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)

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

INSERT INTO TEMP_BUS_TRAVEL_INFO ( SELECT * FROM BUS_TRAVEL_INFO t ') SELECT COUNT(*) FROM TEMP_BUS_TRAVEL_INFO 日期过滤范围把查询出来的结果直接插入到新表中.然后删除. INSERT INTO TEMP_BUS_TRAVEL_INFO ( DELETE BUS_TRAVEL_INFO t ') SELECT COUNT(*) FROM TEMP_BUS_TRAVEL_INFO

原文作者:HueiFeng 前言 目前Magicodes.IE更新到了2.2.3,感谢大家的支持,同时建议大家在使用过程中如果遇到一些问题或者说需要一些额外的功能可以直接提issues,当然更建议大家提PR. 近期更新 2020.05.24 [Nuget]版本更新到2.2.2 [Excel导入]增加了stream导入扩展方法 [Excel导出]增加了内容居中(单列居中.整表居中) [导出]对一些中间件代码进行了修复及优化 2020.05.16 [Nuget]版本更新到2.2.1 [PDF导出]对

声明: 1.目前程序已停止运行!QQ空间也已升级访问安全机制. 2.本“分析”数据源自部分用户的公开信息,并未触及隐私内容,广大网友无需担心. 3.QQ空间会不定期发布大数据分析报告,感兴趣的朋友关注腾讯大数据官方公众号. 感谢博客园! 转载请注明博客园地址,及作者hi@wuxinsheng.com. 各大媒体热传: 这是我近期使用C#写的一个QQ空间蜘蛛网爬虫程序.程序截止2015年10月运行2月,总共爬了1.5亿腾讯QQ用户数据,其中有4000万包含用户(QQ号,昵称,空间名称,头像,最新一

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

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

先说一下工作场景,要求做一个服务,满足:处理千万级别数据,单个请求响应时间在20ms以下.由于是存储的数据格式为key:list[],所以很适合使用redis来存放数据,为了测试一下redis存储的效率问题,才有了这篇文章. 第一步:造数据.思路如下:(1)先产生三千万个key,为了解决随机函数不能很好平均分布的问题,采用两步走的方法来造3000W个key.首先,从key从1到3000万依次产生,解决数量问题.然后,再使用随机函数产生1000W数据,添加到这些key中.(2)为了提高效率,使用5

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                           

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

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

1.sql2008中 list表,只有一个字段 Lvalue 2.文本大约256万的数据量 3.测试结果:用时36秒! string connStr = @"Data Source=.\SQLEXPRESS;Initial Catalog=test1;Persist Security Info=True;User ID=sa;Password=123456"; DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("Lvalue&quo

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

统计各部门人数很简单,通过部门分组即可,要统计部门以下下级部门的人数也简单,通过递归.要统计所有有下级部门的部门人数(包含下级)页比较简单, 先查询出有下级的部门,在对每个部门进行递归查询,如下: ) s ,b.b0200 from a01 a, ( start connect by prior d.b0200=d.b0203) b /*查询工会id为1的所有有下级的工会*/ connect by prior d.b0200=d.b0203) group by b.b0200 这个方法是最简单的

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

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