数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
在某些情况下，作为DBA，您需要将模式和特定表的内容从数据库复制到同一实例中或在不同的SQL实例中，例如从生产数据库中复制特定表到开发人员以进行测试或排除故障。 SQL Server提供了许多方法，可以用来执行表的数据和模式复制过程。为了研究这些方法中的每一个，我们将考虑下面的场景: 托管SQL服务器:localhost。这两个数据库都驻留在同一个SQL Server 2014实例中。 源数据库:AdventureWorks2012。 目标数据库:SQLShackDemo。 将从源数据库复制到目标数据库的表
一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式（以InnoDB引擎为主）完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制，配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过，它只能支持一个实例下多个 databa
一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式（以InnoDB引擎为主）完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。
备份InnoDB的表时，可以使用可移动表空间执行部分备份，可以备份单独的表，也可以备份具有相同业务功能的多个表。
数据的导入导出是数据库管理员常见的工作任务之一，尤其是平面文件的导入导出。BCP 工具则为这些任务提供了强有力的支持，它是基于DB-Library，尤其是在生产环境中，从本地传送数据到服务器或从服务器传送数据到本地，因它无需提供图形界面，减少网络带宽，提高了传输速率。BCP的全称是BULK COPY PROGRAM,它是一个命令行程序，可以完全脱离SQL server进程来实现。
通常我们对数据库的读和写都是在同一个数据库服务器中操作,但是当我们的数据量大的时候我们可能会考虑性能问题,那么为了提升系统性能,我们就可以通过MySQL的主从复制(读写分离)来减轻数据库的负载，并且如果当主数据库服务器宕机，我们数据库的数据也不会丢失，因为我们复制到了另外一个服务器上，甚至是多台数据库服务器（一主多从），而MySQL只支持一个主数据库多个数据库。
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
Redis主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
公司有一台测试服务器，网速比较慢，特别是下载一些国外站点镜像的时候，而我本机则比较快，还有梯子，所以在思考一个问题；是否能在我本地把镜像下载下来，然后复制到测试服务器中。
1.查看当前服务器下面，有那些库（database）? 答： show databases; 2.如何创建一个数据库？ 答 ： create database 最后面在写数据库名；分号结束 3.选择
任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展，以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久，这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
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A,关闭redis,因为刚才连接查看信息,后还在连接中,执行shutdown就可以了
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
PostgreSQL 的逻辑复制的场景还是蛮多的，尤其在一些需要进行关键数据表数据同步的情况下，将数据操作进行同步是十分有必要的业务场景。在提到POSTGRESQL的逻辑复制之前，还是的先说说逻辑复制的应用场景，以及与物理复制的不同和操作中的注意事项。
PostgreSQL官方文档中讲到了多种高可用、负载均衡和复制特性解决方案，如下图所示：
collection_name是数据库表名 new_database是目的数据库
选表类型： mysql的myisam表适合读操作大，写操作少;表级锁表 innodb表正好相反；行级锁表 互联网服务，不算支付性的服务外，互动产品，新闻系统等等一般都是读多，写少。用myisam表比较合适。 表的设计 定长表:所有列的字段长度都是定长的。可以去查mysql的手册不定长字段是VARCHAR、BLOB或TEXT。int char都是定长的，定长表占用空间会大。 动态表:就是字段不是都定长的。 定长表要比动态表检索速度快。 软件系统的设计习惯是把每张表都分清很明确的功能，比如用户表都是用户信息，如
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
逻辑复制，就是那个容易出错，效率低，容易造成主从数据不一致的技术. 可能在提及逻辑复制，就会得到上面的评论，或许是MYSQL 给人的第一印象（其实我不认为逻辑复制有多不好）。当然对比物理复制 Stream Replication 来说，逻辑的复制的效率的确是不高，并且上面被吐槽的地方都是有的。
因笔者非图表领域的深耕者，也缺少对图表艺术美感的追求动力。Excel催化剂暂时只作一个模板库的平台作用，若有相关优秀作者愿意贡献手中的优秀图表作品，以供大众使用和传播，可联系笔者，在程序上进行添加。图表著作权和使用仅等权利申张都仍属原作者所有。
