做了一个.net MVC的练习,使用了EF,手动修改了Modal中的数据的类型,需要重新生成数据库。使用下面的方法,虽然不是最好的,权且记录一下。 migrationBuilder.DropTable( name: "Movie"); } }}再执行Update-Database至此,数据库中会实际的表了 问题如果将modal中的某个字段的类型修改了,编译的时候会报错,将相关文件修改以后,需要将修改同步到数据库中。执行如下命令,报错了。 将数据库也删掉。然后执行Add-Migration InitialCreateUpdate-Database就好了。显然这个方法是有问题的。下面这个文章写得貌似比较清楚。可参考。
日常重建索引 在某些情况下值得周期性地使用REINDEX命令或一系列独立重构步骤来重建索引。已经完全变成空的B树索引页面被收回重用。 但是由于该命令要求一个排他表锁,因此更好的方法是用一个由创建和替换步骤组成的序列来执行索引重建。支持带CONCURRENTLY选项的CREATE INDEX的索引类型可以用这种方式重建。 在使用这种多步重建方法之前应仔细地检查,因为对于哪些索引可以采用这种方法重索引是有限制的,并且出现的错误必须被处理。
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Please select a fix: 1) Provide a one-off default now (will be set on all existing rows) 2) Qu 于是删除数据库表 补充知识:django rest framework如何一次性序列化同一个数据库下多个model表数据在一个json页面下 在django项目中,首先我们要安装django-rest-mutiple-models 默认显示前十条数据 如果前端需要,url上可以加上limit=5,自定义默认显示前五条数据 更多详细内容,github搜索DjangoRestMultipleModels 以上这篇django修改models重建数据库的操作就是小编分享给大家的全部内容了
深度重建 来自四川大学的博导张意老师曾经介绍了CT重建的基本原理和经典方法,CT重建的原理和现状。 深度重建(DeepRecon) ? 在基于深度学习的CT图像重建问题中,已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。 :效果比对 第二种架构:LEARN idea 相比后处理的方法,迭代重建方法因为在迭代过程中会用到真实的投影数据,因此重建结果在理论上将会更精确。 前4种方法为迭代重建方法,FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大,其中 (a) 是正常剂量的CT图像。 本文主要介绍了我们课题组的深度重建工作。从结果可以看出,基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此,在未来,深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。
目录 前言 准备 重建过程 确认数据库大小 确认备份可用 安装 networker 客户端 安装包上传目标端安装 配置解析 目标端链接 NMO 库文件 清理 shareplex 旧环境 源端和目标端关闭 经过与客户确认repo库没有历史数据需保留,直接重建修复! 重建过程 确认数据库大小 select sum(bytes/1024/1024/1024) from dba_segments; select sum(bytes/1024/1024/1024) from 开始 rman 恢复 确保目标端数据库已开启到 nomount 状态。 ### 恢复数据 由于数据库大概有 1-2 T 的大小,恢复时间很长,因此建议将恢复脚本放在后台进行执行,脚本如下: ```bash #!
此时,我们需要做的就是重建索引。 2. 重建索引的使用场景 至少在以下场景需要重建索引。 2.1. 生成索引方式变更 如上所述,因为新的词库的添加,导致历史数据需要按照新的索引生成方式来生成索引。 此时,重建索引就是唯一的选择了。 2.2. 切分数据 对于已有 ES 集群,数据量庞大到一定程度或因为其他业务上的原因,往往需要将已有数据按照一定的规则进行切分到多个不同的索引中。 这样的过程通过重建索引来实现是非常容易得。 此时也是不得不进行索引的删除重建工作的。 3. 重建索引的过程 对于线上业务来说,我们不能简单暴力地删除已有索引 -> 创建新索引 -> 导入数据的方式来重建索引,这样将严重影响到业务的使用。 正确的流程是: 创建新索引 批量从原索引中将数据导出到新索引中 数据导入完成后,通过 ES 别名机制进行索引切换 删除旧索引 这样就实现了索引的平滑重建。 4.
简介 在导出数据的时候 数据库会先导出序列 再导出表数据 就会导致表中的id大于序列的值 导致新插入数据时 报唯一约束错误 这时候我们可以重建序列 具体步骤为 1 生成创建序列语句 2 生成删除序列语句
406.根据身高重建队列 力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列 3,2],[1,4],[6,0]] 提示: 1 <= people.length <= 2000 0 <= hi <= 10^6 0 <= ki < people.length 题目数据确保队列可以被重建 以图中{5,2} 为例: 406.根据身高重建队列 按照身高排序之后,优先按身高高的people的k来插入,后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点,最终按照k的规则完成了队列。 关于本题使用数组还是使用链表的性能差异,我在贪心算法:根据身高重建队列(续集)中详细讲解了一波 总结 关于出现两个维度一起考虑的情况,我们已经做过两道题目了,另一道就是135. 分发糖果。
编写一个算法来重建这个队列。 解题思路 先排序,再插入,排序的规则是:按照高度 h 降序,k 升序排序。再遍历排序后的数组,根据 k 将元素插入到 k 的位置上。
MySQL之重建表 在MySQL中,如果我们对大表频繁进行insert和delete操作,那么时间一长,这个表中会出现很多"空洞",也就是表碎片。 在这种情况下,往往需要对表进行重建,从而释放这些空余的空间,让数据变得"紧凑些",如下: ? 这个重建表的过程,在MySQL5.5之前,它的执行逻辑是下面这样的: 1、假设原表是A,新建一个表table B,和表A的表结构保持一致 2、按照主键顺序,将表A的数据一行一行的读出来,插入到表B里面 在MySQL5.5之前,我们使用临时表作为重建的中间介质,在MySQL5.6之后,我们使用临时文件作为重建的中间介质,这里说说这个临时表和临时文件的区别。 2、inplace方案进行的表重建操作,都是Online DDL么?
