vertica是惠普公司推出的列式分布式数据库,在OLAP领域有其独到的地方,目前社区版免费,但是只能存放1T的数据.我在工作中维护的bi系统后端就是使用的vertica数据库,平时也经常需要对于数据库的查询进行一些优化.所以写下这篇博客记录一下. 定位问题所谓的数据库调优.程序优化之类的工作,实际上是一个解决问题的过程,而解决问题,第一部就是需要定位问题.找到问题的手段多种多样,可以通过分析程序.监控生产上服务器的性能.定期生成数据库的负载报告等手段,而最不应该的就是通过生产上用户的反馈来反映

http://www.cnblogs.com/wang340/archive/2013/05/06/3063135.html http://www.eoeandroid.com/forum.php?mod=viewthread&tid=166052     做Android应用,不可避免的会与SQLite打交道.随着应用的不断升级,原有的数据库结构可能已经不再适应新的功能,这时候,就需要对SQLite数据库的结构进行升级了. SQLite提供了ALTER TABLE命令,允许用户重命名或添加新的

在Android开发中,sqlite至关重要,增删查改不多说,难点在于,1,并发,多个线程同时操作数据库.2,版本升级时,如果数据库表中新加了个字段,如何在不删除表的情况下顺利过渡,从而不丢失数据. 数据库操作建议用ORM框架,简单高效.这里推荐xUtils,里面包含DBUtils.github地址:https://github.com/wyouflf/xUtils.关于DBUtils,它是这样介绍的: android中的orm框架,一行代码就可以进行增删改查: 支持事务,默认关闭: 可通过注解

假设test用户下创建的t_jingyu表 vsql -Utest -wtestpwd create table t_jingyu( col1 int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));   需求:删除doy分区表t_jingyu的历史分区数据(8月份) $.sql \timing SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu',

Vertica 数据库知识汇总篇(更新中..) 1.Vertica 集群软件部署,各节点硬件性能测试 2.Vertica 创建数据库,创建业务用户测试 3.Vertica 数据库参数调整,资源池分配 4.Vertica 表设计 5.Vertica 入库/导出数据 6.Vertica 日常维护 7.Vertica 数据库调优 8.Vertica 数据库故障处理 9.Vertica 数据库迁移 10.Vertica 数据库备份恢复 11.Vertica 数据库升级 12.Vertica Licens

前言 前阵子,公司的hadoop从hadoop1.02升级到hadoop2.4.1,记录下升级的步骤和遇到的问题,和大家分享,希望别人可以少走一些弯路 技术选型 当前使用版本:     apache hadoop 1.0.2      hive 0.10  升级目标版本     Apache hadoop 2.4.1     Hive 0.13 升级风险点 Hdfs的升级Hadoop升级最主要是hdfs的升级,hdfs的升级是否成功,才是升级的关键,如果升级出现数据丢失,则其他升级就变的毫无意义

MySQL 升级步骤 MySQL 5.1.72 升级到 MySQL 5.5.36 鉴于我在升级的时候遇到的麻烦问题,我觉得有必要把一些细节说清楚,免得引起误解了.感觉官方文档上的升级步骤写的比较简单,很容易引起混淆,感觉同我当时参照官方文档学习定制安装 MySQL 一样蛋疼.可能真的是外国淫的思维跟我差距太大了. 数据库情况:本人测试的都是 Linux Generic x86_64 版本的,也是定制安装到制定的数据库目录的. 详细升级步骤 1.MySQL 5.1.72 启动的实例 ins1 假设

1.查看当前系统版本 [oracle@std Disk1]$ sqlplus '/as sysdba' SQL*Plus: Release - Production on Thu Jan :: Copyright (c) , , Oracle. All rights reserved. Connected to: Oracle Database 10g Enterprise Edition Release - Production With the Partitioning, Oracle La

UC打通高德POI数据,用大数据描绘周边热点地图   2016-10-25 11:13  来源:互联网  我来投稿  我要评论   在北京工作的小李最近很苦恼,房东因小区周边规划了大型商场而坚持涨价.而小李之前对此规划一无所知,毕竟他不像很多朝阳大爷大妈们那么消息灵通.好在这种情况以后就能轻松应对了,UC最近更新了一个新功能--周边热点地图,可以直观了解到周围发生了哪些大小事,瞬间变身"千里眼"和"包打听". 锁定身边人的身边事,POI还可以这么玩 很多都市人都留意

这一次的笔记的主要内容是单机和网游的数据存储,数据验证方式,在游戏的时候除了控制角色的行动,还涉及到用户角色的升级,经验,金钱赚取,道具购买,技能升级 等等一些数据的交易, 那么单机游戏和网游的区别如下如图: 单机购买流程: 单机游戏的数据存储都是在本地客户端存储的,验证简单,执行简单,在玩单机游戏的时候我想很多人都知道外挂是怎么回事吧没救是通过修改内存,或者是本地数据无敌,随时原地满血复活状态. 网游相对来说数据安全性就比较高了,前几年的网游还有外挂,比如说CF 开启外挂来直接枪枪爆头,隔墙爆

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.联系邮箱:zhzhchang@126.com 说明:由于CSDN博客编辑器对word格式近乎不支持,因此对表格使用了图片方式(最后一个表格未使用图片格式,大家可以看看效果),CSDN博客编辑器上传图片十分不人性化(直接复制图片是不显示的),因此本文省略了不是太重要的图片,包括TFTP协议举例9幅图片(可以使用抓包工具抓包分析)和测试的10幅图片. 1.简介 在基础网络建设已趋于完善的今天,使用以太网进行数据传输有着众多优势,不仅传输速度快.传输

