mysql数据迁移相关知识
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MySQL数据迁移、Apache虚拟主机简单配置笔记慕课网课程:https://www.imooc.com/learn/170部分笔记:一、MySQL数据库存储目录修改与数据迁移(将MySQL数据存储目录由/data/mysql/迁移到/mnt/mysqlhdd)1、停止MySQL服务:sudo service mysql stop2、修改目标目录的所属用户组和用户、文件夹权限sudo chown -R mysql:mysql /mnt/mysqlhdd/sudo chmod -R 700 /mnt/mysqlhdd/3、把现用数据复制(cp)到新目录,而不是移动(mv),为保证文件的权限和属性一致,复制过程中一定要加 -a 参数,由于数据量比较大添加 -v 参数可查看复制的过程sudo cp -av /data/mysql/* /mnt/mysqlhdd/4、编辑MySQL的配置文件my.cnfsudo vim /etc/mysql/my.cnf5、修改my.cnf文件中的datadir参数值datadir=/data/mysql/ 修改为 datadir
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关于MySQL数据迁移--data目录直接替换注意事项的详解 近日更换服务器,要做数据库迁移,将数据库内的数据从服务器A迁移到服务器B。由于数据量较大,直接做dump耗时太长,故而采用如下方式处理:首先,在服务器B上安装了与服务器A同版本的MySQL,停止MySQL服务,将安装后的data目录删除;然后,服务器A锁住全部表,从服务器A将整个data目录和数据文件直到拷贝到服务器B上,修改服务器B上MySQL的my.cnf文件中的datadir指向新的data目录。最后,启动服务器B上的MySQL服务。结果启动失败,报出 “无法启动MySQL服务”异常,查看错误日志,发现问题描述如下:InnoDB: Error: log file ./ib_logfile0 is of different size 0 63963136 bytesInnoDB: than specified in the .cnf file 0 6291456 bytes!这段信息的意思是日志文件比my.cnf中设置的日
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mysql导入导出数据中文乱码解决方法小结 linux系统中 linux默认的是utf8编码,而windows是gbk编码,所以会出现上面的乱码问题。 解决mysql导入导出数据乱码问题 首先要做的是要确定你导出数据的编码格式,使用mysqldump的时候需要加上--default-character-set=utf8, 例如下面的代码: 复制代码 代码如下:mysqldump -uroot -p --default-character-set=utf8 dbname tablename > bak.sql 那么导入数据的时候也要使用--default-character-set=utf8: 复制代码 代码如下:mysql -uroot -p --default-character-set=utf8 dbname < bak.sql 这样统一编码就解决了mysql数据迁移中的乱码问题了 我使用windows作为导出数据源,并导入 freebsd环境下的mys
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简述MySQL分片中快速数据迁移推荐阅读:MySQL 数据库跨操作系统的最快迁移方法mysql 备份与迁移 数据同步方法操作实践背景:travelrecord表定义为10个分片,尝试将10个分片中的2个分片转移到第二台MySQL上,并完成记录, 要求最快的数据迁移做法,中断业务时间最短思路一利用mysqldump:在这里我们只针对mysql innodb engine,而且配置bin-log的数据库进行分析。因为是将10个分片中的两个分片进行迁移,其实就是数据库的迁移过程,就是将10个数据库中的两个数据迁移到另外一台机器;中断业务最短的做法就是:1) 准备mycat新的配置文件备用,以便快速切换配置文件。2) 在业务地峰期间,如凌晨,使用mysqldump进行数据库的全量备份(附带--flush-logs);3) 将两个分片数据库的全量备份第二台机器上进行全量恢复;4) 停止mycat服务器,5) 停止第一台机器的mycat实例(假设原来的分片在一个mysql实例)6) 拷贝第一台机器的binlog文件到第二台机器,并使用mysql的my
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- 1. 什么是迁移学习 迁移学习,顾名思义,就是将学习任务迁移的意思。在实际的应用之中,我们遇到的好多学习任务都具有很强的相似性,比如图片分割任务和图片分类任务就很相似,因为他们都是对图片进行处理的任务。而对相似数据类型进行处理的任务的模型往往可以互相迁移使用,而不必重新训练一个新的模型,从而节省时间和空间的开支。在迁移学习的领域之中,图片处理的任务往往占据大多数,因为图片任务的处理往往都含有相似的部分 —— 提取特征。在实际的任务之中,我们往往会使用已经在大型数据集(比如 ImageNet )上训练得到的模型作为迁移学习的基本模型,以此来提取图片的特征,从而进行下一步的处理。简单来说就是:使用别人训练好的模型来做自己的学习任务。
