工作需要对130W的表增加字段,因为是操作线上数据库,所以提前在本地调查下耗时. 首先建表: CREATE TABLE `alter_cloumn_test` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 生成130W条数据: 1.生成130W条插入语句脚本:insert_column_sql.sh for ((i=0; i<1300000;i++)) do ec

最近一个统计系统的大表需要加字段,表的引擎是myisam,表大小在3亿,物理文件在106G.想想都蛋疼.那么这种情况下怎么把字段撸上去呢? 1. 首先想到了<高性能MySQL>提到的直接更改表结构文件(frm),但是在经过测试以后,发现提示表损坏了,需要repair,只好放弃了. 2. 使用pt-online-schema-change,刚开始跑没有问题,后面在凌晨发现影响业务了,也只好放弃了. 3. 最近GitHub开源的gh-ost,属于新鲜玩意,还没有研究,只好放弃. 4. 创建新表,l

Android Volley和Gson实现网络数据加载 先看接口 1 升级接口 http://s.meibeike.com/mcloud/ota/cloudService POST请求 参数列表如下 mainversion 1.0 commoninfo {"timestamp":"1450772874213","clientversion":"6.0","clientdescription":"g

PHPCMS V9帮助中心 数据结构 phpcms v9 数据... phpcms v9 数据... PHPSSO 数据库结... phpcms v9 数据表结构 在线版 PHPCMS V9 数据结构 (2010-12-28) 表 1 : v9_admin 管理员表 字段 类型 Null 默认 额外 注释 userid mediumint(6) unsigned PK   auto_increment 用户id username varchar(20) YES     用户名 password

QBC查询 1.简单查询 Criteria c = s.createCriteria(TeacherModel.class); 2.获取查询结果 多条:list 单挑:uniqueResult 3.分页查询 setFirstResult(int) setMaxResults(int) 4.查询排序 添加排序 c.addOrder(Order); 排序规则 Order od = Order.asc("字段名") Order od = Order.desc("字段名")

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

odoo 基础数据加载 这里介绍的odoo基础数据加载分两种方式,一种是演示数据加载,一种是默认数据加载,下面就是详细介绍 首先,当然是创建一个date文件夹 项目目录,右键自定义一个文件夹 XML数据定义格式 <record id="building_type0" model="building.document.folder"> <field name="name">局集团党委文件</field> <

博客已转移到腾讯DBA博客 http://tencentdba.com/ 腾讯互娱内部维护了一个MySQL分支,基于官方5.5.24,实现了类似于Oracle 11g的快速加字段功能,这个分支我们内部称为TMySQL.该功能通过扩展存储格式来实现,原理类似于Oracle 11g,以下介绍下其实现原理. 1. GCS行格式 需要在innodb中实现类似oracle的快速加字段功能,仅仅基于原来的行格式是不行的,必须对其进行扩展.为了保证原MySQL和innodb的兼容性,不改变原存储格式的行为,在

背景: 上一篇博文DICOM:DICOM万能编辑工具之Sante DICOM Editor介绍了DICOM万能编辑工具,在日常使用过程中发现,“只要Sante DICOM Editor打不开的数据,基本可以判定此DICOM文件格式错误(准确率达99.9999%^_^)”.在感叹Sante DICOM Editor神器牛掰的同时,想了解一下其底层是如何实现的.通过日常使用以及阅读软件帮助手册推断其底层依赖库很可能是dcmtk,就如同本人使用dcmtk.fo-dicom.dcm4che3等诸多DIC

在oracle中,如果已经存在的数据的某些列,假如要更换类型的话,有的时候是比较麻烦的, 会出现:ORA-01439: column to be modified must be empty to change datatype 修改方法为: Kzwr alter table test add tmp_col varchar2(100);-- 添加临时列 update test set tmp_col = C_EDR_CTNT ; --将目标字段中数据加入到临时列中 update web_app

##发现nomon 一个好用的功能 数据透视图 PIVOTCHART:这些参数被用来构建数据透视图.所需的参数:Sheetname,PageField,rowfield,columnfield,DataField和xlfunction(总和,最小,平均,最大值).数据来源TOP(可以查看指定进程一天内的消耗) ( 数据来源,nmon 源文件的top TOP #NAME? Time %CPU %Usr %Sys Threads Size ResText ResData CharIO %RAM Pa

