数据库性能问题，常常是困扰DBA高效运维的难题之一。如何多角度地帮助DBA，找到“数据库慢”的原因，保证系统高效、稳定、安全地运行？ 2021年10月14日，云和恩墨技术顾问，拥有八年Oracle DBA工作经验的段徐斌老师，在墨天轮社区带来了一场《性能优化那些事》的精彩直播分享。 本场直播吸引了
get和post区别 1.get方法提交数据：默认值，数据会附在网址之后提交给服务器，不安全，数据量很小 2.post方法提交数据：数据不会附在网址之后，会将表单中的所有数据打包发送给服务器，等待服务器读取，安全过程，使用最多的提交方法，提交的数据量不受限制。
Get是不安全的，因为在传输过程，数据被放在请求的URL中；Post的所有操作对用户来说都是不可见的。 2. Get传送的数据量较小，这主要是因为受URL长度限制；Post传送的数据量较大，一般被默认为不受限制。 3. Get限制Form表单的数据集的值必须为ASCII字符；而Post支持整个ISO10646字符集。 4
解决方案：通过临时表先将数据查出再运用规则。 原规则： SELECT '@IsAfterPA_01',CASE WHEN COUNT(*)>0 THEN 'TRUE' ELSE 'FALSE' END FROM 表A p1,表A p2 WHERE p1.id = @flow_id AND p2.pdctno = @pdctno AND p2.techno = 'PA_01' AND p2.globalOrder
Hive SQL调优 使用分区裁剪、列裁剪少用count（distinct）多对多的关联合理使用MapJoin合理使用Union ALL并行执行job使用本地MR避免数据倾斜控制Map数和Reduce数 Hive sql 的调优在我们日常的工作生活中经常用到,因此,这里做一下细致的总结和归纳。 使用分区裁剪、列裁剪
在说MVCC之前呢？我们先需要对那些不太了解MySQL的兄弟们，先普及普及MySQL一些基本知识，具体MVCC内容往后看哦。 我们通过案例一步一步查看MySQL的MVCC到底是什么东西。 ** 在MySQL当中，只有使用了InnoDB存储引擎的数据库表才支持事务。有了事务就可以用来保证数据的完整以及一致性，保
在Qt中如果是普通项目，GUI处理展现的数据量不大，一般用QTableWidget，QTreeWidget这样的控件就满足了，但是如果数据量行数达到了几万行，那么Widget的展示性能就偏差了。 Qt中提供了一种Model/View的编程方式来处理数据，也就是展示层和数据层分离，这样就解耦了。一旦Model的状态改变，它会自
今天学习的内容是边缘计算 What is edge computing? Edge computing is a distributed computing framework that brings enterprise applications closer to data sources such as IoT devices or local edge servers. This proximity to data at its source can deliver s
什么情况下使用表变量？什么情况下使用临时表？ -- 表变量： DECLARE @tb table(id int identity(1,1), name varchar(100)) INSERT @tb SELECT id, name FROM mytable WHERE name like ‘zhang%’ -- 临时表： SELECT name, addressINTO #ta FROM mytable WHERE name
GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！https://cnsendnet.taobao.com来自森大科技官方博客http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=1975 Oracle 11g增加列，并带默认值的新特性 网址: http://www.eygle.com/digest/2011/06/oracle_11g_default_column.html 永久
MySql 数据量大时 快速 导入&导出； 1.导出数据 导出命令： mysql --default-character-set=utf8 -u账号 -p"密码" -e"select * from pharmacy.lwl_storage_codes">路径/导出的文件; 例如： mysql --default-character-set=utf8 -upharmacy -p"root" -e"select * fr
场景是标记百度地图的坐标点，数据库返回的坐标点有26万数据，传输速度在11秒左右。 解决方式：http用gzip压缩后返回，最后返回给前端的数据还是原数据，无需前端再处理 编程语言：go，使用的是gin框架 import "github.com/gin-contrib/gzip" func main() { r := g
1. 通过dmp 导入导出，这种情况一般需要注意用户的命名空间 2. 通过sqlldr实现 a.新建导入控制文件 input.ctl Load data Characterset UTF8 Infile 'H:\POI\baidu.txt' Append into table tbl_poi_baidu fields terminated by "," Optionally enclosed by '""' Trailin
大数据量List<T>中的数据根据多个属性进行去重有多种方法，在数据量达到10万以上时，各种方法效率有明显的区别，这里只列举两种方式： 这里以类Model为例创建List<Model> public class Model { public string Id { get; set; } public string Name { get; set; }
考虑如下表结构：table: devicecolumns: id, create_time, user_id这是一张设备表，设备是每一行的id都唯一对应一个用户user_id，而这个user_id是会随着系统的变化而变化的。 ------------------------------------------------------------------------------ 这种场景在我们设计系统
微信小程序对于页面中的节点数量有做限制 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/audits/performance.html 解决方案： 将循环中的item放入组件中 创建组件的方法https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/custom-component/ 例如 <!-
本文从技术角度制定性能测试实施过程中关键的技术规范。这些规范可以帮助PTS的用户更好地从技术上来 规避系统上线后的风险、评估线上系统的真实能力、根据业务模型摸底线上能力以提前应对。 适用范围 适用于所有需要性能测试的项目。 对性能测试实施过程中非常重要、关键
对于数据量小时，直接一次性显示所有数据完全没有问题，然而在实际应用中往往数据量都较大，尤其是GIS空间数据，有时甚至可以达到百万级、千万级，如果没有好的设计逻辑，往往会出现假死、无响应、反应超级慢，甚至会出现内存不足，而直接闪退，在用户体验上极差。 为了解决大数据量加载问题，本文
从全量数据中提取指定范围数据并打印 题目描述题目解析 题目描述 某些数据库读写框架，为了提升性能，会控制每次读取的数据量，并支持从指定的位置开始读。 请写代码，从标准输入获得全量数据，并从标准输入获取读取指令，包括开始读取的位置(从1开始)，读取 的数据量，并返回读取到的数
在线学习：与批量学习不同，在线学习系统可以进行增量学习，快速适应不断变化的数据和自动系统，能够处理大量数据。 核外学习：数据量太大内存无法一次性容纳，分批进行学习，采用线上学习。 机器学习的挑战：数据集的缺乏，质量问题，数据代表性不足，数据量不足。 train-dev集：训练集和测试集分布有差
如何设计一个项目的数据库 当数据库比较复杂的时候，我们就需要设计了 糟糕的数据库设计: 数据冗余,浪费空间数据库插入和删除都会麻烦、异常【屏蔽使用物理外键】程序的性能差 良好的数据库设计: 节省内存空间保证数据库的完整性方便我们开发系统 软件开发中，关于数据库的设计
Preamble 对RDB数据存储和访问机制的一种补充针对海量请求的优化：优化sql/索引/字段；读写分离；分库分表rule of thumb: 单表行数 >500万行 或单表容量 >2GB 时，考虑分库分表 拆分方式 垂直拆分 垂直分库：按业务垂直分表：按业务 / 按列 每个库/表的结构不同，但需要有一列相同用来关联；优
ClickHouse 是什么？ ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS) 我们首先理清一些基础概念 OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统 OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单
k 折交叉验证（k-fold cross validation） 静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。「k 折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下： 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边 将训练集分为 k 份
大数据产业发展中5G技术扮演何种角色 作为移动通信领域最先进、最新的技术，5G将把世界数字经济推向一个新的阶段。作为新一代信息和通信基础设施的核心，5G将对大数据产业产生深远影响，推动大数据产业链迅速发展，那么大数据产业发展中5G技术扮演何种角色呢? 1、数据量将急剧增长:
