最新项目稍有空隙,开始研究SQL Server 2012和2014的一些BI特性,参照(Matt)的一个示例,我们开始体验SSIS中的CDC(Change Data Capture,变更数据捕获)。 注:如果需要了解关于SQL Server 2008中的CDC,请看这里http://blog.csdn.net/downmoon/article/deta
最新项目稍有空隙,开始研究SQL Server 2012和2014的一些BI特性,参照(Matt)的一个示例,我们开始体验SSIS中的CDC(Change Data Capture,变更数据捕获)。
注:如果需要了解关于SQL Server 2008中的CDC,请看这里http://blog.csdn.net/downmoon/article/details/7443627),本文假定读者对CDC的工作方式已有所了解。^_^。
我们分三步完成实例:
1、准备基础数据;
2、设计一个初始包;
3、在2的基础上设计一个增量包。
首先请完成以下准备安装:
(1)Visual studio 2012或Visual Studio 2012 Shell (Isolated) Redistributable Package
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=30678
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=30670
(2)SQL Server Data Tools - Business Intelligence for Visual Studio 2012
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=36843
(2)SQL Server 2012企业版或开发版
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=29066
(3)示例数据库AdventureWorksDW2012(本文必须,如果自建表则不必)
http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/55330
好了,开始第一步:
/* -- ============================================= -- 创建测试数据库及数据表,借助AdventureWorksDW2012示例数据库 ---Generate By downmoon(邀月),3w@live.cn -- ============================================= */ --Create database CDCTest --GO --USE [CDCTest] --GO --SELECT * INTO DimCustomer_CDC --FROM [AdventureWorksDW2012].[dbo].[DimCustomer] --WHERE CustomerKey < 11500; --select * from DimCustomer_CDC;/* -- ============================================= -- 启用数据库级别CDC,只对企业版和开发版有效 ---Generate By downmoon(邀月),3w@live.cn -- ============================================= */ USE [CDCTest] GO EXEC sys.sp_cdc_enable_db GO -- add a primary key to the DimCustomer_CDC table so we can enable support for net changes IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.indexes WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[DimCustomer_CDC]') AND name = N'PK_DimCustomer_CDC') ALTER TABLE [dbo].[DimCustomer_CDC] ADD CONSTRAINT [PK_DimCustomer_CDC] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [CustomerKey] ASC ) GO /* -- ============================================= -- 启用表级别CDC ---Generate By downmoon(邀月),3w@live.cn -- ============================================= */ EXEC sys.sp_cdc_enable_table @source_schema = N'dbo', @source_name = N'DimCustomer_CDC', @role_name = N'cdc_admin', @supports_net_changes = 1 GO
/* -- ============================================= -- 创建一个目标表,与源表(Source)有相同的表结构 --注意,在生产环境中,完全可以是不同的实例或服务器,本例为了方便,在同一个数据库实例的同一个数据库中演示 ---Generate By downmoon(邀月),3w@live.cn -- ============================================= */ SELECT TOP 0 * INTO DimCustomer_Destination FROM DimCustomer_CDC --select @@version; select * from DimCustomer_Destination;
第二步:创建初始包
-- ============================================= -- 我们使用两个包来完成示例,一个初始包完成数据的初始加载,一个增量包完成数据的变更捕获 ---Generate By downmoon(邀月),3w@live.cn -- =============================================
初始包包含如下逻辑:
新建一个SSIS项目,创建一个包“Initial Load”,如下图:
新建两个CDC Control Task,分别命名为“CDC Control Task Start”和“CDC Control Task End”,分别对应属性为“Mark initial load start”和""Mark initial load end"
连接管理器均为ADO.NET方式,其他属性如下图:
中间加入一个“Data Flow Task”,属性默认。