＃1）Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗？哪一个最适合Python？
本文包含 Citus 提供的用户定义函数的参考信息。这些函数有助于为 Citus 提供除标准 SQL 命令之外的其他分布式功能。
Insert是T-sql中常用语句，Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)这种形式的在应用程序开发中必不可少。但我们在开发、测试过程中，经常会遇到需要表复制的情况，如将 一个table1的数据的部分字段复制到table2中，或者将整个table1复制到table2中，这时候我们就要使用SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 表复制语句了。
远程连接 MySQL mysql -h <ip> -P 3306 -u root -p 然后输入密码即可连接 mysql -u <user> -p -h <ip> 然后输入密码即可连接 SELECT INTO SELECT INTO 语句从一个表复制数据，然后把数据插入到另一个表中。 MySQL 是不支持 select ... into ，但是可以使用 insert into ... select 当然也可以使用 create table <new table> select * from <old
有些时候，需要将多个Excel表复制到Word文档中指定的位置。一般可以使用通常的复制/粘贴操作，然而如果表很多的话，VBA就派上用场了。
语句形式为：Insert into Table2(field1,field2,…) select value1,value2,… from Table1
列表的copy函数 功能 将当前列表复制一份相同的列表,新列表与旧列表内容相同,但内存空间不同 用法 list.copy() -> 该函数无参数 , 返回一个一模一样的列表 copy与二次赋值的区别 二次赋值的变量与原始变量享有相同内存空间 copy函数创建的新列表与原始列表不是一个内存空间,不同享数据变更 copy 属于 浅拷贝 a = [1,2,3] b = a a = [1,2,3] b = a.copy() b.append(4) b -> [1,2,3,4] a -> [1,2,3] 浅
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。适合巨量数据环境下用户数据查询、数据分析等工作。ClickHouse 简称为 CH，是近几年日益火起来的一款类数据库分析工具。 2020年至今，ClickHouse就是一批黑马，成功脱颖而出，在各大互联网公司都受到青睐。 ◆ 一、表分区（Partition）概念 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在
八月再见，九月你好，今天是九月一日，新学年开始，Cloudera正式发布CDP Base 7.1.8和Cloudera Manager 7.7.1。这个版本引入了诸多新功能，比如通过EC提升Ozone的存储效率，Cloudera Manager的HA，多NameNode支持，全面支持Impala4.0，Hive性能提升，HDFS/Schema Registry血缘功能的增强，改进Ranger RMS，以及实时平台的全面增强。 1.平台支持增强 1.新的操作系统支持 CDP Private Cloud Ba
泛型在框架中及为常见，我们在使用各种框架的时候，都会使用到泛型，具体看下面的例子。
如果我们有手动制作的表，并且需要给学生分配学科，那么如何使用Excel来给学生随机分配呢？
默认情况下会给一个缺省的文件host_name-slow.log，当我们指定路径之后就会覆盖这个默认的缺省文件路径
通常情况下，一个项目会有很多的分层，比如经典的三层controller, server, mapper(dao)
Worksheet.Paste（Excel VBA没有Range.Paste方法）在某种程度上与Range.PasteSpecial方法非常相似。Paste方法的主要目的是将剪贴板包含的内容粘贴到相关工作表上。
本文转载：http://www.cnblogs.com/liuhh/archive/2011/05/14/2046544.html
与其他 DBMS 一样，MySQL 有一个具体管理和处理数据的内部引擎。在你使用CREATE TABLE 语句时，该引擎具体创建表，而在你使用 SELECT 语句或进行其他数据库处理时，该引擎在内部处理你的请求。多数时候，此引擎都隐藏在 DBMS 内，不需要过多关注它。但 MySQL 与其他 DBMS 不一样，它具有多种引擎。它打包多个引擎，这些引擎都隐藏在MySQL服务器内，全都能执行 CREATE TABLE 和 SELECT 等命令。为什么要发行多种引擎呢？因为它们具有各自不同的功能和特性，为不同的任务选择正确的引擎能获得良好的功能和灵活性。
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宝塔面板作为简单好用的服务器运维管理面板，它支持Linux/Windows系统，我们可用它来一键配置LAMP/LNMP环境、网站、数据库、FTP等，通过Web端轻松管理服务器。
