背景:公司的数据由SQLServer2008 R2升级至SQLServer2012,并配置了AlwaysOn,本脚本用于将主节点的Login迁移至辅助节点. 1.在主节点执行以下脚本创建存储过程: USE master GO IF OBJECT_ID ('sp_hexadecimal') IS NOT NULL DROP PROCEDURE sp_hexadecimal GO CREATE PROCEDURE sp_hexadecimal @binvalue varbinary(256), @h

Oracle冷备迁移脚本(文件系统) 两个脚本: 配置文件生成脚本dbinfo.sh 网络拷贝到目标服务器的脚本cpdb16.sh 1. 配置文件生成脚本 #!/bin/bash #Usage: create db.config file which includes datafile,tempfile,controlfile and logfile. #You need reset these environment variables: $ORACLE_SID $ORACLE_BASE $O

原文:SQLServer 服务器架构迁移 最近服务器架构迁移,将原来的服务器架构迁移到新的服务器,新的服务器在硬件方面比之前更好!原来服务器使用双向同步,并且为水平划分到多个数据库服务器.迁移过程中,数据库方面涉及到数据一致性,帐号,重新划更多分区,规范索引,分布式查询,删除无效触发器等等.程序方面重新修改配置文件,SQL等. 原架构如图: 现在有相同的服务器,所有分库都迁移到新的服务器,再增加一台服务器作为独立的分发服务器.然而,总库已经没有多余的服务器了,怎么办?解决方法是 ,总库(DBA)

前言 若你的企业使用SQL Server数据库镜像为容灾技术. 那你一定做过在镜像切换之前要新建Login,而且若Login密码不同,要修改链接数据库的字符串,在切换完之后则仍需要给数据库重新赋予权限. 若真的是这样做,不仅麻烦而且业务故障时间将会拉长,我们需要做到新建的Login与之前的密码完全一样,而且可自动根据原有数据库用户链接到Login,数据库级别权限不用从新处理. 思路 有了这样的思路则Login的信息备份需要考虑两点: 1.一定要获取用户的SID,以保证镜像切换后能自动连接到log

sqlserver,执行生成脚本时“引发类型为“System.OutOfMemoryException”的异常”(已解决) 出现此错误主要是因为.sql的脚本文件过大(一般都超过100M)造成内存无法处理这么多的数据.解决办法是: 1.用记事本打开脚本文件,通过按[shift]点鼠标的方法(要不然太慢了)把文件依次剪切成10-15M左右的文本文件). 2.新建一个同名数据库,并把这些文件,从头开始依次复制到sql查询器中执行. 至此,该问题解决,同时也期待谁有更好的办法 !

原文:使用SQLCMD在SQLServer执行多个脚本 概述: 作为DBA,经常要用开发人员提供的SQL脚本来更新正式数据库,但是一个比较合理的开发流程,当提交脚本给DBA执行的时候,可能已经有几百个sql文件,并且有执行顺序,如我现在工作的公司,十几个客户,每个客户一个库,但是数据库结构.存储过程.视图等都是一模一样,每次执行脚本(以下称为升级),如果有一百个脚本,那么就要按顺序执行过千次,这种工作量可不是一个人能承受得了的. 解决方法: 应对这种情况有以下几种方法: 1.  购买第三方软件(

使用Flask-Migrate迁移数据库 在开发时,以删除表再重建的方式更新数据库简单直接,但明显的缺陷是会丢掉数据库中的所有数据.在生产环境下,没有人想把数据都删除掉,这时需要使用数据库迁移工具来完成这个工作.SQLAlchemy的开发者Michael Bayer写了一个数据库迁移工作—Alembic来帮助我们实现数据库的迁移,数据库迁移工具可以在不破坏数据的情况下更新数据库表的结构.蒸馏器(Alembic)是炼金术士最重要的工具,要学习SQL炼金术(SQLAlchemy),当然要掌握蒸馏器的

执行migrate报错的解决办法: 想知道migrate为什么报错,需要先了解migrate到底做了什么事情 migrate做了什么事情? 1.将相关的迁移脚本翻译成sql语句,然后在数据库中执行 2.如果sql语句执行没有问题,那么会将相关的迁移脚本的名字记录到数据库中django_migrations表中 migrate怎么判断哪些迁移脚本需要执行? migrate会将代码中的迁移脚本和数据库中的迁移脚本做对比,如果发现数据库中没有这个迁移脚本,便会执行 原因 执行migrate报错,是因为

x项目需要,将以前的sqlserver数据库迁移的oracle数据库中,由于以前对oracle只是在DML语句的步骤,所以总结一下这次遇到的问题以及具体步骤 1,oracle新建数据库 新建Oracle数据库三种方法:1.通过运行Oracle Database Configuration Assistant 创建配置或删除数据库(也可在命令行下输入dbca):2.用命令行的方式建立数据库3.通过运行自定义的批处理脚本(或create_ORACLE_SID.bat(create_ORACLE_SI

