#安装与卸载

# YMP服务端口
server.port=8090

# 用户登录后空闲过期时间，单位秒（s），默认15分钟
shiro.session.timeout=900
# YMP使用的最大堆内存，支持按绝对内存指定（如：4G）和按物理机实际内存的百分比指定（如：50%），当迁移达梦数据库时，此值可以适当调大（建议≥16G）
ymp_memory=4G
# YMP使用的堆外内存，单位: GB
ymp_direct_memory=2
# YMP使用的时区ID
time_zone_id=GMT+8:00

# ========================================YMP内置数据库=============================================
# YMP内置数据库连接信息，若想自定义内置数据库则可以提前修改以下配置信息后再部署即可
spring.datasource.url=jdbc:yasdb://127.0.0.1:8091/yashan
spring.datasource.username=YMP_DEFAULT
spring.datasource.password=BPZ0VmrxlFoUgfm1UOS2pg==
spring.datasource.largePoolSize=64M
spring.datasource.cursorPoolSize=64M

# 默认内置库表类型，默认HEAP，可选HEAP,TAC,LSC
spring.datasource.defaultTableType=HEAP
spring.datasource.openCursors=3000
spring.datasource.sharePoolSize=2G
spring.datasource.dateFormat=yyyy-mm-dd hh24:mi:ss
spring.datasource.ddlLockTimeout=2

# ========================================评估=============================================

# YMP的最大并行任务数
task.parallel.max-num=500
# 预计数据迁移速度，KB/s。修改会影响评估结果预计迁移时间的大小
commons.dataMigrateSpeed=51200
# 预计对象迁移速度，number/s。修改会影响评估结果预计迁移时间的大小
commons.objMigrateSpeed=200
# 评估任务单个会话获取DDL的数量，如果Oracle性能较差，则需要降低该值
assessment.ddlCount=50
# 评估任务最多同时拥有的会话数，如果Oracle性能较差，则需要降低该值
assessment.maxThreadCount=20
# 评估内置库表类型是否为LSC，默认为false
isLscTable=false
# 拦截的Oracle数据源db/schema黑名单
schemaBlackList.oracle=ANONYMOUS,APEX_030200,APEX_PUBLIC_USER,APPQOSSYS,BI,CTXSYS,DBSNMP,DIP,EXFSYS,FLOWS_FILES,HR,IX,MDDATA,MDSYS,MGMT_VIEW,OE,OLAPSYS,ORACLE_OCM,ORDDATA,ORDPLUGINS,ORDSYS,OUTLN,OWBSYS,OWBSYS_AUDIT,PM,SCOTT,SH,SI_INFORMTN_SCHEMA,SPATIAL_CSW_ADMIN_USR,SPATIAL_WFS_ADMIN_USR,SYS,SYSMAN,SYSTEM,WMSYS,XDB,XS$NULL
# 拦截的MySQL数据源db/schema黑名单
schemaBlackList.mysql=information_schema,mysql,performance_schema,sys
# 拦截的dm数据源db/schema黑名单
schemaBlackList.dm=SYS,SYSDBA,SYSSSO,SYSAUDITOR,CTISYS

