一.登录参数 -D 打开指定数据库 -h 服务器名称 -p 密码 -P 端口 -u 用户名 -V 输出版本信息并退出 --prompt 提示符 mysql> ,或者登陆后 用prompt命令 提示符:\D 完整的日期\d 当前数据库\h 服务器名称\u 当前用户 二.常用命令 1.显示当前服务器版本 select version(); 2.显示当前时间 select now(); 3.显示当前用户 select user(); 4.显示当前用户打开的数据库 select database();

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

二.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航) 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典“Hello world!”(The simplest thing that does something )时代,RabbitMQ 支持N多种客户端(client),这里无法一一讲解,暂定java client,有时间的情况下,在弥补一下. 事先,先普及一下图标(我们会在下面的事例中,会

柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控 一.安装 1.安装Erlang 1)系统编译环境(这里采用linux/unix 环境) ① 安装环境 虚拟机:VMware® Workstation 10.0.1 build Linux系统:CentOS6.5 rabbitMQ官网下载:http://www.rabbitmq.com/download.html Erlang的官网下载: http://www.erlang.org/download.html 2)

一.MQ(Message Queue) 即 消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ. ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系

根据研究,今年的EDM邮件营销的邮件发送量比去年增长了63%,许多方法可以为你收集用户数据,这些数据可以帮助企业改善自己在营销中的精准度,相关性和执行力. 最近的一项研究表明,中国800强企业当中超过一半的企业仍然使用过去的经验和直觉进行决策.只有11%的企业用数据来支持这些决定,而“数据”在这些企业中仍是不重要的资源. 目前大部分发送的邮件可以用两个词来诠释,一个是“批量”,另一个是“爆炸”,而在用户那里,他们只感觉到了“炸”——没错,他们在被这一大堆不相关的邮件狂轰滥炸,变得焦头烂额,从而对

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

过去十年,面向整个数字时代的关键技术接踵而至,从被人们接受,到开始步入应用.大数据与计算作为时代的关键词已被广泛认知,算力的重要性日渐凸显并发展成为企业新的增长点.Apache Flink(以下简称 Flink)以其快速.准确的算力备受关注,如何将 Flink 更好的与大数据生态技术相结合,充分挖掘数据的潜力,真正发挥数据的价值,是大多数企业面临的难题. 11 月 28-30 日,Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴.戴尔科技集团.英特尔.Cloudera.趣头条.百度.Str

大数据是物理世界在网络世界的映射,是一场人类空前的网络画像运动.网络世界与物理世界不是孤立的,网络世界是物理世界层次的反映.数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA.发现数据DNA.重组数据DNA是人类不断认识.探索.实践大数据的持续过程. 图1 大数据发展路径 陈新河把网络画像分为行为画像.健康画像.企业信用画像.个人信用画像.静态产品画像.旋转设备画像.社会画像和经济画像等八类,并通过实践案例进行了阐释. 未来,人生的每个历程无时无刻不由数据驱动. 图2 数据驱动人生 未来,设备全生命周期也

尼玛,这个问题干扰了我两个星期!! 关键字 itext5 outofmemery 内存溢出 大数据 高并发 多线程 pdf 导出 报表 itext 并发 在读<<iText in Action 2nd>4.3节(Dealing with large tables)的时候,书上写道:itext5PdfPTable实现了ILargElement的接口,只需要我们手动设置datatable.setComplete(false);之后,它就可以自动将表格元素输出到document中,但是,对,就

原文地址:http://www.csdn.net/article/2014-06-03/2820044-cloud-emc-hadoop 摘要:EMC公司作为全球信息存储及管理产品方面的领先公司,不久前,EMC宣布收购DSSD加强和巩固了其在行业内的领导地位,日前我们有幸采访到EMC中国的张安站,他就大数据.商业存储.Spark等给大家分享了自己的看法. 谈到大数据,张安站认为大数据本质上是两个根本性的问题,一个是数据很大,如何存储?另外一个是数据很大,如何分析?第一个问题,对于存储厂商来说,就

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

原文地址:http://www.csdn.net/article/2014-06-03/2820044-cloud-emc-hadoop 摘要:EMC公司作为全球信息存储及管理产品方面的率先公司,不久前.EMC宣布收购DSSD加强和巩固了其在行业内的领导地位,日前我们有幸採訪到EMC中国的张安站.他就大数据.商业存储.Spark等给大家分享了自己的看法. 谈到大数据.张安站觉得大数据本质上是两个根本性的问题.一个是数据非常大.怎样存储?另外一个是数据非常大.怎样分析?第一个问题,对于存储厂商来说

在互联网公司中,MySQL是使用最多的数据库,那么在并发量大.数据量大的互联网业务中,如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢?根据本人多年运维管理经验的总结,梳理了一些核心的开发规范,希望能给大家带来一些帮助.   一.基础规范 数据库字符集默认使用utf8mb4,兼容utf8,并支持存储emoji表情等四字节内容 禁止在线上生产环境做数据库压力测试 禁止从测试.开发环境.本机直连线上生产数据库 禁止在数据库中存储明文密码 禁止在数据库中存储图片.文件等大数据 禁止将业务日志实时保存到数据

大数据量,比如10万以上的数据,数据库在5G以上,单表5G以上等.大数据分页时需要考虑的问题更多. 比如信息表,单表数据100W以上. 分页如果在1秒以上,在页面上的体验将是很糟糕的. 优化思路: 1.主键索引,如ID自增列,主键 2.借助sqlserver的ROW_NUMBER()实现分页,分页时只需得到ID即可,如: WITH NoPagedTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (order by ctime desc) AS rowIndex, ID FR

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

网上教程: 先删除旧的主键 再新建主键 :数据量少时没问题,不会出现主键自增空缺间隔的情况(如:1,2,3,5):但是大数据量时会出现如上所述问题(可能是内部mysql多进程或多线程同时操作引起问题). 解决办法: 表结构如下: 执行mysql 脚本如下: # 创建表备份 create table user_account_copy like user_account; # 插入数据 INSERT INTO user_account_copy (mobile,passwd,role,create

类文件: C#类文件 using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Runtime.InteropServices; using System.Reflection; namespace Common { public class BardCodeHooK { public delegate void BardCodeDeletegate(BarCodes barCode); pub