说明 1.mongodump创建高保真的BSON文件,mongorestore可以用其恢复数据库.对于小型数据库的备份和恢复,这两个工具非常简单和高效,但对于大型数据库的备份并不理想.2.mongodump/mongorestore可以直接对正在运行的mongodb执行操作.3.默认情况下,mongodump不会捕获本地数据库的内容,而只是捕获其中的document,所以占用空间较小(我试过了,占用空间也不少,原空间占用17G,备份完了37G).不过,这也导致mongorestore恢复数据时,

在Mysqldump官方工具中,如何只恢复某个库呢? 全库备份 [root@HE1 ~]#mysqldump -uroot -p --single-transaction -A --master-data=2 >dump.sql 只还原erp库的内容 [root@HE1 ~]# mysql-uroot -pMANAGER erp --one-database <dump.sql 可以看出这里主要用到的参数是--one-database简写-o的参数,极大方便了我们的恢复灵活性. 那么如何从全库

[20190226]测试使用bbed恢复索引.txt --//上午做tab$删除恢复测试时发现,tab$的索引i_tab1很小.可以尝试使用bbed解决这个问题.--//首先在普通表上做一个测试看看. 1.环境:SCOTT@book> @ ver1PORT_STRING                    VERSION        BANNER------------------------------ -------------- ----------------------------

$tmp = array('a','b','c','a'); $tmp = array_values(array_unique($tmp)); print_r($tmp);exit; //输出 Array( [0] => a [1] => b [2] => c) array_values() 函数返回一个包含给定数组中所有键值的数组,但不保留键名.被返回的数组将使用数值键,从 0 开始并以 1 递增. array_unique() 函数移除数组中的重复的值,并返回结果数组. 当几个数组元

<?php $tmp = array('a','b','v'); $tmp_1 = array('a','s','asdf'); $res = array_merge($tmp,$tmp_1); $res = array_unique($res); $res = array_values($res); print_r($res); ?>

import tensorflow as tf def model_1(): with tf.variable_scope("var_a"): a = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="a") vars = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("var_a")] print(len(vars)) retu

注册快照仓库 ES是通过快照的方式来实现数据备份,并且是以增量的方式,所以一般第一次做的话会花费较长的时间.为了做快照,那么就需要注册一个快照仓库,告诉ES我们的快照应该如何保存以及将快照保存到哪里. ES的快照仓库支持如下几种形式: 共享的文件系统,如NAS Amazon S3 HDFS (Hadoop Distributed File System) Azure Cloud 通常选择注册第一种形式. 任意选择一个节点,执行如下命令 $ curl -XPUT http://192.168.0.

(一)问题 在使用MySQL数据库binlog日志基于时间点恢复数据库时,我们必须要指定binlog的开始位置和结束位置,而在MongoDB里面,如果使用oplog进行恢复,只有oplogLimit参数,该参数信息如下 --oplogLimit=<seconds>[:ordinal] only include oplog entries before the provided Timestamp oplogLimit参数定义了数据库恢复到该时间点.也就是说,MongoDB只是设置了oplog的

增量备份的应用在recovery阶段.不再restore阶段 了解数据库设置表: SQL>desc database_properties  Name                                      Null?    Type  ----------------------------------------- -------- ----------------------------  PROPERTY_NAME                            

1. 为指定的所有做快照 curl -XPUT "192.168.1.1:9200/_snapshot/my_backup/testindex_20170803?wait_for_completion=true&pretty=true" -d '{ "indices": "testindex", "ignore_unavailable": "true", "include_global_s

①文件系统快照(snapshot) 生成文件系统快照这个方法需要满足两个条件: 1:文件系统本身支持快照技术 2:运行mongod时必须开启日记系统 其恢复就是快照的恢复,当然,恢复的时候,确保mongod没有开启 ②复制文件系统 冷备份:就是把mongod停了,然后拷贝相应的数据文件,最好是把一个数据库相应的数据文件夹完整的拷出,然后恢复的时候完整的拷入.--最简单的 热备份:就是mongod在运行中,可以使用db.fsyncLock();来锁定数据库,然后进行数据文件的拷贝,拷贝完成后,使用

mongoexport和mongoimport只能导出/导入某个特定集合 1 mongoexport bin目录下 ./mongoexport <hostname><:port> -d nlptext -c nlp --type=csv --query '{"$or":[{"status":"checked","result":"no"},{"result":&q

索引与表类似,也可以分区: 分区索引分为两类: Locally partitioned index(局部分区索引) Globally partitioned index(全局分区索引) 下面就来详细解析一下这两类索引. 一:Locally partitioned index(局部分区索引) 1. 概念: 局部分区索引随表对索引完成相应的分区(即索引会使用与底层表相同的机制分区),每个表分区都有一个索引分区,并且只索引该表分区. 如图,若一个表被划分为AB两个分区,则局部分区索引A就只索引A分区中

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

环境:RHEL 6.4 + Oracle 11.2.0.4 准备模拟环境 1. 验证表空间的依赖性 2. 确定执行TSPITR后会丢失的对象 3. 自动执行TSPITR Reference 准备模拟环境 0.1 初始化表空间,用户,表,数据 初始化参考 模拟业务最小测试用例01 文章中的第1,2,3,4,5步骤初始化模拟环境. 0.2 再建立一个表空间,模拟生产环境其他表空间 -- 创建表空间 conn /as sysdba create tablespace dbs_d_test datafi

一.数据类型优化 数据类型 整数   数字类型:整数和实数 tinyint(8).smallint(16).mediuint(24).int(32).bigint(64) 数字表示对应最大存储位数,如 tinyint (-127 --- 128),tinyint unsigned 表示不允许负数,则范围为 (0 -- 255). 常规数据库中 int(11) 只是表示控制显示字符的个数是11个,int(1) 和 int(20) 存储和计算是一样的,即 int(1) 照样可以存储1111(4位数)

在今天的文章里我想谈下每个DBA应该知道的一个重要话题:在SQL Server里如何进行页级别还原操作.假设在SQL Server里你有一个损坏的页,你要从最近的数据库备份只还原有问题的页,而不是还原整个数据库. 我们来破坏一个页 第一步我想向你展示下如何建立表(或索引)里有个特定页损坏的情景,这里我们会进行一些魔术,因为开箱即用(out-of-box)的SQL Server本身不会引入任何损坏的页(如果有的话,恭喜你找到了一个BUG).我们从创建一个新的数据库,往新建的表插入一些记录开始. U

众所周知,binlog日志对于mysql数据库来说是十分重要的.在数据丢失的紧急情况下,我们往往会想到用binlog日志功能进行数据恢复(定时全备份+binlog日志恢复增量数据部分),化险为夷! 废话不多说,下面是梳理的binlog日志操作解说: 一.初步了解binlogMySQL的二进制日志binlog可以说是MySQL最重要的日志,它记录了所有的DDL和DML语句(除了数据查询语句select),以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗的时间,MySQL的二进制日志是事务安全型的.-----

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效低使用索引的最左前缀列. 3. B-Tree索引:当人们谈论索引的时候,如果没有特别执行索引类型,那多半说是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.     1). 可以使用B-Tree索引的查询类型:          a. 全职匹配:全值匹配指的是和索引中

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.