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数据库热备份神器 - XtraBackup
常见的热备份方案LVM方案利用Linux的LVM技术来实现热备份,将MySQL的数据目录放到LVM逻辑卷上,然后通过LVM快照技术备份逻辑卷的内容。第一次备份是全量备份,之后的备份都是增量备份。在还原时,将快照中的数据目录恢复到ySQL的数据目录即可。使用LVM这种技术不仅可以备份MySQL还可以备份MongoDB等其他数据库,但使用LVM做热备份方案也比较麻烦,因为需要手动创建逻辑卷、迁移数据目
分类:数据库   时间:2020-01-28 20:52:17    阅读次数:92
mysql 全量备份和增量备份
数据对我们来说很重要,比如数据库只有一个库,那为所谓,怎么备份都行,但是数据库量大,而且数据库也是很多,要是一个一个备份,工作量很大。 下面简单介绍一种全量备份,并且压缩方法 1、mysqldump 备份并压缩sql文件 mysqldump -h主机ip -u用户名 -p密码(也可不输入) 数据库名 ...
分类:数据库   时间:2020-01-19 19:36:55    阅读次数:119
阿里云 Composer 全量镜像
地址:https://developer.aliyun.com/composer 下载地址: https://mirrors.aliyun.com/composer/composer.phar 全局配置(推荐) 所有项目都会使用该镜像地址: composer config -g repo.packa ...
分类:其他好文   时间:2020-01-18 14:56:37    阅读次数:1104
MariaDB的备份与主从、高可用实践
1、编写脚本,支持让用户自主选择,使用mysqldump还是xtraback全量备份。 [root@test-centos7-node1 scripts]# cat chose_backup_mysql.sh #!/bin/bash # #****************************** ...
分类:数据库   时间:2020-01-14 09:35:18    阅读次数:93
Flink去重第一弹:MapState去重
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算,例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等,离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果,而实时计算是一种增量、长期计算过程,我们在面对不同的场景,例如数据量的大小、计算结果精准度要求等可以使用不同的方案。此篇介 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-12 22:11:42    阅读次数:466
MySQL全量、增量备份与恢复
数据备份的重要性在生产环境中,数据的安全性是至关重要的,任何数据的丢失都可能产生严重的后果造成数据丢失的原因1.程序错误2.人为错误3.计算机失败4.磁盘失败5.灾难和偷窃数据库备份的分类物理备份:对数据库操作系统的物理文件(如数据文件、日志文件等)的备份物理备份又可分为脱机备份(冷备份)和联机备份(热备份)-冷备份:是在关闭数据库的时候进行的-热备份:数据库处于运行状态,这种备份
分类:数据库   时间:2020-01-10 01:00:38    阅读次数:123
Windows下Oracle定时备份(全量备份)
关于Windows下oracle全量备份的文章,很多网站都有,写下本文不过是为了以后方便查找,不用再到处找。 以下些许内容有所参考到其他人所写内容,这里无意冒犯,本文引用内容部分会附上参考地址,还望原作者见谅。 备份脚本 新建txt文档,把脚本复制进去后改文件格式为bat文件,双击运行即可测试该脚本 ...
分类:数据库   时间:2020-01-08 20:56:47    阅读次数:110
前端代码发布案例参考
看了两个个知乎的回答, 自己总结下. "大公司里怎样开发和部署前端代码?回答一" 非覆盖发布: 文件的摘要信息放到资源文件发布路径中, 这样内容有修改的文件变成了一个全新的文件, 不会覆盖之前的文件 先全量部署静态资源, 再灰度部署页面. "大公司里怎样开发和部署前端代码?回答二" 回答二: 简单情 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-08 12:17:37    阅读次数:101
Oracle RMAN备份
#crontab定时任务(周一全量,周二至周日增量) 30 0 * * 1 nohup sh /data/rman/script/rmanfull.sh > /data/rman/script/rman.log &30 0 * * 0,2,3,4,5,6 nohup sh /data/rman/sc ...
分类:数据库   时间:2019-12-24 13:39:21    阅读次数:98
kafka(一)
图片来源网络 1.创建topic 2.启动三组go消费者 3.启动go生产者 4.第一组消费者输出 5.第二组消费者输出 6.第三组消费者输出 7.结论 1.消息将会被均匀的分布到不同的分区中 实现了负载均衡和水平扩展 2.消息会全量落到不同的消费者组 3.消费者组内的消费者共享一个消费者组ID 组 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 16:16:32    阅读次数:79
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