返回所有调用中花费时间最多的50个查询。这意味着频繁执行的快查询可能排在不经常执行的慢查询前面。这可能是查询使用最多系统资源的一个很好的方式。
Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 Collection 2
ABoVE: Vegetation Composition across Fire History Gradients on the Y-K Delta, Alaska
环境介绍： OS：Centos 6.4 64bit Database：PostgreSQL9.4 Memory：2G CPU：1核 下载安装： 在pgfoundry下载pgfincore-v1.1.1.tar.gz，，将源码解压到数据库源码下的contrib下。不要在其github上下载，目前应该有一些bug，最新版本为1.1.1，1.1.2在我试用的时
近期在优化索引时，我遇到了一些挑战。我们的环境是7节点16*32G的机器，我在尝试内存优化。当前的文档总量为5亿，然而mapping设计和shard设计都出现了问题。每个节点上有480个shard，这是一个相当离谱的数量。
Greenplum支持行储存(HEAP储存)与列(append-only)储存,对于AO存储，虽然是appendonly，但实际上GP是支持DELETE和UPDATE的，被删除或更新的行，通过BITMAP来标记删除与修改。AO存储是块级组织，当一个块内的数据大部分都被删除或更新掉时，扫描它浪费的成本实际上是很高的。而PostgreSQL是通过HOT技术以及autovacuum来避免或减少垃圾的。但是Greenplum没有自动回收的worker进程，所以需要人为的触发。接下来就分析AO表与HEAP表的问题以及如何解答，执行空间的释放有3中方法分别是:
Prometheus：是从云原生计算基金会（CNCF）毕业的项目。Prometheus是Google监控系统BorgMon类似实现的开源版，整套系统由监控服务、告警服务、时序数据库等几个部分，及周边生态的各种指标收集器（Exporter）组成，是在当下主流的监控告警系统。
项目地址： https://gitlab.com/postgres-ai/postgres-checkup
Greenplum支持行储存(HEAP储存)与列(append-only)储存,对于AO存储，虽然是appendonly，但实际上GP是支持DELETE和UPDATE的，被删除或更新的行，通过visimap来标记记录的可见性和是否已删除。AO存储是块级组织，当一个块内的数据大部分都被删除或更新掉时，扫描它浪费的成本实际上是很高的。而PostgreSQL是通过HOT技术以及autovacuum来避免或减少垃圾的。但是Greenplum没有自动回收的worker进程，所以需要人为的触发。接下来就分析AO表与HEAP表的问题以及如何解答，执行空间的释放有3中方法分别是:
生产系统中总是可能碰到各种各样的sql问题，其中大部分问题都和执行计划有关，执行计划出现问题有很多原因导致，比如统计信息过旧，比如数据的分布极不均匀等等都会导致执行计划出现很大的偏差。可能有的sql语句在一周时间内，有一天执行只需要5秒，过了几天之后却需要几个小时，这种执行计划时需要格外重视的，这种问题目前oracle官方没有提供很有效的工具，但是oracle内部却已经提供了很多丰富的数据，完全可以基于这些信息来甄别，oracle专家 kerry osborne就在他的博客中分享了一个脚本，就是专门来甄别这
窗口函数的名字是over()函数，常用的有两个属性partition by和order by，partition by类似于group by，我们通常将group by叫做分组，而partition by称作分区。
我们在使用Spring Cloud的Ribbon或Feign来实现服务调用的时候，如果我们的机器或网络环境等原因不是很好的话，有时候会发现这样一个问题：我们服务消费方调用服务提供方接口的时候，第一次请求经常会超时，而之后的调用就没有问题了。下面我们就来说说造成这个问题的原因，以及如何解决的方法。 问题原因 造成第一次服务调用出现失败的原因主要是Ribbon进行客户端负载均衡的Client并不是在服务启动的时候就初始化好的，而是在调用的时候才会去创建相应的Client，所以第一次调用的耗时不仅仅包含发送HTT
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/154754.html原文链接：https://javaforall.cn
：研究公司Canalys的一份报告显示，随着最后一个季度的出货量比2019年同期增长25%，个人电脑市场在2020年迎来了一个大爆炸。
