一、Access 数据类型有些另类,而且密码太容易被攻破,性能不高,只能用在Windows程序上。 一般说来,单个表不超过10万少条记录为好,整个数据库不超过100M为好。ACCESS对数据库容量限制为2G,但超过100M后性能便 会有很大折扣。 二、HSQLDB 支持csv,配置分发容易,大数据量情况下性能不佳,这和sql执行效率无关,性能瓶颈在硬盘文件上,毕竟由于hsqldb没有在数 据文件存储上花时间,只是挂个csv。只能用于Java程序中。 三、firebird
Github是目前最大的项目的托管平台!19年年初的时候被微软收购了。免费套餐还支持私有仓库了!还真不错哇!可惜国内访问比较慢!! jsDelivr是一款公共免费 CDN ,调用多家 CDN 保证全球服务质量、拥有多层缓存和灾后保障 SLA 100 。也是为数不多的有 ICP 备案,提供许多中国节点的海外 CDN 服务商。 针对Github提供免费的CDN加速,在国内使用的是网宿的CDN加速!访问速度一点儿都不慢! 那么我们就可以好好利用一下!下面博主就分享下使用过程把!
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服务器运行一点时间后各种的项目文件,日志文件,数据库备份登,会越来越多,在linux下不像是win下一样直接右键属性可以查看,那么怎么看呢? 用到的命令 du 和 df 命令。
在mysql中有一个默认的数据表information_schema,information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。再简单点,这台MySQL服务器上,到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表,每张表的字段类型是什么,各个数据库要什么权限才能访问,等等信息都保存在information_schema表里面,所以请勿删改此表。
(2)如果想知道MySQL数据库中每个表占用的空间、表记录的行数的话,可以打开MySQL的 information_schema 数据库。在该库中有一个 TABLES 表,这个表主要字段分别是:
学习云开发也有段时日了,当时就想试试手,不过一直没有灵感。直到有一次同学问我有没有老师发过的某个ppt,我说你怎么不去翻聊天记录呢?他说太麻烦,而且聊天记录中的文件可能会被清理。
之前讲到过使用PicGo+Github来搭建免费图床,今天来讲讲使用PicGo+Gitee来搭建图床,但有一点需要注意,就是码云仓库容量的限制。有社区版和企业版分别,如下表:
主引导分区(Master Boot Record,缩写:MBR),又叫做主引导扇区,是计算机开机后访问硬盘时所必须要读取的首个扇区。
ETL是将数据从来源端经过清洗(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。正常的 ETL 过程应当是 E、T、L 这三个步骤逐步进行,也就是先清洗转换之后再加载进目标端(通常是数据库),最后在数据库中的只是合理的结果数据。这个过程本来很合理,但实际过程中经常被执行成ELT甚至LET,即源端数据先装载进目标库再进行清洗和转换。
# 1.查看所有数据库容量大小 select table_schema as '数据库', sum(table_rows) as '记录数', sum(truncate(data_length/1024/1024, 2)) as '数据容量(MB)', sum(truncate(index_length/1024/1024, 2)) as '索引容量(MB)' from information_schema.tables group by table_schema order by sum(data_le
本文介绍了Linux系统中,如何与Windows互相传输文件。包括使用lrzsz工具进行上传和下载,以及使用tar进行打包压缩。同时,还介绍了如何长传文件,以及下载文件。
SQL Server 2012基于SQL Server 2008,其提供了一个全面的、灵活的和可扩展的数据仓库管理平台,可以满足成千上万的用户的海量数据管理需求,能够快速构建相应的解决方案实现私有云与公有云之间数据的扩展与应用的迁移。
3、可实现全栈级监控(从底层硬件、网络、存储,到虚拟化层、操作系统、中间件,以及最上层的应用和API)
存储的选型、规划与管理等工作一直以来都是日常系统运维工作中的重点。MBR与GPT两种类型的分区表的选择与使用则是在磁盘管理中需要根据应用场景来注或考虑的要点。结合笔者多年的运维工作经验,引发了对这些问题的一些思考,借此文进行一些分享。
在mysql中有一个默认的数据表information_schema,information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。
