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原文链接 https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/oracle/compression-oracle-basic-table-compression/ 译者 周天鹏 在关于Oracle压缩的这一系列文章中,我们会研究下传统Oracle数据库系统的各类压缩方式,这意味着该系列文章的目录结构大概是: 1. 基础表压缩 2. OLTP表压缩 3. 索引压缩 但是,不讨论Exadata的hybrid columnar compression (HCC)。 在这三种压缩
注意:对于几十万以上数据的删除不建议使用DELETE FROM TABLE WHERE的方式,该操作非常耗时,效率很差。
在运维开发过程中,发现有部分应用厂商在建表之初并未考虑到数据体量的问题,导致很多大表都没有建成分区表。在系统运行过程中,这些表的数据量一直在增大,当达到一定体量时,我们就需要考虑对其进行分区表转换,以提高数据库的性能。那么,如何操作呢?
参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情:4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供一种HQL语言进行查询,具有扩展性好、延展性好、高容错等特点,多应用于离线数仓建设。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分,因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
在Percona XtraDB Cluster集群架构中,为了避免多主节点导致的数据异常,或者说一些不被支持的特性引发的数据不一致的情形,PXC集群可以通过配置pxc_strict_mode这个变量来实现。该变量的设置影响还是蛮大的。下文针对这个参数的不同设置进行描述,以及列出相关的具体影响。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性,包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
mybatis-generator有三种用法:命令行、eclipse插件、maven插件。个人觉得maven插件最方便,可以在eclipse/intellij idea等ide上可以通用。 下面是从官
黄廷忠(网名:认真就输) 云和恩墨技术专家 个人博客:http://www.htz.pw/ 测试环境:OS:RHEL 5.4 X86 DB:10.2.0.4 归档模式 下面是测试结论,此结论只是在本测试环境有效。 1,ctas与create table后insert语句产生的redo是差不多的。 2,ctas生成的undo远远小于create table and insert方式。 3,ctas生成的undo与create table后insert /*+ append */差不多。 4,ct
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格,在编辑栏里,我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
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📷 String 字符串是Python中最常用的数据类型,可以用单引号和双引号创建字 符串,字符串是不可变的。 字符串的基本操作:Python内建序列包括(列表、元组、字符串、 Unicode字符串、
Oracle Database 12c中加入了Data Redaction作为一个新的安全特性。(实际在11g的官方Database Advanced Security Administrator's
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下,返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。
学习和使用Hudi近一年了,由于之前忙于工作和学习,没时间总结,现在从头开始总结一下,先从入门开始
☆ 点击▲关注 腾讯云数据库 ☆ ---- 2019年9月,腾讯云数据库正式按地域发布TXSQL 5.7-201908版本,该版本主要实现写性能提升,新增功能特性和内核参数,为MySQL提供更稳定、高效的性能和服务能力。其中,新增特性包括DROP大表操作异步化、GTID复制功能扩展、隐藏主键功能、非 Super 权限用户 Kill 链接的功能等。另外,在最新的TXSQL内核版本中,可以通过内核参数来指定事务调度算法。下面将为大家详细解读。 TXSQL的演进之路 相信大家对腾讯云数据库Tence
使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
2017年3月7日,维基解密首次在其网站对外曝光了美国中央情报局(CIA)相关资料,并且代号为Vault7[参考链接: 5],并且从当月直至9月7日每周都会对外披露其中一个项目的相关资料内容[4]。在这批泄露资料中,主要涉及其相关网络武器库和行动项目的代号和对应文档介绍,鲜有具体的涉及implant(植入物)的技术实现和利用细节。
