做开发的同学都知道,一旦设计到底层存储优化,数据结构甚至数据库的变更,通常都会进行数据迁移的工作。如果系统运行时间过长,数据迁移的数量可能非常庞大。这时候,如何进行高效的数据迁移,实际也是上线质量的直接影响因素之一。 下面内容是转载的一个小
做开发的同学都知道,一旦设计到底层存储优化,数据结构甚至数据库的变更,通常都会进行数据迁移的工作。如果系统运行时间过长,数据迁移的数量可能非常庞大。这时候,如何进行高效的数据迁移,实际也是上线质量的直接影响因素之一。
下面内容是转载的一个小技巧(原文),无法适用于各种变化的场景,仅供大家参考。
场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中。这样可能没什么错,但是速度会非常慢。而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可能就省事多了。
根据什么都测试,他800w的数据迁移,时间从90分钟缩短到2分钟。
废话说了一堆,下面是具体案例。
MySQL数据表结构:
CREATE TABLE events_all_time ( id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, action varchar(255) NOT NULL, count int(11) NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uniq_action (action) );
Redis存储结构:
HSET events_all_time [action] [count]
下面是重点,能过下面SQL语句将MySQL输出直接变更成redis-cli可接收的格式:
-- events_to_redis.sql SELECT CONCAT( "*4\r\n", '$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n', redis_cmd, '\r\n', '$', LENGTH(redis_key), '\r\n', redis_key, '\r\n', '$', LENGTH(hkey), '\r\n', hkey, '\r\n', '$', LENGTH(hval), '\r\n', hval, '\r' ) FROM ( SELECT 'HSET' as redis_cmd, 'events_all_time' AS redis_key, action AS hkey, count AS hval FROM events_all_time ) AS t
然后用管道符重定向输出即可:
mysql stats_db --skip-column-names --raw <p style="margin-top:20px;margin-left:70px;line-height:24px;border:1px solid #ccc;text-align:center;width:545px;background:#fff"> </p><p style="font-size: 16px; font-family: Verdana;background:#d20; color:#fff;float:left;margin-left:-70px; border-radius: 10px 0 10px 0; padding: 3px 12px 4px;line-height:32px;margin-top:14px;">42区 VPS</p> <p class="42quad" style="padding: 23px; font-size:14px;font-family: Trebuchet MS;text-align;center;"> 42qu.com 云主机 , 卖给创业的你 。 点击这里 , 查看详情 </p> <p style="margin:0;padding:0;height:1px;overflow:hidden;"> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="http://www.68idc.cn/help/uploads/allimg/150130/06061115c-0.png" class="lazy" alt="无觅相关文章插件,快速提升流量" style="max-width:90%"></p> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="http://www1.feedsky.com/t1/723917543/nosqlfan/feedsky/s.gif?r=http://blog.nosqlfan.com/html/4144.html" class="lazy" border="0" style="max-width:90%" style="position:absolute" style="max-width:90%" alt="从MySQL到Redis,提升数据迁移的效率" > <br> <b>Warning</b>: call_user_func_array() expects parameter 1 to be a valid callback, function 'embed_rssfooter' not found or invalid function name in <b>/home/b55/htdocs/blog.nosqlfan.com/wp-includes/plugin.php</b> on line <b>166</b><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="http://www1.feedsky.com/t1/723917543/nosqlfan/feedsky/s.gif?r=http://blog.nosqlfan.com/html/4144.html" class="lazy" border="0" style="max-width:90%" style="position:absolute" style="max-width:90%" alt="从MySQL到Redis,提升数据迁移的效率" >

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

toadduserInmysqleffect和securly,跟隨台詞:1)USEtheCreateUserStattoDaneWuser,指定thehostandastrongpassword.2)GrantNecterAryAryaryPrivilegesSustherthing privilegesgeStatement,usifementStatement,adheringtotheprinciplelastprefilegege.3)

toaddanewuserwithcomplexpermissionsinmysql,loldtheSesteps:1)創建eTheEserWithCreateuser'newuser'newuser'@''localhost'Indedify'pa ssword';。 2)GrantreadAccesstoalltablesin'mydatabase'withGrantSelectOnMyDatabase.to'newuser'@'localhost';。 3)GrantWriteAccessto'

MySQL中的字符串數據類型包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT,排序規則(Collations)決定了字符串的比較和排序方式。 1.CHAR適合固定長度字符串,VARCHAR適合可變長度字符串。 2.BINARY和VARBINARY用於二進制數據,BLOB和TEXT用於大對像數據。 3.排序規則如utf8mb4_unicode_ci忽略大小寫,適合用戶名;utf8mb4_bin區分大小寫,適合需要精確比較的字段。

最佳的MySQLVARCHAR列長度選擇應基於數據分析、考慮未來增長、評估性能影響及字符集需求。 1)分析數據以確定典型長度;2)預留未來擴展空間;3)注意大長度對性能的影響;4)考慮字符集對存儲的影響。通過這些步驟,可以優化數據庫的效率和擴展性。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes),blob(65,535 bytes),中間佈洛布(16,777,215個比例),andlongblob(4,294,967,967,295 bytes).tousebl觀察:1)考慮pperformance impactsandSandStorLageBlobSextern; 2)管理backbackupsandreplication carecration; 3)usepathsinst

自動化在MySQL中創建用戶的最佳工具和技術包括:1.MySQLWorkbench,適用於小型到中型環境,易於使用但資源消耗大;2.Ansible,適用於多服務器環境,簡單但學習曲線陡峭;3.自定義Python腳本,靈活但需確保腳本安全性;4.Puppet和Chef,適用於大規模環境,複雜但可擴展。選擇時需考慮規模、學習曲線和集成需求。

是的,YouCansearchInIdeAblobInMysqlusingsPecificteChniques.1)轉換theblobtoautf-8StringWithConvertFunctionWithConvertFunctionandSearchUsiseLike.2)forCompresseBlysBlobs,useuncompresseblobs,useuncompressbeforeconversion.3)expperformance impperformance imptactSandDataEcoding.4)


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