根据身高重建队列 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。 每个人由一个整数对(h, k)表示,其中h是这个人的身高,k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。 编写一个算法来重建这个队列。
在这种情况下,日志文件中可以看到如下类似的日志信息: 从日志的字面意思来看是需要进行索引的重建工作,那么,什么时候需要进行索引的重建,什么时候不需要进行索引的重建?索引重建具体是怎样进行的呢? 上述所说的几个文件,这里统称为recovery文件,这些文件存在的目的就是方便快速的完成索引重建。 ;否则,则需需要遍历读取所有的消息文件(*.rdq)、队列的索引文件(*.idx)来完成索引的重建工作。 这种情况下,recovery文件会加载失败,因此就需要遍历所有的消息文件与队列索引文件进行索引的重建。 在分析相关源码后,发现,这种情况下的索引重建,队列索引文件(*.idx)会被读取两次。 【总结】 尽可能优雅(正常)的关闭rabbitmq,这样启动时就不会有索引重建的耗时工作了。
笔记记录一次快速重建索引 USE [数据库名称] DECLARE @name varchar(100) DECLARE authors_cursor CURSOR FOR Select [
前景 可能是在建表之后又修改了mysql的配置,导致models中的CharField不支持汉字,调试了很久都不行,各种配置无果后决定删表重建 1.注释 1.注释建表models 2.注释视图函数view 3.注释form表单 2.删除表 1.手动删除 2.drop xxx (需到mysql-shell中执行) 3.更新数据库表变化 python3 manage.py makemigrations
【什么情况需要重建抽取进程】 1、对于RAC增加与删除节点后出现RAC线程与OGG线程不一致. 2、对于抽取进程所在的文件系统损坏或者被删除的情况,这个重建需要依赖应用进程或者传输进程,需要具体问题具体分析 对于新加节点后,RAC线程与OGG线程不一致,可以停止extract进程.对于OGG停止之前,先判断数据库是否有长事务运行,如果有等待长事务结束. --info extractname showch,info extractname detail 5、删除EXTRACT(可以先dblogin数据库,这样数据库checkpoint table中信息以及 3、如果源端无法恢复或者已删除,则需要重建抽取进程并重新初始化. 4、如果不考虑数据可以丢失的情况,如果可以丢失的话,重建抽取进程使用begin now. --如果goldengate软件丢失,需要预先安装满足数据库版本的软件 本次跳过安装.
| 如何快速入门三维重建(计算机视觉)? 大家好!我叫Leo。 以我个人的经验来看,首先找一篇有实现代码的经典文章来入手是最有效的方法。 一般情况下,先要我们亲自研读代码并执行程序,甚至有时候需要重写一遍该经典文章的算法,这些都会让我们能更快熟悉相关三维重建算法的技术实现,毕竟三维重建是应用技术,即使做科研也需要有具体的代码实现,把我们的重建结果展示出来才能让更多人信服 当然还需要找准一个方向,无论是准备做科研还是去找工作,三维重建在实际应用中是有不同的方向的:比如自动驾驶和机器人里三维重建叫SLAM,计算机视觉里还有基于DL的三维重建,还有对于人体的三维重建,对于人脸的三维重建 ,对于各种物体的三维重建,对于室内场景的三维重建等等... 那么,在这之前 给你3天时间,去精读一篇三维重建Paper,并成功复现代码,你能完成吗?
重建索引会更改DataFrame的行列标签,以实现类似操作: 重新排序现有数据,以匹配一组新的标签 在没有标签数据的标签位置插入缺失(NA)标识 重建索引与其他对象对齐 重建一个对象的索引,轴被重建为和另一个对象相同 1.524848 3 -0.266685 -0.511846 1.524848 4 -0.266685 -0.511846 1.524848 5 -0.266685 -0.511846 1.524848 重建索引时的填充限制 limit参数在重建索引时提供填充的控制,限制指定连续匹配的次数: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3
删而后重建 之后试着恢复数据,无奈失败。
题目部分 在Oracle中,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响? ♣ 答案部分 一般而言,极少需要重建B树索引,基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。 重建索引不会对聚簇因子产生影响,要改变聚簇因子只能通过重组表的数据。 若是重建索引,则建议对以下的索引进行重建: ① 在分析(ANALYZE)指定索引之后,查询INDEX_STATS的HEIGHT字段的值,如果HEIGHT>=4即索引深度超过3级,那么最好重建(REBUILD )这个索引,但是如果这个值一直保持不变,那么这个索引也就不需要重建。 l 无需重建索引结构,而是尽快地合并索引叶块,这样可避免系统开销过大。 如果将索引转移到其它表空间,那么需要重建索引。 综上所述,Oracle强烈建议不要定期重建索引,而应使用合适的诊断工具。
数据字典内已经包含了该索引的信息(诸如像在ind$的标记位信息不能及时复位),但是却实际没有为该索引分配段,进而导致需要重新建立索引的时候,可能会抛出异常,如下所示,在删除索引IDX1时,会提示索引对象826976号正在创建或者被重建 Interrupted Online Index Rebuild - ORA-8104 , ORA-8106 (Doc ID 272735.1)),SMON进程每60秒尝试一次清理,但是在highly active的数据库 ,存在很多活动的事务,导致SMON无法以NOWAIT获得对象锁,进而需要等待很久的时间,才能完成清理,在此之前,就无法执行索引重建的工作。
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