1. ASCII 返回与指定的字符对应的十进制数; SQL> select ascii(A) A,ascii(a) a,ascii(0) zero,ascii( ) space from dual; A A ZERO SPACE --------- --------- --------- --------- 65 97 48 32 2. CHR 给出整数,返回对应的字符; SQL> select chr(54740) zhao,chr(65) chr65 from dual; ZH C -- - 赵 A 3. CONCAT 连接两个字符串; SQL> select concat(010-,88888888)||转23 高乾竞电话from dual; 高乾竞电话 ---------------- 010-88888888转23 4. INITCAP 返回字符串并将字符串的第一个字母变为大写; SQL> select initcap(smith) upp from dual; UPP ----- Smith 5.INSTR(C1,C2,I,J) 在一个字符串中搜索指定的字符,返回发现指定的字符的位置; C1 被搜索的字符串 C2 希望搜索的字符串 I 搜索的开始位置,默认为1 J 出现的位置,默认为1 SQL> select instr(oracle traning,ra,1,2) instring from dual; INSTRING --------- 9 6.LENGTH 返回字符串的长度; SQL> select name,length(name),addr,length(addr),sal,length(to_char(sal))from gao.nchar_tst; NAME LENGTH(NAME) ADDR LENGTH(ADDR) SAL LENGTH(TO_CHAR(SAL)) ------ ------------ ---------------- ------------ ----------------------------- 高乾竞 3 北京市海锭区 69999.99 7 7.LOWER 返回字符串,并将所有的字符小写 SQL> select lower(AaBbCcDd)AaBbCcDd from dual; AABBCCDD -------- aabbccdd 8.UPPER 返回字符串,并将所有的字符大写 SQL> select upper(AaBbCcDd) upper from dual; UPPER -------- AABBCCDD 9.RPAD和LPAD(粘贴字符) RPAD 在列的右边粘贴字符 LPAD 在列的左边粘贴字符 SQL> select lpad(rpad(gao,10,*),17,*)from dual; LPAD(RPAD(GAO,1 ----------------- *******gao******* 不够字符则用*来填满 10.LTRIM和RTRIM LTRIM 删除左边出现的字符串 RTRIM 删除右边出现的字符串 SQL> select ltrim(rtrim( gao qian jing , ), ) from dual; LTRIM(RTRIM( ------------- gao qian jing 11.SUBSTR(string,start,count) 取子字符串,从start开始,取count个 SQL> select substr(13088888888,3,8) from dual; SUBSTR( -------- 08888888 12.REPLACE(string,s1,s2) string 希望被替换的字符或变量 s1 被替换的字符串 s2 要替换的字符串 SQL> select replace(he love you,he,i) from dual; REPLACE(H ---------- i love you 13.SOUNDEX[g1] 返回一个与给定的字符串读音相同的字符串 SQL> create table table1(xm varchar(8)); SQL> insert into table1 values(weather); SQL> insert into table1 values(wether); SQL> insert into table1 values(gao); SQL> select xm from table1 where soundex(xm)=soundex(weather); XM -------
原理介绍 图片1 图片2 图片3 更多资料： https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces https://
该文章介绍了如何使用深度学习模型完成文本分类任务。首先介绍了如何使用RNN和LSTM完成文本分类，然后介绍了如何使用CNN完成文本分类，最后介绍了如何使用GAN完成文本分类。文章还介绍了如何使用预训练模型和迁移学习完成文本分类任务，并给出了具体的代码示例和实验结果。
Long-term MODIS LST day-time and night-time temperatures standard deviation at 1 km based on the 2000-2017 time series.
