现需求:需要批量将1000个数据先查询在更新到mongodb(如果查询不到数据,则添加数据) 1:工具类BathUpdateOptions import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query; import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update; public class BathUpdateOptions { private Query query; private U

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp

一.为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Ma

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times

由于 TiDB 本身兼容绝大多数的 MySQL 语法,所以对于绝大多数业务来说,最安全的切换数据库方式就是将 TiDB 作为现有数据库的从库接在主 MySQL 库的后方,这样对业务方实现完全没有侵入性下使用 TiDB 对现有的业务进行备份,应对未来数据量或者并发量增长带来的单点故障风险,如需上线 TiDB,也只需要简单的将业务的主 MySQL 地址指向 TiDB 即可. 下面我们详细介绍了如何将 MySQL 的数据迁移到 TiDB,并将 TiDB 作为 MySQL 的 Slave 进行数据同步.

mysql的全量备份与增量备份 全量备份:可以使用mysqldump直接备份整个库或者是备份其中某一个库或者一个库中的某个表. 备份所有数据库:[root@my ~]# mysqldump -uroot -p123456 --all-databases >/opt/all.sqlmysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. 备份单个数据库的所有表:[root@my ~]#

先说答案:全量数据. 1.修改redis.conf,开启rdb,禁用aof 上面这个是持久化文件的路径,我们ll看下: 2.启动redis后,cli查看里面的key [root@mini1 redis-]# src/redis-server ./redis.conf [root@mini1 redis-4.0.2]# src/redis-cli  3.现在转换为aof模式 在线转换参考:https://redis.io/topics/persistence How I can switch to

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

python从数据库获取全量数据的方法 学习了:https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79503658 原文膜拜: import psycopg2.pool from datetime import datetime # 批量查询大小 batch_size = 1000 def cursor_query(): # 使用数据库连接池,使用普通的连接方法运行貌似也会内存飙升,因此改为了连接池 simple_conn_pool = psyco

转自 http://blog.itpub.net/27099995/viewspace-1295099/ 先简单介绍一下这个工具:innobackupexinnobackupex比xtarbackup有更强的功能,它整合了xtrabackup和其他的一些功能,他不但可以全量备份/恢复,还可以基于时间的增量备份与恢复.innobackupex备份原理innobackupex首先调用xtrabackup来备份innodb数据文件,当xtrabackup完成后,innobackupex就查看文件xtr

生产环境中,有时需要做MySQL的备份和恢复工作.因MySQL是在运行过程中的,做全量备份需要时间,全量备份完成后又有数据变动,此时需要增量备份辅助.如果想恢复数据到一个空库(例如数据迁移或者上云等更换MySQL数据库的场景),基于全量备份+增量备份的数据进行恢复,可以更接近于原本的数据. 工作中曾经使用过的2种方法: 1.基于dump全量备份.sql+binlog生成增量备份sql,进行全量+增量的备份/恢复操作. 备份过程: (1)dump命令,生成全量备份sql文件. (2)查看全量备份文

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman

MySQL到Redis数据复制方案 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略. 那么理论上我们也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis.但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于 binlog存在Statement/Row

大型网站为了软解大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够.到了数据业务层.数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器扛,如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,数据丢失的话,后果更是 不堪设想.这时候,我们会考虑如何减少数据库的联接,一方面采用优秀的代码框架,进行代码的优化,采用优秀的数据缓存技术如:memcached,如果资金丰厚的话,必然会想到假设服务器群,来分担主数据库的压力.Ok切入今天微博主题,利用MySQL主从配置,实现读写分离,减轻数据库压力.这种

/usr/bin/mysqldump -uroot -p123456 --lock-all-tables --flush-logs test > /home/backup.sql 如上一段代码所示,其功能是将 test 数据库全量备份.其中 MySQL 用户名为:root 密码为:123456 备份的文件路径为:/home (当然这个路径也是可以按照个人意愿修改的.) 备份的文件名为:backup.sql 参数 —flush-logs:使用一个新的日志文件来记录接下来的日志 参数 —lock-a

参考资料: mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法:http://www.cnblogs.com/lingiu/p/3414134.html mysql千万级大数据SQL查询优化:http://blog.csdn.net/u014421556/article/details/52063904 MySQL百万级数据库查询优化技巧:http://blog.csdn.net/duck_arrow/article/details/45481999 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度:h

1. 时间戳增量回滚同步 假定在源数据表中有一个字段会记录数据的新增或修改时间,可以通过它对数据在时间维度上进行排序.通过中间表记录每次更新的时间戳,在下一个同步周期时,通过这个时间戳同步该时间戳以后的增量数据.这是时间戳增量同步. 但是时间戳增量同步不能对源数据库中历史数据的删除操作进行同步,我就使用orcale物化视图的方式进行删除更新操作 说明: 源数据表 需要被同步的数据表 目标数据表 同步至的数据表 中间表 存储时间戳的表 2. 前期准备 在两个数据库中分别创建数据表,并通过脚本在源数

通过web服务器访问MYSQL数据库有以下几个过程: 1.在MySql下创建自己的数据库和自己的表单 2.连接数据库. 3.访问数据库 1.创建web工程 (服务器端) 在Myeclipse下新建一个web项目,为了好统一管理在WEB-INF下建一个web.xml用来加载服务器启动时的配置信息.这个文件是由大量的<servlet></servlet>与<servlet-mapping></servlet-mapping>组成,这里只做讲解, web.xml实

其中old表示tab2(被动触发),new表示tab1(主动触发,外部应用程序在此表里执行insert语句) 1.插入:在一个表里添加一条记录,另一个表也添加一条记录DROP TABLE IF EXISTS tab1;CREATE TABLE tab1(tab1_id varchar(11)); DROP TABLE IF EXISTS tab2;CREATE TABLE tab2(tab2_id varchar(11)); 创建触发器:t_afterinsert_on_tab1作用:增加tab

[root@hadoop3 xiaole_chk_url]# sh looh.es.res.sh 100 200 1 % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 61740 100 61721 100 19 472k 148 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 474k 200 300 2 % Total % Rec