数据库 2023-06-26

如何成功进行mediawiki数据库的迁移？ (mediawiki 迁移数据库)

如何成功进行MediaWiki数据库的迁移？

Mediawiki是一款开源、免费的维基软件，它被广泛应用于全球各地的。我们在使用Mediawiki时，可能会遇到需要迁移数据库的情况，比如我们需要将原有的数据库迁移到新的服务器上，或者我们需要从旧版本的Mediawiki升级到新版本时。但是，迁移数据库并不是一件简单的事情，不合理的迁移操作不仅会影响迁移结果，还可能会对原有数据的完整性造成影响。在本文中，我们将介绍如何成功进行Mediawiki数据库的迁移，从而保障数据的完整性和安全性。

之一步：备份原有数据库

在进行Mediawiki数据库迁移之前，我们需要对原有数据库进行备份。备份可以保障数据的完整性，防止数据在迁移过程中丢失。为了备份数据库，我们可以使用数据库管理工具，例如phpMyAdmin，执行以下操作：

1. 打开phpMyAdmin，并选择要备份的数据库。

2. 在“导出”选项卡下，选择“快速”导出选项，并点击“Go”按钮。

3. 将备份文件保存到本地。

第二步：创建新的数据库

在准备好数据库备份后，我们需要在新的服务器上创建新的数据库。在创建数据库之前，我们需要确保新服务器上已经安装好数据库管理软件，例如MySQL或MariaDB。创建数据库可以通过以下命令来完成：

CREATE DATABASE `mediawiki` CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;

在此命令中，“mediawiki”为数据库名称，“utf8mb4”和“utf8mb4_general_ci”分别为字符集和排序规则。我们需要根据实际情况进行设置。

第三步：将备份文件导入到新数据库

在创建新的数据库之后，我们需要将备份文件导入到新数据库中。在这一过程中，我们可以使用数据库管理软件的导入功能，也可以使用命令行工具执行导入操作。以命令行工具为例，我们可以使用以下命令来完成导入操作：

mysql -u root -p mediawiki

其中，“root”为数据库管理员用户名，“mediawiki”为新数据库名称，“backup.sql”为备份文件路径。我们需要根据实际情况修改命令参数。

第四步：修改LocalSettings.php文件

在将备份文件导入到新数据库之后，我们需要修改MediaWiki的配置文件LocalSettings.php，以便Mediawiki能够正确地连接新数据库。我们需要在LocalSettings.php文件中添加以下代码：

$wgDBserver = ‘localhost’; // 数据库服务器地址

$wgDBname = ‘mediawiki’; // 数据库名称

$wgDBuser = ‘username’; // 数据库用户名

$wgDBpassword = ‘password’; // 数据库密码

在以上代码中，“localhost”为数据库服务器地址，“mediawiki”为新数据库名称，“username”和“password”为数据库用户名和密码。我们需要根据实际情况进行设置。

第五步：测试迁移结果

完成以上所有步骤后，我们需要测试新数据库是否可以正常使用，以确保迁移操作的成功性。我们可以运行一个简单的测试页面，测试页面中包含以下代码：

require_once ‘includes/WebStart.php’; // Mediawiki启动脚本

echo ‘Hello, world!’;

我们可以在Mediawiki的根目录下创建一个名为“test.php”的文件，并将以上代码复制到文件中。然后，在浏览器中输入“http://your-domn/test.php”的网址，如果页面输出“Hello, world!”，则说明迁移操作成功。

结论

Mediawiki数据库的迁移并不是一件简单的事情，但我们可以通过备份、创建新数据库、导入备份文件、修改配置文件和测试迁移结果等一系列操作来完成迁移。在进行迁移操作时，我们需要格外注意数据的完整性和安全性，确保所有数据都能够被成功地迁移，并保障迁移后系统的稳定性和可靠性。

相关问题拓展阅读：

数据挖掘什么软件简单?

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数据挖掘用什么软件

1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具；

2.Weka可能是名气更大的开源机器学习和数据挖掘软件，但用起来并不方便，界面也简单了点；

3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件；4.RapidMiner现在流行的滚返罩势头在上升，但它的操作方式和商用软件差别较大，不支持分析流程图的方式，当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了；

5.KNIME和Orange看起来都不错，Orange界面看上去很清爽，但我发现它不支持中文。推荐KNIME，同时安装Weka和R扩展包。

对于普通用户可以选用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同（Java、R、C++、Python等）来选择相应的软件。

求推荐简单好用的数据挖掘软件 10分

那肯定是SPSS啊，网上自学教程也一堆，如果你不追求特别专业的，只是想数据可视化的基础上有意思数据挖掘的功能，也可以用watsonytics，它还支持自然语言呢

常用的数据挖掘工具有哪些

RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是优秀的挖掘工具，可以依据自己的需要选择。

常用数据挖掘工具有哪些

EXCEL MATLAB Origin 等等

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功大闹能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持

学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具

1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具更大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括使用的 MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

4、Orange

Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没世御有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。

此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

5、KNIME

数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。

R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收……

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1、WEKA

2、RapidMiner

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

目前业界常用的数据挖掘分析工具有哪些

数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？

那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。

哪个软件建立数据库比较简单好用

随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏、国企。

实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库可以打前面是一三六中间是六一二零末尾是四一四七

北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？

1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。

2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。

3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。

4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。

【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统主要技术指标:

支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型

标签容量：200,000 Tag

数据容量：TB级

客户端并发用户数：500 个

生产过程数据采集时间响应速度：100,000 输入值/秒存档数据回取事务吞吐量：>2,000,000 输出值/秒

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统特性——高可用性:

1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间.

2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的更大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和更大远程数据访问友好度。

3、Creat RUN ……

数据挖掘工具一般都有哪些

数据挖掘工具有国外的Qlik，国内的有永洪，收费是肯定的，你可以先去找些可以免费试用的挖掘工具，国内的ETHINK平台好像可以

数据挖掘工具有哪些？

SQL Server是数据库，但内建数据挖掘功能，若提到工具的话，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R…

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