全量和增量

Minio全量、增量备份和还原_minio增量备份 RETENTION_PERIOD=7 #!/bin/bashset -e set -x #获取当前脚本所在路径 CUR_PATH=$(cd ; pwd)source ${CUR_PATH}/backup_env.shDATE_STR=“(date′+DATE_BACKUP_DIR="(date '+%Y-%m-%d\_%H-%M-%S')" DATE\_BACKUP\_DIR="(date′+DATE_BACKUP_DIR="{BACKUP_DIR}/DATE_STR"FULL_BACKUP_DIR="{D 阅读详情

需求:把stu表中的数据,迁移到一张新的表stu2中;
此时,stu2表可能存在,也可能不存在。
select * from stu2;

insert into stu(stuid,stuname) values(1002,'lisi');
insert into stu values(1003,'wangwu');

当stu2表不存在时:
创建stu2表,其字段与后面的select 里面的字段名一致;创建好了表之后,同时把select查询到的数据存入stu2;
如果不想导入所有数据,可以在select语句后面用where过滤;
create table stu2 as select stuid,stuname from stu;

如果表stu2存在:
直接往表中添加数据,insert后面直接跟上查询语句
insert into stu2 select stuid,stuname from stu ;

delete from stu2 where stuid>1001;
这里有两条1001-zhangsan数据,需要去除重复:
delete from stu2 where rowid not in (select min(rowid) from stu2 group by stuid,stuname)

现在stu2表里面,有一行1001-zhangsan的数据,现在需要从stu表中导入数据(需要去除重复数据)
insert into stu2 select stuid,stuname from stu where stuid>(select max(stuid) from stu2);

如果stu2表中存在1001,但是1001对应的stuname叫zs,而stu表中1001对应的stuname是zhangsan,怎么办?
merge into....


想要把stu表里面的数据,迁移到stu2表里面,有两种方式;
1.全量同步
    stu2表里先清空,再把stu表中的所有数据全部导入stu2;
    insert into stu2 select stuid,stuname from stu ;
2.增量同步
    stu2表里面已经有了一部分数据,对于stu表里面的数据,如果stu2已经存在了,就做修改;如果stu2中没有,则做增加
    
这里重点看增量同步:
比如:stu表中,有数据1001-zhangsan;stu2表里面有1001-zs:

update stu2 set stuname='zs' where stuid=1001;
commit;

stu2表示要同步到哪张表;
using stu :表示数据从哪来
on (s1.stuid=s2.stuid) :判断增量的条件
when matched : 表示如果前面的条件匹配上(stu2表里面已经存在的数据)
when not matched then :表示条件没有匹配上的时候(stu2表里没有的数据)

merge into stu2 s2 using stu s1 on (s1.stuid=s2.stuid) 
when matched then update set s2.stuname=s1.stuname where s2.stuid=s1.stuid
when not matched then insert (stuid,stuname) values(s1.stuid,s1.stuname);

执行之后,查询stu2:
select * from stu2;

Minio全量、增量备份和还原_minio 导出增量数据 echo “压缩旧备份文件…” >>“FULL_LOG_FILE"echo"{FULL\_LOG\_FILE}" echo "FULL_LOG_FILE"echo"old_backup_file” | xargs -r -I {} sh -c ‘tar -czf {}.tar.gz -C {} -P .’ echo “压缩成功!” >>“${FULL_LOG_FILE}”echo “删除旧备份文件…” >>“FULL_LOG_FILE"echo"{FULL\_LOG\_FILE}" echo "FULL 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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