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数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置,但我们可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。
一般情况下，http 500内部服务器（HTTP-Internal Server Error）错误说明IIS服务器无法解析ASP代码，访问一个静态页面试试是否也出现这个问题。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
在我们拿到一堆数据时，我们首先要做的应该是对数据文件的分类和管理ArcCatalog模块类似于我们电脑的文件资源管理器，方便快捷的管理我们的数据文件。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
在调试Web服务器时，会遇到各种错误代码，让人摸不着头脑，单如果知道了这些代码代表什么意思？很多问题就迎刃而解了，对我们的调试也会有很大帮助。
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一。无论是 Web 应用、移动应用还是桌面应用，几乎都需要与数据库交互以存储和检索数据。Java 提供了一种强大的方式来实现与数据库的交互，即 JDBC（Java 数据库连接）。本文将深入探讨 JDBC 的各个方面，从基本概念到实际编程示例，以帮助您理解和使用 JDBC。
Android分页包能够更轻易地在RecyclerView里面缓慢且优雅地加载数据.
1 概述 在工业生产中，WinCC 归档的生产历史数据起到很重要的作用。一部分历史数据可以反映设备运行状态的变化，一部分历史数据可以用来分析某些参数改变对生产效果的影响，还有一部分数据用来进行生产故障分析。所以需要尽可能多的保存历史数据。但是，随着在线历史归档数据的增多，WinCC 的性能也会受到影响，所以 WinCC 提供了归档数据备份功能，在满足存储在线归档数据的基础上，还能保证历史归档数据不丢失。因此，本文档将介绍如何使用 WinCC V7.5 SP1 的归档备份功能。 2 WinCC 归档数据的限制 在 WinCC 归档组态中可以组态变量记录和报警记录的归档大小，如图 1 所示。其中单个分段就是一个 SQL 数据库文件，所有分段是 WinCC 所保存的所有的在线归档数据。
在创建外部表定义时，必须指定文件格式和文件位置 三种用来访问外部表数据源的协议：gpfdist, gpfdists和gphdfs
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缓存击穿的成因 缓存击穿是指在高并发场景下，某个热点数据的缓存突然失效（如缓存过期），而这时恰好有大量的并发请求来访问这个刚刚失效的key，所有请求都无法从缓存中获取到数据，进而都涌向数据库，导致数据库瞬时压力过大，这就是所谓的“击穿”。尤其是在数据更新并不频繁的情况下，这种集中性的数据库查询压力可能导致数据库响应变慢，甚至宕机。 解决方案 - Java代码示例（使用Redis分布式锁） 下面是一个基于Redis实现分布式锁，用于解决缓存击穿问题的基本Java代码框架： import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; import java.util.Collections; @Service public class CacheService { private final StringRedisTemplate redisTemplate; private final RedisScript<Long> luaLockScript; public CacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; luaLockScript = new DefaultRedisScript<>(// 定义Lua脚本，用于获取分布式锁 "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " + "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], 1);" + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " + "return 1; " + "end;" + "return 0;", Long.class); } public Object getDataFromDBWithLock(String cacheKey) { Boolean locked = acquireLock(cacheKey, "uniqueId"); // 尝试获取锁 if (locked) { try { // 如果获取到锁，则尝试从缓存中获取数据 Object data = getDataFromCache(cacheKey); if (data != null) { return data; } // 缓存未命中，从数据库加载数据 data = loadFromDatabase(cacheKey); // 将数据写入缓存 writeToCache(cacheKey, data); return data; } finally { releaseLock(cacheKey, "uniqueId"); // 无论何时，都要确保最后释放锁 } } else { // 没有获取到锁，等待其他线程完成数据库操作后从缓存中读取 return getDataFromCacheAfterWait(cacheKey); } } private Boolean acquireLock(String key, String uniqueId) { // 调用Lua脚本获取分布式锁，这里假设expireTime是你设置的锁超时时间 Long result = redisTemplat
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
create EXTERNAL table tableName(字段名称 字段类型，字段名称 字段类型) 建外部表需要指定数据的存储路径。通过LOCATION进行指定。
你已沉沉睡去，却突然被闹钟的铃声惊醒。揉揉眼睛，你点亮手机，发现是凌晨三点。好吧，又出问题了。
Hive是什么？其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型，表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1：什
这一节，我们一起来学习如何数据库的备份和恢复，即导入和导出OushuDB数据。 再导入导出之前，为了保证你有足够的磁盘空间来存储备份文件，我们可以通过如下命令得到数据库大 小: mydb=# SELECT sodddatsize FROM hawq_toolkit.hawq_size_of_database WHERE sodddatname=’mydb’; 如果待备份表是压缩的，这个查询给出的大小是压缩后的大小，如果你的备份是没有压缩的，需要乘上 一个压缩比来计算所需空间。具体的空间占用情况，需要根据大家的实际情况来分析判断。 数据库的备份和恢复 通过gpfdist外部表导入数据 启动gpfdist文件服务器 把需要加载的数据文件放到gpfdist数据目录 定义外部表 加载数据 通过gpfdist外部表导出数据 启动gpfdist文件服务器 准备导出的表 定义外部表 导出数据 hdfs外部表导入数据 把需要加载的数据文件放到hdfs数据目录 定义外部表 加载数据 hdfs外部表导出数据 准备导出的表 定义外部表 导出数据 使用COPY命令导入导出数据
1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
