最近试用了下 Sql Server 2008 的    Maintenance Plans( 维护计划 ),感觉很不错很不错.一贯的延续了微软的风格,图形化界面操作,保准你掌握了这个,就能成为半个DBA了,哈哈,吹牛了,就是想说这个蛮不错的,特别是比这 Sql Server 2000 和 Sql Server 2005 来说,用户体验又好了一些. 废话不多说了,下面就开始详细介绍 Maintenance Plans( 维护计划 ) : 官方对维护计划,即  Maintenance Plans 的

原文链接:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/garbage-collection/large-object-heap NET 垃圾回收器 (GC) 将对象分为小型和大型对象. 如果是大型对象,它的某些特性将比对象较小时显得更为重要. 例如,压缩大型对象-(也就是在内存中将其复制到堆上的其他位置)-的费用相当高. 因此,垃圾回收器将大型对象放置在大型对象堆 (LOH) 上. 本文将讨论符合什么条件的对象才能称之为大型对象,如何回收大型

本文是参考MSDN文档做的示例,SharePoint 2013搜索二进制对象(BLOB),通过外部内容类型的方式将外部数据与SharePoint相关联,修改BCD模型,使SharePoint能够爬网外部数据中的文件流. 步骤,首先就是使用SPD创建外部内容类型,并为外部内容类型添加各种操作:然后,将BCD模型导出,添加方法后重新导入:最后,配置爬网,对外部内容类型进行爬网. 1.首先,用Designer 2013打开站点,点击左上角按钮,创建外部内容类型: 2.输入外部内容类型的名称,点击“单击

通过 Python 管理数据事务.处理大型对象 2010 年 3 月发布 事务包含一组 SQL 语句,这组 SQL 语句构成数据库中的一个逻辑操作,如转帐或信用卡支付操作.将 SQL 语句聚合到一个逻辑组中,其效果完全取决于事务的成败,事务成功则提交更改,事务失败则撤销内部 SQL 的结果(整体撤消).通过 Python,您可以利用 Oracle 数据库所提供的原子性.一致性.孤立性和持久性优势. 利用大型对象,可在一列中保存大量数据(从 Oracle Databaase 11g 起该数量可达到

减少大对象堆的碎片 如果不能完全避免大对象堆的分配,则要尽量避免碎片化. 对于LOH不小心就会有无限增长,但LOH使用的空闲列表机制可以减轻增长的影响.利用这个空闲列表,我们可以在两块分配区域中间找到你所想要的可分配区域. 要做到这一点,就需要保证你在LOH里的分配都按照同一个尺寸或者同一个尺寸的倍数进行.例如,一个常见的需求是在LOH里分配缓冲区.要确保分配的每个缓冲区都是一个大小,或者是一个知名数字(1M)的倍数,而不要创建大小不一的缓冲区.这样做的话,如果一个缓冲区被回收,那么下一个缓冲区

今天ArcGIS的SDE发生了一点小故障,导致系统表丢失,所以需要重建一下SDE数据库,在删除SDE用户和所在的表空间过程中遇到下面两个ORA错误,解决方法如下: 1)删除表空间时报错:ORA-29857:表空间中存在域索引和/或次级对象: 2)这个错误的原因很可能是因为这个表空间是某个用户默认的表空间,所以需要删除隶属于这个表空间的用户,才可以进行删除. 那么,怎样查询这个默认表空间中的用户呢,很简单,如下图: 3)根据查询后的结果,SDE用户的表空间为BaseMap,导致表空间无法删除,所以

> 5% 且 < = 30% ALTER INDEX REORGANIZE > 30% ALTER INDEX REBUILD WITH (ONLINE = ON)* * 重新生成索引可以联机执行,也可以脱机执行.重新组织索引始终联机执行.若要获得与重新组织选项相似的可用性,应联机重新生成索引. 这些值提供了一个大致指导原则,用于确定应在 ALTER INDEX REORGANIZE 和 ALTER INDEX REBUILD 之间进行切换的点.不过,实际值可能会随情况而变化.必须要通过

$abc = array('a','b','c','d','e','f','g'); echo '<pre>'; var_dump($abc); echo json_encode($abc); 输出结果:[当数组下标为数字索引,,,,,,且为连续的] $abc = array('a',2=>'b',3=>'c',4=>'d',5=>'e',6=>'f',7=>'g'); echo '<pre>'; var_dump($abc); echo jso

1.通过util.zip带的gzip压缩程序  Coherence对象压缩程序如下 package coherencetest; import com.tangosol.net.CacheFactory; import java.util.zip.*; import java.io.*; import com.tangosol.net.CacheFactory;import com.tangosol.net.ConfigurableCacheFactory;import com.tangosol

数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索引B+树存储,

今天小编在操作 oracle 数据库,删除表空间时引发了异常!! SQL> drop tablespace nbmap including contents; 为什么会造成以上的异常呢? 根据小编的查询,得到结果:表空间的表中有 blob 类型的值被设置为索引 如何解决呢? 只需要先删除这个表空间对应的用户(删除用户时需要用级联删除才可以),就可以删掉这个表空间了 SQL> drop user nbmap; SQL> drop user nbmap cascade; 再次执行删除表空间的