逻辑卷管理器是Linux系统用于对硬盘分区进行管理的一种机制,为了解决硬盘设备在创建分区后不易修改分区大小的缺陷。尽管对传统的硬盘分区进行强制扩容或缩容从理论上讲是可行的。但是却可能造成数据的丢失。LVM技术是在硬盘分区和文件系统之间添加了一个逻辑层,它提供了一个抽象的卷组,可以把多块硬盘进行卷组合并。这样一来,用户不必关心物理设备和底层架构和布局,就可以实现对硬盘分区的动态调整。
原因:1.数据安全问题,如果你将数据存贮在容器中,当容器rm后,你就无了,当然你可以使用外挂数据卷的方式,但我在某些大佬的文章上看到,即使你外挂的数据卷,docker volumes的设计是围绕union fs镜像层提供持久化存贮,如果容器异常崩溃,数据库未正常关闭,则可能损坏数据,而且外挂数据卷对物理机硬件损伤较大(这段话是我从大佬文章里抄的,但前面rm数据就不见了是我实践过的)
其中在设计数据库时,我们需要根据业务需求确定考虑数据类型是以下的哪一种,以选择合适的数据库类型和容量
存储单位一般用 bit, Byte, KB, MB, GB, TB, PB, EB, ZB, BB来表示。一般将Byte简称为B,将KB简称问K。
注意点: 1、redo要是能sesize的话就完美了 2、drop时候如果active就得checkpoint才能drop 3、物理删除旧redo文件 redo大小影响切换,进而影响性能,至于什么样的业务设置多大暂时还不是很确定,正常情况下设置1g-2g就差不多了。另外可能还跟IO有关,因为在切换时候如果IO差,那么切换就会很慢,这样的话就会影响到性能。 --查询日志组及状态 SQL> select thread#,group#,members,bytes/1024/1024 ,STATUS from v$log;
如何选购交换机?用什么交换机?在选购交换机时交换机的优劣无疑十分的重要,而交换机的优劣要从总体构架、性能和功能三方面入手。交换机选购时。性能方面除了要满足RFC2544建议的基本标准,即吞吐量、时延、丢包率外,随着用户业务的增加和应用的深入,还要满足了一些额外的指标,如MAC地址数、路由表容量(三层交换机)、ACL数目、LSP容量、支持VPN数量等。接下来跟随海翎光电的小编先了解下选购交换机的参数依据!
考察交换机上所有端口能提供的总带宽。计算公式为端口数*相应端口速率*2(全双工模式)如果总带宽≤标称背板带宽,那么在背板带宽上是线速的。
Redis 是 C 语言开发的一个开源的(遵从 BSD 协议)高性能键值对(key-value)的内存数据库,可以用作数据库、缓存、消息中间件等。
如上图所示,SQL治理的基本阶段主要包括开发(事前)、测试(事中)、生产运维(事后)三阶段。
DSL是一种以电话线为传输介质的宽带接入技术,DSL有很多种模式,包括HDSL、SDSL、VDSL、ADSL、RADSL,统称为xDSL。
前段时间,家里原来的路由器,总是时不时掉线,因为网络环境并未有变化,所以打算直接换一个新的,于是乎开始广撒网,找应该买什么样的路由器,隔行如隔山,不看不知道,一看吓一跳,虽然以前学过CCNA,但现在看来,还是皮毛,更何况忘的干净,原来网络设备的世界,如此宏伟,不是想象的那么简单。
由于Linux是一个多用户管理的操作系统,而Linux默认情况下并不限制每个用户使用磁盘空间的大小,假如某个用户疏忽或者恶意占满磁盘空间,将导致系统磁盘无法写入甚至崩溃,为了保证系统磁盘的有足够的剩余空间,我们需要对用户和组进行磁盘空间使用限制。
上一篇文章,我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB,本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典,进行磁盘文件的写入。
数据库的发展已走过近四十年,作为基础软件之一,数据库称得上是一个“古老”的领域。而随着新技术的涌现,这个传统的领域也正不断焕发出新的生机。如果说云时代的到来推动了数据库的变革,那么,与 Serverless 的结合,则再次为数据库的发展添了把火。Serverless 数据库会成为未来的趋势吗?又该如何让 Serverless 数据库从概念走向落地?亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请资深数据库专家马丽丽带来分享《 Serverless 数据库为应用开发带来的变革》。
每个 SQL Server 数据库都具有事务日志,用于记录所有事务以及每个事务对数据库所做的修改。 必须定期截断事务日志以避免它被填满。 但是,一些因素可能延迟日志截断,因此监视日志大小很重要。 某些
最近抽空练习了下手工建库,在10g的时候基本都在20分钟搞定,在11g中其实还可以更快,因为10g中需要配置的admin目录,需要创建bdump,udump之类的目录等等,在11g都被adr给默认替代了,只要提供了$ORACLE_BASE,就会默认在$ORACLE_BASE下生成对应的目录结构。 其它步骤完全可以按照10g的脚本来使用,没有任何问题,但是如果反过来,在11g里使用的一些语句在10g中可能会有一些问题,这一点也是在今天的测试中发现的一个小细节。 首先我在11g的库中创建了一个数据库实例,使用c
