简介:今天介绍列式数据库的一些基本原理 一  数据目录 Data目录 数据存储目录,数据按照part分成多个文件夹,每个文件夹下存储相应数据和对应的元信息文件 Metadata 表定义语句,存储所有表的建表语句 二  基本原理 记录方式:每隔8192行数据,是1个block,主键会每隔8192,取一行主键列的数据,同时记录这是第几个block 查找过程:如果有索引,就通过索引定位到是哪个block,然后找到这个block对应的mrk文件,mrk文件里记录的是某个block的数据集,在整列bin文

Clickhouse - MergeTree原理 MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎. MergeTree引擎族中的引擎被设计用于将大量数据写入表中. 这些数据被快速的写入每个表的每个part, 然后在Clickhouse底层会进行多个parts的合并(merge). 这种形式的处理比在插入过程中不断重写存储中的数据要高效得多. 主要的功能点: 存储按主键(primary key)排序的数据. 这允许用户可以创建

//针对myEclipse2014版本 怎样新建一个工程实现这些东西的导入. 打开myeclipse. 2.点击右上角的open perspective 找到这个 MyEclipse Database Explorer.点击ok. 3.右键新建数据库驱动器 4.新建这样一个用以链接的数据库: 5.然后完成第三部的那个创建目录: 6. 选择要展示的视图, 1)展示所有视图 2)展示默认视图 3)展示选中视图 3)a.当前这个 链接里面可以对应到的数据库 b.下图为对应 c.选择我们新建立的数据库:

因为对空间数据管理的不善(非法的删除.重命名等),导致sde中存在一些垃圾数据.和图层名称被占用,这种问题已经有好几个同事问我怎么解决了?现把这个问题已经解决了,下面将整个详细过程写出来,共享给碰到同样问题的网友. 测试环境: Oracle 10.2.0.2 Arcsde 9.3 for oracle 10gR2 Oracle用户名:test 先用arccatalog在test用户下面建立二个图层,图层名称为:testdljx_d,testdltb_mian 问题一:清除arcsde中的空间垃圾

目录 诉求SDEOBJECTIDArcMap编辑重置OBJECTID 诉求 非GIS专业的人员可能很难理解ArcSDE中的表OBJECTID的重要性,要么总想着自己动手去维护,要么就想直接忽略它,导致总会出现OBJECTID的冲突,编辑数据报错 下面简单谈谈对OBJECTID的粗浅认识,抛砖引玉,帮助更多人理解它的内部机制 SDE ArcGIS家的ArcSDE空间数据库引擎,官方定义去官网,那里有很多,但个人感觉像机翻的,读起来很拗口.SDE就是在数据库中添加一个中间件,这样可以存储和管理空间数

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[ABAP系列]SAP 使用事务码DBCO实现SAP链接外部数据库以及读取例程   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一.链接SQLServer数据库 执行事务码DBCO,点新条目按钮,填写如下图所示信息 这里的连接信息很接近 Sql Server 的连接字符串,但是参数名略有不同.指定主机IP.数据库

MySQL基础day03_存储引擎和外键-MySQL 5.6 外键的条件: 1,表的存储引擎为innodb存储引擎 2,表中外键字段的类型要与参考表的字段类型一致 3,外键字段要是索引类型中的一种 MySQL数据库的存储引擎 存储引擎:是mysql结构中的组成部分 mysql体系结构: 由8部分组成:连接池.Sql接口.分析器.优化器.缓存和缓冲.存储引擎.管理工具.物理存储设备 1.客户端:mysql 2.连接器: NativeC API 本地C语言接口.JDBCJAVA的数据库连接器.ODB

环境篇:DolphinScheduler-1.3.1安装部署 1 配置jdk JDK百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1og3mfefJrwl1QGZGZDZ8Sw 提取码:t6l1 #查看命令 rpm -qa | grep java #删除命令 rpm -e --nodeps xxx 将oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update181-1.x86_64.rpm上传至每个节点安装 rpm -ivh oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update18

