在Cassandra中,可以设置列的保留时间(Time To Live),当该列超过保留时间后,会下一次读取中被墓碑(Tombstone)标记,然后保留一个垃圾回收周期(表属性gc_grace_seconds设置),最后被压缩进程或修复进程自动移除. 1.如果创建表时指定default_time_to_live属性,则表中所有列列使用指定值,否则使用默认值default_time_to_live=0.2.如果插入记录时指定TTL,则插入操作所有涉及的列的保留时间为指定TTL值(从插入操作执行开始

人生是在一直试错的过程中成长起来的.这句话貌似很有道理,但回顾了下自己近三个月python自学学习之路,又觉得自己对这句话又有了新的看法------行动之前必须要有正确的选择,这样做错了才能成长. 2017年11月之间一直在关注人工智能,试图寻找工作机会,后来发现了数据分析师岗位是一个供不应求的职位,便开始关注数据分析师.然后开始关注数据分析师所用的编程语言R和python.和很多小白一样,开始之前都会选择困难症.对当时选择R语言的记忆非常深刻(听到猴子说都是重要的语言,都是想通的,那会又听了他

之前对于“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引 和 保留索引直接插入更新数据的性能差异”这两种方法一直认为其实应该差不多,因为无论如何索引最后都需要被维护,只不过是个时间顺序先后的问题,结果今天做了一个实验之后大吃一惊,原来这种“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引”确实可以在性能上取得不错的提升.当然了,前提假设是数据插入量达到一个级别,比如我的例子就是用了100万行的数据插入.感觉对于两者底层下SQL Server数据库引擎到底干了那些活确实还需要找时间找些技

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

话不多说,直接上码↓ IF OBJECT_ID('tempdb..#Table') IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE #Table; END; DECLARE @tbRangeDate TABLE ( name NVARCHAR() , value NVARCHAR() ); DECLARE @d INT = ; DECLARE @i INT = ; DECLARE @TotalCount INT= ; DECLARE @SuccessMoney NVARCHAR() =

select * from t_user where time>DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 WEEK) --一周 select * from t_user where time>DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 3 MONTH) --三月 select * from t_user where time>DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR) --一年

写cassandra除了轻量级事务,不支持别的事务.cassandra是追加写,写的速度非常快.cassandra还有hint日志,这个数据库总是可写的,而且单个列的写操作是原子的.hint并不是一定写在协调节点,一般是写在下线节点的某个非副本的邻居节点.写一致性ANY:写hint也算成功ONE:写hint和memtable才算成功. 协调节点会根据keyspace的副本数确定哪些是副本节点,如果副本节点不够满足一致性级别,直接报错.多DC时,客户端发请求到协调节点,协调节点同时会转发请求到所有

所用jar包: 其中jxl.jar和dom4j.jar,jaxen-1.1-beta-6.jar是解析XML文件用的jar包,如果不解析XML文件可以不用. 代码如下: package com.locationdataprocess; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import jav

package client; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.nio.ByteBuffer; import java.util.List; import org.apache.cassandra.thrift.Cassandra; import org.apache.cassandra.thrift.Column; import org.apache.cassandra.thrift.ColumnOrSuperC

相信很多人的项目都有这种需求,就是查询近7天的记录,但是这7天总有那么几天是没数据的,所以缺失的只能补 0 下面的代码不知道能不能看懂,我简单的说一下思路 1)先查询红色字体的近7天,再转换成日期 2)我的字段使用的是时间戳的方式去保存,只能是先数据库字段先转日期 2.1)先查询自己想要的数据,用每天分组,计算好总数后 2.2)时间戳字段先转日期 2.3)用 ifnull 函数判断,缺失就补 0 然后~~~~然后就大功告成啦 select temp.days, ifnull(walletTemp

   Cassandra非常适合存储时序类型的数据,本文我们将使用一个气象站的例子,该气象站每分钟需要存储一条温度数据. 一.方案1,每个设备占用一行      这个方案的思路就是给每个数据源创建一行,比如这里一个气象站的温度就占用一行,然后每个分钟要采集一个温度,那么就让每个时刻的时标将作为列名,而温度值就是列值. (1) 创建表的语句如下:    CREATE TABLE temperature (      weatherstation_id text,      event_time t

