简述MongoDB 是一种广泛使用的文档型数据库，对于 schema 弱要求、可扩展性强让其在很多场景普遍适用。本文主要介绍如何使用 CloudCanal 快速构建一条稳定高效运行的 MongoDB 到 MongoDB 数据同步链路，示例中 MongoDB 均为 ReplicationSet (副本集) 。技术点MongoDB 源端增量技术MongoDB 增量数据可以通过 local 库的 opl
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2023-10-03 16:26:22
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之前360出的那个mongodb数据同步工具比较老，对于3.X版本的mongodb支持不太好。阿里巴巴出了个 MongoShake ， 目前可以支持到MongoDB4.X（我测试从mongodb3.2.16同步数据到mongodb4.0.4没问题）官方地址： https://github.com/alibaba/MongoShake中文介绍地址： http
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2024-05-17 15:31:45
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关于增量更新DataX 支持多种数据库的读写， json 格式配置文件很容易编写， 同步性能很好， 通常可以达到每秒钟 1 万条记录或者更高
原创
2022-08-04 10:34:14
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前言mongodb的副本集架构，主库和从库的数据相同步，如果主库的机器坏掉，没什么关系，从库上还有相同的副本数据。但如果某人恶意操作或误操作，一下子批量删除或drop整个库，这样主库和从库的数据都会没有，造成巨大损失。因此，对mongodb数据库定期备份是非常重要的。备份如果每次都全量备份，会消耗大量时间，并且对 mongodb性能也有影响，从而需要能增量备份。mongodb的增量备份网上没有现成
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2023-11-30 13:24:58
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前言mongodb的副本集架构，主库和从库的数据相同步，如果主库的机器坏掉，没什么关系，从库上还有相同的副本数据。但如果某人恶意操作或误操作，一下子批量删除或drop整个库，这样主库和从库的数据都会没有，造成巨大损失。因此，对mongodb数据库定期备份是非常重要的。备份如果每次都全量备份，会消耗大量时间，并且对 mongodb性能也有影响，从而需要能增量备份。mongodb的增量备份网上没有现成
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2023-11-23 23:49:58
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# 实现“mysql 增量同步 mongodb”教程
## 1. 流程概述
为了实现mysql增量同步mongodb，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 监听mysql数据库变化 |
| 2 | 将变化同步到mongodb数据库 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤一：监听mysql数据库变化
首先，我们需要在mysql数据
原创
2024-06-10 05:07:17
54阅读
## MongoDB数据增量同步
在数据库应用中，数据同步是非常重要的一个环节。当存在多个数据库实例时，需要确保这些实例之间的数据保持一致和同步。MongoDB是一种常用的非关系型数据库，本文介绍如何使用MongoDB实现数据的增量同步。
### 什么是数据增量同步？
数据增量同步是指在多个数据库实例之间，只传输发生变化的数据，而不是全量传输数据。这种同步方式可以大大减少网络传输的开销和同步
原创
2023-07-21 15:22:27
1353阅读
### MongoDB支持增量同步的科普
MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，因其灵活的文档模型、强大的查询能力和高可扩展性而被广泛使用。其中，一个重要的特性就是其支持增量同步。增量同步允许我们在数据变化时只同步变化的部分，从而提高了效率和性能。本篇文章将深入探讨增量同步的原理，并通过代码示例来演示其应用。
#### 增量同步的工作原理
增量同步的基本思想是只传输自上次同步以来发生
原创
2024-09-19 06:58:20
82阅读
副本集节点同步数据syncingTo节点 = 副本集中的某个节点，数据较新且与初始化节点通信良好。新增节点初始化t1时间点，向 【syncingTo节点】拉取除了 local 数据库以外的所有数据库并持续提取 oplog 文件。t2时间点，数据库拉取完毕，读取 oplog ，执行t1-t2时间内的操作，可能部分操作已经包含在步骤1中，但由于 oplog 的幂等性，可重复执行。增量同步数据secon
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2024-07-05 22:25:07
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文章目录一、MongoShake1.1 MongoShake简介1.2 应用场景1.3 基本特性二、方案2.1 多活方案2.2 容灾方案三、验证3.1 环境介绍3.2 功能验证3.2.1 多活验证3.2.2 容灾验证四、问题总结 一、MongoShake1.1 MongoShake简介 MongoShake是一个以go语言编写的通用的平台型服务，通过读取MongoDB集群的Oplog日志，对M
