版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

Win环境下Oracle小数据量数据库的物理备份 环境:Windows + Oracle 单实例 数据量:小于20G 重点:需要规划好备份的路径,建议备份文件和数据库文件分别存在不同的存储上. 1.开启归档模式 2.制定备份策略 1.开启归档模式 此步骤需要停库,需提前申请停机时间(10分钟),正常关闭数据库,在mount状态下设置数据库为归档模式,再打开数据库. 正常关闭数据库之后,启动数据库到mount状态,开启数据库归档 SQL> shutdown immediate SQL> star

Oracle数据库: 刚做一张5000万条数据的数据抽取,当前表同时还在继续insert操作,每分钟几百条数据. 该表按照时间,以月份为单位做的表分区,没有任何索引,当前共有14个字段,平均每个字段30个字节.当前表分区从201101到201512每月一个分区 测试服务器:xeno 5650,32核cpu,win2003操作系统,物理内存16G:测试工具plsql 1.最开始的查询: string.Format(@"select * from                           

本过程适用于Oracle数据量统计. create or replace procedure SP_GET_TAB_COUNT as v_tableName HDSD_TJ.Tablename%type; v_tableCount HDSD_TJ.Tablecount%type; v_tmp varchar2(500); v_tmp2 varchar2(500); v_tmp3 varchar2(500); cursor cur_tab is select tableName from HDSD

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

前言 前几天上午在对数据库的一张表进行操作的时候,由于这张表是按照时间的一张统计表,正好到那天没有测试数据了,于是我想将表中所有的时间,统一更新到后一个月,于是对80w条数据的更新开始了.整个过程曲折的一批.同时学到了很多知识,在此进行记录.希望对大家有帮助. 首先是大批量更新,由于数据已经进行了分区,开始对分区进行分析,然后大批量操作死锁,对死锁的解决,最后存储过程来解决数据的大批量插入. 曲折的过程开始 由于测试数据到21号就没了,21号一上去,发现开发的功能,都没有数据了,图表也都空了.查

现在业务有一张usertrack 日志记录表.每天会产生30万条数据.数据量大查询效率会非常慢 所以我考虑通过表分区来提示效率  逻辑上是一张表.但是分区后会按照分区条件将数据分在不同的物理文件 优点: 1)   改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度. 2)   增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用: 3)   维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可: 4)   均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I

背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立

环境:windows Server 2003 oracle 10g,系统间备份 目标系统创建共享文件,原系统挂载共享目录 写批处理脚本,用任务计划定时调用 Rem * 由于系统实时性要求不是很高,数据量不大,且只有一块磁盘,考虑异地备份 * Rem * 异地备份的时候使用expdp 出schema THUNIITSMUSER * Rem * 使用windows命令的共享文件模式,将dump出来的文件copy到192.168.1.47上 * Rem * create or replace dire

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag

进行自动化测试过程中,发现需要重新搭建一套自动化测试库,然后利用pl/sql对数据库导出: 进行导入后发现报错ora-12592 :包错误 原因分析,数据量过大,传输超时,需要在Oracle服务端以及客户端配置sqlnet.ora文件(若是linux服务器直接在tnsnames.ora同目录下新建sqlnet.ora文件即可),设置参数SQLNET.SEND_TIMEOUT=600 重新启动监听,问题解决.

10.10.6  大数据量插入优化 在很多涉及支付和金融相关的系统中,夜间会进行批处理,在批处理的一开始或最后一般需要将数据回库,因为应用和数据库通常部署在不同的服务器,而且应用所在的服务器一般也不会去安装oracle客户端,同时为了应用管理和开发模式统一,很多会利用mybatis的foreach collection特性,如下: <insert id="batchInsertStudent" parameterType="List"> insert i

过程插入更新的3种方法: a.逐条检查插入或更新,同时执行插入或更新 b.逐条merge into(逐条是为了记录过程日志与错误信息) c.基于关联数组的检查插入.更新,通过forall批量sql执行 以下为模拟步骤: 1.创建模拟大表,数据量1亿不分区 create table big_table as SELECT ROWNUM RN,'A' A,'B' B,'C' C,'D' D FROM ( ) T1, ( ) T2, ( ) T3; 说明:用connect by方法创建测试大表相对较快

表结构 SELECT t1.TABLE_NAME, t1.COLUMN_NAME, t1.DATA_TYPE || '(' || t1.DATA_LENGTH || ')', t2.COMMENTS -- missing_count(t1.TABLE_NAME, t1.COLUMN_NAME) counts FROM USER_TAB_COLS t1, USER_COL_COMMENTS t2 WHERE t1.TABLE_NAME = t2.TABLE_NAME AND t1.COLUMN_N

Python程序文件如下: # -*- coding: utf-8 # File : start.py # Author : baoshan import json import pymysql import cx_Oracle import pandas as pd def main(): dataSum = [] connInfo = "connInfo.json" # 配置文件名称 connFile = open(connInfo, 'r', encoding='utf8') c

ORACLE根据账号查询每张表数据量: select t.table_name,t.num_rows from user_tables t ORDER BY NUM_ROWS DESC; SQL SERVER查询总数据量: SELECT SUM(记录条数) AS 总记录数 FROM (SELECT TOP (10000) a.name AS 表名, MAX(b.rows) AS 记录条数 FROM sys.sysobjects AS a INNER JOIN sys.sysindexes AS

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

1.需求: 从所有数据中,查出一个时间段中每天的数据量,即:按日做汇总. 2.SQL语句模板: select trunc(date_col) date, sum(num_col) num, count(*) col_num from table_name where to_char(date_col,'yyyymm') = '201305' group by trunc(date_col);3.亲测有效√

 场景:对2千万个数据,修改他们的名字加上后缀“生日”. 普通sql:   and not regexp_like(title, '生日'); 优化sql: declare type rid_Array is table of rowid index by binary_integer; v_rid rid_Array; v_Count PLS_INTEGER :; v_Cur sys_refcursor; v_SQL ) := 'select t.rowid from calendar_inf

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都