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  • 对常见数据库容灾技术进行直观比较,帮助用户正确理解各种数据库容灾技术的本质特征,结合自己的业务特点,选择正确的容灾方案。
  • 达梦数据库容灾方案推介场景一 “阵列硬盘坏了,数据库读写文件异常,系统停运啦!”场景二 “不小心执行了TRUNCATE操作,核心业务表被清空,系统关键功能无法使用!”场景三 “在硬件投入变化不大的情况下,现有...


           数据库系统处在信息系统的核心位置,是系统正常运行的必要基础。因此,在选择一款数据库时,数据库的性能和稳定性是我们首要考虑的方面。毕竟谁也不想把自己的大楼建在摇摆的地基上,这样可能永远无法摆脱后续维稳加固工作带来的困扰。如果所选择的产品因为自身技术能力的局限性,永远达不到用户的要求,最终只能重新选型数据库,这对用户来说虽算不上致命,但也大伤元气。
           在数年的工作中,我们参与解决过很多起因人为或者硬件故障导致的数据库故障,而这些问题也都因为前期的系统架构设计不完善导致系统停运时间过长。那本文就从这些问题出发,结合达梦数据库成熟的产品,用最简单的方式介绍达梦数据库是如何为应用系统助力的。

    场景一 “阵列硬盘坏了,数据库读写文件异常,系统停运啦!”

           近年来,遇到太多的类似问题。系统建设初期,用户最先考虑的都是磁盘阵列自身的RAID机制。“坏了几块硬盘无所谓,我们可以通过阵列的冗余热插拔更换硬盘”,听了太多的这种胸有成竹。但是,面对永远无法预知的硬件故障,我们无法想象到它会坏到什么程度。我们遇到过的最糟糕的一个案例是存储在某次重启后挂载不上了,只能进行重新格式化。整体格式化!这不是开玩笑,对,就是所有的数据就在那一瞬间都化作一股青烟,烟消云散~
           为了保证最起码的数据安全,在系统建设之初,需要优先考虑数据的冗余。这样就需要两份独立的数据存储空间,一份存储空间出现极端灾难后,另一份可以快速接管访问请求,继续对外提供服务。
           首先,大家不要被HA集群误导,在选择HA集群时一定要清楚他能做什么。单纯的操作系统层级的HA集群实现的是对服务器的冗余,而对存储上的数据依然是单点。他更多的是来进行VIP地址、磁盘阵列、数据库服务的管理。当主机服务器出现异常后,整体可以挂载到冷备备机。对,没错,就是把磁盘阵列挂载到冷备备机,原封不动的挂载。所以,他对数据库来说就是个单机。当然,现在市面上的一些数据库本身带了HA功能(在主备集群中提供VIP地址挂载的功能),大家区别他与操作系统HA的区别就是看他有几份数据。如果只有一份,那就要小心了,可能他的HA就是实现了操作系统的HA功能,进行VIP和存储的挂载管理。在出现存储故障时,他也无法提供持续的访问功能。
           在针对这种场景时,我们可以选择采用达梦的数据守护集群[1]或者读写分离集群[2]。应用的写入入口永远是主机,主机将REDO日志包通过达梦MAL邮件系统发送到备机进行日志重做,实现高效的数据同步功能。备机对外支持只读事务,在读写分离集群下可以实现对应用透明的只读事务自动分发到备库,主备之间数据同步可以选择高性能模式和强一致模式。并且,集群支持一主多备以及异步备机。在此不做过多解释,详见官方文档[^1]。在这里插入图片描述
           在主机存储出现故障后,通过确认监视器的仲裁,备机可以快速切换为主机。应用程序在支持自动重连的情况下,不需要做任何改动即可连接到新主机。对新主机的数据修改都会记录在数据库的归档日志中,当原故障主机恢复后,会以备机模式加入集群,新主机做的数据变动可同步到备机。在DM8版本中,确认监视器也支持了多副本部署,避免了确认监视器的单点故障。
    在这里插入图片描述

    场景二 “不小心执行了TRUNCATE操作,核心业务表被清空,系统关键功能无法使用!”