算的是红框占绿框的百分比 难点在保留原数据的情况下,把百分比加在后面.通过公式我是不会,但程序实现也不难. 先在Excel中的开发工具中打开visual basic,或者用宏也可以 导入代码文件,代码在最后 导入后点击绿色三角形,运行即可 选择需要计算的区域 点击确定后自动完成计算并修改 搞定! 代码 Attribute VB_Name = "模块1" Sub cal1() Dim range1 As Range ) x = range1.Rows.Count y = range1.C

定义和用法      :: 天,这样就可以找到付款日期. 我们使用如下 ,OrderDate) AS OrderPayDate FROM Orders 结果: OrderId    OrderPayDate--例子:Select DateAdd(Month,-3,getdate())  --以当前时间为准,返回三个月之前的一个时间点Select DateAdd(yyyy,-3,getdate())   --以当前时间为准,返回三年之前的一个时间点Select DateAdd(Month,3,ge

element-UI 的table表格数据有提供多项框的功能,只要在表格列中多加一列就可以选择表格的数据 但是有时候表格的数据是有分页的,分页一般是要重新请求后台数据,这样上一页也就是上一次请求的数据的选中状态就没有了.element提供了reserve-selection可以保存数据更新前选中的值,这个属性还需要指定row-key. 先看下页面的效果:   注意事项: 具体看代码: <el-table :data="tableData6" :row-key="getR

今天数据: 昨天数据: 7天内数据: 30天内数据: 本月数据: 本年数据: 查询今天是今年的第几天: select datepart(dayofyear,getDate()) 查询今天是本月的第几天:. select datepart(dd, getDate()) .select day(getDate()) 查询本周的星期一日期是多少 (注意:指定日期不能是周日,如果是周日会计算到下周一去.所以如果是周日要减一天) SELECT DATEADD(wk,DATEDIFF(wk,,getdate

1 查询重复值 ); 2 删除重复值 -- 创建临时表 ) ); -- 把重复数据放进临时表 INSERT Hb_Student_a SELECT id,studentNumber FROM Hb_Student ) ); -- 删除重复数据 DELETE a FROM Hb_Student AS a JOIN Hb_Student_a AS b ON a.id=b.id WHERE a.id=b.id ;

适用场景: 插入数据到mysql中,中途中断,导致部分数据未插入成功.避免下次插入时插入了重复的数据. 思路: 1.读取已插入的数据, 2.读取全部数据(包含已插入和未插入的), 3.将已插入的数据添加到全部数据中,产生重复数据, 4.删除所有重复的数据. 示例代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape((5, 3))) # 总数据 # 输出df: 0 1 2 0 0 1 2

delete from TableName where id in( SELECT ID FROM(SELECT * FROM TableName t0WHERE(t0.Field1,t0.Field2) IN ( SELECT t1.Field1, t1.Field2 FROM TableName AS t1 GROUP BY t1.Field1, t1.Field2 HAVING count(*) > 1 )AND t0.ID NOT IN ( SELECT min(t2.ID) FROM

$(function () { $('#exampleTable').on('uncheck.bs.table check.bs.table check-all.bs.table uncheck-all.bs.table',function(e,rows){ var datas = $.isArray(rows) ? rows : [rows]; // 点击时获取选中的行或取消选中的行 examine(e.type,datas); // 保存到全局 Array() 里 }); })//examp

出现的背景: 公司做了一个redis相关的项目,其中mysql存储了很多统计数据.比如客户端上报的数据,redis实例的数据,应用的数据,机器的数据等.每天都在上报,采集,由于没有定期删除,数据大量累积.大概有一年左右的数据,一个表的数据已经达到亿级别的.这样算下来,一个表的数据至少是几十GB了.因此需要删除过期的数据,暂时保留近三个月的统计数据. 解决方案: 基本每个表都有个字段叫create_time或者collect_time的字段,只要删除这个字段三个月之前的数据就ok了 delete

摘要: 大家在使用HBase和Solr搭建系统中经常遇到的一个问题就是:“我通过SOLR得到了RowKeys后,该怎样去HBase上取数据”.使用现有的Filter性能差劲,网上也没有现成的自定义Filter解决方案,我在这里把这个问题的解决办法分享给大家,抛砖引玉一下.先讲一下,虽然使用自定义过滤器来达到取数据的目的,但它其实并不是一个好的解决办法,因为它的性能是有问题的,具体分析还要看我的博客HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法:http://www.cnblogs.com/