SpringBoot项目中用到多数据源,在方法上又必须加事务处理,此时可以对使用了@DS的方法或类添加@Transactional并添加事务隔离级别 举例: 1.这是一个方法,方法内需要实现多数据源查询 2.在该方法中判断查询哪一个数据源: 3.此时可以将slave数据源的service类添加 @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW, rollbackFor = Exception.class) 原因解析 解决办法就是将原本的一

a.在.xaml文件中拖入一个datagrid,然后添加列名,使用Binding="{Binding 数据库中的 列名称}",如下: <DataGrid AutoGenerateColumns="False" Height="438"HorizontalAlignment="Left" Margin="23,278,0,0" Name="dataGrid1"  VerticalAl

原文:http://www.jb51.net/article/47120.htm 这篇文章主要介绍了wpf将表中数据显示到datagrid示例,需要的朋友可以参考下 a.在.xaml文件中拖入一个datagrid,然后添加列名,使用Binding="{Binding 数据库中的列名称}",如下: <DataGrid AutoGenerateColumns="False" Height="438"HorizontalAlignment=&qu

/// <summary> /// 批量保存多表 /// </summary> /// <param name="dt1"></param> /// <param name="TableName"></param> /// <returns></returns> public static void SqlBatchCopy(DataTable dt, string Ta

C# DataTable 详解 参考:https://www.cnblogs.com/Sandon/p/5175829.html http://blog.csdn.net/singgel/article/details/51833116 namespace DXApplication1XtraTabControl { public partial class Form1 : DevExpress.XtraEditors.XtraForm { public Form1() { Initialize

后台动态绘制值班表(Grid表格 列名不固定) 要求:表头除了值班人姓名,还要显示日期,及每天的星期值,用斜杠‘/’分隔.即:几号/星期几 最终实现的效果:根据查询的年月显示每个值班人查询月份每天的值班信息 注:当查询月份不足31天时,显示空白列.如下图:      1.前台页面(WPF页面.xaml)显示 <Grid Background="White"> <Grid.RowDefinitions> <RowDefinition Height="

一般的单据都是由主从关系的,比如部门与人员.单据表头与表身.仓库与存货.分类与档案等等 所以主从关系是报表用的最多的 1.准备数据库 简单方便 --主表 create table RdRecord ( id ,), BillCode ) unique not null, BillVenOrCus ), BillDate datetime default (getDate()) ) --从表 create table rdrecords (autoid ,), id int not null, I

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据

顺序表ADT模板设计及简单应用:找匹配 时间限制: 1S类别: DS:线性表->线性表应用 问题描述: 输入范例: 100000100000 99999 99998 99997 99996 99995 99994 99993 99992 99991 99990 99989 99988 99987 99986 99985 99984 99983 99982 99981 99980 99979 99978 99977 99976 99975 99974 99973 99972 99971 99970

转自:http://www.jianshu.com/p/b925b1584ab2 RRDTool是一套监测工具,可用于存储和展示被监测对象随时间的变化情况.比如,我们在 Windows 电脑上常见的内存和 CPU 使用情况. RRD 全称是 Round Robin Database ,即「环型数据库」.顾名思义,它是一种循环使用存储空间的数据库,适用于存储和时间序列相关的数据. RRD 数据库在被创建的时候就已经定义好了大小,当空间存储满了以后,又从头开始覆盖旧的数据,所以和其他线性增长的数据库

源自 python自动化运维:技术与最佳实践 并做略微修改 安装 yum install python-rrdtoolyum install rrdtool-devel #因为采集用了psutil模块,所以安装pip3 install psutil pip3 install rrdtool 常用方法,就随便从网上down了些,具体最好去看一下相关的源码,方便理解 . Create方法 create filename [--start|-b start time] [--step|-s step]

一.RRDtool 的功能及使用介绍 定义:RRDtool(Round Robin Database Tool)是一个用来处理定量数据的开源高性能数据库. 1.RRDtool 的特性 由于 RRDtool 设计的初衷就是为监控开发的,所以与其他的数据库相比,RRDtool 有以下特性: 有一个强大的绘图引擎,可以根据数据库内容,创建 png 格式的图片.图 1,图 2 和图 3 所示的就是三张通过 rrdtool graph 命令生成的网络带宽波形图. 图 1. 最近一小时的网卡收发速率 图 2

rrdtool(round robin database)工具为环状数据库的存储格式,round robin是一种处理定量数据以及当前元素指针的技术.rrdtool主要用来跟踪对象的变化情况,生成这些变化的走势图,比如业务的访问流量.系统性能.磁盘利用率等趋势图,很多流行监控平台都使用到rrdtool,比较有名的为Cacti.Ganglia.Monitorix等.更多rrdtool介绍见官网http://oss.oetiker.ch/rrdtool/.rrdtool是一个复杂的工具,涉及较多参数

一 建立RRD数据库(.rrd文件) $ rrdtool RRDtool Copyright - by Tobias Oetiker <tobi@oetiker.ch> Compiled Mar :: Usage: rrdtool [options] command command_options Valid commands: create, update, updatev, graph, graphv, dump, restore, last, lastupdate, first, inf

需求:用RRDtool绘制lvs的连接数图形 RRDtool是一个强大的绘图工具,作者是Tobias Oetiker. RRD全称Round Robin Database,轮转数据库,也是一个时间序列数据库.数据库文件以rrd结尾,RRD在创建好后大小是固定的,超过容量之后旧数据会被新采集的数据覆盖. 看看官方说明: RRDtool is designed to store time series of data. With every data update, an associated ti

参考 http://oss.oetiker.ch/rrdtool/doc https://calomel.org/rrdtool.html http://www.cnblogs.com/lightideal/archive/2012/03/14/2395613.html http://blog.liuts.com/post/215/ http://www.study-area.org/tips/rrdtool/rrdtool.html http://bbs.chinaunix.net/forum

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---------------原创内容,转载请注明出处.<yaoyao0777@Gmail.com>------------ 一.概述 RRDtool(round-robin database tool),即轮询式数据库工具(注:并不等同于计算机中的轮询调度算法),采用固定大小的空间来存储数据,设定一个指针,随数据的读写移动,指向最后更新的数据的位置. 很多资料中都将存储数据的数据库空间看做一个圆,这个圆没有起点也没有终点,因此只需一个固定大小的空间即可实现数据的持续读写.这个空间就是使用 &

1,if(ds == null) 这是判断内存中的数据集是否为空,说明DATASET为空,行和列都不存在!! 2,if(ds.Tables.Count == 0) 这应该是在内存中存在一个DATASET,但是,数据集中不存在表!! 3,if(ds.Tables.Count == 1  && ds.Tables[0].Rows.Count == 0)  说明存在表table,但是,表内没有数据! if(ds == null)//ds为空if(ds.Tables.Count == 0)//ds

1.将泛型集合类转换成DataTable(表中无数据时使用): public static DataTable NullListToDataTable(IList list) { var result = new DataTable(); ) return result; ].GetType().GetProperties(); foreach (var pi in propertys) { if (pi != null) { result.Columns.Add(pi.Name, pi.Pro

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou