mysql迁移之巨大数据量快速迁移方案-增量备份及恢复 --chenjianwen 一.前言: 当mysql库的大小达到几十个G或者上百G,迁移起来是一件非常费事的事情,业务中断,导出导入耗费大量的时间:所以,需要考虑怎么去节省时间的问题. 二.方案:[直接停业务操作主库,因为没有做从库,若做了从库,在从库上执行,则能够更大的降低业务中断的时间] 1.制定维护时间,中断业务,登录 mysql,刷新日志 2.全备数据,备份后得到 binlog 日志文件 mysql-bin.000001 3.迁移走

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe

一般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 代码如下:  SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000,

背景介绍 随着业务的发展.需求的变化,促使我们追求使用不同类型的数据库,充分发挥其各自特性.如果决定采用新类型的数据库,就需要将既有的数据迁移到新的数据库中.在这类需求中,将SQL Server中的数据导入到MongoDB 中显得尤为突出. 面对这种需求,大家优先想到的就是百度查找第三方工具,可惜截止目前,还没有一款公认比较满意的数据迁移工具.百度不到,大家可能就要回头自己开发了.如此,更是花费不少人力物力和宝贵的精力.甚至,由于没有理想的迁移工具,导致项目优化一再延迟. 其实,你原本不必如此!

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行. Elasticsearch-jdbc,Github地址:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,从插件管方的兼容版本看,是不支持直接写入elasticsearch 5.6.1及更高版本中. Release date JDBC Importer version Elasticsearch vers

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

快速查看SQL Server 中各表的数据量以及占用空间大小. CREATE TABLE #T (NAME nvarchar(100),ROWS char(20),reserved varchar(18) ,Data varchar(18) ,index_size varchar(18) ,Unused varchar(18) ) GO INSERT #T EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #T O

原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd

最近在做监控DB的迁移,由于数据量非常大,采用直接拷贝从机数据目录的方式,操作过程有几个注意事项,记录下来,以备后用: 操作步骤: 1.停掉从机的SQL线程,并将 innodb_max_dirty_pages_pct并将参数设置为0,使用SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_pages_dirty';为0的时候.如果可以的话,最好将从机mysql进程停掉: 2.进行数据拷贝,scp或者rsync都可以,推荐rsync: 3.设置数据目录的属组和属

MySQL最易碰到的性能问题就是数据量逐步增大之后的翻页速度变慢的额问题,而且越往后翻页速度越慢,如果用最快速的办法解决,以下就是解决办法,简单方便. 1.问题现状 现有MySQL数据表 event_data ,数据量 36.7万,如下: mysql> select count(1) from event_data; +----------+ | count(1) | +----------+ | 367961 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec) 使用S

引言 我们在进行 ceph 的 osd 的增加和减少的维护的时候,会碰到迁移数据,但是我们平时会怎么去回答关于迁移数据量的问题,一般来说,都是说很多,或者说根据环境来看,有没有精确的一个说法,到底要迁移多少数据?这个我以前也有思考过这个问题,当时想是对比前后的pg的分布,然后进行计算,正好在翻一些资料的时候,看到有alram写的一篇博客,alram是Inktank的程序员,也就是sage所在的公司,程序是一个python脚本,本篇会分析下这个对比的思路,以及运行效果 计算迁移量只需要一个修改后的

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

1.sql2008中 list表,只有一个字段 Lvalue 2.文本大约256万的数据量 3.测试结果:用时36秒! string connStr = @"Data Source=.\SQLEXPRESS;Initial Catalog=test1;Persist Security Info=True;User ID=sa;Password=123456"; DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("Lvalue&quo

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri