2025年mysql数据库迁移到mongodb方案（2025年mysql数据库迁移到o
服务不停机更新Mysql表结构方案整理
1、执行更新：在维护窗口期间，使用Faster DDL工具执行表结构更新。验证结果：更新完成后，验证表结构和数据的正确性。升级服务器配置 方案概述：通过增加服务器硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）或升级数据库软件版本，提高数据库处理能力和性能，以更好地支持在线更新表结构的需求。
2、在数据复制阶段，我们将通过MySQL自带的数据复制工具slave，将数据从主库上复制到备库上，同时保证主库一直在提供服务，不会停机。我们需要在主库上开启二进制日志。
3、在上面的实现过程中，我们会发现必须在主服务器上执行命令FLUSH TABLES WITH READ LOCK，并且从服务器必须指定主服务器位置信息。这些步骤在一些特定场景下，如停机维护、服务器迁移等情况下会复杂一些，无法实现不停机主从复制。
4、MHA Node运行在每台MySQL服务器上，主要作用是切换时处理二进制日志，确保切换尽量少丢数据。
5、Online DDL允许数据库管理员在不中断服务的情况下，对表结构进行修改，如添加、删除列或索引等。这对于保持业务连续性和最小化停机时间至关重要。MySQL中的Online DDL：在MySQL 5之前，不支持内部Online DDL，通常需要使用外部工具或通过主备切换来实现，但这些方法存在手动操作和延迟生效的不足。
6、无惧停机故障，数据库异常不可怕，关于MySQL的书单推荐如下： 《高性能MySQL（第3版）》作者：【美】Baron Schwartz， Peter Zaitsev， Vadim Tkachenko 著，宁海元 周振兴 彭立勋 翟卫祥 等 译推荐理由：MySQL领域经典之作，拥有广泛的影响力。
入坑数据库之mongodb和mysql比对
1、MySQL：MySQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它采用表（Table）和结构化的SQL语句来处理数据。在MySQL中，需要预先定义数据结构（Schema），并明确表中数据字段的关系。数据通过表之间的连接（Join）来保持关联。
2、代表性数据库：MongoDB、Redis等。在动力环境监控中的应用：在某些特定场景下，如需要处理大量非结构化或半结构化的监控数据时，非关系型数据库可能更具优势。例如，可以使用MongoDB来存储监控设备的日志信息、配置信息等；使用Redis来缓存频繁访问的监控数据，提高系统响应速度。
3、SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。
4、Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
2019年MongoDB的三大替代方案
AWS专有：DynamoDB是AWS专有的产品，这可能限制了它在非AWS环境中的使用。综上所述，JAM Stack、PostgreSQL和DynamoDB都是MongoDB的有效替代方案。选择哪种方案取决于项目的具体需求、团队的技能水平和预算等因素。
总结 Pulp 是一个功能强大的开源仓库管理解决方案，它能够帮助管理员高效地管理软件仓库，并提供给大量的消费者使用。通过支持多种内容类型、提供多种内容插件、实现仓库版本管理、进行磁盘优化以及支持多种存储选项等功能，Pulp 在软件仓库管理方面展现出了出色的性能和灵活性。
TOP 3均为成熟RDBMS，但DB-Engines认为这不标志NoSQL没落。原因如下：NoSQL的持续流行：MongoDB、Elasticsearch、Redis等系统位列DB-Engines前十，且功能逐年优化。RDBMS与NoSQL融合：TOP 3数据库均支持文档存储模型，Oracle和SQL Server还兼容图数据库模型，传统关系数据库通过扩展功能模糊了与NoSQL的边界。
历史数据对比：从历史数据来看，MySQL在市场上的受欢迎程度一直较高。例如，在2019年，MySQL的使用率就已经高达39%，位居榜首。其后依次是MongoDB、PostgreSQL等数据库。这显示了开源数据库在市场上的强劲竞争力。
年全球数据库引擎排行榜揭晓，Oracle拔得头筹，MySQL紧随其后，Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、IBM DBMicrosoft Access、Redis、ElasticSearch、SQLite分列其后。排名虽有先后，但各系统各有特色，如SAP HANA，IBM DB2也面临独特挑战。
