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如何减少数据迁移期间的停机时间成本?

专家就如何实现这一目标提供了建议。计划外的 IT 停机时间是公司在高度动态的市场不断变化的需求中面临的最大挑战之一。...例如,在数据迁移到 SAP S/4HANA 期间,技术上需要关闭业务流程。但是,结合先进的技术、最佳实践可靠的转换计划,可以极大地限制这种停机时间。...如何才能将计划停机时间保持在最低限度?...然而,我们与大公司合作多年的经验表明,经过数年(或数十年)的使用进一步发展,关于哪些数据、应用程序系统被使用、由谁、何时以及如何使用的概览已经丢失。...让切换阶段有良好的计划执行,以确保按计划上线,并实现成本最优、安全增值的系统迁移。 3、作为转换过程的一部分,定义所谓的“冻结”期间,在此期间不允许更改主数据或层次结构数据。

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批量大小 Lot size(下)

你看那潮起潮落人来了又走了 路边树又冒了新芽 你叹这世间多情的人 他们的故事都太认真 你看那多情人放不下 得不到也忘不了 不过是庸人自扰 上篇《批量大小 Lot size(上)》,我们介绍了批量大小中静态批量期间批量...这里的会计年度变式,是财务模块中的以配置: 配置事务码:OB29 会计年度变式(Fiscal Year Variant)是指每个年份的记账期间信息,包括普通记账期间特别记账期间的数量。...对于普通公司来说,一般记账期间都是以月份计,也就是12个月的记账期间,但还需要若干个特别记账期间进行财务修正;除按月结算外,某些公司是按周结算,极个别的日结算。 ?...我们选择K4--按月C1--按年度两个变式进行下面的测试。 下面我们测试一下不同的配置的MRP结果。 先看原始主数据的批量大小设置成WB的MRP结果: ?...但是要想用好优化类型的批量大小,仓储批量独立成本(订购成本)仓储成本百分比的设置就很关键。 ---- 欢迎点赞转发。

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MySQL索引优化:如何提高查询效率性能

MySQL索引优化是提高查询效率性能的关键。在处理大量数据复杂查询时,合理设计使用索引可以显著提升数据库的响应速度吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。...3、使用索引可以减少数据库需要扫描的数据量,降低查询的时间复杂度。 二、选择合适的列创建索引 1、首先,根据查询频率重要性选择需要索引的列。...3、定期监控数据库的性能指标,如查询响应时间、慢查询日志等,针对性地进行调整优化。 六、其他优化技巧注意事项 1、对于频繁更新的表,可以考虑禁用索引,待更新完成后再重新启用索引。...MySQL索引优化是提高数据库查询效率性能的重要手段。...通过了解索引的作用原理,选择合适的列创建索引,合理使用复合索引,避免冗余重复索引,定期分析优化索引,以及采取其他技巧注意事项,可以显著提升数据库的查询性能。

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MongoDB 聚合索引如何分析优化查询性能

gender", count: { $sum: 1 } } }]).explain("executionStats")索引优化MongoDB 聚合索引的性能很大程度上取决于索引的设计使用...,可以通过以下方法来优化索引的性能:创建合适的索引:根据查询的字段排序要求创建合适的索引可以大大提高查询性能。...在使用复合索引时,需要注意索引字段的顺序使用方式,以便最大化地利用索引的性能。索引覆盖查询:通过创建合适的索引,可以让查询尽量地使用索引进行扫描,避免对数据集的全局扫描。...gender: 1 } }, { $group: { _id: "$gender", count: { $sum: 1 } } }])在上面的示例中,可以为 status ...gender: 1 } }, { $group: { _id: "$gender", count: { $sum: 1 } } }])在上面的示例中,可以为 status

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Java 新手如何使用Spring MVC 中的查询字符串查询参数?

文章目录 什么是查询字符串查询参数?...对于Java新手来说,理解如何使用Spring MVC来处理查询字符串查询参数是至关重要的。在这篇文章中,我们将介绍查询字符串查询参数的基础知识,然后演示如何在Spring MVC中使用它们。...什么是查询字符串查询参数? 查询字符串是URL中的一部分,通常跟在问号(?)后面,包括一个或多个参数。每个参数由参数名参数值组成,它们之间用等号(=)连接。多个参数之间使用号(&)分隔。...Spring MVC提供了强大的机制来处理这些查询参数,并将它们绑定到控制器方法中,以便于在应用程序中进行处理。## 处理查询参数下面,让我们看看如何在Spring MVC中处理查询参数。...这提高了代码的可读性可维护性,使您能够更好地理解处理用户请求。希望本文能帮助Java新手更好地使用Spring MVC处理查询参数。

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如何在Hue中调优ImpalaHive查询

Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文档编写目的 Hue中使用HiveImpala进行查询,...本篇文章Fayson主要针对该问题在Hue中调优ImpalaHive查询,该调优方式适用于CDH5.2及以后版本。...内容概述 1.场景描述及测试用户准备 2.Impala资源池放置规则配置 3.放置规则验证及总结 测试环境 1.CMCDH版本为5.15 2 Hue中调优Impala Hue会尝试在用户离开查询结果返回界面时关闭查询...具体JIRA地址:https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-5799,如下来说明如何进行Hive调优: 1.使用管理员登录CM,进入Hive服务的配置界面 ?...4 文总结 1.在Hue中进行HiveImpala查询后,用户退出后不会自动的释放HiveImpala的资源,因此该调优文章主要针对查询占用资源不释放问题。