此时,运行包,可见CDC_States有初始标记。
第三步:创建增量包
增量包包含如下逻辑:
在项目中创建一个新包,命名为“Incremental Load”
在包的"Control Flow"视图中,自上而下分别手动6个Task,顺序如下图,除去上面用到的三个Task,其余均为Execute SQL Task
注意:CDC Control Task End的CDC运算符为MARK Process Range,CDC Control Task Start的CDC运算符为Get Process Range
其余4个Execute SQL Task的SQL语句如下:
--Create stage Tables IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[stg_DimCustomer_UPDATES]') AND type in (N'U')) BEGIN SELECT TOP 0 * INTO stg_DimCustomer_UPDATES FROM DimCustomer_Destination END IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[stg_DimCustomer_DELETES]') AND type in (N'U')) BEGIN SELECT TOP 0 * INTO stg_DimCustomer_DELETES FROM DimCustomer_Destination END-- batch update UPDATE dest SET dest.FirstName = stg.FirstName, dest.MiddleName = stg.MiddleName, dest.LastName = stg.LastName, dest.YearlyIncome = stg.YearlyIncome FROM [DimCustomer_Destination] dest, [stg_DimCustomer_UPDATES] stg WHERE stg.[CustomerKey] = dest.[CustomerKey]
-- batch delete DELETE FROM [DimCustomer_Destination] WHERE[CustomerKey] IN ( SELECT [CustomerKey] FROM [dbo].[stg_DimCustomer_DELETES] )
-- truncate table truncate table [dbo].[stg_DimCustomer_DELETES] truncate table [dbo].[stg_DimCustomer_UPDATES]
最关键的一步,选中CDC Control Task Start,并切换到Data Flow,自上而下分别拖动CDC Source,CDC Splitter Transformer,三个ADO.NET Destination,如下图:
其中三个的目标表分别为:[DimCustomer_Destination],stg_DimCustomer_DELETES,stg_DimCustomer_UPDATES。
而CDC Source的连接管理器属性如下图:
此时,可运行增量包,但我们不会看到任何运行结果,因为此时我们还没有进行数据的Insert或Update操作。
下来我们提供一个脚本,测试下效果:
-- ============================================= -- 更新一些数据,以显示SSIS 2012中CDC的效果 ---Generate By downmoon(邀月),3w@live.cn -- ============================================= USE [CDCTest] GO -- Transfer the remaining customer rows SET IDENTITY_INSERT DimCustomer_CDC ON INSERT INTO DimCustomer_CDC ( CustomerKey, GeographyKey, CustomerAlternateKey, Title, FirstName, MiddleName, LastName, NameStyle, BirthDate, MaritalStatus, Suffix, Gender, EmailAddress, YearlyIncome, TotalChildren, NumberChildrenAtHome, EnglishEducation, SpanishEducation, FrenchEducation, EnglishOccupation, SpanishOccupation, FrenchOccupation, HouseOwnerFlag, NumberCarsOwned, AddressLine1, AddressLine2, Phone, DateFirstPurchase, CommuteDistance ) SELECT CustomerKey, GeographyKey, CustomerAlternateKey, Title, FirstName, MiddleName, LastName, NameStyle, BirthDate, MaritalStatus, Suffix, Gender, EmailAddress, YearlyIncome, TotalChildren, NumberChildrenAtHome, EnglishEducation, SpanishEducation, FrenchEducation, EnglishOccupation, SpanishOccupation, FrenchOccupation, HouseOwnerFlag, NumberCarsOwned, AddressLine1, AddressLine2, Phone, DateFirstPurchase, CommuteDistance FROM [AdventureWorksDW2012].[dbo].[DimCustomer] WHERE CustomerKey =11502 SET IDENTITY_INSERT DimCustomer_CDC OFF GO -- give 10 people a raise UPDATE DimCustomer_CDC SET YearlyIncome = YearlyIncome + 10 WHERE CustomerKey >= 11000 AND CustomerKey <= 11010 GO
此时,我们可以看到变更捕获的结果:
如果您觉得还不够直观,请"Enable Data Viewer",
至此,一个SSIS 2012中CDC的实例演示结束,如果还有进一步的研究,请移驾MSDN,下面有链接。本文也提供示例项目包,以作研究之用。
项目文件下载1,项目文件下载2

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