           这是DBA最无语的技术请求了,面对如此霸气而胸有成竹的操作,你都无力反驳。乖乖的去找最近的数据库的备份是否成功,再根据操作时间点,采用物理备份加归档的方式还原到TRUNCATE操作之前。整库数据量在100GB以内,恭喜你,在一切操作流畅的情况下,十多分钟应该能够完成恢复。如果你的数据总量达到TB级,那就站在旁边擦汗吧(可不能删库跑路~)。有人会说,闪回啊,一闪不就回去了吗?达梦目前针对TRUNCATE操作无法闪回。ORACLE可以闪回TRUNCATE,但是对于在线系统操作的复杂性和风险性大家可以评估下,况且在线系统的UNDO_RETENTION配置的有限大。
           为了避免类似问题的发生,通过严格的在线系统数据库的管控可以一定程度上避免。但是,总是存在一些边开发边上线的系统。那针对这种情况,达梦通过扩展异步备机功能,实现数据的快速恢复。对于达梦数据守护或者DMHS数据同步软件都可以搭建异步备机功能,比如我们设置每天3点同步一次。那就可以从异步备库取出删除前的数据,但是今天白天数据表可能做了很多变动,我怎么把这部分数据也能拿出来。这个我们就可以通过增加一个手动进行数据同步的功能,把数据追加到误删除之前的时刻,然后从异步备库取出数据即可。这个增量数据的追加,对于一般的业务系统来说都是很快的。
    在这里插入图片描述
           而对于数据量大的系统,如果没有足够的备库存储空间,可以选择使用DMHS[3]实现可配置化的局部数据库对象异步同步,配置为定时同步模式,当需要将备库同步到误删除之前的状态时,通过控制台执行手动同步命令完成从上次同步开始的差额数据同步。
    在这里插入图片描述

    场景三 “在硬件投入变化不大的情况下,现有系统如何实现双活”

           双活是系统建设的高级目标,系统建设要达到双活的效果需要从应用层和数据库层进行综合设计。对于数据库层,可以依赖自身的相关解决方案实现数据库双活,降低用户数据库层双活设计的工作量。
           实现系统双活后有哪些优势呢,我们来列举一些:
     充分利用软硬件资源,避免了主备模式下只有在备库切主后才会充分使用服务器和磁盘阵列资源的缺点;
     提升系统的吞吐量,双活节点支持同时读写;
     故障无缝切换
     等等……
           借助于达梦数据库的共享存储集群DM DSC[4],替换了原主备架构模式。在DM DSC集群下,多个数据库实例节点可以同时读写一份共享数据。同时,多个节点对等访问共享存储数据,可以利用多台机器的资源承载更高的数据库并发访问。当集群中一个节点出现故障后,健康节点可以继续对外提供服务,提高系统可用性。为了提升数据的可靠性,可以配合达梦的数据守护集群或读写分离集群搭建实时备机。采用国产数据库即可完成原O数据库的高级方案替代!
    在这里插入图片描述
           对于更高要求的两地三中心方案,除了采用数据守护集群或者DMHS实时同步软件实现一主多备的集群架构模式外,还可以采用跨机房的DSC集群部署方式,实现两机房的完全双活。跨机房部署DM DSC集群,难点在于如何实现共享存储。现阶段需要依赖于存储提供的存储双活功能,实现将两个机房的两套磁盘阵列虚拟为一套共享存储,供上层数据库搭建DM DSC集群使用。当然,达梦也在研发基于DM ASM镜像功能,后续会推出完全依赖自身产品的跨机房DM DSC解决方案。
    在这里插入图片描述

    总结

           上述选取了几个在项目中经常遇到的场景向大家介绍了达梦数据库在应对数据库容灾时能够为用户带来的解决方案。数据库作为业务系统的底层支撑,需要我们在设计之初就要选择符合业务需求的部署架构,避免在遇到极端人为或者物理灾难时才发现数据库架构设计是系统中最薄弱的环节。达梦作为国产数据库的优秀企业,始终坚持完全自研,为用户提供全栈的数据解决方案。