以下是通常会用到的数据加载的方法,供大家参考: 1. 从文件加载: Data: Load *,RowNo() as InputKey; SQL SELECT ID,TEST,DATECREATED FROM TEMPCALC.DBO.TEST ; 2. 内联数据: dimCur: LOAD * Inline [ _curs USD Amt Local Amt ]; 如果这种字段不希望出现在selectionbox里面的话,那么需要hide掉,代码为: TAG Field _curs With $

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row

​ 使用ignite的一个常见思路就是将现有的关系型数据库中的数据导入到ignite中,然后直接使用ignite中的数据,相当于将ignite作为一个缓存服务,当然ignite的功能远不止于此,下面以将ignite集成进java服务的方式进行演示ignite的数据存储和查询相关的功能.由于个人习惯,示例演示没有使用测试代码,而是使用rest接口演示. ​ 在讲数据加载之前,ignite中存储的几种模式(LOCAL, REPLICATED, PARTITIONED): LOCAL:本地模式,数据都

MySQL学习笔记-如何安全的给小表加字段 如果要给一个大表加字段,你一般都会非常谨慎小心,以免对线上业务造成影响,但实际上给一个小表加字段不慎操作也会导致线上业务出问题,这篇文章主要学习一下MySQL中MDL锁对性能的影响,防止采坑. 1.笔记图 2.全局锁 全局锁就是对整个数据库实例加锁 命令: Flush tables with read lock (FTWRL) 全局锁现象:数据更新语句(数据的增删改).数据定义语句(包括建表.修改表结构等)和更新类事务的提交语句会被阻塞 3.数据逻辑备

我们大家都知道ListView,GridView加载数据项,如果数据项过多时,就会显示滚动条.ScrollView组件里面只能包含一个组件,当ScrollView里面嵌套listView,GridView时,由于ScrollView,ListView,GridView都有滚动条,系统默认ScrollView的滚动条,ListView,GridView的滚动条会被忽略,就会出现数据加载不全的问题.解决这种问题,要利用自定义布局的知识解决,具体实现如下所示: 一.ListView数据加载不全问题的解

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

结构: /www | |-- /static |....|-- jquery-3.1.1.js |....|-- echarts.js(echarts3是单文件!!) | |-- /templates |....|-- index.html | |-- app.py | |-- create_db.py 一.先准备数据 # create_db.py # 只运行一次!!! import sqlite3 # 连接 conn = sqlite3.connect('mydb.db') c = conn.

数据加载分为延迟加载和预加载 EF的关联实体加载有三种方式:Lazy Loading,Eager Loading,Explicit Loading,其中Lazy Loading和Explicit Loading都是延迟加载. (一)Lazy Loading使用的是动态代理,关闭Lazy Loading,可以将LazyLoadingEnabled设为false,如果导航属性没有标记为virtual,Lazy Loading也是不起作用的. (二)Eager Loading使用Include方法关联

在很多项目中都会涉及到数据加载.数据加载有时可能会是2-3秒,为了给一个友好的提示,一般都会给一个[数据加载中...]的提示.今天就做了一个这样的提示框. 先去jQuery官网看看怎么写jQuery插件,然后就开始写了.写下来这么一个插件,稍作优化,就在项目中使用了.下面贴的是我写这个插件时的测试图: 这张图模拟数据加载前提示框的展示,这个表格是一个写在页面上的.蓝色的底纹就是遮罩层. (function($){ $.fn.extend({ /** * 打开遮罩,并显示一段文字. * @para

简述如何评估大型ETL数据加载时间. 答:评估一个大型的ETL的数据加载时间是一件很复杂的事情.数据加载分为两类,一类是初次加载,另一类是增量加载. 在数据仓库正式投入使用时,需要进行一次初次加载,而这次初次加载需要的时间一般较难预料.在数据仓库的日常使用和维护中,每天需要对数据仓库进行增量加载.增量加载的数据量要比初次加载小很多. 下面以初次加载为例来谈谈如何评估大型ETL的数据加载时间. 对初次加载的加载时间进行预估,需要将整个ETL过程分成抽取.转换和加载三部分,分别对这三部分进行评估.