Mongo数据抽取

数据抽取通常从远程系统中提取数据，涉及各种方法，包括使用SQLPlus、OCI/ProC程序、Oracle UTIL_FILE、Oracle Export Utility等。

在ETL过程中，数据抽取是至关重要的第一步。目前市面上已有不少成熟的工具可以辅助完成这一任务，以下列举一些并进行简要对比： | 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 ||---|---|---|| Sqoop | 关系型数据库数据导入导出 | Hadoop/Hive生态 || Flume | 实时数据采集和传输 | 日志收集、事件流处理 || Kafka Connect | 连接各种数据源和目标系统 | 构建数据管道 | 选择合适的工具需要根据具体的数据源、目标系统和性能需求等因素综合考量。

Solr 和 MongoDB 的桥梁工具，SolrMongoImporter源码真的挺实用。你要是正好用 Mongo 存数据，用 Solr 做搜索，这工具可以让你少写一堆中间代码，直接把 MongoDB 里的数据导进 Solr 索引里，效率高还省事。 SolrMongoImporter的核心逻辑还是基于 Solr 的DataImportHandler (DIH)。你只需要在data-config.xml里配置一下 Mongo 连接，还有字段映射，剩下的全交给它。全量导也好，按时间戳增量导也行，都支持。 源码结构也蛮清晰的。像MongoEntityProcessor负责跑 Mongo 的查询，M

ODI通知数据同步步骤： 扫描通知接口表: 获取通知时间。 提取源数据: 根据通知时间从源表中提取相关数据。 插入临时表: 将提取的源数据插入临时表。 清理目标数据: 删除目标表中与临时表数据时间相同的数据。 同步数据: 将临时表的数据插入目标表，完成数据同步。

数据仓库抽取程序可以有效地将数据从高性能的联机事务处理系统中提取出来，以便在需要整体分析数据时与联机事务处理性能不冲突。通过数据仓库抽取程序，数据可以从联机事务处理环境中移出，从而改变数据管理的方式。

Mongo数据处理工具是一款用于数据导出和导入的实用工具，支持多种数据格式和类型，操作简便，能够满足多样化的数据迁移需求。通过这个工具，用户可以高效地管理和转移Mongo数据库中的数据。

SQL Server 随机抽取数据知识点 一、SQL Server 随机抽取数据方法 在 SQL Server 中，如果需要从一张表中随机抽取指定数量的数据记录，可以利用 NEWID() 函数结合 ORDER BY 子句来实现这一功能。下面将详细介绍这一过程。 二、NEWID() 函数解释 NEWID() 函数是 SQL Server 中的一个内置函数，用于生成一个新的唯一标识符（Unique Identifier），即 uniqueidentifier 类型的值。这个值每次调用时都会不同，并且在整个数据库系统中都是唯一的。这使得 NEWID() 函数非常适合用来进行随机排序。 三、实现随机抽

Spring 框架的 MongoDB 整合示例，叫spring_mongo，还挺适合用来练手的，逻辑清晰、结构简单。用的是Spring Data MongoDB，基本的增删改查都帮你封装好了，写业务代码时不用关心太多底层的东西，效率提升不少。 Spring Data MongoDB的 Repository 接口挺方便的，比如你只要写个findByEmail方法，它自动帮你搞定查询，连 SQL 都不用写，真的是偷懒利器。 MongoDB 连接配置也比较直接，直接在application.properties里配spring.data.mongodb.uri就行，格式类似这样： spring.da

数据抽取是将数据从异构系统中提取到数据仓库或其他分析平台的过程。它涉及远程分布式提取模式，并使用各种方法，包括使用 SQLPlus、OCI、ProC、Oracle UTIL_FILE 和 Oracle Export Utility。

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