优化IMPDP/EXPDP导入导出速度 https://www.2cto.com/database/201308/238176.html 一年半没太学习数据库了.. 其实这个parallel 的参数一直不清不楚的. 本次给一个 700g的数据库执行恢复, 出现了异常,才仔细去查看一下. 数据据泵与exp/imp 来说性能有很大的提高,其中影响最大的就是paralle.可以这么来看:  expdp/impdp=exp/imp+direct mode  + paralle. 所以,使用数据泵,要想提

针对数据泵导出 (expdp) 和导入 (impdp)工具性能降低问题的检查表 (文档 ID 1549185.1) 文档内容 适用于: Oracle Database – Enterprise Edition – 版本 10.1.0.2 到 12.1.0.2 [发行版 10.1 到 12.1]本文档所含信息适用于所有平台 用途 本文档提供了有关使用数据泵导入导出工具传输数据时所遇到的性能相关问题的可能原因. 适用范围 本文的目标受众是 Oracle10g 和 Oracle11g 数据库的用户,并

ORACLE 数据泵 expdp/impdp 一.概念 Oracle Database 10g 引入了最新的数据泵(Data Dump)技术,数据泵导出导入 (EXPDP 和 IMPDP)的作用: 1)实现逻辑备份和逻辑恢复. 2)在数据库用户之间移动对象. 3)在数据库之间移动对象 4)实现表空间搬移. 1. 数据泵导出导入与传统导出导入的区别 在 10g 之前,传统的导出和导入分别使用 exp 工具和 imp 工具,从 10g 开始,不仅保留了原有的exp和imp工具,还提供了数据泵导出导入

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Joanna-Yan/p/5715879.html GPS定位系统由三部分组成,即由GPS卫星组成的空间部分,若干地面组成的控制部分和普通用户手中的接收机这三部分.对于手机用户来说,手机就是GPS定位系统的接收机,也就是说GPS定位需要手机的硬件支持GPS功能. 一.核心API Android为GPS功能支持专门提供了一个LocationManager类, LocationManager lm=(LocationManager) ge

全文检索引擎 Solr 部署与基本原理 搜索引擎Solr环境搭建实例 关于 solr , schema.xml 的配置说明 全文检索引擎Solr系列-–全文检索基本原理 一.搜索引擎Solr环境搭建实例 Solr服务器采用java5开发的,是基于Lucene全文搜索的.要想搭建Solr,首先进行java环境的配置,安装对应的jdk以及tomcat,在此就不多讲. 以下是在jdk1.7和tomcat1.7的环境下搭建最新版本的solr4.10.3. 具体步骤如下: 1.到官网http://luce

Android的定位信息由LocationProvider对象来提供,该对象代表一个抽象的定位组件.在开始编程之前,需要先获得LocationProvider对象. 一.获取所有可用的LocationProvider LocationManager提供了一个getAllProviders()方法来获取系统所有可用LocationProvider,下面的示例程序将可以列出系统所有的LocationProvider, import java.util.List; import android.loc

Solr Schema.xml和solrconfig.xml分析 (http://yinwufeng.iteye.com/blog/964040) 一.字段配置(schema) schema.xml位于solr/conf/目录下,类似于数据表配置文件, 定义了加入索引的数据的数据类型,主要包括type.fields和其他的一些缺省设置. 1.先来看下type节点,这里面定义FieldType子节点,包括name,class,positionIncrementGap等一些参数. name:就是这个

转自:http://www.cppblog.com/Yuan/archive/2011/02/23/140553.aspx 如果目标也已知的话,用双向BFS能很大程度上提高速度. 单向时,是 b^len的扩展: 双向的话,2*b^(len/2)  快了很多,特别是分支因子b较大时. 至于实现上,网上有些做法是用两个队列,交替节点搜索 ×,如下面的伪代码:    while(!empty()){ 扩展正向一个节点 遇到反向已经扩展的return 扩展反向一个节点 遇到正向已经扩展的return }

转自“Yuan” 如果目标也已知的话,用双向BFS能很大提高速度 单向时,是 b^len的扩展. 双向的话,2*b^(len/2)  快了很多,特别是分支因子b较大时 至于实现上,网上有些做法是用两个队列,交替节点搜索 ×,如下面的伪代码: while(!empty()) { 扩展正向一个节点 遇到反向已经扩展的return 扩展反向一个节点 遇到正向已经扩展的return } 但这种做法是有问题的,如下面的图:   求S-T的最短路,交替节点搜索(一次正向节点,一次反向节点)时 Step 1

本专题页汇总最受欢迎的Linux发行版基本介绍和下载地址,如果您是一位刚接触Linux的新手,这里的介绍可能对您有所帮助,如果您是以为Linux使用前辈,也可以在评论处留下您宝贵意见和经验,以便让更多的人得到帮助! 首先介绍以下几款国产的Linux发行版: Magic Linux 系统:Linux 基于:Fedora 起源:中国 架构:i386 桌面:KDE 分类:桌面.生活 Magic Linux是一个新的Linux发行,简称 MGC,是针对中国人的版本,由中国Linux公社的社区会员和Lin