撰文/青润（本文来自《程序员》杂志2003年3期） 国内软件业曾有人对行业性软件进行划分，在几个较大的行业中，排行前几位的分别是：通信、电力、金融…… 但从对技术的要求与和安全性的要求上来说，通信行业的计费和金融行业的交易都是并称的。因此在通信行业软件形成之初，计费就成为了通信行业的核心软件，能否有实力作计费软件成为在行业中是否具有实力的标志。于是也就形成了中国通信行业著名的“九七”工程！这是完成电信行业核心业务层面的信息化工程。 继“九七”工程之后，2001年，中国的各电信公司根据国外电信公司的信息化进程和经验，总结提出要建立中国电信公司的运营支撑系统，这个系统是基于“九七”工程外围的运营支撑业务构建起来的，如果说“九七”工程是心脏，那么运营支撑系统就是四肢！心脏是为了提供肌体的动力，四肢才可以通过各种形式来获取利益，使心脏能继续生存下去。运营支撑系统在中国电信集团公司被称为“OSS”系统，全称是“Operation Support System”，在中国移动通信集团称为“BOSS”系统，全称是“Business and Operation Support System”。 在电信集团提出构建运营支撑系统的同时，各电信分公司还在筹划构建符合自己特点的ERP系统，与此同时，基于运营支撑系统之外的各种行业业务系统也开始了开发与规划。 电信行业软件历程 一、九七工程 九七工程是中国通信行业软件最初的形象。实际上在实施九七工程的时候，中国的通信行业基本上还是一家垄断的状态，那就是中国电信！ 九七工程主要解决了电信行业最迫切需要解决的交换、计费、帐务、经营等最关键的业务过程。这些业务要求实时性非常强、对准确性的要求也非常高，因为系统的每一个数据都关系到电信的直接收入。 一些国内的软件公司借着这股春风发展了起来，也有一些公司从此开始涉足软件行业。 从技术和行业的应用成熟度来说，当时进行这项工程的条件是不具备的，但是，这项工程的实施却是必须的。所以，在实施这个工程的过程中，不少系统都是多次返工，虽然达不到实际意义上的7×24，但是至少可以得到比其他方式更精确的数据信息，这也就是这项工程的一大意义了。因此，在此后，尽管1997年早成为过去，但是九七工程这个名词却一直被沿用下来，以代表这个特殊的意义——中国电信行业的第一次信息化。 二、OSS/BOSS系统 2001年，中国移动开始规划“BOSS”系统，2002年各省移动公司分别制定了自己的“BOSS”系统的技术规范和业务规范，但是，离真正实施还有一段时间，因为中国移动还需要进行统一的规划。 在中国移动制定规范的同时，中国电信集团也不甘落后，也开始制定自己的“OSS”系统的规范和实施规划，并在其上海研究院进行相关的试验。不过，因为其工作量过大，按照初步的估计，一个省级电信公司要实现“OSS”系统的规划，至少需要五年，投入至少有3到5亿以上的资金。按照这样的估算，中国电信集团要实现全国的“OSS”规划至少就需要90亿以上的资金投入，所以，一直到现在，中国电信集团的“OSS”系统还仍然无法进入实施阶段。 其他的电信运营商，诸如中国联通、中国网通、中国铁通等公司也都在纷纷筹划自己的相关系统。 技术方案概述 一、B/S结构 随着软件技术和网络的发展，各种行业软件业几乎都在进行着B/S与C/S结构的争论和演化。虽然大家都认为B/S结构更先进一些，但是，在某些特定的行业和业务中，C/S结构的系统仍然有着非常重要的地位和不可替代的作用。 加上B/S结构产品的开发难度要远大于C/S结构的系统，调试和测试工作都要比C/S结构的产品复杂得多。在此条件下，基于成本和效益的各种方案对此有很大的影响。 经过长时间的研究和探讨，通信行业的产品在体系结构上基本达成一致：在业务操作实现领域采用B/S结构，在某些特殊的功能实现上适当地采用C/S结构。 二、多层结构选择的必然 提到体系架构的选择，电信行业的大多数业务对系统的实时性、稳定性要求都非常高，因此电信行业软件业就成了所有软件中开发难度最大的一种。 目前国际上流行的两种软件体系，都采用了多层体系来进行大中型系统和关键系统的构架。 电信行业项目的实施中，也大都采用了中间件进行整个体系的构架，在J2EE体系成型之前，大多数系统都采用C/C++进行开发，一些关键的业务实现则采用 Corba体系。随着Corba与J2EE的融合，两大对立阵营的.Net与J2EE逐渐成型，电信领域的大型系统大部分都采用了基于Java的多层体系架构。如图2所示：
这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
OS X 的终端下通用很多 Unix 的工具和脚本。如果从 Linux 迁移到 OS X 会发现很多熟悉的命令和脚本工具，其实并没有任何区别。
下载链接： 链接：https://pan.xunlei.com/s/VMNHMWaZ-bLa5HltrBnjRPdVA1 提取码：v8rh
提示： SELECT INTO 还可以用于使用另一个表的架构创建新的空表。只需添加一个导致查询不返回数据的 WHERE 子句：
在前面的文章中对T-SQL的查询做了基本总结，接下来我们看下SQL中的另外一个常用操作——数据的修改。
创建新表复制原有表的结构和数据 create table new_table as select * from old_table; 复制一张表的数据到另一张表(表结构相同) INSERT into table1 select * from table2; 复制一张表的数据到另一张表(表结构相同) INSERT into table1(表中字段1,表中字段2) select 表中字段1,表中字段2 from table2;
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