DB-Engines 的历年年度数据库称号获得者包括 Snowflake（2022 年、2021 年）、PostgreSQL（2020 年、2019 年、2018 年）、Microsoft SQL Server（2017 年）、Oracle（2016 年）、MongoDB（2015 年、2014 年）等。
如何将json数据导入到Hive中
1、首先，将mysql数据库中的wp-posts表导出，一回偷懒了，直接用phpmyadmin的导出功能，选择csv格式导出，并选中了“删除字段中的换行符”以及“将字段名放在第一行”，保存文件名为csser.csv。
2、对于双层数组嵌套的json数据，先解开第一层嵌套，使用split方法将【hero】json数组切分成Hive数组 使用explode方法将上述Hive数组炸裂成多行数据 在第一步切分时，由于没有合适的切分规则，可以使用replace方法将数组分隔符替换为其他符号，如#$#，以避免冲突。
3、首先，将整个JSON数组作为一个字符串字段存储到Hive表中。然后，使用LATERAL VIEW json_tuple（json_column， key1， key2， ...）来解析这个字符串，其中json_column是存储JSON数组的字段名，key1， key2， ...是JSON对象中的键名。
MongoDB备份(mongoexport)与恢复(mongoimport)
1、MongoDB的备份与恢复操作如下：备份工具mongoexport 功能：用于将MongoDB中的数据导出为JSON或CSV格式的文件，以便进行备份或迁移。 使用方式：运行mongoexport help查看帮助命令。
2、应用场景总结：mongoexport和mongoimport适用于异构平台迁移、同平台跨大版本迁移等场景。mongodump和mongorestore则主要用于日常备份恢复。导出工具mongoexport 使用mongoexport前，可运行mongoexport --help查看帮助命令。单表备份至json格式时，自定义备份文件的名字和路径，默认导出JSON格式数据。
3、mongorestore：功能：恢复备份文件到MongoDB。特点：支持指定集合和压缩格式，是MongoDB官方推荐的恢复工具。mongoimport：功能：将JSON或CSV文件导入到MongoDB集合中。特点：适用于需要将外部数据导入到MongoDB的场景，支持指定字段进行导入。bsondump：功能：将数据从JSON或CSV格式转换回BSON格式。
4、数据恢复方法使用shutdown命令安全关闭MongoDB 在MongoDB客户端中，切换到admin数据库：use admin 执行shutdown命令关闭MongoDB服务：db.shutdownServer（）这种方法可以确保MongoDB在关闭前完成所有必要的清理和写入操作，从而减少数据丢失的风险。
MySQL常用工具选型和建议
Sysbench：一款主流的性能测试工具，具备多线程压测能力，覆盖硬件和软件层面。它适用于对MySQL进行压力测试和性能测试，帮助DBA了解系统的性能瓶颈和极限。tpcc-mysql：Percona按照TPC-C开发的产品，主要用于MySQL的压测。它模拟了真实的业务场景，能够更准确地评估MySQL的性能表现。
MySQL-Front：早期工具，因转码问题（如乱码）逐渐被淘汰，仅推荐在特定兼容场景使用。SQLyog：轻量级免费工具，界面简洁但功能较少，适合基础查询，不推荐复杂需求场景。选择建议：初学者：优先选择EMSSQL Manager或Navicat，两者均具备易用性和完整功能。服务器管理：若需远程操作数据库，可选用phpMyAdmin。
常用的MySQL测试工具包括mysqlslap、MySQL BenchMark Suite、Super Smack、sysbench和MySQL Workbench，具体介绍如下：mysqlslap该工具包含在MySQL 1及后续版本的发行包中，主要用于模拟服务器负载并输出性能指标。
.19版本存在安全漏洞问题，建议避免使用。0.23版本修复了FTWRL影响其他会话执行show table status的问题，可能影响类似mysqldumper等备份工具。因此，如果需要使用此功能，最好选择大于等于0.23的版本。
SQLyog 简介：SQLyog是一个快速、简洁且功能强大的图形化MySQL数据库管理工具，由业界著名的Webyog公司出品。特点：远程管理：支持通过网络远程管理MySQL数据库，无论身处何地都能轻松维护数据库。直观界面：提供直观的图形界面，使得数据库操作更加简单易懂。