简介 Wireshark是一个网络抓包分析软件,当线上出现各种连接相关的问题,如连接不复用,大量CLOSE_WAIT时,可以方便的使用Wireshark抓包软件进行抓包分析 安装 Wirewark在windows系统上默认使用的是WinPcap来抓包的,只能看到经过网卡的流量,看不到访问localhost的流量,可先安装Npcap,安装Wirewark时再选择不安装WInPcap即可抓localhost的包 基本使用 window下,直接只用wireshark客户端进行抓包 Linux下,使用t

@ 目录 架构设计 总体架构 启动流程图 架构设计思想简述 负载均衡 缓存 实战使用 参数 参数优先级 内置参数 基础内置参数 衍生内置参数 本地参数和全局参数 工作流传参 数据源管理 支持数据源 创建MySQL数据源 创建ClickHouse数据源 工作流实践 SQL工作流 工作流定时 告警 告警模块支持场景 邮件告警示例 架构设计 总体架构 MasterServer:MasterServer采用分布式无中心设计理念,MasterServer主要负责 DAG 任务切分.任务提交监控,并同时监听

本文章经授权转载,原文链接: https://blog.csdn.net/MiaoSO/article/details/104770720 目录 6. 任务节点类型和参数设置 6.1 Shell节点 6.2 子流程节点 6.3 存储过程节点 6.4 SQL节点 6.4.1 Mysql 6.4.2 Hive 6.4.3 Other 6.5 SPARK节点 6.6 Flink节点 6.7 MapReduce(MR)节点 6.7.1 Java 程序 6.7.2 Python 程序 6.8 Python

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

多维数据库(Multi Dimensional Database,MDD)使用Dimension(维度)和Cube(数据立方体.数据集市)模型描述数据. 多维数据模型 关系型数据库(Relational Database,RDB)中的星型结构或雪花型结构就是模拟上述多维模型结构的,但无法提供真正意义上的多维数据分析能力,这里不做过多解释. 下文讲解Oracle Essbase以及IBM Cogons这种真正的多维数据库的原理. 多维数据库中模型结构与事实数据分别以概要文件(profile)和数据

通用权限管理系统底层先前访问Oracle数据库时需要客户端安装驱动软件,如下图: 安装完毕还需要一番配置,系统再引用其dll, 现在我们使用了最新的dll 该dll是Oracle出的最新的版本. 通用权限管理系统底层需要调整的地方: 1.OracleHelper.cs调整 OracleHelper.cs完整的代码 namespace DotNet.Utilities { // 需要安装客户端安装驱动 //using Oracle.DataAccess.Client; // 2016.07.04

如下代码,修改成只支持oracle: using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Text; using System.Collections.Concurrent; using System.Reflection.Emit; using Dapper; using System.Threadi

using Oracle.ManagedDataAccess.Client;using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using System.Data;using System.Data.OleDb;using System.Linq;using System.Text;using System.Web; /// <summary>/// OracleConnection 的摘要说明/// &

2014-05-30 Created By BaoXinjian

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 ByteHouse 是火山引擎数智平台旗下云原生数据分析平台,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析:便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型. ByteHouse 在字节跳动的发展历程 从 2017 年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型.经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 Cli

集群概念介绍(一)) 白宁超 2015年7月16日 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集

实验环境准备: RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC (2nodes) OCR和Voting Disk使用的是OCR1磁盘组,底层对应3个1G大小的共享LUN,一般冗余: DATA使用的是DATA1磁盘组,底层对应的是3个5G大小的共享LUN,外部冗余: FRA使用的是FRA1磁盘组,底层对应的是1个5G大小的共享LUN,外部冗余: 额外添加7个共享LUN(3个1G大小,4个5G大小),用来模拟新的存储映射出来的共享LUN: 我这里是使用Oracle VM Virtual