在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表 进行数据增量更新 今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样的,在进行数据同步的时候, 源数据表为A表, A表要对 目标表(target table) B 表和C表进行数据的同步更新. 即A表中的对应字段发生变化之后, 会通过触发器将对应变化的字段在A表中的主键值写入到一个临时表temp中(该表作为快照表使用). 快照表中只有两个字段,一个是temp_id,

在本文中, 我们说下增量更新数据:即将数据源中更新了的数据替换掉目标表中对应的数据. 更新代码 操作之前我们先把目标表e (dbo.Contact). 的数据改掉 Use AdventureWorks go Update dbo.Contact Set MiddleName = 'Ray' Where MiddleName Is NULL 打开 My_First_SSIS_Project. 点击  Data Flow 标签. 我们把Level 3的项目文件修改下.双击 Lookup Transf

前言:使用winform触发一个事件后执行的代码,如果耗时非常长,则会导致窗口界面假死!  本人最近通过winform窗体执行一项:需要批量更新一批数据库的数据的操作的任务时,由于数据量达到百万级别,非常耗时,只能慢慢更新,慢慢执行. 但是,在执行的过程遇到了一个奇葩的问题:窗体在调试状态下,代码可以慢慢循环执行,没出现异常.  但是我单独运行EXE程序时,就必现:程序假死,未响应状态. 后台百度虽然没有找到直接的答案,但是也发现了原因:是因为在操作非常耗时时,程序会出现假死,解决方法也很简单:

利用kettle Spoon从oracle或mysql定时增量更新数据到Elasticsearch https://blog.csdn.net/jin110502116/article/details/79690483 背景: 目前的业务数据数据已经很大了,关于查询内的需求比较多,传统数据库已经不能满足目前的需要.必须得使用全文检索了,了解了相关资料,发现Elasticsearch这个工具比较强大.于是就开始新一段的爬坑之旅了... Elasticsearch安装什么的很方便,但是更新却是个很大

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

导读:前段时间有个需求是提供一个接口供客户端增量更新数据,当有数据被删除了以后客户端也需要感知到,并且要支持一定并发: 关键词:高并发,增量更新 前言 何谓增量更新,顾名思义就是只更新变化的部分,这样即经济(尤其对流量敏感型用户)又高效,比如微信朋友圈,微博的消息,头条推荐等等.要实现增量更新,首先要解决三个问题,1.如何识别数据的变化,2.如何识别增量更新的起始位置,3.如何感知数据被删除. 初步分析 首先说说如何识别数据的变化,简单来说就是每条记录都需要有一个版本信息,可能是时间戳或者是一个

整个流程 Step 1 放置一个FTP Task 将远程文件复制到本地 建立FTP链接管理器后 Is LocalPatchVariable 设置为Ture 并创建一个变量设置本地路径 Operation 设置为 Receive files OverwriteFileAtDest 设置为True 同样的设置远程路径变量 Step 2 放置一个Foreach Loop ,循环将文件内容导入到数据库 Collection 页中Enumerator 选择Foreach File Enumerator 图

在新浪微博的app中,从别的页面进入主页,在没有网络的情况下,首页中的已经收到的微博还是能显示的,这显然是把相关的数据存储在app本地. 使用数据的app本地存储,能减少网络的流量,同时极大提高了用户的体验(想想,很多数据都能在app本地获取,显示的速度当然快).使用了本地存储后,需要考虑的是数据的增量更新方案. 什么是数据的增量更新?假设,用户A的首页在数据表中是有40条数据,id1-40,app每次获取10条数据.第一次运行,app从数据表获取了id1-10条数据同时存储在本地.假设用户离开

有时候需要实现是数据的增量更新,因为更新全量会带来时间跟数据库资源的浪费,还有可能是数据出现冗余,所以需要使用增量数据同步,下面是一个数据增量同步的小实例. ---drop table A CREATE TABLE A ( id int, name ), sex ), age int, hobby ) ) ----drop table B CREATE TABLE B ( id int, name ), sex ), age int, hobby ) ) -----在A表插入数据 ,,'练剑'

在新浪微博的app中,从别的页面进入主页,在没有网络的情况下,首页中的已经收到的微博还是能显示的,这显然是把相关的数据存储在app本地. 使用数据的app本地存储,能减少网络的流量,同时极大提高了用户的体验(想想,很多数据都能在app本地获取,显示的速度当然快).使用了本地存储后,需要考虑的是数据的增量更新方案. 什么是数据的增量更新?假设,用户A的首页在数据表中是有40条数据,id1-40,app每次获取10条数据.第一次运行,app从数据表获取了id1-10条数据同时存储在本地.假设用户离开