# ========================================迁移=============================================

# 元数据迁移过程中源端、目标端查询视图连接数。在元数据迁移过程中会有分批量的查询的动作， 需要开启多个查询连接并行查询。该参数配置元数据迁移的源端、目标端查询的并行线程数，决定了对数据库的查询最大连接数，不设置默认20
migration.parallel.query=20
# 元数据迁移过程中目标端执行创建连接数。在元数据迁移过程中会并行把对象在目标端的执行，以提升迁移效率。该参数配置元数据迁移的目标端DDL执行的并行线程数，决定了连接数据库的执行最大连接数，不设置默认20。migration.parallel.query和migration.parallel.execute的连接总和，是最终迁移过程中所有的目标端数据库连接数。
migration.parallel.execute=20
# 创建索引是否使用并行参数，true/TRUE：使用，false/FALSE：不使用
migration.parallel.createIndexUseParallel=true
# 索引创建的并行度，需要考虑migration.parallel.execute。例：migration.parallel.execute：10，migration.parallel.index: 5，表示，同时10个连接在并行建索引，每个索引的并行度是5（CREATE INDEX XXX PARALLEL 5）。不填默认CPU核数。
migration.parallel.index=5
# 数据迁移前是否将表设为nologging，默认为false
setNoLogging=false
# 导出方式，支持 [dts, jdbc] 两种方式
export.tool=jdbc
# 导出时每个csv文件的行数
export.csv.exportRowsEveryFile=2000000
# 迁移成功时候是否删除csv文件
export.csv.isRemoveCsvFileInSuccess=true
# csv文件存储路径包含对schema和table的拼接，schema名或table名中包含以上字符时，将会被替换，以避免被操作系统识别错误导致迁移失败；不过这可能会使某些表（比如AA$与AA.）在替换后使用的csv文件存储路径相同，导致迁移失败（No such file or directory），可以通过重新迁移失败表来解决
export.csv.path.replacement.from=\ /'."*$
# 发生csv文件存储路径字符替换时（详见export.csv.path.replacement.from），指定替换的目标字符或字符串
export.csv.path.replacement.to=_
# 导出时大表拆分的个数
export.table.splitCount=5
# 导出时触发大表拆分的行数
export.table.splitConditionCount=10000000
# 导出时触发大表拆分的表大小（G）
export.table.splitConditionSize=5
# 导出时带lob字段大表拆分的个数
export.lobTable.splitCount=5
# 导出时触发带lob字段大表拆分的行数
export.lobTable.splitConditionCount=1000000
# 导出时触发带lob字段大表拆分的表大小（G）
export.lobTable.splitConditionSize=5
# 使用jdbc导出时每个csv文件的最大行数
export.jdbc.thresholdForSplittingFileLines=5000000
# 使用jdbc导出时每个csv文件的最大大小（M）
export.jdbc.thresholdForSplittingFileSize=3072
# 一行数据中所有lob字段小于指定字节长度时会优化为行内导入
export.jdbc.lob.headSize=8192
# 在数据迁移阶段，源端数据类型是char、nchar、character时，移除数据右侧空格
export.jdbc.charRightTrim=true
# 在数据迁移阶段，源端数据类型是varchar、nvarchar时，移除数据右侧空格
export.jdbc.varcharRightTrim=false
# #yasldr More References: http://doc.yashandb.com/yashandb/22.2/zh/%E5%B7%A5%E5%85%B7%E6%89%8B%E5%86%8C/yasldr/yasldr%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%AF%BC.html
# yasldr导入时的并行度
import.degree_of_parallelism=16
# yasldr导入时每批次的CSV数据行数
import.batch_size=2048
# yasldr导入方式，包括BASIC方式和BATCH方式
import.mode=BATCH
import.SENDERS=7
import.CSV_CHUNK_SIZE=128

# ========================================校验=============================================

# 校验任务限制每个数据源支持的最大连接数
checkTask.datasource.max-connection=500
# 校验任务获取连接超时时间，单位：ms
checkTask.datasource.connection-timeout=10000
# 校验任务获取的连接池中维持的最小连接数
checkTask.datasource.minimum-idle=0
# 校验任务的最大并行任务数
checkTask.task.parallel.max-num=20
# 校验任务的子任务的最大并行任务数，即一个任务多少个表在同时校验
checkTask.subTask.parallel.max-num=200
# 校验任务的全量校验对YashanDB的FLOAT数据类型的校验精度
checkTask.checkFloatPrecision=6
# 校验任务的全量校验对YashanDB的Double数据类型的校验精度
checkTask.checkDoublePrecision=15
# 校验任务的数据类型映射源端是char数据类型就移除源端和目标端的数据右侧空格进行对比
checkTask.charRightTrim=true
# 校验任务的数据类型映射源端是varchar数据类型就移除源端和目标端的数据右侧空格进行对比
checkTask.varcharRightTrim=false
# MySQL和DM的“”转换成NULL值进行校验
checkTask.emptyStringConvertToNull=true
# MySQL的数据类型YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP都是0值转换成NULL进行校验
checkTask.zeroDateConvertToNull=true
# LOB类型一次获取大小(数组长度)
checkTask.lobBufferSize=1024
# LOB类型差异展示长度,确保小于bufferSize(数组长度)
checkTask.lobPerformSize=200
# CLOB类型一次获取大小（数组长度)
checkTask.clobBufferSize=1080