前言： 重建一个索引只是在内部删除并重建索引，使得碎片消失、统计信息更新、物理顺序重新排列组织。它会压缩数据页，按照填充因子填充适当的数据。如果有需要，也会添加新的数据页。这些操作有利于提高数据查找的速度，但是这个工作如果发生在大表上面，将是非常耗时耗资源的。 准备工作： 首先先要决定是否达到了重建索引的临界值。否则，重组索引会更好。当碎片超过30%，那么重建索引会比较好。 重建索引有两种方式，在重建之前应该考虑使用哪种会更好： 1、 脱机：脱机重建索引是默认选项。它会锁住整个表，知道重建结束，没有人可以访
从论文的题目出发，这篇文章的核心在于实时操作数据库的架构，在论文引言之中对Aerospike的定位是一个高性能分布式数据库，用于处理实时的交互式在线服务。所以说，大多数使用Aerospike的场景是实时决策系统，它们有海量的数据规模，并且有严格的SLA要求，同时是百万级别的 QPS，具有ms的查询时延。显然，这样的场景使用传统的 RDMS 是不现实的，在论文之中，提到 Aerospike 的一个典型的应用场景，广告推荐系统，我们来一起看看它们是如何契合的：
前言： 在第九章中，已经介绍了如何使用索引，当一个索引创建时，以B-Tree格式存放数据，拥有根节点、中间节点、叶子节点。叶子节点是最底层的节点，在聚集索引中，包含了实际数据，而每个数据页有8KB。 当表中的数据的增删改发生时，会尝试把数据插入到合适的数据页中。比如有一个聚集索引在SSN上，当插入一个新的SSN数时。SQLServer会尝试把数据插入到合适的数据页，假设SSN从2开始，此时在最后的数据页中找到这个页面是以SSN开始的，SQLServer将会仅仅在这个页中插入新行。如
因为另一句话在大多数书籍或者文字中，会提到，乱去设置填充因子，会降低性能。那这篇文字到底要说什么？
索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题。当然Oracle官方也有自己的观点，我们很多DBA也是遵循这一准则来重建索引，那就是Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引。近来Oracle也提出了一些与之相反的观点，就是强烈建议不要定期重建索引。本文是参考了1525787.1并进行相应描述。
无论是什么关系型数据库，尤其在OLTP系统中，索引是提升数据访问速度的常用方式之一，但是不同类型的数据库，对索引碎片的处理可能会略有不同。
本文介绍了SonarQube版本更新升级的方法。包括SonarQube升级指南和9.9版本更新说明。
rename()方法允许基于一些映射(字典或者系列)或任意函数来重新标记一个轴 参数有 column和index
一般而言，极少需要重建B树索引，基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。认为需要重建索引的最常见理由有：
前两篇文章我总结了一些SQL数据库索引的问题，这篇主要来分析下索引的优缼点，以及如何正确使用索引。
【导语】春节将至，俗话说“腊月二十四，掸尘扫房子”，很多人会在腊月二十四给家里做大扫除迎新春。
新的迁移文件会被放置在 database/migrations 目录中。每个迁移文件的名称都包含了一个时间戳，以便让 Laravel 确认迁移的顺序。 --table 和 --create 选项可用来指定数据表的名称，或是该迁移被执行时是否将创建的新数据表。
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.