说明:因为CSDN博客编辑器对word格式近乎不支持.因此对表格使用了图片方式(最后一个表格未使用图片格式.大家能够看看效果),CSDN博客编辑器上传图片十分不人性化(直接复制图片是不显示的),因此本文省略了不是太重要的图片,包含TFTP协议举例9幅图片(能够使用抓包工具抓包分析)和測试的10幅图片. 1.简单介绍 在基础网络建设已趋于完好的今天,使用以太网进行传输数据有着众多优势.不仅传输速度快.传输距离远.传输通道更安全,并且以太网具有一系列标准协议,能够与众多的配套设备互联.能够免费使用众

探索Oracle数据库升级6 11.2.0.4.3 Upgrade12c(12.1.0.1) 一.前言:       Oracle 12c公布距今已经一年有余了,其最大亮点是一个能够插拔的数据库(PDB),这是在之前版本号没有的.可是假设我们要将曾经版本号的数据库升级到12c来,那么也应顺其自然的将其变成一个pdb,那么我们的工作不仅包括了数据库软件的升级,同一时候也包括怎样将一个NO-CDB的数据库plug to CDB none. 二.升级要求: 三.升级前准备: 3.1.查看数据库版本号及

类型: b2b(安装更新)和v2v(跨版本升级) 内容:二进制文件和数据库 过程:   升级前检查 - 检查场内数据,配置和自定义等等 升级准备和计划 - 根据需要和升级检查制定相应计划和准备工作   升级执行 - 安装SharePoint的二进制文件和对数据库升级   升级后验证 - 验证升级后的数据,配置和自定义程序   释放价值,分享知识和经验,解读IT前沿和技术相关.帮助他人,提升自己.更多交流请关注公众号itboxes(IT智囊). 我们致力于将复杂技术简单化,简单技术商业化.希望能把

一.什么是数据卷容器 如果你有一些持续更新的数据需要在容器之间共享,最好创建数据卷容器. 数据卷容器:用于容器间的数据共享,主动挂载宿主机目录,用于其他容器挂载和共享. 二.数据卷容器的操作 1.创建数据卷容器 $ sudo docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/postgres echo "Welcome!" 2.其他容器挂载数据卷容器 docker run --volumes-from [CONTAINER-NAME] 3.

如果你有一些持续更新的数据需要在容器之间共享,最好创建数据卷容器. 数据卷容器,其实就是一个正常的容器,专门用来提供数据卷供其它容器挂载的. 首先,创建一个命名的数据卷容器 dbdata: $ sudo docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/postgres echo Data-only container for postgres 然后,在其他容器中使用 --volumes-from 来挂载 dbdata 容器中的数据卷. $ sudo

1.数据卷 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 卷会一直存在,直到没有容器使用 *数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount. 1.1 创建一个数据卷 在用 docker run 命令的时候,使用 -v 标记来创建一个数据卷并挂载到容器里.在一次 run 中多次使用可以挂载多个数据卷. 下面创建一个 web 容器,并加载一个数据卷到容器

在这个指南中,我们将会与你一同对最新的 Confluence 站点在 Windows 或者 Linux 平台进行安装和更新. 如果你的 Confluence 安装实例是当前的许可证的话,那么对 Confluence 进行升级是免费的.请参考页面 Licensing FAQ 中的内容来获得更多的信息. 对 Confluence 进行升级的其他方法: 手动升级 – 使用 Confluence 安装器进行升级. 数据中心 – 升级你的数据中心集群. XML 备份文件不能在升级的时候使用. 在你对 Co

Vertica 有两个数据分布的概念, segmentation 和 partition, 至少有下面几个区别: 1.目的方面:segmentation 解决各节点数据倾斜问题, 适用于木桶原理, 数据量大的那个节点将会拖慢整个查询. partition 主要解决的是数据删除和空间回收问题. 列式数据库删除数据的代价较大. 相比一条一条记录的删除动作, 删除整一个partition 的代价要小得多(其实一个partition就是一个文件). 当然一般情况下,分区也会在一定程度上改善查询效率. 2

因为要做个天气应用.须要找个天气的API.上网上搜了下都是那几个,并且基本都过时了.百度有个天气API,只是貌似仅仅能提供当天的.网上提到的中国气象接口的文章,大都用的时旧API,有的被封了,有的永远停到了2014年3月24不更新了. 后来找到了中国天气的新接口,已经升级成气象数据开放平台了http://openweather.weather.com.cn/.没有开发人员社区或论坛什么的,仅仅能自己琢磨他的文档了(感觉没人维护..). 经过几个疑难点卡住后.总算调通了. 现分享给大家. 1.申请

一.介绍 Docker镜像是由多个文件系统(只读层)叠加而成.当我们启动一个容器的时候,Docker会加载只读镜像层并在其上(译者注:镜像栈顶部)添加一个读写层.如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件,那该文件将会从读写层下面的只读层复制到读写层,该文件的只读版本仍然存在,只是已经被读写层中该文件的副本所隐藏.当删除Docker容器,并通过该镜像重新启动时,之前的更改将会丢失.在Docker中,只读层及在顶部的读写层的组合被称为Union File System(联合文件系统). 为了能