select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id;

1. copy命令 对于数据加载,GreenPlum数据库提供copy工具,copy工具源于PostgreSQL数据库,copy命令支持文件与表之间的数据加载和表对文件的数据卸载.使用copy命令进行数据加载,数据需要经过Master节点分发到Segment节点,同样使用copy命令进行数据卸载,数据也需要由Segment发送到Master节点,由Master节点汇总后再写入外部文件,这样就限制了数据加载与卸载的效率,但是数据量较小的情况下,copy命令就非常方便.下面测试通过copy命令实现操

增加或减少数据节点的数量和 NoOfReplicas(即副本数,通过管理节点的config.ini配置文件来设置)有关,一般来说NoOfReplicas是2,那么增加或减少的数量也应该是成对的,否则要设置另外的NoOfReplicas.首先必须确保新加入的数据节点作为新的group加入,默认2个node为1个group,Group数量 = NDB节点总数 / NoOfReplicas数. 1.修改管理节点的config.ini配置文件 ,添加如下一段: [ndbd] NodeId = 13 Ho

  目标架构如上图   一.硬件评估 cpu主频,核数推荐CPU核数与磁盘数的比例在12:12以上Instance上执行时只能利用一个CPU核资源进行计算,推荐高主频 内存容量 网络带宽重分布操作 Raid性能条带宽度设置回写特性 二.操作系统   1.在SUSE或者RedHat上使用xfs(操作系统使用ext3)    在Solaris上使用zfs(操作系统使用ufs) 2.系统包 出现如下界面,按照下面的说明进行勾选,之后一直[Next]到开始安装. -->[Desktop Environm

锅巴哥的个人建议:cluster叫电信运营商版本,所以基本上在很大的用户并发量的情况下才会用到,对连接数的线性增长要求高的场景,千兆就不用想了, 没万兆就不用玩了. 很不幸,我的就是千兆网络,我的数据节点是16 core,32G内存,sql节点是16core,16G内存,做了raid10 PS: 水平所限,环境所限,测试结果仅供参考,欢迎大家一起交流提出宝贵的意见,让我更进一步. []一:测试 20.30.50.107 3307 mysql -utim -mcgxxxxx -P3307 -h20

锅巴哥的个人建议:cluster叫电信运营商版本,所以基本上在很大的用户并发量的情况下才会用到,对连接数的线性增长要求高的场景,千兆就不用想了, 没万兆就不用玩了. 很不幸,我的就是千兆网络,我的数据节点是16 core,32G内存,sql节点是16core,16G内存,做了raid10 PS: 水平所限,环境所限,测试结果仅供参考,欢迎大家一起交流提出宝贵的意见,让我更进一步. 1[]一:测试 10.80.40.107 3307 mysql -utim -pxxxxxxxx -P3307 -h

工作中经常用到的linq根据传入数据集合查询对应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点对应ID数据集合,再根据ID数据集合查询全部子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "select

在最近老是用到这个SQL,所以记下来了: 1:创建表 CREATE TABLE [dbo].[BD_Booklet]( [ObjID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [ParentID] [int] NULL, [ObjLen] [int] NULL, [ObjName] [nvarchar](50) NULL, [ObjUrl] [nvarchar](200) NULL, [ObjExpress] [nvarchar](500) NULL, [ObjTime] [

本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要

在生产环境下,如果不修改elasticsearch节点的角色信息,在高数据量,高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题. 默认情况下,elasticsearch集群中每个节点都有成为主节点的资格,也都存储数据,还可以提供查询服务.这些功能是由两个属性控制的.node.master和node.data默认情况下这两个属性的值都是true. 下面详细介绍一下这两个属性的含义以及不同组合可以达到的效果.node.master:这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格注意:此属性的值为true,并不意味着这

工作中经经常使用到的linq依据传入数据集合查询相应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点相应ID数据集合,再依据ID数据集合查询所有子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "sele

elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,只用于数据存储和数据查询,降低其资源消耗率. master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一个主节点,但不存储任何索引数据.该n

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

Deepgreen/Greenplum删除节点步骤 Greenplum和Deepgreen官方都没有给出删除节点的方法和建议,但实际上,我们可以对节点进行删除.由于不确定性,删除节点极有可能导致其他的问题,所以还行做好备份,谨慎而为.下面是具体的步骤: 1.查看数据库当前状态(12个实例) [gpadmin@sdw1 ~]$ gpstate 20170816:12:53:25:097578 gpstate:sdw1:gpadmin-[INFO]:-Starting gpstate with ar

GreenPlum数据备份与恢复gp_dump是GP并行备份的备份工具,在运行gp_dump的时候master与所有的segment节点都开始备份(standby节点和segment节点中的mirror实例不参加备份),数据文件都是放在各个的节点服务器上,消耗的时间和数据量最大的.消耗时间最长的节点有关.常用的gp_dump参数有:-h                     GPmaster主机名-p                     GPmaster端口-U              

1.xpath --1.文档 select @data --2.任意级别是否存在price节点 select @data.exist('//price') --3.获取所有book节点 select @data.query('//book') --4.获取所有包含lang属性的节点 select @data.query('//*[@lang]') --5.获取第一个book节点 select @data.query('//book[1]') --6.获取前两个book节点 select @dat

Prometheus时序数据库-数据的查询 前言 在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程.但我们最常见的打交道的是数据的查询.Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求.在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程. Promql 一个Promql表达式可以计算为下面四种类型: 瞬时向量(Instant Vector) - 一组同样时间戳的时间序列(取自不同的时间序列,例如不同机器同一时间的CPU

Citus 11.0 来了! Citus 是一个 PostgreSQL 扩展,它为 PostgreSQL 添加了分布式数据库的超能力. 使用 Citus,您可以创建跨 PostgreSQL 节点集群透明分布或复制的表. Citus 11.0 是一个新的主版本,这意味着它带有一些非常令人兴奋的新功能,可以实现更高级别的可扩展性. https://www.youtube.com/watch?v=X-aAgXJZRqM Citus 11.0 中最大的改进是您现在可以始终从集群中的任何节点运行分布式查询

系列索引 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 从入门到精通 开篇及索引 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 4.JQGrid参数.ColModel API.事件及方法 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 5.Pager翻页.搜索.格式化.自定义按钮 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 6.准备工作 & Hello JQGrid Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 7.查询数据.编辑数据.删除数据

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中