聚簇因子是 Oracle 统计信息中在CBO优化器模式下用于计算cost的参数之一，决定了当前的SQL语句是否走索引，还是全表扫描以及是否作为嵌套连接外部表等。如此这般，那到底什么是聚簇因子，那些情况下会影响到聚簇因子，以及如何提高聚簇因子？本文将对此展开描述。
一、概述： 如果你的Oracle数据库性能低下，行链接和行迁移可能是其中的原因之一。我们能够通过合理的设计或调整数据库来阻止这个现象。 行链接和行迁移是能够被避免的两个潜在性问题。我们可以通过合理的调整来提高数据库性能。本文主要描述的是： 什么是行迁移与行链接 如何判断行迁移与行链接 如何避免行迁移与行链接
译>：HashMap的实例有两个影响其性能的参数——“初始容量initial capacity”和“负载因子load factor”，容量指的是哈希表中桶（buckets）的数目，初始容量即为创建哈希表时桶的数目；负载因子是衡量哈希表在自动扩容之前的填充程度的度量，即当哈希表中的条目数超过（负载因子与当前容量的乘积）时，哈希表将会自动扩容为原来桶数目的2倍，然后将已有数据进行重新映射（即内部数据结构将被重建）。
前言： 如果碎片程度小于30%，建议使用重组而不是重建。因为重组不会锁住数据页或者数据表，并且降低CPU的资源。 总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [or
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
使用UNIQUE关键字，可以指定索引中的每条记录都有一个唯一的值。 更具体地说，这确保了索引(以及包含索引的表)中的两条记录不能具有相同的排序值。 默认情况下，大多数索引使用大写字符串排序(使搜索不区分大小写)。 在本例中，值“Smith”和“SMITH”被认为是相等的，而不是唯一的。 CREATE INDEX不能指定非默认索引字符串排序规则。 通过在类定义中定义索引，可以为各个索引指定不同的字符串排序规则。
本文内容涉及到基本SQL语法，数据的基本存储原理，数据库一些概念、数据优化等。抱砖引玉，权当一个综合复习！
5.X版本后新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集群里面对数据进行重建，如果你的mapping因为修改而需要重建，又或者索引设置修改需要重建的时候，借助Reindex可以很方便的异步进行重建，并且支持跨集群间的数据迁移。
概述 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索引可能会降低查询性能，导致应用程序响应缓慢，所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织，但是在这个过程也需要注意一些小的细节，否则会产生错误。 正文 语法内容载自SQL Server联机
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
使用OpenGL ES的许多方面都是平台无关的，但在iOS上使用OpenGL ES的一些细节需要特别注意。 尤其是，使用OpenGL ES的iOS应用程序必须正确处理多任务，否则在转到后台时可能会被终止。 在为iOS设备开发OpenGL ES内容时，您还应该考虑显示分辨率和其他设备功能。
elasticsearch提供的一种复制索引的API。可以在集群内进行索引的复制，也可以跨集群进行索引的复制。
接上期：第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
当数字数据字段用于某些数值运算时，位片索引用于该字段。位片索引将每个数值数据值表示为二进制位串。位片索引不是使用布尔标志来索引数值数据值(如在位图索引中那样)，而是以二进制值表示每个值，并为二进制值中的每个数字创建一个位图，以记录哪些行的该二进制数字具有1。这是一种高度专门化的索引类型，可以显著提高以下操作的性能：
数据库供应商通常每个月都会发布一些有bug /安全性修补程序的补丁，我们为什么要关心这些？因为，新的版本可能对安全漏洞或黑客入侵系统进行修复，所以除非不关注安全性能，否则，您会希望在您的系统安装上最新的安全修补程序。其中MySQL主要版本比较少见，通常是次版本升级，但是他们可能会带来一些重要的功能，使得升级是值得的。
了解策略和流程，以及一些最佳实践，让任何大规模、关键任务的 Cassandra 和 Kafka 迁移更加顺利。
许多用户需要他们的Elasticsearch集群始终可用。而这些用户中的很多人也希望在新版本发布时升级他们的Elasticsearch环境，这样他们就可以利用所有的新特性和功能。随之，管理员最终会在生产中满负荷运行的情况下升级Elasticsearch。这听起来好得不像真的？好吧，Elasticsearch是为零停机升级而设计的，但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。
以上代码df1应该是3列10行，之后和df2对齐。 对齐操作列名应该匹配，无法对齐的列整列置为NAN。
过去当我们开发一个企业应用的时候，我们经常首先会考虑的是“我们怎么和数据库交互”？最近的一两年来，人们慢慢的开始转变了，可能要问“我应该用哪种类型的数据库？是用关系数据库还是NOSQL数据库”。然而，我们是不是应该再更进一步，是不是要开始问“我们要不要使用数据库”？ 企业应用程序的一个关键特征是需要存储长期数据，这自然导致人们首先想到数据库。毕竟负责把数据持久化是数据库主要做的事情。通过使用内存镜像（memory image）是处理持久化完全不同的路，这个条路并不直接涉及到数据库。 内存镜像（memor