- 2. 迁移学习的基本思路 迁移学习是一个非常宽泛的概念,其的种类包括很多,我们这里以图片任务为例来讲解迁移学习的基本思路:选择迁移学习的基本模型,一般为在大型数据集上训练的大型网络,比如:ResNet 网络;GoogLeNet 网络;Xception 网络;然后选择使用网络的哪些部分,一般使用除了顶层的所有部分;编写剩余的部分,也就是自己接下来的处理过程;训练自己编写的处理过程。这几个步骤看起来非常简单,在实际过程之中也是非常简单的,接下来我们就以在 ImageNet 超大数据集上训练的 Xception 模型作为基本模型进行迁移学习的演示。
- 4.创建、迁移模型,并添加数据 构建数据模型,是搭建 Restful Web API 的基础。构建模型,相当于构建数据库结构,且无需繁琐的 SQL 语言,另一个好处是,即使切换不同的数据库引擎(mysql 、SQL Server、Oracle等),也无需重新构建。下方我们构建一个学生信息表,包含学生姓名、学生年龄和学号。# models.pyfrom django.db import modelsclass StudentsInfo(models.Model): ''' 学生信息模型 ''' # 以下为学生信息表中的各个字段,CharField、IntegerField声明了字段类型分别为字符串类型和整型,max_length规定了字段最大长度,verbose_name相当于给字段取了一个别名,将来在管理页面会显示这个别名,否则显示字段名。例如,如果设置了verbose_name,那么在管理页面中,s_name字段将一“学生姓名”显示出来,如果没有设置verbose_name,则直接显示“s_name”。verbose_name只是方便用户以后的使用,设置与否不影响内部数据的存储。 s_name = models.CharField(max_length=8, verbose_name='学生姓名') s_age = models.IntegerField(verbose_name='学生年龄') s_number = models.CharField(max_length=16, verbose_name='学号')终端中运行命令以迁移模型python manage.py makemigrationspython migrate向数据库中添加演示数据,这里我们可以使用 PyCharm 自带的 Database 工具来完成。由于我们使用的是sqlite3 作为数据库,添加数据时,可双击左侧文件目录中的 db.sqlite3 文件,而后在右侧 Database 工具中双击要操作的数据表(AppDemo_studentsmodel)。在打开的数据表中,填入要填充的数据即可:
- 6. 更轻松地迁移 由于 Docker 确保了执行环境的一致性,使得应用的迁移更加容易。Docker可以在很多平台上运行,无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云,其运行结果是一致的。用户可以很轻易地将应用迁移到另一个平台上,不用担心运行环境的变化。
- 在 TensorFlow 之中进行迁移学习 在之前的学习之中,我们都是从定义模型开始,逐步的获取数据并且对数据进行处理,最终训练模型以达到一个良好的效果。这些任务都是从零开始训练的例子,那么我们能不能使用别人已经训练好的模型来帮助我们来进行相似的工作呢?答案是肯定的,这就是我们这节课要学习到的 “迁移学习”。
- 3. 迁移镜像 在我们将更新导出为镜像后,我们还可以开始迁移镜像。由于 Docker 是以集中的方式管理镜像的,所以在迁移之前,我们要先从 Docker 中取出镜像。docker save 命令可以将镜像输出,提供了一种让我们保存镜像到 Docker 外部的方式。# 将 something:latest镜像,导出到something-latest.tardocker save -o ./something-latest.tar something:latest-o 选项,用来指定输出文件在镜像导出之后,我们就可以找到已经存储镜像内容的 something-latest.tar 这个文件了。如果使用解压软件查看其中的内容,会看到里面其实就是镜像所基于的几个镜像层的记录文件。我们可以通过很多种方式将导出的镜像文件复制到另一台机器上,在这么操作之后,我们就要将镜像导入到这台新机器中运行的 Docker 中。导入镜像用 docker load 命令即可。Tips: 我们并不真的需要一台新的机器,把当前环境中 Docker something 镜像删掉即可docker image rm something:latestdocker load -i something-latest.tar镜像导入后,我们就可以通过 docker images 看到它了,导入的镜像会延用原有的镜像名称。
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