@Beanpublic shardingsphere.demo.entity.Order order(){ shardingsphere.demo.entity.Order order=new Order(); order.setId(new Random(100).nextLong()); order.setOrderId(101); order.setUserId(6); orderMapper.insert(order); order.setId(new Random(100).nextL…

只升级mongodb的版本极为简单,更新/替换 bin/目录下的可执行文件即可. debian和osx上的升级,按步骤来,没什么好说的. http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/install-mongodb-on-debian/ 切换引擎就麻烦了,新引擎的性能很诱人. 对迁移引擎来说,最大的问题是文件格式不兼容 也就是说,得把旧数据全部重新导一遍. 实现方式是设旧引擎数据库为master 设新引擎数据库为slaver 执行数据同步 旧引擎库 # mong…

rsync rsync是linux系统下的数据镜像备份工具.支持远程同步,本地复制,或者与其他SSH.rsync主机同步. 包括本地推到远程,远程拉到本地两种同步方式,也可以实现本地不同路径下文件的同步. 优点: 1).可以镜像保存整个目录树和文件系统.保存源目录整个目录树和文件系统 2).备份迅速,使用同步算法,只比较变化,支持增量备份 3).与scp相比,rsync传输速度远在scp之上. 缺点: 1).同步数据,需要扫描所有文件进行对比,才进行差量传输.如果文件数量达到百万甚至千万级,扫描…

在一些应用场景中,我们需要实现多层级的数据表格显示,如常规的二级主从表数据展示,甚至也有多个层级展示的需求,那么我们如何通过DevExpress的GridControl控表格件实现这种业务需求呢?本篇随笔基于这个需求,对二级.三级的主从表数据进行展示,从而揭开对多层级数据展示的神秘面纱. 1.二级主从表数据展示 主从表数据,我们知道,一个主表记录里面关联有多条明细从表记录,在数据定义的层次上我们体现如下所示. 先定义一个实体类信息作为载体. /// <summary> /// 记录基础信息 /…

背景 随着项目运行时间逐渐增加,数据库中的数据也越来越多,虽然加索引,优化查询,但是数据量太大,还是会影响查询效率,也给数据库增加了负载. 再加上冷数据基本不使用的场景,决定采用分表来处理数据,从而来提高系统性能. sharding jdbc 介绍 官方文档在这里. Sharding-jdbc 定位是轻量级的java框架,在java 的JDBC层提供额外功能.它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架. 适用…

CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 2 1.安装influxdb 2 2.创建influxdb数据库 3 3.安装grafana 5 配置grafana图表数据源 7 JMeter Backend Listener监听器配置 9 运行jmeter 10 新建grafana图表 10 测试环境 Win7 64位 Python 3.4.0 JMeter 2.13 r1…

一.问题场景模拟问题:第二次查询和第一次查询结果一模一样,没有查询出我新插入的数据 猜测:第二次查询走了Mybatis缓存 疑问:那为什么会走缓存呢? 1.service方法 @Override @Transactional(rollbackFor = Throwable.class,propagation = Propagation.REQUIRED) public void test() { //1.第一次查询 List<Integer> studentIdListByCid = tCou…

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从…

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括…

查询oracle数据库,返回的数据是乱码. PL/SQL正常. 解决方案如下:…