谷歌在2006年的一份研究报告中首次对Bigtable进行了阐述，如果你熟悉Bigtable这个名词，那么：行先是以一种非常独特的方式被索引，随后Bigtable利用行键对数据进行分割，将它们分布到集群中。这句话你应该不陌生。
Cassandra采用去中心化的集群架构，没有master节点的概念；但是会有seed节点在新节点连入时通知当前集群。
第1章引言 1.1编写目的 介绍apache cassandra。 1.2非关系型数据库—Cassandra 1.2.1简介 Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非 常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。）Ca
mysql有好几种删除和清空数据表的命令，但每个命令的用法具体来说不一样，下面具体说说truncate、drop和del三个命令：
我们在这篇文章简单介绍了 Apache Cassandra 是什么，以及有什么值得关注的特性。本文将简单介绍 Apache Cassandra 的安装以及简单使用，可以帮助大家快速了解 Apache Cassandra。
说明：删除内容、释放空间但不删除定义，也就是数据表的结构还在。与drop不同的是,它只是清空表数据而已,它比较温柔。
在本文中，我将向大家展示如何在 MySQL 数据库中清空表的所有数据，并将主键重置为 1。这通常在开发或测试阶段非常有用，特别是当你需要重新开始并清空所有现有数据时。
我们经常会被问到delete和truncate的区别，然后我们经常回答delete是删除表数据，truncate是清空表，
引言 因特网互联设备的发展，提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据，意图从中获取一些有意义的洞悉，并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率，激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而，大多数现有时序数据体系结构的处理能力，可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司，Netflix已习惯于面对这样的挑战，多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表，我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法，如何很好地应对
大数据文摘作品 编译：丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣，从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集，存储和分析时间序列数据的效率，同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而，这种时间序列的爆炸式增长，可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司，对这些挑战并不陌生，多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码：
MySQL、Mariadb、PostgreSQL删除表数据、清空表命令 都可用以上三种命令。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
在使用SVN（Subversion）进行版本控制时，有时会遇到无法从原始内容仓库中安装的问题。这种问题通常会导致无法拉取分支或更新代码，可能会给开发过程带来不便。本文将介绍一种解决这种问题的方法，即清空本地SQLite数据库中的工作队列表（WORK_QUEUE），以恢复SVN的正常功能。
有三种清空方式: 1.delete from 表名 :逐行删除表数据速度比较慢，不适合删除数据量大的表。 2.truncate table 表名 :删除表中所有数据并且保留表结构，但是不能撤消还原。 3.drop from 表名 :表数据和表结构一起删除，在实践过程中删除大数据量表数据。使用 1，2这两种方法需要等待好久才能清空完成。 有一个较快的方法是先导出表结构，对原先表进行删除，然后再重建。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了。哎，时光催人老啊。最近又用到了ES，想找找过去的总结文档，居然只有一篇，搞了半年的ES，遇到那么多的问题，产出只有这么点，真是说不过去啊。只好又重新捡起ES，发现ES槽点依然很多，不兼容的更新太多了，各个版本之间的差异不小，感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的，而不是工程学家写的。非常像公司里面，算法工程师吐槽后端应用开发算法能力弱，后端应用开发吐槽算法工程师工程能力太差。作为一个应用开发对ES差不多就是这种感觉。不过要用到搜索，不用他又不行。既然不能拒绝，只能去享受了。
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虽然西西不建议大家去用命令删除数据库表中的东西，但是这些删除命令总有用的着的地方。
Cassandra（[kəˈsændrə]）是云原生和微服务化场景中最好的NoSQL数据库。
提示：如果直接drop表，会报错：ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
当我们想要清空某张表时，往往会使用truncate语句。大多时候我们只关心能否满足需求，而不去想这类语句的使用场景及注意事项。本篇文章主要介绍truncate语句的使用方法及注意事项。
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经过前面几期的学习，关于ListView的一些基本用法大概学的差不多了，但是你可能发现了，所有ListView里面要填充的数据都是静态的，但在实际开发中，这些数据往往都是动态变化的，比如数据内容发生改变、增加几行、或者删除几行，这就涉及到ListView数据的更新问题。 接下来通过一个简单的示例程序来学习ListView的数据更新。 继续使用WidgetSample工程，在app/main/res/layout/目录下创建updatedata_layout.xml文件，在其中填充如下
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？
建立表s1，id字段为int类型，设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
目录 将消费的kafka数据转换成bean对象 一、将OGG数据转换成bean对象 二、将Canal数据转换成bean对象 三、完整代码 将消费的kafka数据转换成bean对象 一、将OGG数据转换成bean对象 实现步骤： 消费kafka的 logistics Topic数据 将消费到的数据转换成OggMessageBean对象 递交作业启动运行 实现过程： 消费kafka的 logistics Topic数据 //2.1：获取物流系统相关的数据 val logistics
“删库跑路”作为一种历史悠久、后果严重的公司资产损坏事故，一旦发生，后果难以估量，轻则业务短时间不可用，重则公司倒闭关门，甚至有人为此坐牢。已经发生的事件历历在目，希望大家引以为戒。
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
DML（Data Manipulation Language）语句，即数据操作语句，用于操作数据库对象中所包含的数据。
删除表数据，相当于一条条删除，需要注意的是，如果有字段是自增的（一般为id)，这样删除后，id 值还是存在的。
Eureka 由 Eureka Server 和 Eureka Client 两部分组成：
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为了提高 Hbase 的写入性能，当写请求写入 MemStore 后，不会立即刷盘。而是会等到一 定的时候进行刷盘的操作。具体是哪些场景会触发刷盘的操作呢？总结成如下的几个场景：
注 : truncate操作中的table可以省略，delete操作中的*可以省略
2. 列表的特点，列表具有索引的概念，可以通过索引操作列表中的数据。列表中的数据可以进行添加、删除、修改、查询等操作。
例如，我们当前的下载文件为：isharkfly-2023-09-14-092024-v20230910021213.tar
这个问题是由于CDH6.2.0上在进行HBase Snapshot Restore的过程中，会先进行is_enabled的操作。但假如这个表是已经被drop掉的情况下，会报表不存在。这会导致我们在CDH6.2.0上无法进行下一步的restore的操作。
truncate 操作中的 table 可以省略，delete 操作中的 * 可以省略。
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
• drop (删除表)：删除内容和定义，释放空间，简单来说就是把整个表去掉，以后要
在MySQL中有大表需要清理，该表超过100GB，不敢直接delete或者truncate、drop，怕影响业务。
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