    [1] 详细介绍见 https://eco.dameng.com/docs/zh-cn/start/dm-cluster.html
    [2] 详细介绍见https://eco.dameng.com/docs/zh-cn/start/dm-cluster.html
    [3] 详细介绍见https://eco.dameng.com/docs/zh-cn/start/dmhs-product-introduction.html
    [4] 详细介绍见https://eco.dameng.com/docs/zh-cn/start/dm-asm-cluster.html

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  • 本课题设计并实现了一种多数据库容灾系统,可以对不同的数据库系统进行容灾备份,并且可以使用统一的方法进行管理,并支持灵活的容灾策略配置,该系统可以在任何一台主机上通过该程序来管理不同数据库服务器及备份...
  • 数据库容灾
  • 本地IDC机房数据库容灾解决方案

    千次阅读 2021-01-18 19:13:59
    欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者介绍:李明,腾讯云数据库架构师华南区负责人,曾在某专业数据库服务商、51job任职DBA。一、概述​ 风险无处不在,包括自然灾害以及突发事件等,有...

    欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~

    作者介绍:李明,腾讯云数据库架构师华南区负责人,曾在某专业数据库服务商、51job任职DBA。

    一、概述

    ​ 风险无处不在,包括自然灾害以及突发事件等,有时候我们无法预测到一些风险,比如天津港爆炸事件。IT领域也一样,总是有意想不到的事情,风险具有不可预测性,万全之策就是做好灾难应对的各种准备。

    ​ 随着云计算如火如茶的进行,IT资源可进行快速部署,弹性扩容及超高的性价比,这对于我们创建本地IDC机房数据库容灾提供极大的便利性。如何利用云数据库做容灾成为DBA的基本功。

    当前腾讯云已对外提供的腾讯云数据库(TencentDB)产品:

    关系型数据库:云数据库 MySQL、云数据库 MariaDB、云数据库 SQL Server、云数据库 PostgreSQL

    云数据库 Redis

    云数据库 MongoDB

    分布式数据库

    云数据库 Memcached

    云数据库 HBase

    ​ 下文以腾讯云数据库 MySQL为例,介绍如何充分利用腾讯云的优势,减轻DBA的负担,轻松来搭建数据库(MySQL)的:同城同区灾备、同城不同区灾备、跨地域灾备。

    二、当前TencentDB所支持的架构部署

    ​ 针对业务连续服务和数据可靠性有强需求或是监管需要的场景,用户在购买云数据库 MySQL 时会默认提供灾备实例,帮助用户以较低的成本提升业务连续服务的能力,同时提升数据的可靠性。

    同地域同可用区部署

    ​ 云数据库 MySQL同可用区部署架构示意图

    1620云数据库MySQL 普通实例架构(同个可用区)

    同地域不同可用区部署

    ​ 云数据库 MySQL 同城灾备实例架构

    1620云数据库 MySQL 同城灾备实例架构(不同可用区)

    ​ 说明:腾讯云数据库多可用区部署目前仅支持深圳金融专区,其他可用区的支持还在规划中。

    1620

    跨地域部署

    ​ 云数据库 MySQL 异地灾备实例架构

    1620云数据库 MySQL 异地灾备实例架构

    三、构建云上灾备环境

    ​ 通过上面的介绍,我们基本了解云数据库 MySQL的架构,接下来我们来说说本地IDC的数据库怎么迁移到TencentDB上并建立同步关系。

    第一步:首先确定本地IDC如何与腾讯云建立通信。

    1、通过专线的方式;

    1620

    2、通过vpn的方式;

    1620

    第二步:拉取本地IDC数据至云上,并建立同步关系。

    1、创建DTS(数据传输服务)同步任务,这里假设CDB实例已申请购买完毕。

    操作步骤:

