分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:44(触发器专题 明细表插入数据时调用主表对应的数据) 最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了. 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路. 在触发器中,当明细表插入数据时调用主表对应的数据 http://bbs.csdn.net/topics/390631301 大家好,由于金蝶ERP没法根据报价单里面的备品率自动算出备品数.所以需要建一个触发起.

积攒一下平时解决bug时的思路,以后若是一头乱麻时翻出来看看~ 一个bug五一之前就和现场在定位,直到今天才算是定位到问题. 所有bug,还是得重现出来才可以发现问题.现场说登记记录时数据没在前台展示出来.关于插入记录没在前台显示的问题,一般就2个地方有问题,插入时报错,查看时有过滤条件. 插入时有报错就很严重,但比较好解决.然而这次的问题并不是这样.它是查询条件有一个字段,不可以为空才行. 询问现场后,得知数据是入库了.要来了日志,也没什么报错.看来还是插入时的问题. 于是在代码里看插入的数据

1. 利用insert ignore into语句去重 mysql> INSERT IGNORE INTO person_tbl (last_name, first_name) -> VALUES( 'J', 'T'); Query OK, row affected (0.00 sec) mysql> INSERT IGNORE INTO person_tbl (last_name, first_name) -> VALUES( 'J', 'T'); Query OK, rows

因为获取服务器是异步的,所以 vue 先绑定数据. 如果 ??? 是通过 ajax 异步获取的,在获取之前,???是未定义的.此时在外面的标签上添加一个 v-if="???" 可以避免这样的错误

select @From, @To, EffectiveDate, GETDATE(), Rate from Config_Currency_ExchangeRate_Temp where EffectiveDate not in ( select EffectiveDate from Config_Currency_ExchangeRate where EffectiveDate >=@BeginTime and EffectiveDate <=@EndTime and CIDFrom =

datagrid的值为 virtualScroll="true" 问题解决.

今天导入Excel数据时,发现很多浮点数据被自动四舍五入只保留了三位,原来是jxl里对getContents()进行了封装,对数值型数据作了该处理.一般我们会对读取excel的一整套流程作为工具类,那么在读取单元格数据时,应该将数据分成三类(一般情况):日期,数值,普通字符串.最后统一转换成字符串类型. 如果是日期类型,可以使用DateCell对象提供的方法: SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Cell

摘录自:http://blog.csdn.net/yangwenbo214/article/details/74000458 内存使用和GC指标 在运行Elasticsearch时,内存是您要密切监控的关键资源之一. Elasticsearch和Lucene以两种方式利用节点上的所有可用RAM:JVM heap和文件系统缓存. Elasticsearch运行在Java虚拟机(JVM)中,这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域. JVM heap: A Goldilocks

在昨天的博文(云计算之路-阿里云上:读取缓存时的“黑色0.1秒”)中我们犯了一个很低级的错误——把13ms算成了130ms(感谢陈硕发现这个错误!),从而对问题的原因作出了错误的推断,望大家谅解! 从中我们吸取到了一个教训:趁热打铁要小心,容易失去冷静,作出错误的判断. 今天我们痛定思痛,用了一个下午的时间重新分析了“黑色0.1秒”问题,这次从EnyimMemcached的源代码下手(https://github.com/enyim/EnyimMemcached). 怎么下手呢?我们用了最粗鲁.

dede 5.7无法增加顶级/二级栏目,保存目录数据时失败,请检查你的输入资料是否存在问题!执行了SQL还是不行 解决档案:用正常可以添加栏目的,将E:\wamp\www\dededln\back(dede)下所有php后缀的文件都替换掉, 估计是添加栏目图片的几个php文件出错

最近发现Lucene6.6版本添加索引数据字符数超过32766时,出现报错,而Lucene4.6版本中则未出现这一问题,原因如下: 概述:         添加索引数据时,对于分词字段,分词后的Term会和BYTE_BLOCK_SIZE比较,若该Term超过BYTE_BLOCK_SIZE,则视为超长Term,不添加到索引中,4.6为了兼容性没有捕捉异常,6.6版本捕捉了该异常.对于不分词字段,则把整个字段值作为一个Term和BYTE_BLOCK_SIZE比较. 详述如下: (1)分词字段:(设定

今天在vue的项目中引入Highcharts,想做一个大数据量的实时刷新曲线图,发现当数据量超过1000就无法显示. 经过排查发现 Highcharts为了保证更好的性能设置了一个性能阈值检查,当数据列包含的数据超过这个值时就会报错,图表就无法显示. 所以想要解决数据量超过1000无法显示的问题,只要将性能阈值设置大一点,或者直接关闭性能阈值检查,可参考以下代码 plotOptions: { series:{ turboThreshold:0 //性能阈值检查,默认值为1000,当数据量超过这个

std::list保存大量数据时,类型即是无析构函数,该list析构时会占用大量CPU

create or replace trigger t before update on test5 for each rowbegin insert into test55 values (:old.id,:old.name);end ; -------------------------------------------------------------------------------------- --表中插入数据时ID自动增长 create table ttt (id numbe

作者:白狼 出处:http://www.manks.top/article/yii2_excel_extension​ 本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 先概括下我们接下来要说的大致内容: 数据列表页面导出excel数据, 1.可以根据GridView的filter进行搜索数据并导出 2.可以自行扩展数据导出的时间直接导出数据 //先来看controller层,接收GridView参数并做拼接处理 php c

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言部分 今天在公司做项目

做CS的开发一直都是这样的方式: server端用 C++编写,采用IOCP机制处理大量客户端连接.数据接收发送的问题 client端用 C++ 或C# 写,没什么特殊要求. 最近工作时间上比较宽裕,决定采用新的方式来处理服务端的工作: C# + SOCKET异步机制(.net里没有IOCP的直接支持) 目前正可行性分析阶段,第一步的工作:接收3W个SOCKET连接, 结果还是不错的,很快就建立起来了,速度也可以. 但是第二步测试,接收.发送数据时,就发生了点问题: 运行的SERVER程序在较短

1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上where col 条件.其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列.这样查询时速度会很快.就是可

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考

通常情况下,写好WCF服务后都会用自带的WCFClient工具进行测试,在进行时数据请求的时候,如果返回数据量超过默认接收值的时候就会提示如图异常错误. 错误也提示的很清楚,无非就是修改接收值大小的问题.这个配置修改测试也可以在WCFClient上进行操作,如下步骤操作图 查看服务配置展示的Client.dll.config的是模拟的客户端配置信息,在Bind节点中并没有进行设置MaxReceivedMessageSize的值,使用的也就是默认值65536. 右键"配置文件"即可看到有