奇葩事不少,  这不, 得把 sqlserver 2014 迁移到 2012 开始以为用备份再还原的方法就可以, 谁知道最终兼容性的问题无法解决(低版本不兼容高版本备份的文件, 即便在高版本中选择了兼容模式). 好吧, 只剩下2个方法来实现: 1. 通过生成脚本的方式迁移 打开脚本生成向导 自行选择要迁移所有或个别表... 点击"Advanced", 修改脚本生成设置 选择脚本兼容版本(根据需要自行选择) 和脚本生成类型(架构和数据) 一直点下一步,下一步...直到完成. 好的, 得到

概述: 作为DBA,经常要用开发人员提供的SQL脚本来更新正式数据库,但是一个比较合理的开发流程,当提交脚本给DBA执行的时候,可能已经有几百个sql文件,并且有执行顺序,如我现在工作的公司,十几个客户,每个客户一个库,但是数据库结构.存储过程.视图等都是一模一样,每次执行脚本(以下称为升级),如果有一百个脚本,那么就要按顺序执行过千次,这种工作量可不是一个人能承受得了的. 解决方法: 应对这种情况有以下几种方法: 1.  购买第三方软件(一般估计很少人买) 2.  自己编程一个小软件来执行,但

出处不明 概述: 作为DBA,经常要用开发人员提供的SQL脚本来更新正式数据库,但是一个比较合理的开发流程,当提交脚本给DBA执行的时候,可能已经有几百个sql文件,并且有执行顺序,如我现在工作的公司,十几个客户,每个客户一个库,但是数据库结构.存储过程.视图等都是一模一样,每次执行脚本(以下称为升级),如果有一百个脚本,那么就要按顺序执行过千次,这种工作量可不是一个人能承受得了的. 解决方法: 应对这种情况有以下几种方法: 1.  购买第三方软件(一般估计很少人买) 2.  自己编程一个小软件

上次的那几个脚本这次全部整合到了一起,而且后面发现了一个可以使用的ODBC包,于是这次采用的方式就很简单了,直接通过ODBC将InterBase数据库中的数据全部取出来之后通过Python的sqlalchemyORM框架直接连接远程的MySQL数据库,之后便可以方便的传递数据了,当然,作为我的终极完善版本,自动模式和手动模式是少不了的了,在自动模式中将自动检查InterBase数据库是否存在,如果不存在则自动restore,然后自己创建InterBase的数据源,之后便可以取出数据了,下面是流程

(转)以备不时之需 最耗时的sql declare @n int set @n=500 ; with cte1 as(select a.*,t.*from sys.dm_exec_query_stats across apply sys.dm_exec_sql_text(a.plan_handle) twhere t.dbid >= 5) select t.dbid,db_name(t.dbid) as dbname, a.total_worker_time,a.avg_time_ms,a.ex

------------------------最耗时的sql--------------------------------------- DECLARE @n INT; ; WITH cte1 AS ( SELECT a.* , t.* FROM sys.dm_exec_query_stats a CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(a.plan_handle) t ) SELECT t.dbid , DB_NAME(t.dbid) AS dbname , a.

1.在NavicatPremium的mysql,选择到迁移到的表,然后右键[导入向导]

转载: http://blog.csdn.net/zhangdaiscott/article/details/46412453

exec sys.sp_readerrorlog 0, 1, 'listening'

使用models目的是为了将创建数据库模型的代码与主程序代码分离,migrate的作用就是在数据库字段改变时不用drop表直接做更新操作 新建 models.py  exts.py manage.py,程序入口 flask_test.py manage.py #-*-coding:utf-8-*- from flask_script import Manager from flask_test import app #导入应用 #from db_script import db_manager

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名:indiceCreate.py import sys import base64 import time import httplib import json ## 老集群host(ip+port) oldClusterHost = "192.168.1.85:9200" ## 老集群用户名,可为空 oldClusterUserName = "elastic" ## 老集