MeayunDB嵌入式極速記憶體資料庫介紹

 MeayunDB的主要特性雲平台架構雲平台由N>=1個MeayunDB子叢集構成,每個子叢集上的應用是完全相同的,唯一不相同的是每個MeayunDB子叢集儲存的資料是不相同的。您的所有資料是分布儲存到雲平台的每個子叢集中的,每個子叢集僅儲存了您的資料的一部分。MeayunDB子叢集中MeayunDB執行個體數需要>=1具體執行個體數由使用者確定),同一個子叢集中的MeayunDB執行個體資料是完全相同的,對外提供相同的業務應用,同一個子叢集中的MeayunDB執行個體是互

DB2 10.5 BLU:Hadoop和記憶體資料庫殺手來臨?

由IBM研究和開發實驗室開發,BLU(此開發代號代表“big data, lightning fast, ultra-easy”)整合了柱狀處理(columnar processing)、重複資料刪除、並行向量處理(parallel vector processing)和資料壓縮等技術。BLU的重點是使資料庫“記憶體最佳化”,IBM資訊管理軟體CTO Tim

專家解讀DB2 BLU加速器功能

IBM公司在今年四月發布了最新的DB2資料庫,其中新增加了BLU加速器(BLU Acceleration)功能。從表面上看,BLU加速器是一個類似於列式儲存+記憶體計算的功能,但其中還有一些技術細節值得DBA注意。對此,資料庫諮詢顧問Curt Monash在他的部落格中對BLU加速器進行了細緻的解讀,方便DBA更深入地瞭解DB2

37條常用Linux Shell命令組合

序號 任務 命令組合 1 刪除0位元組檔案 find . -type f -size 0 -exec rm -rf {} \; find . type f -size 0 -delete 2 查看進程,按記憶體從大到小排列 ps -e -

使用DBMS_REDEFINITION線上切換普通表到分區表

      隨著資料庫資料量的不斷增長,有些表需要由普通的堆錶轉換為分區表的模式。有幾種不同的方法來對此進行操作,諸如匯出表資料,然後建立分區表再匯入資料到分區表;使用EXCHANGE PARTITION方式來轉換為分區表以及使用DBMS_REDEFINITION來線上重定義分區表。本文描述的是使用DBMS_REDEFINITION來實現,下面是具體的操作樣本。     

SQL Server---觸發器

        今天第一次使用SQL Server中的觸發器感覺很方便,本文將簡單的向大家介紹一下SQL Server中的觸發器以及其簡單的使用。我會從其定義、原理、具體的用法分別大家講述。        定義     

實戰:percona-xtrabackup 2.1.9 for mysql 5.6.19

----1.編譯安裝percona-xtrabackupyum install cmake gcc gcc-c++ libaio libaio-devel automake autoconf bzr \bison libtool ncurses-devel zlib-devel libgcrypt-develwget

MongoDB---效能最佳化---(1)

MONGODB資料架構升級解決.方案問題發現 應用伺服器突然湧入的使用者人數,造成伺服器響應變慢 檢查伺服器,發現每次響應速度極慢,為30ops 檢查過程 .探索資料庫查詢緩慢 .檢查索引 .檢查記憶體占.用量 .檢查TCP串連對比測試1 .硬體設定: .用戶端: .阿.裡雲,2cpu,2g記憶體,windows2008 .服務端: .阿.裡雲,router:4cpu,4g記憶

InnoDB: Error: io_setup() failed with EAGAIN after 5 attempts

在一台伺服器中以各資料庫的備份檔案為資料檔案啟動多個MySQL執行個體供SQL Review使用。之前運行一直沒有問題(最多的時候有23個MySQL執行個體同時運行),後來新配置了一台伺服器,啟動其對應的執行個體時失敗。部分錯誤記錄檔如下:……140505 16:05:59 InnoDB: Using Linux native AIO140505 16:05:59  InnoDB: Warning: io_setup() failed with EAGAIN. Will make 5

MySQL之慢查詢-刪除慢查詢日誌

一、環境        OS:CentOS release 5.8(64位)        DB:MySQL5.5.17二、操作        直接通過命令 rm -f  刪除了慢查詢日誌三、出現問題        慢查詢日誌沒有自動產生,(如果有備份,再次拷貝回來也是不好使的)四、解決方案   