双亲委派模型并不是一个强制约束模型,而是java设计者推荐给开发者的类加载实现方式；但是也会有例外; 今天我们主要来讲一讲 类似于SPI这种设计导致的双亲委派模型被“破坏”的情况;
或许觉得比较枯燥，亦或许感觉 Xcode 提供的模版已经满足了使用的需要，很多 Core Data 的使用者并不愿意在 Core Data Stack 的了解和掌握上花费太多的精力。这不仅限制了他们充分使用 Core Data 提供的丰富功能，同时也让开发者在面对异常错误时无所适从。本文将对 Core Data Stack 的功能、组成、配置等做以说明，并结合个人的使用经验聊一下如何设计一个符合当下需求的 Core Data Stack。本文并不会展示一个完整的创建代码，更多是原理、思路和经验的阐述。
Impala是Cloudera开源的实时查询项目，目标是基于统一的SQL快速查询各种存储系统，如HDFS、Kudu、HBase等。Impala原意为 高角羚 ，该项目的特点就是 快速 。Impala舍弃MapReduce，基于C++实现针对硬件做了很多的优化，支持数据本地性。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存？」，大部分人都是回答：「减少数据库的磁盘IO压力」。
EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等，能对外分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
踩过的坑，实在不想再踩了，记录记录。 CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误 } curl_close($ch);//关闭curl 同理，像正则，Json，数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议 未支持的协议。此版cURL 不支持这一协议。 2 初始
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL查询功能。
通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。
String driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
数据库系统由数据库、数据库管理系统和应用系统、数据库管理员构成。数据库管理系统简称DBMS，是数据库系统的关键组成部分，包括数据库定义、数据查询、数据维护等。JDBC技术是连接数据库与应用程序的纽带，开发一款应用程序，需要使用数据库来保存数据，使用JDBC技术可以快速地访问和操作数据库，如查找满足条件的记录，向数据库中添加、修改、删除数据等。
Paging 使您的应用程序配合RecyclerView更容易从数据源中高效优雅地加载所需的数据，不会因为数据库数据量大而造成查询时间过长。说白了就是分页加载的优化。
Android开发者都经历过APP UI开发不当 会造成OverDraw，导致APP UI渲染过慢，但是很多人却没听过OverLoad，OverLoad一般是由于开发者在主线程操作耗时操作，导致程序变慢 甚至出现的anr的现象，那么Android早已为这种现象提供完美的解决方案，本文介绍带来的Android Loader机制。
前面提到，小程序服务端的数据是基于Ghost的公共API的，在设计首页文章列表时，为了美观加上了头图，但是服务端没有提供对应的字段（头图url）。
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的M
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore （hive元数据） Hive将元数据存储在数据库中，比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS，大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1）由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言， 再无类似之处。 （2）数据存储位置。 hdfs raw local fs （3）数据格式。 分隔符 （4）数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据，使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 （5） 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 （6）执行延迟。由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 （7）可扩展性 （8）数据规模。 hive几种基本表类型：内部表、外部表、分区表、桶表 内部表（管理表）和外部表的区别： 创建表 外部表创建表的时候，不会移动数到数据仓库目录中（/user/hive/warehouse），只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE
1，单体模式用于创建命名空间，将系列关联的属性和方法组织成一个逻辑单元，减少全局变量。 逻辑单元中的代码通过单一的变量进行访问。
答：AutoLine基于Python3开发，不兼容Python2，最低要求Python3.4版本
打开phpmyadmin提示:无法载入 mcrypt 扩展,请检查 PHP 配置错误,出现以下几种情况后可能会造成运行phpmyadmin程序提示“无法载入 mcrypt 扩展,请检查 PHP 配置”的 错误提示
已经安装好Microsoft SQL Server，下面就要对其进行配置，使eclipse里的Java程序能通过JDBC连接到SQL Server数据库，需要进行一些操作。 1、在“开始”菜单中找到“SQL Server 配置管理器”打开： 2、下面进行配置： 3、点击上图中的“MSSQLSERVER的协议”，在右侧列表中双击“TCP/IP”协议，在弹出的窗口中找到IP是“127.0.0.1”的一项，活动：“是”，已启用：“是”。确认最下面的“IPALL”里，“TCP端口”是“1433”： 最后，关闭
Android高级工程师，6年以上开发经验，有丰富的代码重构和架构设计经验，负责京东商城我的京东的开发工作，热衷于学习和研究新技术。
先来说下Hive中内部表与外部表的区别： Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径， 不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。 需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否 符合schema的，hive 遵循的是 s
ODBC驱动程序下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.2.html
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
解决方案：使用多个 Hash 算法为元素计算出多个 Hash 值，只有所有 Hash 值对应的数组中的值都为 1 时，才会认为这个元素在集合中。 2. 不支持删除元素，布隆过滤器不支持删除元素的缺陷也和 Hash 碰撞有关。给你举一个例子，假如两个元素 A 和 B 都是集合中的元素，它们有相同的 Hash 值，它们就会映射到数组的同一个位置。这时我们删除了 A，数组中对应位置的值也从 1 变成 0，那么在判断 B 的时候发现值是 0，也会判断 B 是不在集合中的元素，就会得到错误的结论
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