shared_buffers (integer) 设置数据库服务器将使用的共享内存缓冲区量。默认通常是 128 兆字节(128MB),但是如果你的内核设置不支持(在initdb时决定),那么可以会更少。这个设置必须至少为 128 千字节(BLCKSZ的非默认值将改变最小值)。不过为了更好的性能,通常会使用明显高于最小值的设置。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
日常中我们进行安装PostgreSQL后都需要对其进行配置基础配置,以便其能有效发挥出服务器的性能,下面是我进行整理后的postgresql.conf配置文件的相关注释,方便大家对于各个属性进行熟悉。
Salesforce界面友好,灵活易用,但为了保证整体性能的稳定性,它存在着一些限制,今天大家一起来了解下Salesforce常见的一些限制:
最近在整理POSTGRESQL MYSQL MONGODB REDIS 的标准化模板配置参数,当然这里面还包含 LINUX 的一些基本配置. 相关的整理的工作是我的三个 DBA 操作的, 针对目前的参数进行了相关的整理和重新设定. 昨天有人问我要,这边进贴出来,如果大家有什么问题 ,告诉我们, 大家一起进步.
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。
Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万,最多可以同时开启4个工作进程,因此,每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。但是,按照linux系统的默认设定,linux是不能支持这么高的并发请求的,只有对linux进行一些必要的优化,才能达到让Jexus支持大并发的目的。 一、调整文件描述符数量限制 linux默认文件描述符只有1024个,对于Jexus 等一些服务来说,在大负载的情况下这点文件描述符是远远不够的,因为Jexus 的工作方式,文件描述符
Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成。
Greenplum数据库会从存储在PostgreSQL内部的一个时区集合种选择一个时区使用。PostgreSQL中存储的可用时区 全部取自于Internet Assigned Numbers Authority (IANA) 时区数据库,一旦PostgreSQL的IANA数据库发生 改变,Greenplum数据库也会随之更新它的可用时区列表。
谷歌正在计划如何利用即将推出的大型语言模型系列 Gemini 来取代 ChatGPT。
高效诊断性能问题,需要提供完整可用的统计信息,好比医生给病人看病的望闻问切,才能够正确的确诊,然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象,以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
明确项目到底需要做什么,以及最终做成什么样子,需求分析不明确,项目周期就不明朗,项目完成度无法把控,技术分控无法实现,而且也无法了解项目发展的主体方向。其中最令程序员头痛的是,需求在某个开发周期中,不停的频繁变更。项目完成效率降低。
log_destination (string) PostgreSQL支持多种方法来记录服务器消息,包括stderr、csvlog和syslog。在 Windows 上还支持eventlog。设置这个参数为一个由想要的日志目的地的列表,之间用逗号分隔。默认值是只记录到stderr。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。
硬件和系统配置 操作系统 Ubuntu13.04 系统位数 64 CPU Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 内存 4G 硬盘 Seagate ST2000DM001-1CH164 测试工具 PostgreSQL-9.1.11 测试工具 工具名称 pgbench 数据量 200W(整个数据库大小约为300M) 模拟客户端数 4 线程数 4 测试时间 60秒 准备命令:pgbench -i -s 20 pgbenchdb 测试命
利特尔定律(Little’s law)应该是最著名的排队理论之一!让我们看看如何将其用于性能测试。
: 点击蓝字关注我们//一.PostgreSQL源码包安装及开启归档// 1.下载源码包 https://www.postgresql.org/ftp/source/v12.7/ 2.安装必要的包 yum -y install readline readline-devel zlib zlib-devel gettext gettext-devel openssl openssl-devel pam pam-devel libxml2 libxml2-devel libxslt libxslt-deve
在Postgresql做delete操作时,数据集(也叫做元组 (tuples))是没有立即从数据文件中移除的,仅仅是通过在行头部设置xmax做一个删除标记。update操作也是一样的,在postgresql中可以看作是先delete再insert;
本文列举了是十个免费工具,可以用来进行Web的负载/压力测试的。这样你就可以知道你的服务器以及你的WEB应用能够扛得住多少的并发量,以及网站性能。 0. Grinder – Grinder是一个开源的JVM负载测试框架,它通过很多负载注射器来为分布式测试提供了便利。 支持用于执行测试脚本的Jython脚本引擎HTTP测试可通过HTTP代理进行管理。根据项目网站的说法,Grinder的 主要目标用户是“理解他们所测代码的人——Grinder不仅仅是带有一组相关响应时间的‘黑盒’测试。由于测试过程可以进行编
本文列举了是十个免费工具,可以用来进行Web的负载/压力测试的。这样你就可以知道你的服务器以及你的WEB应用能够扛得住多少的并发量,以及网站性能。 0. Grinder – Grinder是一个开源的JVM负载测试框架,它通过很多负载注射器来为分布式测试提供了便利。 支持用于执行测试脚本的Jython脚本引擎HTTP测试可通过HTTP代理进行管理。根据项目网站的说法,Grinder的 主要目标用户是“理解他们所测代码的人——Grinder不仅仅是带有一组相关响应时间的‘黑盒’测试。由于测试过程可以进
在Kubernetes中,CronJob是一种控制器对象,用于定期运行作业。类似于Linux下的cron定时任务,它可以让用户指定一个cron表达式来定义作业的运行频率。
并发用户:指的是现实系统中同时操作业务的用户,在性能测试工具中一般称为虚拟用户。并发用户这些用户的最大特征是和服务器产生了交互,这种交互既可以是单向的传输数据,也可以是双向的传送数据。
Greenplum基于数据库管理系统(DBMS)提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。
以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场,这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系,借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
以上是几种常见的设计方案,具体根据业务场景去选择。当然实际业务场景中也可借助一些系统已经使用的中间件,比如Redis
