有水卡破解完成的mysqldump导出表数据数据,但是不会使用mtc软件把数据写入另一张白卡里,求大佬帮助,大恩不言谢

这里主要介绍互联网行业内有关数据库的相关中间件。数据库相关平台主要解决以下三个方面的问题:

为海量前台数据提供高性能、大容量、高可用性的访问 为数据变更的消费提供准实时的保障 高效的异地数据同步

应用层通过分表分库中间件访问数据库,包括读操作(Select)和写操作(update, insert和delete等,DDL, DCL)。写操作会在数据库上产生变更记录,MySQL的变更记录叫binlog, 的称之为redolog, 增量数据订阅与消费中间件解析这些变更,并以统一的格式保存起来,下层应用根据这些数据进行消费应用。当然,在数据库与数据库本身之间也会有数据库迁移的操作,这种操作可以不需要增量数据订阅与消费中间件的数据,而可以自行处理。

数据库中间件有以下几种:

分布式数据库分表分库 数据增量订阅与消费 数据库同步(全量、增量、跨机房、复制) 跨数据库(数据源)迁移

最上层的是分布式数据库分表分库中间件,负责和上层应用打交道,对应用可表现为一个独立的数据库,而屏蔽底层复杂的系统细节。分布式数据库中间件除了基本的分表分库功能,还可以丰富一下,比如讲读写分离或者水平扩容功能集成在一起,或者比如读写分离本身也可以作为一个独立的中间件。(Cobar, MyCAT, TDDL, DRDS, DDB) 增量数据订阅和消费,用户对数据库操作,比如DML, DCL, DDL等,这些操作会产生增量数据,下层应用可以通过监测这些增量数据进行相应的处理。典型代表Canal,根据MySQL的binlog实现。也有针对Oracle(redolog)的增量数据订阅与消费的中间件。(Canal, Erosa) 数据库同步中间件涉及数据库之间的同步操作,可以实现跨(同)机房同步以及异地容灾备份、分流等功能。可以涉及多种数据库,处理之后的数据也可以以多种形式存储。(Otter, JingoBus, DRC) 数据库与数据库之间会有数据迁移(同步)的动作,同款数据同步原理比较简单,比如MySQL主备同步,只要在数据库层进行相应的配置既可,但是跨数据库同步就比较复杂了,比如Oracle->MySQL. 数据迁移一般包括三个步骤:全量复制,将原数据库的数据全量迁移到新数据库,在这迁移的过程中也会有新的数据产生;增量同步,对新产生的数据进行同步,并持续一段时间以保证数据同步;原库停写,切换新库。将“跨数据库”这个含义扩大一下——“跨数据源”,比如HDFS, HBase, FTP等都可以相互同步。(yugong, DataX)


随着互联网产品在体量和规模上日益膨胀,无论是Oracle还是MySQL,都会第一时间面临来自磁盘,CPU和内存等单机瓶颈,为此,产品方除了需要不断购买成本难以控制的高规格服务器,还要面临不断迭代的在线数据迁移。在这种情况下,无论是海量的结构化数据还是快速成长的业务规模,都迫切需要一种水平扩展的方法将存储成本分摊到成本可控的商用服务器上。同时,也希望通过线性扩容降低全量数据迁移对线上服务带来的影响,分库分表方案便应运而生。

分表分库类的中间件主要有两种形式向应用提供服务:

一种是以JDBC的jar包形式为

应用提供直接依赖,Java应用通过提供的JDBC包实现透明访问分布式数据库集群中的各个分库分表,典型代表网易的DDB和阿里的TDDL. 另一种是为应用部署独立的服务来满足应用分库分表的需求,在这种方式下通过标准JDBC访问Proxy,而Proxy则根据MySQL标准通信协议对客户端请求解析,还原应用SQL请求,然后通过本地访问数据库集群,最后再将得到的结果根据MySQL标准通信协议编码返回给客户端。典型代表阿里的Cobar, Cobar变种MyCAT, 阿里的DRDS,网易的DDB proxy模式以及DDB的私有云模式。

Cobar 是提供关系型数据库(MySQL)分布式服务的中间件,它可以让传统的数据库得到良好的线性扩展,并看上去还是一个数据库,对应用保持透明。

Cobar以Proxy的形式位于前台应用和实际数据库之间,对前台的开放的接口是MySQL通信协议。将前台SQL语句变更并按照数据分布规则发到合适的后台数据分库,再合并返回结果,模拟单库下的数据库行为。

Cobar属于阿里B2B事业群,始于2008年,在阿里服役3年多,接管3000+个MySQL数据库的schema,集群日处理在线SQL请求50亿次以上。由于Cobar发起人的离职,Cobar停止维护。后续的类似中间件,比如MyCAT建立于Cobar之上,包括现在阿里服役的RDRS其中也复用了Cobar-Proxy的相关代码。

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