本文接上篇文章,上面文章讲的是,通过配置文件的全量更新,现在说下增量更新 如上图所示,涉及到1个转换和1个作业. 1-表增量同步(转换) 可以通过读取同步表参数这个excel表格文件,获取表名称和同步的依赖对象(本文就是cjsj创建时间),同步成功后复制记录到结果 2-增量数据同步(作业) 我们右键点开如上图,包含了7个转换组成. 1)表数据同步设置(转换) 获取上个转换的记录,放到设置变量中. 2)表数据同步设置2(转换) 获取时间变量放入设置变量中 3)获取查询条件 (转换) 3.1)点开获

--更新字段为随机时间 86400秒=1天 UPDATE dl_robot ), ,GETDATE()) )   SQL存在一个表而不在另一个表中的数据   方法一 使用 not in ,容易理解,效率低   select distinct A.ID from  A where A.ID not in (select ID from B)   www.2cto.com   方法二 使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为

一个小需求,被要求使用spoon 来同步数据 主要流程为: 1.查询A库未同步数据 id 2.根据步骤1查到的id,作为条件更新B库数据 3.更新B库数据成功则更改库A中的数据状态为已同步. 4.添加日志. 很简单,但是没有使用过spoon,还真不知道怎么弄. 1.获取安装包 https://pan.baidu.com/s/1i5vEmzV 2.解压之后打开 Spoon.bat 3.添加驱动包 将驱动包放入kettle lib 下如 3.文件-->新建-->转换 4.新建数据库连接 在转换中右

我在做个人APP - CayKANJI - 的时候遇到一个问题: 如何增量式地把日语汉字数据地从server更新到APP端,即每次用户运行更新操作时,仅仅获取版本号高于本地缓存的内容. 数据格式 为了可以与mongoDB无缝结合,并省去编写后台代码的麻烦,索性就把汉字数据保存成json文件,上传到server后.交给web应用去读取并写入数据库. 汉字文件就是普通的json格式. { "category": "行為ー2", "contents":

gmt_create自动添加auto_now_add:gmt_modify自动更新auto_now class CommonInfo(models.Model): """基类,提供共同信息,不会创建真实的table""" class Meta: # 声明自己为抽象基类 abstract = True # 下面表示先根据更新时间gmt_modify降序排序,如果更新时间相同,再根据创建时间gmt_create降序排序 ordering = ['-g

一般来说,ETL实现增量更新的方式有两种,第一种:记录字段的最大值,如果数据源中存在持续增加的数据列,记录上次处理的数据集中,该列的最大值:第二种是,保存HashValue,快速检查所有数据,发现异动的数据之后,只同步更新被修改的数据. 1,记录字段的最大值,使用DateTime记录源数据上次更新的时间,或使用TimeStamp或RowVersion记录上次更新的数值 一般情况下,DBA在设计表时,都会在表中创建LastUpdatedTime字段,数据类型是DateTime 或 DateTime

由于LZ很像整理一下如何使用Kettle对一张表进行增量更新的时候, 同时实现对数据库中的其他表也可以实现相关的更新操作. 第一种方法想使用触发器,即在相应的hop之间添加SQL脚本step然后在step中实现对其他数据表进行比照更新的相关操作. 另一种方法是,时间戳,可以添加时间点,然后通过判断时间点是否变更来判断数据进行了相关的变动. 其实还有一种方法就是分析日志,这个对我来说暂时还是有些难度了,数据库针对性也很强,所以先自动过滤掉吧~ 但是想到, 如果在kettle 中不对其进行额外设定s

SSIS 设计系列: Package设计1:选择数据类型.暂存数据和并发 Package设计2:增量更新 Package 设计3:数据源的提取和使用暂存 一般来说,ETL实现增量更新的方式有两种,第一种:记录字段的最大值,如果数据源中存在持续增加的数据列,记录上次处理的数据集中,该列的最大值:第二种是,保存HashValue,快速检查所有数据,发现异动的数据之后,只同步更新被修改的数据. 1,字段的最大值 记录字段的最大值,使用DateTime记录源数据上次更新的时间,或使用TimeStamp或

sqoop要实现增量导入参数到hive或者hdfs 1.需要在mysql中创建可以自动更新的字段,当插入数据时和更新数据时改字段自动更新,如图中update_time,当数据插入时会记录更新为插入时间,数据更新时会更新为数据更新时的时间 `update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据更新时间' 2.数据导入需要指定3个关键的参数 sqoop import 

注:参考文末文章,加上自己的理解. 1.增量更新 有一个 base_table 表存放的是 12 月 15 日之前的所有数据,当 12 月 16 日的数据产生后,生成了一个 incremental_table 表. 现在需要,将 incremental_table 这个增量表的数据更新到 base_table 表中. 那么,就有两种情况: (1)保留历史数据 通过拉链表实现: 创建一个拉链表: 使用初始全量载入到拉链表中: 将每日增量数据 INSERT OVERWRITE 到拉链表中. 这样的话