定时同步服务器上的数据

sqlserver 实现跨服务器 数据定时同步 问题:如何实时同步A服务器的A1数据库中的T1表数据同步到B服务器B1数据库的TB1表中? 思路: 1、首先实现不同服务器的数据库通信; 2、构建存储过程,实现T1表数据更新到BT1表中; 3、使用SQLserver代理作业,实现定时数据同步。 步骤: 1、创建链接服务器 语法: exec sp_addlinkedserver 'ITSV ', ' ', 'SQLOLEDB ', '远程服务器名或ip地址 ' exec sp_addlinkedsrvlogin 'ITSV ', 'fal... 阅读详情
--定时同步服务器上的数据
--例子:
--测试环境,SQL Server2000,远程服务器名:xz,用户名为:sa,无密码,测试数据库:test
--服务器上的表(查询分析器连接到服务器上创建)
create table [user](id int primary key,number varchar(4),name varchar(10))
go
--以下在局域网(本机操作)
--本机的表,state说明:null 表示新增记录,1 表示修改过的记录,0 表示无变化的记录
if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[user]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsUserTable') = 1)
 drop table [user]
GO
create table [user](id int identity(1,1),number varchar(4),name varchar(10),state bit)
go
--创建触发器,维护state字段的值
create trigger t_state on [user]
after update
as
update [user] set state=1
from [user] a join inserted b on a.id=b.id
where a.state is not null
go
 
--为了方便同步处理,创建链接服务器到要同步的服务器
--这里的远程服务器名为:xz,用户名为:sa,无密码
if exists(select 1 from master..sysservers where srvname='srv_lnk')
 exec sp_dropserver 'srv_lnk','droplogins'
go
exec sp_addlinkedserver  'srv_lnk','','SQLOLEDB','xz'
exec sp_addlinkedsrvlogin 'srv_lnk','false',null,'sa'
go
 
--创建同步处理的存储过程
if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[p_synchro]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsProcedure') = 1)
 drop procedure [dbo].[p_synchro]
GO
create proc p_synchro
as
--set  XACT_ABORT on
--启动远程服务器的MSDTC服务
--exec master..xp_cmdshell 'isql /S"xz" /U"sa" /P"" /q"exec master..xp_cmdshell ''net start msdtc'',no_output"',no_output
 
--启动本机的MSDTC服务
--exec master..xp_cmdshell 'net start msdtc',no_output
 
--进行分布事务处理,如果表用标识列做主键,用下面的方法
--BEGIN DISTRIBUTED TRANSACTION
 --同步删除的数据
 delete from srv_lnk.test.dbo.[user]
  where id not in(select id from [user])
 
 --同步新增的数据
 insert into srv_lnk.test.dbo.[user]
 select id,number,name from [user] where state is null
 
 --同步修改的数据
 update srv_lnk.test.dbo.[user] set
  number=b.number,name=b.name
 from srv_lnk.test.dbo.[user] a
  join [user] b on a.id=b.id
 where b.state=1
 
 --同步后更新本机的标志
 update [user] set state=0 where isnull(state,1)=1
--COMMIT TRAN
go
 
--创建作业,定时执行数据同步的存储过程
if exists(SELECT 1 from msdb..sysjobs where name='数据处理')
 EXECUTE msdb.dbo.sp_delete_job @job_name='数据处理'
exec msdb..sp_add_job @job_name='数据处理'
 
--创建作业步骤
declare @sql varchar(800),@dbname varchar(250)
select @sql='exec p_synchro'   --数据处理的命令
 ,@dbname=db_name()   --执行数据处理的数据库名
 
exec msdb..sp_add_jobstep @job_name='数据处理',
 @step_name = '数据同步',
 @subsystem = 'TSQL',
 @database_name=@dbname,
    @command = @sql,
 @retry_attempts = 5,   --重试次数
 @retry_interval = 5    --重试间隔
 
--创建调度
EXEC msdb..sp_add_jobschedule @job_name = '数据处理',
 @name = '时间安排',
 @freq_type = 4,     --每天
 @freq_interval = 1,    --每天执行一次
 @active_start_time = 00000  --0点执行
go
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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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