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物联网人工智能如何使公司在新冠病毒期间重新启动业务

当然,这些规则是非常必要的,这样我们就可以避免第二波的大流行,但公司员工有一些关键的担忧。例如: 1)在允许工作的员工减少的情况下,公司如何开始提供服务?...物联网人工智能如何解决这个问题?当然,由于许多任务流程可以自动化,因此支持在家和在远距离工作的技术也可以帮助进行非接触式交易。...与其他动作激活传感器一样,使用智能灯,公司城市也可以节省大量能源预算。来自灯光的数据还可以在大流行期间(以及之后)提供更好的建筑管理,从而使投资回报更具吸引力。...该主题非常敏感,因为它与个人数据以及如何使用这些数据有关。...最后要记住的一点是,上述物联网人工智能解决方案不仅在冠状病毒大流行期间有用,而且在大流行之后也有用。

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elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结

聚合查询不仅可以帮助用户理解分析数据中的趋势模式,还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型,包括指标聚合、桶聚合管道聚合,每一种都有其特定的应用场景使用方法。...通过嵌套聚合,用户可以构建复杂的查询分析逻辑,满足各种复杂的数据分析统计需求。...Cumulative Sum(累计聚合) 示例场景:计算销售数据的累计,展示销售额的累计增长情况。...然后,我们使用cumulative_sum管道聚合来计算销售额的累计。 Moving Average(移动平均聚合) 示例场景:分析销售数据的移动平均线,以平滑数据波动并识别趋势。...这样可以减少重复计算的开销并提高查询性能。 合理设计索引映射:根据查询需求和数据特点,合理设计索引映射是优化聚合查询性能的关键。例如,选择适当的字段类型属性、合理设置分片数副本数等。

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【Elasticsearch专栏 07】深入探索:Elasticsearch的倒排索引如何进行模糊查询通配符查询

Elasticsearch的倒排索引如何进行模糊查询通配符查询 Elasticsearch的倒排索引确实支持模糊查询通配符查询。...这两种查询类型允许用户在搜索时使用不完整的或模糊的词汇来匹配文档内容。下面我将详细描述这两种查询类型的工作原理,并提供一些Elasticsearch命令简化的源码片段来说明它们是如何工作的。...优化索引结构:合理设计索引结构,避免过度分片使用不必要的副本,以减少查询时需要访问的节点分片数量。 利用查询缓存:Elasticsearch提供了查询缓存机制,可以缓存查询结果,避免重复计算。...对于频繁执行的模糊查询通配符查询,利用查询缓存可以显著提高性能。 调整分词器:选择合适的分词器,确保文档中的词汇被正确切分索引,以提高查询的准确性性能。...04 总结 Elasticsearch的倒排索引通过支持模糊查询通配符查询,为用户提供了更灵活强大的搜索功能。

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缺陷度量结果分析带来的思考

1 核心发现 该核心系统从报告第一个缺陷到生产上线历时30个月,期间累计报告有效缺陷2300余个。...首先按月度统计了当月报告的缺陷数累计占比,并按照“缺陷严重级别”进行了分类,得到如图1 所示的月度缺陷到达率。 ?...发布前累计缺陷到达率已收敛 从图2图3中均可看出,累计缺陷到达率指标在项目结束前的一个季度甚至半年前就开始收敛。(T-3)月累计缺陷到达率为98.5%。...图2 缺陷到达率-开发/测试-按月 图2更加明显地看出,以(T-12)月为中轴,存在着左右两个内凹,分别是:T-20~T-12月、T-12~T-9月这两个区间。...通过对项目经理测试团队负责人的询问,了解到测试团队在此期间出现过团队核心成员的离职以及团队切换的情况。这充分说明保持团队,尤其是核心人员稳定的重要性。

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如何合理的控制solr查询的命中的数量质量?

在solr里面,如何合理的控制的命中的数量? 在一些日常的文章中或一些信息中,都有一些高频词,而这些高频词,在参与查询时,往往会造成,大量的结果集命中。 什么意思呢?...我们分析下在全文检索中两个重要的概念 ---- 查准率 召全率 在Lucene,SolrElasticSearch里面一般的分词的查询结果都会对这两个率做一个最好效果的调配,而这个默认的相关性评分规则就是...,可以一起查询两个字段. ---- 回到刚才饭店的那个问题,假如现在有想要搜索一个: 北京车道沟北里小庄十里香饭店,分词后的情况如下: 车道 沟 北里 小庄 十里 香 饭店 注意,在整个索引库里面大部分要搜索的数据都含有北京饭店两个词...,所以这一下几乎会索引里面的所有数据都查询出来了,虽然查询排名还可以,但命中量太大了,超过4页之后几乎都是北京xxxx饭店了,跟主题的搜索没啥关系,所以我们可以采取一些策略来避免这种情况: solr默认的搜索策略...这个东西直接用我们的全文检索框架是没法实现的,有个思路不错,就是我们对要搜索的词,提取出句子的主干,然后主干部分在检索时,是必须要命中的,如果不命中,就算该条数据与查询的词,相关性不大,这个方法不错,但前提是你如何在大规模的数据里面精准的提出这些精确的主干词呢

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用Python验证指数基金定投策略

周定投月定投哪个更好? 获取数据 注意:本文为了简单起见,直接用指数代替了指数基金。 Step1 打开网址JoinQuant聚宽,登录帐号 ? 聚宽首页 Step2 进入研究环境 ?...按月自动定投函数 # 按月定投函数 def auto_invest_monthly(stock_data, start_date, end_date): """ :param stock_data...:param dfm: 月定投函数返回的数据 :return: 返回周定投月定投的收益率 """ temp = pd.merge(dfw[['累计投入', '持有基金价值...周定投pk月定投 将周定投月定投的收益率绘制成曲线: ?...周定投&月定投的收益率曲线 从图中可以明显的看出,虽然周定投的收益率月定投的收益率差距不大,但是在大多数情况下,周定投的收益率还是明显优于月定投到的收益率的。

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