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2023-09-20 07:05:26
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一、Datax简介 DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 二、框架设计DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整
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2024-03-13 22:16:00
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## MongoDB增量数据同步实现教程
### 流程概述
在实现MongoDB的增量数据同步过程中，我们需要以下几个步骤：
1. 检查源数据库中的数据，确定需要同步的数据范围；
2. 将源数据库的数据同步到目标数据库中；
3. 定时触发增量数据同步任务。
下面我们将详细介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码演示。
### 数据同步流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
原创
2024-06-19 06:38:06
206阅读
这种迁移方式适合大批量的大表或者需要增量同步的表进行迁移，支持全量初始化+Oracle GoldenGate(OGG)增量同步，通过navicat工具进行Oracle-->MySQL表结构转化，再通过数据同步工具OGG进行全量表初始化以及后续的增量同步。
注意:使用增量方式同步的表都需要有主键，确保每行数据的唯一。
先使用navicat进行表结构的转化，具体参考迁移方式二里面的步骤。
Ora
原创
2024-10-15 12:00:10
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复制在此页冗余和数据可用性在MongoDB中复制异步复制自动故障转移读取操作交易次数更改流附加的功能甲副本集 MongoDB中是一组mongod其保持相同的数据集的过程。副本集提供冗余和 高可用性，并且是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。本节还提供了与副本集相关的常见任务的教程。冗余和数据可用性复制提供冗余并提高 数据可用性
使用OGG实现Oracle到kafka数据同步
使用OGG实现Oracle到kafka数据同步一、环境规划二、安装包下载三、搭建过程1.Oracle部署2.Oracle OGG部署3.kafka OGG部署4.OGG配置（含测试准备）四、测试五、错误分析toc一、环境规划实现目标：配置OGG，实现从Oracle到kafka数据增量同步。同步消息格式为json。主机规划：身份主机名版本IPOGG版本
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2023-12-17 21:23:24
103阅读
mongodb更新有两个命令：
1).update()命令
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi )
criteria : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的
objNew : update的对象和一些更新的操作符
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2023-09-18 16:04:29
179阅读
# MySQL增量同步到Elasticsearch
> 本文将介绍如何将MySQL数据库中的数据增量同步到Elasticsearch中，以便在大数据量情况下，实现高效的数据查询和搜索功能。我们将使用Logstash工具来实现数据的同步。
## 什么是MySQL增量同步和Elasticsearch？
在开始之前，我们先了解一下MySQL增量同步和Elasticsearch的概念。
**MyS
原创
2023-11-10 11:09:39
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1. DataX 简介：DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SQLServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。本例中将使用 DataX 实现 Hive 与MySQL之间的数据传输。本例中所使用的
肖杰 数据和云墨墨导读：本文来自墨天轮用户 肖杰 的投稿，介绍用OGG实现Oracle到Kafka到Greenplum的增量数据同步的全过程。墨天轮主页：https://www.modb.pro/u/6722背景在大数据库时代，数据经常需要在不同的数据库之间流动、整合，并要求具有一定的实时性，传统的通过脚本定时，批量同步的方式根本无法满足需求。本文基于Oracle OGG，Kafka消息队列实现O
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2021-06-04 00:13:25
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# MySQL增量同步到本地实现教程
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个新的MySQL数据库 |
| 步骤二 | 在目标数据库中创建一个表用于存储增量数据 |
| 步骤三 | 连接到源数据库 |
| 步骤四 | 查询源数据库中的数据 |
| 步骤五 | 连接到目标数据库 |
| 步骤六 | 检查目标数据库中的数据 |
| 步骤七 |
原创
2023-10-26 12:26:39
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