前一天晚上做大表删除操作测试,分段删除,没删除100000条commit一次,由于存储过程打印了执行时间中途断网,无法看到执行时间于是直接kill了任务结果早上登录测试数据库发现空间爆满然后一时糊涂去弄了表的shrink跟dbms_stats.gather_table_stats想着收缩表释放空间弄到一半突然想起,表的收缩最多是释放表空间的空闲空间,并非系统空间后来想想,大量删除反复操作过程引发了undo的扩展,后来检查表空间后确实如此最后在线更换undo tablespace后删除原table

那就是当把byte[]通过Convert.ToBase64String转换成Base64编码字符串时数据量明显变大 Base64编码的思想是是采用64个基本的ASCII码字符对数据进行重新编码.它将需要编码的数据拆分成字节数组.以3个字节为一组.按顺序排列24位数据,再把这24位数据分成4组,即每组6位.再在每组的的最高位前补两个0凑足一个字节.这样就把一个3字节为一组的数据重新编码成了4个字节.当所要编码的数据的字节数不是3的整倍数,也就是说在分组时最后一组不够3个字节.这时在最后一组填充1到

删除表中数据以前 [root@RM uar3]# du -sh * 3.3G apache-tomcat-7.0.54 150M instalRM4UAR 0 mariadb 903M mariadb-5.5.33a-linux-x86_64 64G mariadb-data 4.2G realmonitor 8.0K rm_netelement_s1u.sql 40K switchFlowReportWeb 0 tomcat 删除表数据 delete from nagios_statehist

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

datas:[ { id:1000, name: "帅哥", title: '...', b: '...', d: 0, f:0, .... }, { id:1001, name: "美女", title: '...', b: '...', d: 0, f:0, .... }, ... ] 如上:后台返回数据中有可能包含了大量的无用数据,数据量如果过大时候会对小程序渲染界面有影响吗? 答案是:有 一般情况下我们是在wxml中循环data,然后取出我们需要的字段,其他

前言 导出功能几乎是所有应用系统必不可少功能,今天我们来谈一谈,如何使用内存映射文件MMF进行内存优化,本文重点介绍使用方法,相关原理可以参考文末的连接 实现 我们以单次导出一个excel举例(csv同理),excel包含1~n个sheet,在每个sheet中存储的按行和列的坐标在单元格存储具体数据,如果我们要使用MMF,第一个要考虑的就是如何将整个excel合理的存储到MMF中.这里我们引入MMF两个对象: MemoryMappedFile --表示内存映射文件 MemoryMappedVie

MySQL能够承受上亿万条的数据量的架构 最近做的搜索引擎的数据量是越来越大估计了下在中国可能涉及到的1Kw的数据量,就全球来说也就是1K亿而已,最初是用的数据库是MySQL现在来说要做些优化,最终使用的两个方案很好用的. 1.读写分离: 2.纵向横向拆分库.表. MySQL的基本功能中包括replication(复制)功能.所谓replication,就是确定master以及与之同步的slave服务器,再加上slave将master中写入的内容polling过来更新自身内容的功能.这样slav

一切为客户着想 一切的一切还得从和一位台湾客户的沟通说起: 客户提到将ViewState保存在服务器端以减少上行数据量,从而加快页面的回发速度. 但是在FineUI中,控件状态都保存在FState中,并且为了减少下行数据量,FState的数据不仅用来保存状态,而且用于JavaScript的数据源. 所以FState必须写入HTTP响应,才能被JavaScript使用.我在之前的一篇文章中曾详细阐述:http://www.cnblogs.com/sanshi/archive/2013/01/08/

legend3---9.项目的日志以及调试信息数据量非常大 一.总结 一句话总结: legend2我开发调试,最近竟然发现日志等的信息有1.5G,数据量实在太大 1.juqery如何找后代? children方法只找直系后代,find方法找所有后代 $(function () { $('.hidden_panel').click(function () { $(this).children(".panel-body").toggle(); $(this).children("

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

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

http://hantayi.blog.51cto.com/1100843/383578 引言 当我们需要在用户区显示一些图形时,先把图形在客户区画上,虽然已经画好但此时我们还无法看到,还要通过 程序主动地刷新用户区,强制Windows发送一条WM_PAINT消息,这将引发视类OnDraw函数简单地将所有的图形对象重画,这样才完成了图形的 显示工作,但在刷新的同时会引起较明显的闪烁尤其是当画面面积较大.图像元素过多时尤为明显甚至达到无法正常工作的地步.因此,我们需要做相应的处理.本 文介绍了采用

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

1.先说问题 背景:服务是运行在Linux上的安全网关提供的,TCP协议发送 通过二进制编码的xml字符串 报文,报文头的第一个字段是int类型的表示字节序标记,第二个字段是int类型的表示整个报文长度. 现象:数据量较小时完全可以正常收发报文,当服务端发送的报文数据量较大时(本例是将近600k)概率性出现接收数据直接调用readComplete()方法而没有走channelRead() 跟踪:跟踪代码发现出问题时context 的 read() 方法执行中读取到一百多k(有时两百多也可能三百多

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

一般MYSQL最基本的分页方式: select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引.随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似: select * from content order by id desc limit 10000, 10 一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢. 此时,我们可以通过2种方式

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护