使用Navicat进行数据库对比同步 当有多个数据库时,有时会出现结构或者数据不同步的问题,这时候可以使用navivat工具对比同步( 我的Navicat版本是11.0.17). 参考博客: 岁伏的博客:https://blog.csdn.net/carry9148/article/details/52252810.一碗面的博客 : https://blog.csdn.net/qq_31156277/article/details/80410120. 第一步,打开Navicat工具,点击顶部的[

数据同步那些事儿(优化过程分享)   简介 很久之前就想写这篇文章了,主要是介绍一下我做数据同步的过程中遇到的一些有意思的内容,和提升效率的过程. 当前在数据处理的过程中,数据同步如同血液一般充满全过程,如图: 数据同步开源产品对比: DataX,是淘宝的开源项目,可惜不支持Postgresql Sqoop,Apache开源项目,同步过程中字段需要严格一致,不方便扩展,不易于二次开发 整体设计思路: 使用生产者消费者模型,中间使用内存,数据不落地,直接插入目标数据 优化过程: 1.插入数据部分:

批量取消替换换行 换行批量替换成空格 Ctrl+F 打开查找替换窗口,使用:\r\n 替换成 空格,全部替换 强制刷新数据源,重新加载数据 快捷键:Ctrl+R 或者 Alt+F 然后 L 或者点击菜单:File → Reload from Disk

在生产环境中,我们总会因为这样或那样的原因导致主从不同步,亦或者是测试环境要和生产环境进行同步,利用Navicat结构同步工具,不但能找出库结构差异,还可以针对create.modify.drop等进行选择性比对,非常的人性化,那么一起来看下是如何操作的. 首先在Navicat的主界面选择工具,结构同步,这时会看到如下画面: 选择源和目标服务器,选择需要同步的数据库,选择所需的运行选项,勾选遇到错误继续. 点击比对后,就会出现同步过程,此时仅仅是比对,还未真正进行同步.点击右下角的运行同步按钮,

在使用小程序时,跟vue的数据绑定不一样,没有v-model这个属性了,官网也只是给了一些事件监听. 但是我们如果有多个表单时,需要写多个事件来同步数据.这样做很麻烦.下面的方法可以解决,只需要一个方法即可. 代码直接上了: wxml: <view class='form'> <view class='item_box'> <input class="input" bindinput='inputWacth' data-model="phone&

一.在目标数据库新建一个相同的数据库名. 二.工具-->结构同步. 三.填写源数据库和目标数据库. 四.点击比对 五.点击部署 六.点击运行 七.点击关闭.此时源数据库的结构已经同步到目标数据库 数据同步 八.工具-->数据同步 九.点击下一步 十.点击比对 十一.点击部署 十二.点击运行 十三.点击关闭.此时源数据库的数据已经同步到目标数据库

redis主从同步      redis支持简单易用的主从复制(master-slave replication)功能,该功能也是redis高可用性实现的基础.   redis复制原理      redis的节点都会有一个backlog内存缓冲区用于数据同步,其中slave的backlog缓冲区会一直存在,master的backlog缓冲区当master与最后一个slave断开连接一段时间后就会被free掉.        redis的backlog是一个环形缓冲区,feedReplicatio

第 1 页 共 20 页 出自石山园主,博客地址:http://www.cnblogs.com/shishanyuan LogMiner 配置使用手册 1 Logminer 简介 1.1 LogMiner介绍 Oracle LogMiner 是 Oracle 公司从产品 8i 以后提供的一个实际非常有用的分析工具,使用该工具可以轻松获得 Oracle 在线/归档日志文件中的具体内容,特别是该工具可以分析出所有对于数据库操作的 DML 和 DDL 语句.该工具特别适用于调试.审计或者回退某个特定的

转载:https://www.cnblogs.com/DFX339/p/11646812.html 我是用在了 mysql 和 sql server 数据同步(操作一模一样) 好文章,简单粗暴.适合我这种嫌麻烦的人. 这么好的文章,希望转载给更多人看. Navicat定时在MySQL与MySQL数据库之间自动传输数据 来由:  需要将表数据从一个库同步到另一个库(数据分发),之前有尝试过使用Kettle去抽数,但是数据量稍微大一点的时候太慢了...  有可能是本机性能的原因,然后就选择用navi

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

WatchKit App类似于之前iOS 8上新推出的App Extension(应用扩展),比如Today Extension(今天扩展)和Share Extension(分享扩展).只要你对iOS开发有一定经验,UI的搭建相对是比较容易的.重点在于如何让iPhone和Apple Watch上的数据同步 1.背景.  Watch Connectivity--专为用来实现Watch与配对iPhone上的文件和数据的来回传输而生.既然我们说了WatchConnectivity是为文件和数据的来回传

1.介绍 对mysql.oracle等数据库数据进行同步到ES有三种做法:一个是通过elasticsearch提供的API进行增删改查,一个就是通过中间件进行数据全量.增量的数据同步,另一个是通过收集日志进行同步.      明显通过API增上改查比较麻烦,这里介绍的是利用中间件进行数据同步.   2.常用的同步中间件的介绍和对比   (1)elasticsearch-jdbc独立的第三方工具 https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc (2)el

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

第二十一节 Rsync数据同步工具 标签(空格分隔): Linux实战教学笔记-陈思齐 ---本教学笔记是本人学习和工作生涯中的摘记整理而成,此为初稿(尚有诸多不完善之处),为原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处,作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://www.cnblogs.com/chensiqiqi/ 1.1 Rsync介绍 1.1.1 什么是Rsync? Rsync是一款开源的,快速的,多功能的,可实现全量及增量的本地或远程数据同步备份的优秀工具.Rs

Syncthing – 数据同步利器---自己的网盘,详细安装配置指南,内网使用,发现服务器配置 原贴:https://www.cnblogs.com/jackadam/p/8568833.html 目录 简介: 一:官网及下载 二:在linux下进行安装 1.下载 2.配置 3.运行 4.测试 二:在Docker中安装 1.下载 2.运行 3.测试 三:在windows中安装 1.下载 2.运行 3.配置 四:基本配置 1.配置简介 2.配置中文. 3.配置WEB安全 4.配置设备名称 五:添

C#数据同步中基本步骤和用到的相关函数 数据同步对比步骤: 1.将两数据库中对应的数据表分别生成XML文件 /// <summary> /// 将一个DataTable以xml方式存入指定的文件中 /// </summary> /// <param name="dt"></param> /// <param name="filePath"></param> public void SaveDat

如何把数据快速批量添加到Elasticsearch中 问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据

Python编写Oracle和Elasticsearch数据同步脚本 标签: elasticsearchoraclecx_Oraclepython数据同步    Python知识库 一.版本 Python版本 x64 2.7.12 Oracle(x64 12.1.0.2.0)和Elasticsearch(2.2.0) python编辑器 PyCharm   下载安装请选择适合自己机器的版本   二.下载模块 通过官网下载和安装cx_Oracle和pyes模块,分别用于操作Oracle数据库和ES

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

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

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把