Access轉換成SQL Server需要注意事項整理

一,首先,我說的是在ACCESS2000,SQL2000之間轉換,其他的我也還沒有嘗試過,希望大家多多實驗,肯定是有辦法的;  二,轉換的方法  1,開啟”控制台“下”管理工具“中的”資料庫源“;  2,按”添加“添加一個新的資料來源,在選擇欄裡選”Driver do microsoft Access  (*.mdb)”,完成後將出現一個框, 

Debian中PostgreSQL資料庫安裝配置執行個體

用慣了MySQL後,想嘗試使用下PostgreSQL,據說這玩意兒也很強大,我在網上搜尋了下相關中文書籍,可惜相關書籍遠遠沒有MySQL那麼多,不過我在官方找到了由志願者翻譯的文檔(參考9.1文檔翻譯項目),說實話我英文文檔閱讀能力還是比較糾結的,所以有中文文檔當然優先中文了。在Debian下可以通過apt-get命令直接安裝:複製代碼 代碼如下:sudo apt-get install postgresql postgresql-client

初步瞭解更新鎖定(U)與排它鎖(X)

         一直沒有認真瞭解UPDATE操作的鎖,最近在MSDN論壇上看到一個問題,詢問堆表更新的死結問題,問題很簡單,有類似這樣的表及資料:CREATE TABLE dbo.tb(     c1 int,     c2 char(10),     c3

足球與oracle系列(1):32路諸侯點兵,oracle32進程聯盟 之A組巴西SMON進程的大局觀

聲明:       這不是技術文檔,既然學來幾招oracle簡單招式,就忍不了在人前賣弄幾下。純為茶餘飯後與數朋庫友的插科打諢,只為輕鬆中帶有一絲的詼諧,IT技術也能用來調侃一番,還蠻耐人尋味。     

sqlserver備份恢複一例

帶圖完整文檔請參考:http://note.youdao.com/share/?id=42697a96387e903c407efa7323a39b81&type=note我們想備份出AIS20130321193629資料庫,然後在測試機上做恢複。1.右鍵相應資料庫->任務->備份2.我們選擇完整備份。寫好備份的名稱簡介,指出路徑。在備份完成後,我們再到F:\k3backup下,找出AIS20130321193629-20140530.bak檔案

hql中不能寫count(1)可以寫count(a.id)

hql中不能寫count(1)可以寫count(a.id)裡面寫具體的屬性 String hql="select new com.haiyisoft.vo.entity.cc.repo.BusinessStat(  r.paramName ,t.paramName , "         +" (select nvl(count(1),0)

oracle 庫檔案解決辦法 bad ELF interpreter: No such file or directory

   今天是2014-05-27,今天遇到一個lib問題,再次記錄一下。這是一個案例,更是一種解決該問題的方法過程。當我們在使用sqlplus 登陸unix資料庫的時候,有可能出現類似:xxxxxx bad ELF interpreter: No such file or directory的問題。該問題的原因也是lib的問題。正常情況如下:[root@dg1 ~]# su - oracle[oracle@dg1 ~]$ ldd `which

第三篇——第二部分——第四文 配置SQL Server鏡像——非域環境

本文為非域環境搭建鏡像示範,對於域環境搭建,可參照上文:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/28904503 原文出處:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/27652857 前面已經示範了域環境下的鏡像搭建,本文將使用非域環境來搭建鏡像,同樣,先按照不帶見證伺服器的高安全模式(同步)的方式搭建,然後 示範非同步模式,最後會示範帶有見證伺服器的高安全模式。

[Oracle] enq: TX

根據開發反饋,最近每天早上7:30應用會警示,應用的日誌顯示資料庫連接池滿了,新的串連被拒絕。首先,我做了ASH報告(報告區間:7:25 ~ 7:35),從ASH的等待事件發現enq: TX - row lock contention居然高達76.54%,如下所示:Top User EventsEventEvent Class% EventAvg Active Sessionsenq: TX - row lock contentionApplication76.540.81CPU +

資料採礦 決策樹演算法 ID3 通俗演繹

決策樹是對資料進行分類,以此達到預測的目的。該決策樹方法先根據訓練集資料形成決策樹,如果該樹不能對所有對象給出正確的分類,那麼選擇一些例外加入到訓練集資料中,重複該過程一直到形成正確的決策集。決策樹代表著決策集的樹形結構。決策樹由決策結點、分支和葉子組成。決策樹中最上面的結點為根結點,每個分支是一個新的決策結點,或者是樹的葉子。每個決策結點代表一個問題或決策,通常對應於待分類對象的屬性。每一個葉子結點代表一種可能的分類結果。沿決策樹從上到下遍曆的過程中,在每個結點都會遇到一個測試,對每個結點上問

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