bitsCN.com
查了不少资料,也尝试了一些,最后采用的办法如下:
1. 导出mysql表定义(无数据)
mysqldump --no-data [dbname] >dbdef.sql
2. 使用mysql2postgres把脚本转换为pgsql
3. 上面生成的脚本还不一定很完美,可以尝试导入pgsql,调试错误并手动修改之。我遇到的问题就只有一个,mysql列定义中的zerofill需要手工去掉。一些unsinged定义会生成constraint,如果不需要可以去掉。另外,trigger都有问题,只能后面手工重建
4. 导出mysql数据:
mysqldump -v -nt --complete-insert=TRUE --compact --no-create-info --skip-quote-names [dbname] >dbdata.sql
老一些版本的pgsql如果不支持批量插入的话还需要加上--extended-insert=FALSE,这个性能损失巨大。
5. 转义符
mysql默认字符串里的'/'是转义符,而pgsql默认不是,修改postgresql.conf:
backslash_quote = on
escape_string_warning = off
standard_conforming_strings = off
数据导入完成后可以改回默认值。
5. pgsql里导入表定义和数据 6. 重建trigger 7. 自增主键(字段)的处理 最后,如果数据量大,导入时考虑性能可以先把主键、索引、约束都去掉,导入完成后再加上。另外,psql客户端从管道导入数据似乎不够快,可以用tcp方式psql -h localhost ,还有一些为大数据量导入优化的参数,大概列一下: autovacuum = off wal_level = minimal archive_mode = off full_page_writes = off fsync = off checkpoint_segments = 50 maintenance_work_mem视内存情况尽量大点
psql -d [dbname]
由于导入数据时此字段都是有值的,所以pgsql里面seq并不会增加,可以用如下语句设置自增列的当前值:
SELECT setval('sample_id_seq',max(id)) from sample;
checkpoint_timeout = 1h
作者 RuralHunter

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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