    新建 DTS 数据迁移服务

    登录控制台,进入数据迁移页面,单击【新建任务】,输入相关信息及本地IDC实例的信息

    1620

    选择目标实例实例,点击保存

    1620

    选择同步类型,这里需要选【全量+增量数据迁移】,即一直与本地IDC的数据库保持同步关系

    1620

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  • 数据库容灾方案

    千次阅读 2019-08-23 09:19:39
    也称数据库双活、数据库复制,即...进行数据库容灾需要考虑以下问题: 1 本地容灾还是异地容灾,异地容灾的网络带宽及稳定性。 2 灾备数据库是否需要在线查询,是否需要效验比对某些核心数据是否与生产库一致。 ...

    也称数据库双活、数据库复制,即在本地或异地部署一个与生产库完全相同的灾备数据库,当生产库由于各种原因(错误操作、系统软件错误、病毒、硬件故障、断电、火灾、地震等)发生故障时,灾备数据库可以立刻接管原有应用,对外正常提供服务。进行数据库容灾需要考虑以下问题:

    1 本地容灾还是异地容灾,异地容灾的网络带宽及稳定性。

    2 灾备数据库是否需要在线查询,是否需要效验比对某些核心数据是否与生产库一致。

    3 RTO(恢复时间目标,指生产库发生故障到灾备库投入运行期望的时间)、RPO(数据恢复点目标,指生产系统所能容忍的数据丢失量)。

    4 备份模式选择,单向备份模式(active/standby)还是双向互备模式。其中双向互备模式又分为半双工和全双工,半双工在任一时间点依然是单向模式(active/standby),只有一个数据库接受业务请求,当主库故障时允许主备自动切换。全双工模式(active /active),用于双业务中心异地互备,两个数据库同时接受业务请求。对于全双工模式需要考虑数据是否存在主键冲突。

    5 部署及维护成本,灾备库是否支持异构(不同操作系统、不同数据库版本)、是否需要在主备库安装代理程序或在数据库额外创建对象、是否需要调整表结构等。应用系统升级是否需要重新配置备份过程,是否需要人工干预等。

    灵蜂数据库复制软件Beedup提供数据库(Oracle/SQL Server/DB2/MySQL/PostgreSQL)容灾功能,具备以下特点:

    1 Beedup采用TCP连接主从数据库,支持本地或异地容灾。软件读取解析主库归档或在线日志,还原其中的DDL及DML操作在备库执行,通过将软件部署到主库所属网络,可以在备份时有效降低网络负载。软件提供断点机制增量读取解析日志,可以忍受苛刻的网络条件。

    2 Beedup采用SQL接口向从库写入DML及DDL,从库实时在线可用。另外软件提供主从表的差异比对功能,可以随时效验主从数据一致性。

    3 Beedup采用事务单元复制主库变化到从库,主库事务提交后,软件立即读取解析事务并复制变化到从库,整个过程秒级完成。当主库发生故障时,可以直接修改从库IP为主库IP接管其上业务。

    4 Beedup支持active/standby和active /active备份模式,对于active /active模式的自增主键冲突,无需调整业务系统,Beedup提供自增值到目标库的重新计算并更新相关依赖信息的功能。

    5 Beedup采用JDBC读写主备数据库,对数据库运行平台及版本无要求,当生产库采用高性能设备时,备份库可以选择普通商用配置。软件部署灵活,既可部署于主服务器,也可部署于备份服务器,或者部署到可以TCP连通主备服务器的其它任意机器。软件对主库不需要任何写入操作,通过读取解析主库归档或在线日志复制事务到备份库,对于表结构、视图、存储过程、触发器等DDL操作均可自动备份,无需人工干预。