concurrentHashMap是一个支持高并发更新与查询的哈希表(基于HashMap)。
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件(例如CSV或TSV文件)相比,Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
与其他几种脚本语言不通,Lua语言既没有使用POSIX正则表达式,也没有使用Perl正则表达式来进行模式匹配。之所以这样做的主要原因在于大小问题:一个典型的POSIX正则表达式实现需要超过4000行代码,这比所有Lua语言标准库总大小的一半还大。相比之下,Lua语言模式匹配的实现代码只有不到600行。尽管Lua语言的欧式匹配做不到完整POSIX实现的所有功能,但是Lua语言的模式匹配仍然非常强大,同时还具有一些与标准POSIX不同但又可与之媲美的功能。
从trace我们能看到,对T_PK_02加了share模式锁,指定nowait,先创建的约束,然后创建了唯一索引,
hash()方法将key的hashcode值(由native方法计算得到)再与该值的高16位进行异或运算得到最终的hash值。这样做的目的作者也给出了解释,就是通常的hash算法都总是碰撞,我们这样做的目的尽量使得hash值较为分散(均匀)。
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
大表中海量历史数据的更新与删除一直是一件非常头痛的事情,在表已经分区的前提下我们还可以利用并行或者truncate parition等手段来为UPDATE或者DELETE提速, 但是如果对象是普通的非分区对表(non-partitioned heap table)的话,似乎就没有太好的加速方法了, nologging或parallel 对非分区表都没有效果。
【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。
shell变量是shell设置的特殊变量,也是shell正确运行所必须的。分为局部变量和环境变量。
主要是遗留问题,该表本来只是用于分析,同事没有添加自增id,造成后续在处理时,遇到一些问题,权衡之后,决定对表新增一个自增的id字段(表中已经存在大量数据,非业务表),为了节省时间,以下是个人的解决方法。避免了代码的开发。方法思路供参考!
上一篇文章提到,HashMap在JDK7或者JDK8中采用的基本存储结构都是数组+链表形式,可能有人会提出疑问,HashMap在JDK8中不是数组+链表+红黑树吗?本文的回答是。至于为什么JDK8在一定条件下将链表转换为红黑树,我相信很多人都会回答:为了提高查询效率。基本答案可以说是这样的,JDK7中的HashMap对着Entry节点增多,哈希碰撞的概率在慢慢变大,这就直接导致哈希表中的单链表越来越长,这就大大降低了HashMap的查询能力,且时间复杂度可能会退化到O(n)。针对这种情况,JDK8做出了优化,就是在一定的条件下,链表会被转换为红黑树,提升查询效率。 HashMap在JDK8中基本结构示意图如下所示:
这两天做了几道关于PHP反序列化字符逃逸的题目,在自己的服务器上也复现了一下,就想着写个笔记来记录一下,可以以后翻着看看。
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
在Java中,HashMap是一种常用的数据结构,用于存储键值对。它的put方法是最常用的操作之一,本篇博客将深入探讨HashMap的put方法,逐步分解每个步骤,以便更好地理解数据的添加过程。
前言:经常有同学同,Excel知识点那么多,我该从哪学起?我是零基础,该怎么学?为了能快速帮大家提高工作效果,解决工作中的小疑难,今天兰色推送36个excel小技巧,都是工作中最常用到的,希望同学们能喜欢
导读:NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包,提供了矩阵运算的功能。
HashTable:线程安全,每个方法都加了 synchronized 修饰。类似 Collections.synchronizedMap(hashMap)
导语:继续研究来自于excelxor.com的案例。坚持到现在的,应该都有感觉了!
2017年11月1日课后作业 Hive 第二次课程 回顾上节课的内容 Hive是什么 SQL -> MapReduce 为什么会有Hive 给非Java编程者对HDFS上的数据做MapReduce查询使用 数据仓库 HIve架构 数据是存在HDFS上的 hive-site.xml 我们配置hive.metastore.warehouse.dir 元数据是存在RDBMS 包括,表的名字,字段的名称、类型 还需要存,数据放在HDFS哪个目录上了 计算是基于MapReduce 解释器、编译器、优化器 Oper
最简单形式的 hash,是一种在对任何变量/对象的属性应用任何公式/算法后, 为其分配唯一代码的方法。
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