哪一个数据库,指定编码格式,禁用SSL协议,设定自动重连 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/microstor

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

from: http://blog.csdn.net/langzi7758521/article/details/52611910 最近在做一个Redis箱格信息数据同步到数据库Mysql的功能. 自己想了想,也有大概方案. 1.队列同步,变跟数据2份,使用消息队列,一份给Redis消费,一份给Mysql消费. 2.后台定时任务,定时刷新Redis中箱格信息到数据库. 网上也到处找了下解决方案,发现这么个问题,居然是天下一大抄,还抄的一字不差,我也抄吧. 方案一: 读: 读redis->没有,读

MySQL Binlog 要通过 MySQL binlog 将 MySQL 的数据同步给 ES, 我们只能使用 row 模式的 binlog.如果使用 statement 或者 mixed format,我们在 binlog 里面只能知道对应的 query 语句,完全没法知道这条语句到底改了啥数据,所以要从 binlog 里面得到实际的数据,只能用 row 模式. Row 模式还可以设置 full,noblob 以及 minimal 三种 image 模式,后面两种主要是为了减少空间占用,默认是

问题描述: 接到报警称一台 MySQL 从库同步失败.登录服务器查看错误日志信息如下: Last_Error: Error 'Incorrect key file for table './bfcc/std_user_history.MYI'; try to repair it' on query. Default database: 'bfcc'. Query: ',platform=3' # 这台服务器只负责同步数据,不对外提供服务.提示建议尝试修复该表. 解决方法: shell > mys

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

数据同步中间件 不足:不支持 ES6.X 以上.Mysql 8.X 以上 ime 标识最大时间 logstash全量.增量同步解决方案 https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash jar 包下载地址 https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java/5.1.31 驱动包的配置 将驱动程序Jar文件复制到<logstash_install_dir>/logstash-core/

mysql基于binlog主从复制架构,IO.SQL线程运行为YES,从库没有同步数据 Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: Yes Replicate_Do_DB: ht,ht_prod 解决问题: replicate-do-db = ht,ht_prod 修改为:replicate-do-db = ht replicate-do-db = ht_prod

为什么对缓存只删除不更新 不更新缓存是防止并发更新导致的数据不一致. 所以为了降低数据不一致的概率,不应该更新缓存,而是直接将其删除, 然后等待下次发生cache miss时再把数据库中的数据同步到缓存. 先更新数据库还是先删除缓存? 有两个选择: 1. 先删除缓存,再更新数据库 2. 先更新数据库,再删除缓存 如果先删除缓存,有一个明显的逻辑错误:考虑两个并发操作,线程A删除缓存后,线程B读该数据时会发生Cache Miss,然后从数据库中读出该数据并同步到缓存中,此时线程A更新了数据库. 结

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

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

大小写问题很严重 input 1.statement:mysql的连接使用 jdk版本有强要求 2.jdbc_driver_library:jar包的版本有对应要求 3.jdbc_driver_class:导包路径不同版本有不同写法 4.schedule: 定时加/是指每分钟或每小时或每天 不加是指每分钟的第几秒 每小时的第几分 5.tracking_column_type;sq语句追踪的字段类型 只有时间和数字两种 6.jdbc_default_timezone:时区 7.jdbc_pagin