这些设置控制内建流复制特性(见Section 26.2.5)的行为。服务器将可以是主控服务器或后备服务器。主控机能发送数据,而后备机总是被复制数据的接收者。当使用级联复制(见Section 26.2.7)时,后备服务器也可以是发送者,同时也是接收者。这些参数主要用于发送服务器和后备服务器,尽管某些只在主服务器上有意义。如果有必要,设置可以在集群中变化而不出问题。
用户是数据库的使用者和管理者。 MySQL通过用户的设置来控制数据库操作人员的访问与操作范围。 服务器中名为mysqI的数据库,用于维护数据库的用户以及权限的控制和管理。 MySQL中的所有用户信息都保存在mysql.user数据表中。
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展,其中时间在计算中起一定作用。 除其他外,当您进行时间序列分析、基于特定时间段(通常称为窗口)进行聚合时,或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时,就会出现这种情况。
默认情况下,AutoFlush是开启的,当每次put操作的时候,都会提交到HBase server,大数据量put的时候会造成大量的网络IO,耗费性能
ThreadPoolExecutor也就是线程池。它就是Java为我们开发多线程程序时提供的一个开发框架。它可以统一的管理线程的创建、销毁、优化、监控等,在使用线程池时比我们直接使用原始的线程类更加方便。既然线程池这么方便,那它到底是怎么实现上述的功能呢?下面我们先看一下当用线程池启动一个线程时它的流程图。
在前面的文章中MySQL用户和权限管理(一)介绍了MYSQL用户和权限体系以及访问控制的两个阶段;
假设我们有一个接收大量请求的服务,但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题,我们需要某种节流或速率限制机制,只允许一定数量的请求,这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体(用户、设备、IP等)在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如:
1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里, 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行
动态共享内存是AntDB数据库通信的重要手段,本文主要阐述AntDB-T数据库动态共享内存的实现原理、实现方式与使用方法。
性能测试中有很多非常重要的概念,如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心,如何针对自身的系统确定当前系统,在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢?
高并发系统有三大特征:限流、缓存和熔断,所以限流已经成为当下系统开发中必备的功能了。那么,什么是限流?如何实现限流?使用 Redis 能不能实现限流?接下来我们一起来看。
下列“参数”是只读的,它们是在编译或安装PostgreSQL时决定的。同样,它们被排除在postgresql.conf文件例子之外。这些选项报告特定应用可能感兴趣的多种PostgreSQL行为,特别是管理前端相关的行为。
Hudi对各种数据的摄取都有很多的优点。能够帮助合并DFS上的最小文件。这有助于解决HDFS和云存储上的小文件问题,显著提高查询性能。Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力,使查询永远看不到部分写入,并帮助摄取从失败中优雅地恢复。
AWR是Automatic Workload Repository的简称,中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库,又是保存负载数据,所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集,处理,维护,以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘,可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
在做充电桩项目时,其中用户的登录、注册等都需要用到短信这个功能,所以,我们在开发之前要做一些相对深入的考虑。
Hadoop系列课程安排 手把手带你转行大数据人工智能 大数据和人工智能的发展前景 大数据开发都在开发什么 项目整体介绍与大数据开发训练速成 开发运行测试环境的介绍与搭建 通过前端代码了解大数据业务 离线日志分析系统页面展示 程序后台框架搭建 用户信息分析结果展示 用户数据的抽取转换加载(ETL数据清洗) 新增会员和总会员分析代码编写 活跃用户分析模块代码编写 活跃会员分析模块代码编写 新增会员和总会员分析模块代码编写 会话分析模块代码编写 每小时会话分析模块代码编写 数据分析
PostgreSQL数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统的反应速度。例如:
Redis 提供了多种不同级别的持久化方式: RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot)。 AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集。 AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾。 Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。 Redis 还可以同时使用 AOF
最近用go语言重构之前用python草草搭建的推荐引擎,语言杂食确实很难受,不过不得不说,在饱受弱类型脚本语言的摧残之后重新用回强类型语言,轻微强迫症的我居然还有些开心?(终于摆脱没完没了的type assertion啦)
简介:本文部分 TPC 观点,使用 ChatGPT 生成。拉到最后,可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
1、临界区:通过对多线程的串行化来访问公共资源或一段代码,速度快,适合控制数据访问。 2、互斥量:为协调共同对一个共享资源的单独访问而设计的。 3、信号量:为控制一个具有有限数量用户资源而设计。 4、事 件:用来通知线程有一些事件已发生,从而启动后继任务的开始。
日志解析:https://github.com/logpai/logparser 异常检测:https://github.com/logpai/loglizer 预备知识:需要对逻辑回归、决策树、SVM、PCA、聚类等有一些了解 论文原文: https://github.com/AmateurEvents/article/blob/master/System-Log-Analysis-for-Anomaly-Detection.pdf
在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中,应评估和验证配置参数及任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改,并最好在开发环境中评估调优更改的影响,然后再在生产环境中使用。
来源:https://www.cnblogs.com/txlsz/p/13683892.html
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