在 SQL Server Management Studio 中 , 修改数据库表报如下错误 :
DSRM（目录服务恢复模式，目录服务恢复模式）是Windows域环境中域控制器的安全模式启动选项。每个域控制器占用一个本地账户账户（也就是DSRM账户）。DSRM的用途是：允许管理员在域环境中出现故障或崩溃时还原、修复、重建活动目录数据库，使环境的运行恢复正常。修改方法。修改DSRM密码的基本原理是在DC上运行ntdsutil命令行工具。在渗透测试中，可以使用DSRM域对域环境进行持久化操作。如果域控制器的系统版本为Windows Server 2008，需要安装KB961320才可以使用指定域账号的密码对DSRM的密码进行同步。在Windows Server 2008以后版本的系统中无需安装此补丁方法。如果域控制器的系统版本为Windows Server 2003则不能进行使用我们知道，域控制器本地管理员和密码（与管理员账号和密码不同）。DSRM 帐号可以作为一个域控制器的本地管理品用户，通过网络连接控制器，驯服控制域控制器。
字典在Redis中的作用是非常巨大的，对Redis数据库的增删改查等操作都构建在对字典的操作之上，因此，了解字典的底层实现能让我们对Redis有更深的理解。下面分4个模块讲解Redis的字典实现（基本所有实现细节和重点都会谈到）：
一开始从索引参数调整， forcemerge 任务引入等多个手段来缓解问题，但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等难以优化的问题，从而引出了索引拆分方案的探索与实施。
近期计划使用XTTS方式迁移某库，在进行自包含检查时发现，该库有部分数据（分区表、索引）存放于SYSTEM表空间中，需要先将这部分数据移动到要迁移的表空间中。
Unity中渲染的物体都是由网格(Mesh)构成的，而网格的绘制单元是图元(点、线、三角面) 绘制信息都存储在Vertexhelper类中，除了顶点外，还包括法线、UV、颜色、切线。
周二有同学问，MONGODB怎么备份，怎么数据迁移，正好最近要做一个项目的数据迁移，其中就有MONGODB ，正好以一个项目的观念来看看MongoDb的数据迁移和备份的观点，如果有遗漏或三观不正，还是请大家来指正。
这里需要引入个 DB 类，DB 类就是我们操作数据库的关键，Db 类有个 insert 方法，它可以直接传插入内容的 sql 语句，现在我访问一 下 study.laraveltest.com/db/insert 如果没有报错数据就插入成功了。
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
关于箱线图，可以更好地展示整体数据的分布情况，包括中位数、最大值、最小值、平均值等等。当然，你也可以将散点图和箱线图结合进行作图。这些都是论文中常用的图形展示方法。
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
前段时间一直在研究Entity Framework4，但是苦于没有找到我特别中意的教程，要么就是千篇一律的文章，而且写的特别简单，可以说，糟践了微软这么牛埃克斯的东西，要么就是写的东一句西一句，估计是学习的过程中做的笔记就直接公布了，只有本人能看懂，昨天，在MSDN Blog找到一些英文文章，真的感觉老外研究东西没有咱们国内一些人那样浮躁，我倒不是崇洋媚外，但是看他们的文章确实让人感觉进步很快（包括英语，我英语和我俄罗斯语水平差不多吧），这篇文章就简单基于一篇关于Code-Based的数据迁移的英文讲解，加
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
在Oracle的11g版本中，统计信息为自动收集功能，在部署安装11g Oracle软件过程中，其中有一个步骤便是提示是否启动这个功能(默认是启用这个功能)；且有时候在生产环境中，还会对一些对象做手动统计信息的搜集，如果新搜集的统计信息产生的执行计划在实际生产中不符和生产要求，则需继续使用原有的执行计划。
NFT将成为元宇宙的关键基础设施，元界悔成为NFT最实出的应用，NFT的独特性和可替代性将为现实世界中的人类沉浸在元宇宙中提供可靠的墓础元宇宙是线上线下世界的融合，物理与电子相结合的方式。元宇宙为虚拟世界深入现实世界铺平了道路，无论是从虛拟到现实，还是从现实到虛拟，都致力于为用户提供更真实的体验。
迁移文件 migration #创建一个迁移 php artisan make:migration create_store_categories_table #运行所有未完成的迁移 php artisan migrate #如果要查看到目前为止已运行哪些迁移 php artisan migrate:status #如果您希望查看迁移将执行的 SQL 语句而不实际运行它们 php artisan migrate --pretend #某些迁移操作具有破坏性，这意味着它们可能会导致数据丢失。为了防止
首先说下 BLOB 的意思， 英文全称是 Binary Large OBjects，可以理解为任意二进制格式的大对象；在 Facebook 的语境下，也就是用户在账户里上传的的图片，视频以及文档等数据，这些数据具有一次创建，多次读取，不会修改，偶尔删除 的特点。
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