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  • sqlserver 2008双机热备,最好有三台服务器,其中一台当做见证服务器,没有也没有关系,该文档从实施到最后测试均有详细的记载,其中实施过程中遇到的问题也在网上得到了解答,感谢互联网上的大神博客。...
  • 验证Beedup对SQL Server2008及以上版本的数据库实时复制、数据容灾功能。 了解Beedup技术实现方式,依赖的运行环境,为制定容灾方案提供参考。 测试目标 Beedup全量初始化复制、实时增量复制功能 DDL复制支持,...
    • 测试目的
    1. 验证Beedup对SQL Server2008及以上版本的数据库实时复制、数据容灾功能。
    2. 了解Beedup技术实现方式,依赖的运行环境,为制定容灾方案提供参考。
    • 测试目标
    1. Beedup全量初始化复制、实时增量复制功能
    2. DDL复制支持,支持角色、用户、架构、登录用户、表 (列定义 主外键 索引)、视图、存储过程、函数、触发器等对象复制
    3. Beedup对主库的无侵入部署运行,不影响生产库的正常运行
    4. 直观简洁的配置操作,最小化维护成本
    • 测试环境
    1. 系统环境
    1. 主服务器:
    • 操作系统 Win Server 2008
    • 数据库版本Microsoft SQL Server 2008 R2 Microsoft Corporation  Enterprise Edition (64-bit)
    • 准备测试样本数据库,库中包含测试表及测试数据
    1. 从服务器:
    • 操作系统 Win Server 2008
    • 数据库版本Microsoft SQL Server 2008 R2 Microsoft Corporation  Enterprise Edition (64-bit)
    • 创建测试数据库,无需建表及其它对象
    1. Beedup服务器
    • 操作系统 Win Server 2008
    1. 复制条件
    1. 主库恢复模式必需为完整,并在设置为完整模式后做过整库备份
    2. 主库登录用户具有读取数据库字典信息及事务日志的权限,建议用SA
    3. 从库登录用户具有读取数据库字典信息及执行DDL(创建或删除角色、用户、架构、表、视图、存储过程、函数、触发器等对象)的权限,建议用SA
    4. Beedup服务器可以通过IP地址、端口、数据库名、用户、密码等连接信息登录主从数据库
    5. 主数据库关闭发布复制功能
    6. 主数据库关闭CDC功能
    • 测试步骤
    1. 在主库准备测试表及数据

    create table full_test(id int not null,name varchar(20) not null,birth datetime not null,intro varchar(100))

    insert into full_test(id,name,birth) values(1,'john','2017-5-20')

    insert into full_test(id,name,birth) values(2,'tom','2017-6-20')

    insert into full_test(id,name,birth) values(3,'mike','2017-4-20')

    1. 在Beedup中创建复制任务,配置复制的主从库连接参数,勾选【全量复制】。
    2. 启动复制任务,开始初始化全量复制。
    3. 全量复制完毕,随机抽样数据表,利用Beedup数据比对功能,效验全量复制数据一致性。
    4. 打开主库SQL Server管理器,对某一张表进行 增删改以及TRUNCATE 数据操作,查看Beedup任务计数器及日志输出,确认相应操作复制完成。打开从库SQL Server管理器,查询从表对应数据,效验增量数据复制一致性。

    insert into full_test(id,name,birth) values(4,'abc','2010-4-20')

    update full_test set intro = 'dsafdsafafadsf' ,birth = '2005-5-20' where id = 1

    delete from full_test where id = 2

    truncate table full_test

     

    1. 在主库创建表,并插入、修改、删除、truncate数据,查看Beedup日志输出,确认软件在从库复制同样的操作;更改主库表字段,确认从库对应表字段发生同样更改;删除主库表,确认从库表也被删除。

    create table emploee(id int not null,name varchar(20) not null,birth datetime not null,intro varchar(100))

    alter table emploee add primary key (id)

    insert into emploee(id,name,birth) values(1,'john','2017-5-20')

    insert into emploee(id,name,birth) values(2,'tom','2017-6-20')

    insert into emploee(id,name,birth) values(3,'mike','2017-4-20')

    update emploee set intro = 'dsafdsafafadsf' ,birth = '2005-5-20' where id = 1

    delete from emploee where id = 2

    truncate table emploee

    alter table emploee add note varchar(20) null

    alter table emploee alter column name varchar(40)

    alter table emploee drop column intro

    drop table emploee

     

    1. 主库创建主从外键依赖表,测试事务复制完整性

    创建主表

    create table dbo.t_master(id BIGINT IDENTITY NOT NULL,name VARCHAR(50) NULL,address VARCHAR(50) NULL)

    alter table dbo.t_master add primary key (id)

     

    创建从表

    create table dbo.t_slave(id BIGINT IDENTITY NOT NULL,name VARCHAR(50) NOT NULL,address VARCHAR(50) NULL,imp_id BIGINT NULL)

    alter table dbo.t_slave add primary key (id)

     

    创建外键

    ALTER TABLE dbo.t_slave  WITH CHECK ADD  CONSTRAINT FK_t_slave_t_master FOREIGN KEY(imp_id)REFERENCES dbo.t_master (id)

     

    批量插入数据

    declare @count2 int

      set @count2 = 1

      begin

        while @count2<=1000

         begin

             begin transaction

             insert into dbo.t_master(name,address)

                 values('m_name_'+cast( @count2 as varchar),'m_address_'+cast( @count2 as varchar))

             insert into dbo.t_slave(name,address,imp_id)

                 values('s_name_'+cast( @count2 as varchar),'s_name_'+cast( @count2 as varchar),@count2)

             commit transaction

             set @count2 = @count2 + 1

         end

    end

     

    批量修改数据

    declare @count2 int

      set @count2 = 1

      begin

        while @count2<=100

        begin

             begin transaction

             update dbo.t_master set name = 'm_name_upd_测试2',address = 'm_address_upd_测试' where id = @count2

             update dbo.t_slave set name = 'm_name_upd_测试2',address = 'm_address_upd_测试' where id = @count2

             commit transaction

             set @count2 = @count2 + 1

        end

    end

     

    批量删除数据

    declare @count2 int

      set @count2 = 1

      begin

        while @count2<=1000

         begin

             begin transaction

             delete from dbo.t_slave where id = @count2

             delete from dbo.t_master where id = @count2

             commit transaction

             set @count2 = @count2 + 1

         end

    end

     

    1. 在主库创建索引、视图、函数、过程、触发器等对象,查看对象是否可以正常复制到从库。

    create UNIQUE NONCLUSTERED INDEX IX_full_test_id ON full_test (id)

     

    create view v_full_test as select id,name from full_test

     

    create function dbo.Csj 

    (@m_str varchar(80)) 

    returns varchar(80) as begin 

             declare @i varchar(80) 

             if @m_str='0'  set @i='A'

             if @m_str='1'  set @i='B' 

              return (@i) 

    end 

     

    alter function dbo.Csj 

    (@m_str varchar(80)) 

    returns varchar(80) as begin 

             declare @i varchar(80) 

             if @m_str='1'  set @i='修改'

             if @m_str='0'  set @i='B' 

             return (@i) 

    End

     

    create procedure cc as select * from full_test

    alter procedure cc as select id from full_test

     

    create trigger tr_full_test on full_test for update as

    begin

    if update (id)

    raiserror('操作错误',10,1)

    rollback

    end

    EXEC sp_help 'ccff'

    update full_test set id=where name = 'aaa'

     

    alter trigger tr_full_test on full_test for update as

    begin

    if update (name)

    raiserror('无法操作',10,1)

    rollback

    end

    update full_test set name='abcd'  where id=1

     

    1. 删除第7步主库创建的对象,查看从库对象是否可以自动删除。

    drop index IX_full_test_id on full_test

    drop view v_full_test

    drop function dbo.Csj

    drop procedure cc

    drop trigger tr_full_test

    展开全文
  • 常见数据库容灾技术的比较

    千次阅读 2018-08-03 17:48:00
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  • 基于Oracle数据库容灾技术的研究.pdf
  • Oracle数据库容灾方案应用与研究.pdf
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空空如也

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