在不同并发下压测后,发现性能数据始终在 20qps ~ 30qps 区间,无法进一步上升
云组件检查项案例全球加速ECDN限频: 压测时需绕过ECDN20200506,项目压测经过ecdn,导致触发了ecdn单个ip的限频安全产品WAF限频: 确保WAF套餐配置达到容量要求20200602,某项目中使用的WAF的QPS套餐最大10w,导致压测QPS达到10w后出现限频限频: 确保压测机IP被添加到安全打击白名单20200605,某项目压测时未将压测机IP未加入白名单,导致触发WAF限频,接口QPS曲线不平稳连接方式:确保回源连接方式为长连接,短连接需解释20220510,系统中WAF的回源方式设
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
今天杨小杰带来一个最基础的网站搭建教程,希望大家看了不要吐槽: 首先制作一个网站总得来说分四步:申请一个域名、找一个虚拟主机(或者用自己的服务器)、编写网页源码,网站宣传推广! 详细的教程马上带给您: 1、申请域名:最好用COM,没有的话就CN和NET吧,域名简短为宜.初学者建议也买一级域名,本人认为域名是可以升值的。打开任一域名注册商的首页,现在域名频道,选择域名类型(com、cn等),填写自己想要的名称,包括拼音字母、英文字母、数字、标点符号等等 搜搜看,是否被抢注,如果没有
命令:find 语法:find [搜索范围路径] -name 【文件名称】(根据文件名查找) find [搜索范围路径] -size [(+-)文件大小] (根据文件大小查找,大于+ 小于-) find [搜索范围路径] -user(文件的所有者) find [时间查找] [以天为单位] [以天为单位] 1 ctime、atime、mtime [以分钟为单位] 2 cmin、amin、mmin 。。。。。 描述:查
Redis 是什么? 通常而言目前的数据库分类有几种,包括 SQL/NSQL,,关系数据库,键值数据库等等 等,分类的标准也不以,Redis本质上也是一种键值数据库的,但它在保持键值数据库简单快捷特点的同时,又吸收了部分关系数据库的优点。从而使它的位置处于关系数据库和键值数 据库之间。Redis不仅能保存Strings类型的数据,还能保存Lists类型(有序)和Sets类型(无序)的数据,而且还能完成排序(SORT) 等高级功能,在实现INCR,SETNX等功能的时候,保证了其操作的原子性,除此以
socialShare('.social-share', { sites: [ 'qq' , 'wechat' , 'weibo' , 'twitter' , 'facebook' ], wechatQrcodeTitle: "分享到微信朋友圈", wechatQrcodeHelper: '期待在朋友圈见到这篇文章' });
在 mysql 中,使用 delete 命令删除数据后,会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
学通信或者网络的朋友对bps一定不陌生,bps即bit pro second,中文术语就是比特每秒,是一位二进制数据,关于二进制,在之前的文章中,瑞哥已经带大家详细解读过了,大家可以点击下方链接查看:
在Oracle中,使用分区表是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小在5T以上都是很常见的。
:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
最近的疫情逐渐平缓,但网上秒杀抢口罩的活动仍很火爆。某公司运维人员反馈,使用了32核CPU、64G内存的服务器仍然抵不住该市疯狂的网上抄杀热情。
相信参过Linux 系统运维面试的人都知道,考官必问的一道题就是怎么使用lvm来新建一个文件系统。如果你答不上来,哈哈,那么不客气, 你的面试几乎就结束了
数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予以多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。 数据库行业发展 1978年-1990年,数据库在国内登场,国防和军工核心领域开始应用数据库。2000年左右互联网兴起,由于Oracle成本过高,MySQL技术开始在互联网公司一统江湖。2013年至今,开源数据库已经呈现百花齐放的格局。 随着国际形势的变化,在新基建的大浪潮下,国产
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