为每个内容数据库设置 BLOB 存储   启用并配置 FILESTREAM 之后,请按照以下过程在文件系统中设置 BLOB 存储.必须为要对其使用 RBS 的每个内容数据库设置 BLOB 存储. 设置 BLOB 存储 确认执行这些步骤的用户帐户是要为其配置 RBS 的每个数据库上 db_owner 固定数据库角色的成员. 依次单击“开始”.“所有程序”.“Microsoft SQL Server 2008”和“SQL Server Management Studio”. 连接到承载内容数据库的

MongoDB 3.0 WiredTiger Compression and Performance One of the most exciting developments over the lifetime of MongoDB must be the inclusion of the WiredTiger storage engine in MongoDB 3.0. Its very design and core architecture are legions ahead of th

无论何时对基础数据执行插入.更新或删除操作,SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引.随着时间的推移,这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中(含有碎片).当索引包含的页中的逻辑排序(基于键值)与数据文件中的物理排序不匹配时,就存在碎片.碎片非常多的索引可能会降低查询性能,导致应用程序响应缓慢.下面是一些简单的查询索引的sql.MSSQL的 DBA_Huangzj  提供. 判断无用的索引: __何问起 hovertree.com SET TRANSACTION ISOLATION

第1种: DB 整个数据库 第2种: file 数据库文件 第3种: table 第4种: hobt(堆)BTree(B树) 第5种: extent 一个区(8个8KB页面) 第6种: page 数据页面 . 第7种: rid 行标识符. 第8种: key 用于防止幻读的索引行索. 第9种: object 数据库对象. 第10种: application 应用程序专用资源. 第11种: metadata 系统元数据 第12种: allocateion unit 一系列根据类型分组的相关页面,如数

相关的类 GcSetting 类 GCLargeObjectHeapCompactionMode 枚举 GCLargeObjectHeapCompactionMode 枚举 属性的值 GCSettings.LargeObjectHeapCompactionMode 是 GCLargeObjectHeapCompactionMode 枚举的成员,该枚举指示下一个完全阻止性垃圾回收是否还 (LOH) 压缩大型对象堆. 默认情况下,LOH 不会压缩. 值 Gclargeobjectheapcompac

纯粹自己的理解,哪位大佬看到了还请指正. 首先贴一张<高性能MySQL>中的一段话: 这句话的意思是说,MyISAM使用b+树组织索引.也就是说无论索引压缩与否,组织方式一定是B+树. 下面再贴一张图片: 这句话是说,因为索引块中的索引都被压缩成前面索引的压缩形式了,所以在[某一个节点]中,不能再使用二分查找法查找到对应的索引或者子节点的引用,只能在[这个节点]中逐个遍历. 在找到适合的位置的时候,则通过B+树继续向下寻找,由于B+树的是[ ... )的形式,如下图所示: 所以,子节点中的第一

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引/统计信息 概述 无论何时对基础数据执行插入.更新或删除操作,SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引.随着时间的推移,这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中(含有碎片).当索引包含的页中的逻辑排序(基于键值)与数据文件中的物理排序不匹配时,就存在碎片.碎片非常多的索引可能会降低查询性能,导致应用程序响应缓慢,所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织,但

索引是数据库引擎中针对表(有时候也针对视图)建立的特别数据结构,用来帮助查找和整理数据.索引的重要性体现在能够使数据库引擎快速返回查询 结果.当对索引所在的基础数据表进行修改时(包括插入.删除和更新等操作),会导致索引碎片的产生.当索引的逻辑排序和基础表或视图的物理排序不匹配时, 就会产生索引碎片.随着索引碎片的不断增多,查询响应时间就会变慢,查询性能也会下降.在SQL Server 2005中,要解决这个问题,要么重新组织索引要么重新生成索引. 重新组织VS重新生成 修复索引碎片的方法有两种:

视图视图的定义:视图就是一个查询的别名为什么使用视图限制数据的存取 SQL> conn /as sysdba 已连接. SQL> grant create view to scott; 授权成功. SQL> create view v1 as select empno,ename,job,mgr from emp; 视图已创建. SQL> select * from v1; EMPNO ENAME JOB MGR ----- ------ --------- ----- SMITH

我们都知道,.net的GC是不会压缩大对象堆的,因为其时间开销不可接受,但这是以大对象堆产生大块碎片为代价的,如果以后要分配的大对象比最大的碎片还大,那么即使它比所有碎片的总大小要小,也是无法在不扩展大对象堆的前提下分配成功的,此时有可能引发内存不足的异常. 我想到一个方案,可以让大对象堆也能压缩,而且时间开销在可接受的范围内,原理是利用页表.我们知道,程序能看到的内存地址都是虚拟地址,是通过页表映射到物理地址的,连续的虚拟地址对应的物理地址未必连续,反之亦然.在内存中移动大量数据,开销很大,因