I AM A ABAPER! 科技的进步,一定会使一些东西变得越来越精简! 大道至简!!! 文章很好!!!!!!!!!!! -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9154db5301019udr.html%20 说到HANA

十一国庆黄金周近在眉睫,我先祝大家过一个愉快开心的国庆长假. 假期内,难免老友聚会吃饭聊天联络感情,年轻朋友相亲约会,一家人出门旅游.平时,我们聚会时,总有要来的人找不到聚会地点,需要反复打电话确认:相亲约会时有时也需要反复打电话确认地点:外出自驾游有时找爱车比较麻烦:跟团旅游时,有时迷路或者不知道汇合地点,耽误大家的时间.这些情况相信大家在平时或多或少的遇到过. 现在iPhone手机上的GPS好帮手应用可以帮助您解决这些问题,聚会约会不用再反复打电话了,旅游也不用担心迷路与找爱车困难了. GP

一.概述:  所谓建表,就是声明列的过程: 数据是以文件的形式放在硬盘中(也有放在内存里的) 列:不同的列类型占的空间不一样 选列的原则:够用又不浪费: 二.mysql的数据类型: 整形:Tinyint(1字节) Smallint(2个字节)  Mediumint(3个字节) int(4个字节) bigint(8个字节): Tinyint在mysql默认是有符号的(-128----127): Tinyint(M) unsigned zerofill unsigned : 是无符号,影响存储范围:

前言 系列目录 C#使用Xamarin开发可移植移动应用目录 源码地址:https://github.com/l2999019/DemoApp 可以Star一下,随意 - - 说点什么.. 本系列,终于要终章了..感觉有点小失落 把我最终的成果模版开源出来吧地址如下: https://github.com/l2999019/Xamarin.FormsDemo_CHN 效果如图: 基本算是涵盖了常见APP大部分的功能吧.. WebView,二维码扫描,开灯,地图,定位,终端设备的信息 正文 Xam

前言 之前已经简单介绍了MySQL的优化步骤,那么接下来自然而是就是常用的SQL优化,比如inseer.group by等常用SQL的优化,会涉及SQL语句内部细节(这正是我缺乏的).最后希望自己能记录完成的一套MySQL优化博文! 注:其中部分我并没有全部实验(并不代表是错的),这里只相当于记录下,接下来会慢慢补充! 参考资料:<深入浅出MySQL>(有需要PDF电子书的伙伴可以评论或者私信我) 1.大批量插入数据优化 (1)对于MyISAM存储引擎的表,可以使用:DISABLE KEYS

如果目标也已知的话,用双向BFS能很大提高速度 单向时,是 b^len的扩展. 双向的话,2*b^(len/2)  快了很多,特别是分支因子b较大时 至于实现上,网上有些做法是用两个队列,交替节点搜索 ×,如下面的伪代码:     while(!empty()) { 扩展正向一个节点 遇到反向已经扩展的return 扩展反向一个节点 遇到正向已经扩展的return } 但这种做法是有问题的,如下面的图: 求S-T的最短路,交替节点搜索(一次正向节点,一次反向节点)时 Step 1 : S –>

是某群的哥们义务翻译的,宣传一下,还没时间时间读,粗滤看了全部翻译完了300多页佩服 https://github.com/CMant/Mastering-MariaDB- 原地址:如果你需要读,请star一下 Mastering MariaDB 中文译本 原著:Federico Razzoli 译者:虫神 写在前面的话: 这个项目,姑且称之为项目吧,从去年10月份就开始了.当时官网挂的还是mariadb10.1.今年的4月份其实已经翻译完了,但是还需要大量的整理工作.断断续续的,持续到现在.截

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jan 24 09:34:32 2019 1. 翼尾花数据 2. 用 KNeighborsClassifier """ # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import

Python几种主流框架 从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架.这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等. Django: Python Web应用开发框架Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响.Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构.以及全功能的管理后台. Diesel:基于Greenlet的事件I/O框

转载: C# Hashtable源码剖析 源代码版本为 .NET Framework 4.6.1 本系列持续更新,敬请关注 有投入,有产出. Hashtable实现一个哈希表(也叫散列表),将键映射到相应的值.任何非 null 对象都可以用作键. 哈希表的实现比较复杂,最好先了解一下相关的方法和概念. (注:非基础性,主要涉及Hashtable的实现原理) 水平有限,若有不对之处,望指正. 哈希表的概念 哈希表是根据关键码值进行访问的数据结构,它是通过把关键码值映射到表中对应的一个位置来访问记录

这段时间一直在接触学习hadoop方面的知识,所以说对自然语言处理技术也是做了一些了解.网络上关于自然语言处理技术的分享文章很多,今天就给大家分享一下HanLP方面的内容. 自然语言处理技术其实是所有与自然语言的计算机处理相关联的技术的统称,自然语言处理技术应用的目的是为了能够让计算机理解和接收我们用自然语言输入的指令,实现从将我们人类的语言翻译成计算机能够理解的并且不会产生歧义的一种语言.接合目前的大数据以及人工智能,自然语言处理技术的快速发展能够很好的助力人工智能的发展. (大快DKhado