作为一名DBA，分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务，今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
Hi，大家好。随着行业的快速发展，软件系统越来越复杂，功能越来越多，测试人员除了需要保证基本的功能测试质量，性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试，很多人就直接连想到Loadrunner，认为LR就等于性能测试。LR只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是LR，本文就给大家逐步开展Web端性能测试。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第七篇，前文熟悉了HiveQL的常用语句，接下来把常用的内置函数简单过一遍，分为以下几部分： 数学 字符 json处理 转换 日期 条件
有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql支持，部分版本需要编译安装：
-u 是格式为 userName:password，使用 Basic Auth 进行登录。如果 Elasticsearch 没有使用类似 x-pack 进行安全登录，则不需要加-u 参数
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发，看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。
#!/usr/bin/env python #-*- coding: UTF-8 -*- from __future__ import print_function from mysql import connector import logging,argparse,sys import sys #create user monitoruser@'127.0.0.1' identified by '123456'; #grant replication client on *.* to monitoru
如果您不想自己搭建kubernetes环境，推荐使用腾讯云容器服务TKE：无需自建，即可在腾讯云上使用稳定， 安全，高效，灵活扩展的 Kubernetes 容器平台；
更多资料： https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7573589.html#top
一写就写到了第五期，有点写连续剧的味道，可能会有第六期，我想是，今天的内容并不是某些工具，其实工具也是根据数据库的原理，通过各种方式获得数据。那怎么通过PG中的系统表来获得数据就是这期的重点。
样本按照不同类别保存在不同文件夹中，每个文件夹代表一个类别，然后这些文件夹放在同一文件夹中，该文件夹和脚本同一目录下。
之前的推文已经分享了数据库优化的方法，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/6Atzk9UKPJRxxAs0nsKBXg 。其中操作系统部分介绍了IO调度算法的优化，本文将通过压力测试的方式来对比不同的调度算法下磁盘IO的表现。
$ psql -h 192.168.31.200 -d postgres -U postgres -p 5432
bcache 需要编译最新的内核，要求比较高，配置比较复杂，目前主要用于测试环境；
来源：DeepHub IMBA 本文约3700字，建议阅读7分钟 本文我们解释了TFT的理论知识并且使用它进行了一个完整的训练和预测流程。 目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中，深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。 为什么需要更加现代的时间序列模型？ 专为单个时间序列（无论是多变量还是单变量）创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是多元的，并且具有各种分布，其中包含更多探索性因素包括：缺失数据、趋势、季节性、波动性、漂移和罕见事件等等。 通过直接
在当今不断发展的业务环境中，每个运营决策都是至关重要的-包括管理客户的最佳实践。客户关系管理平台是该过程的组成部分。实际上，拥有11名以上员工的公司中有91％使用CRM系统。
流行病持续打击零售的部分原因是，电子邮件被证明是一种至关重要的营销工具-社交媒体紧随其后。
目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中，深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。
数据库SQL分析函数/窗口函数专题，值得收藏！几乎涵盖所有数据库，例如：Oracle、Hive、MySQL8.0、MaxComputer等。企业面试中，更是钟情分析函数问题，笔试、面试到基本跑不了。
Written by bixuan on 2008年06月26号 – 22:14
1 Sysbench 安装 requirements yum -y install make automake libtool pkgconfig libaio-devel # For MySQL support, replace with mysql-devel on RHEL/CentOS 5 yum -y install mariadb-devel openssl-devel mysql-devel # For PostgreSQL support yum -y install postgr
OLTP基准测试 mysql参数（HDD硬盘64核CPU） [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 128M basedir = xxx datadir = xxx port = 5400 server_id = 06700000 socket = xxx join_buffer_size = 128M sort_buffer_size = 2M read_rnd_buffer_size = 2M log_bin = mysql-bin 准备数据（默认使用数据库sbtest）
TPC:Transactionprocessing Performance Council事务处理性能委员会
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 史天，胡永波，鸽子 我的天啊，这些少年们，让身为多年程序猿，却还在吃草的我们，情何以堪，情何以堪...AI哥也只剩下最后一点自信了，那就是..
本文讲解了变分自编码器（VAE）的原理、优点和缺点。变分自编码器是一种无监督学习方法，用于从数据中学习表示。它通过学习数据的概率分布来实现，使得重构误差最小化。VAE的优点包括能够生成高质量的图像、图像生成和图像去噪。缺点包括其倾向于生成模糊图像，以及需要手动调整超参数。
参考博客。 在此基础上做了小修改。 其中CNN网络部分仿照我们入门实战六的内容，如果不太清楚CNN可以再去回顾一下。 本博文数据集。
环境: MySQL5.7，Ubuntu16 64位操作系统，4核CPU，8G运行内存
文章来源于dji的BBS，为了文章的完整性放到这里，跳转链接放到了原文链接，有需要的可以点击跳转。
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？
网上sysbench教材众多，但没有一篇中文教材对cpu测试参数和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbench的cpu有一定了解。 小慢哥的原创文章，欢迎转载 ---- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、7、11、13、17等。编程公式：对正整数n，如果用2到根号n之间的所有整数去除，均无法整除，则n为素数。 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装
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