数据库如何做数据迁移，怎么迁移数据库数据

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软件开发人员的日常挑战：迁移数据库的一个表

一个即将退役的码农头像一个即将退役的码农,,,null软件开发人员的日常挑战：迁移数据库的一个表

总的来说数据库迁移总共分三步，和把大象装冰箱差不多。

1.迁移前准备

2.进行迁移

3.数据验证

其中数据验证主要是业务部门进行，我们主要是在出现问题后进行协助。更多内容，请关注主页文章。三套业务数据库迁移一些总结-爱可生

生产环境中数据库表的迁移思路

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十张图讲透分布式数据库发展的现状、趋势、挑战及建议

现状：

国家政策引领及扶持，分布式数据库产业规模不断壮大

全球在数据存储规模增长的情况下，企业选择呈现出从集中式数据库向分布式数据库转移的明显势

分布式数据库技术路线较多，但目标都是以解决数据容量扩展问题为首要目标，主流方案为原生分布式数据库、分布式中间件加单机数据库、非对称计算节点加分布式存储等，不同技术路线及数据库产品各有自己长处和短板。

发展趋势：

分布式数据库的产品化日趋成熟

与人工智能等新技术融合实现高效运维

分布式数据库的服务方式将向云化发展，比如云原生设计等

挑战：

替代商业数据库的兼容性问题

安全合规问题

生态建设问题

成本问题，部署及管理过于复杂，节点众多

前几天数据库迁移遇到了一个小插曲，也要感谢timestamp这个数据类型立了大功。

我们是国际业务，所以老库的时间都是utc时区，和北京时间差了8小时，dba再新建库的时候把新库时间搞成北京时间了，应用切换完毕后发现数据对不上，当时慌的一批，最后发现时区不对。dba建议把时间统一减去8小时，如果应用去处理来不及了，如果数据库统一去减，50亿的数据把数据库累死，最后我建议在测试库上试一下改回utc看下，没想到奇迹发生了，库里的时间居然又正确了，于是立马在生产上改了一下时区果然就又好了。

最后才明白是timestamp类型立了大功，timestamp类型和时区是绑定，当前库是什么时区他就会显示成什么时间，会随着库的时区变化而变化。

我猜timestamp底层是时间戳存储，只有这样才能随心所欲的调整时间，而且不受性能影响。

大数据处理常用开源框架

HDFS 分布式文件系统；

MapReduce 计算框架；

YARN 资源管理框架；

Hive、ClickHouse 数据仓库；

Sqoop、DataX、SeaTunnel 数据迁移工具；

HBase 分布式数据库；

Zookeeper 分布式协调服务；

Impala、Presto 基于MPP 架构的 SQL 分析引擎；

Flume 日志采集工具；

Kafka 分布式消息系统；

Kettle ETL可视化工具；

Flink、Spark、MapReduce 大数据计算引擎；

现在公有云非常流行，像国内大的公有云有阿里云，腾讯云，而且大家都喜欢把业务迁移到公有云，甚至是数据库业务也迁移到公有云，公有云带来便利，同时也带来了麻烦。

举３个常见的公有云问题。#隔壁家的程序员#

1.性能排查问题难度增加，例如数据库服务器的CPU，IO，正常，但是insert执行变慢，类似这种问题，简直是无从查起，所以在公有云上有很多无头案。#互联网公司茶水间#

２.SQL语句执行性能不稳定，由于是虚拟机，依托底层物理机，分布式存储性能，一旦存储和物理机发生性能波动，很容易造成SQL语句执行性能不稳定，而且排查难度特别大，尤其是分布式存储的问题。#程序员干货站#

３.不同厂商云之间通信，网络延迟和传输质量无法得到保障。

俄罗斯攻打乌克兰，美国制裁俄罗斯，oracle也宣布停止在俄罗斯的服务，这个时候如果俄罗斯公司使用oracle数据库出了问题就难办了，咋们国家从几年前就开始了软件的国产化改造，现在国企，银行都在向国产数据库，服务器迁移，不得不说中国更有先见之明！

最近我们的数据量太大，mysql已经扛不住了，准备将数据同步迁移到阿里云数据库AnalyticDB(ADB)后，ADB是啥？自行百度，然后爆了以下错误，之前mysql能行 是因为ONLY_FULL_GROUP_BY开启了，不过这是一个不规范的操作 。解决方案很多， 如何优雅解决？ps:写的操作还是写在mysql，读在adb[机智]#AnalyticDB#

这几年做的事情基本都是去IBM，去Oracle，凭良心说话，作为一名开发者，个人认为综合比较，Oracle目前还是世界最好的数据库，我们在迁移的过程中遇到最大的问题就是替代产品的性能和稳定性，给我们带来很大的挑战，我相信只有经历了阵痛才能打磨出更好的产品，可能Oracle当初也是这么走过来的。

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数据库技术选型：MySQL->冷热分离->分库分表->分布式数据库

在常见的业务场景中，数据量千万级别或以下，可以选择轻量级OLTP数据库，如MySQL。

如果数据量达到亿级以上，或者SQL查询比较复杂，首先基于业务场景考虑，是否可以实现冷热分离，将一些冷数据进行归档，降低MySQL 业务数据库中的数据量。

如果不满足冷热分离的条件，继续分析业务场景是读多写少，可以基于MySQL主从同步或Redis 实施读写分离的方案，将查询请求转移到MySQL 从库或者Redis 缓存中，降低MySQL 主库的访问压力。

如果读多写多，单MySQL 主库难以支撑，可以基于Sharding-JDBC开源方案，进行分库分表。

如果查询条件复杂，并发量高，可以搭建MySQL +Elasticsearch的查询分离方案，多维复杂查询由Elasticsearch集群来提供服务。

随着开源分布式数据库的出现，并经过多年的生产实践，可以采用一些开源分布式数据库产品，如TiDB、PolarDB-X和CockroachDB等，替换上面的读写分离、分库分表和查询分离技术方案，简化技术栈。

国产科技传来好消息，又一“卡脖子”技术进入中国时刻！

2年前，《科技日报》梳理出35项“卡脖子”的关键技术，数据库就是其中之一，不过可喜的是，如今我们的数据库技术已经成功突围，进入世界领先水平。

前国际数据库巨头Oracle的ACE总监盖国强说，“如果把整个数据库技术比作一条河流的话，它一直都在没有间断地向前流淌。而我认为，现在它进入了中国时刻。”作为数据库行业的技术大拿，他对此最有发言权。

盖国强所创办的云和恩墨公司，目前正将客户的Oracle数据库拆掉，转而向国产数据库转移。他的目标正是国内唯一自研出云计算系统的阿里云，更确切地说是基于“飞天”的数据库。

以前，是Oracle等海外数据库巨头牢牢统治着国内的市场，但现在情况变了。阿里云的数据库在成功进入了Gartner全球数据库领导者象限，和Oracle、亚马逊等海外科技巨头处在同一梯队，国内企业开始有了新的数据库可以选择。

不仅在数据库上完成了技术追赶，在云计算领域，阿里云也成功跻身世界前三，和亚马逊AWS，微软Azure同台竞技。在亚太地区，阿里云的市场份额甚至接近微软、亚马逊的总和。

从十年前孤注一掷的开发自研云技术开始，到成功让数据库技术进入中国时刻。在关键技术上坚持自研将是中国技术腾飞世界最坚定的一步。

根据国务院办公厅关于2021年部分节假日安排的通知和全省人口信息管理系统数据库迁移工作的安排，中秋节期间暂停办理全市户籍和边境通行证业务，全市各公安户籍窗口开门服务时间调整如下：

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