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interval间隔分区STORE IN参数作用范围

11g推出了interval间隔分区,以往分区是需要手工或半自动化脚本实现分区扩展,但这种间隔分区出现,将分区扩展工作彻底解放出来,这里不讨论何为间隔分区,主要说一下创建间隔分区有一个STORE...STORE IN参数可以明确间隔分区使用一个或多个表空间,他使用是循环算法来创建间隔分区。 接下来,分别有三种方法来指定间隔分区表空间,我们看下各自不同。...4.STORE IN参数作用域就是扩展分区,预定义分区需要明确写出表空间,否则使用使用户默认表空间。...,这样对分区管理和维护就会造成一些混乱。...所以从间隔分区表空间分配可以看出,对于任何一种特性,都需要了解其使用原理和不同用法区别,当然实验是最好试金石。

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【Oracle笔记】详解表分区方式(范围、散列、列表、复合)

文章目录 一、范围分区 二、散列分区 三、列表分区 四、复合分区范围-散列分区范围-列表分区) 五、表分区查询 一、范围分区    范围分区是根据数据库表中某一字段范围来划分分区,例如:user...表过于庞大时,将user表根据一周7天分成7个分区。...   散列分区是根据字段hash值进行均匀分布,尽可能实现各分区所散列数据相等。...  列表分区明确指定了根据某字段某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段范围来划分(不支持多列)。...(范围-散列分区范围-列表分区)   列表分区不支持多列,但是范围分区和哈希分区支持多列。

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分区分区交换

插入,更新,删除操作在具有大量数据表中会变很慢。通过分区分区交换可以快速实现这个过程。 分区交换条件 分区交换总是涉及两个表。数据从源表交换到目标表。所以目标表必须总是空。...分区交换有很多要求条件,下面是一些比较重要: 源表和目标表(或者分区)必须有一样列,索引,并且使用同样分区列。...下面是使用这个语法4中方式: 从一个无分区表交换到另一个无分区表 从一个无分区表交换到另一个分区一个分区 从一个分区一个分区交换到另一个无分区表 从一个分区一个分区交换到另一个分区一个分区...2.无分区表到有分区交换 第二种方式,使用 ALTER TABLE SWITCH 语法交换无分区所有数据到一个分区表指定分区。...第四种方式,使用 ALTER TABLE SWITCH 语法,把一个分区表指定分区数据交换到另一个分区指定分区中。

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项目范围管理:项目范围管理概念是什么_项目范围管理规划案例

对项目范围管理和控制有效性,是衡量项目是否达到成功一个必要标准,项目范围管理不仅仅是项目整体管理一个主要部分,同时在项目中不断地重申项目工作范围,有利于项目不偏离轨道,是项目中实施控制管理一个主要手段...确认项目范围对项目管理有如下重要性: 清楚了项目的工作具体范围和具体工作内容,为提高成本、时间、资源估算准确性提供了基础; 项目范围既然是确定要完成哪些具体工作,项目范围基准是确定项目进度测量和控制基准...明确并记录项目干系人相关需求过程; 定义范围,详细描述产品范围和项目范围,编制项目范围说明书,作为以后项目决策基础; 创建工作分解结构,把整个项目工作分解成较小、易于管理组成部分,形成一个自下而上分解结构...; 确认范围,正式验收已完成可交付成果; 范围控制,监督项目和产品范围状态、管理范围基准变更。...编制范围管理计划和细化项目范围始于对下列信息分析: 项目章程中信息; 项目管理计划中已批准子计划等 编制项目范围管理计划有助于降低项目范围蔓延风险。 编制项目范围管理工具与技术:会议。

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调整分区大小后分区丢失数据

盘符不见是比较常见数据恢复案例,需要注意,盘符不见后不要再重建新分区。保护好文件丢失现场,可以最大程度恢复出文件。具体恢复方法看正文了解。...图片 工具/软件:WishRecy 步骤1:先下载并解压软件运行后,直接双击需要恢复分区。 图片 步骤2:等软件扫描完成一般需要几分钟到半个小时。...图片 步骤3:勾选所有需要恢复文件,然后点右上角保存,《另存为》按钮,将勾选文件COPY出来。 图片 步骤4:等待软件将数据拷贝完毕就好了 。...图片 注意事项1:想要恢复盘符不见需要注意,在数据恢复之前,不要重建新分区。 注意事项2:调整分区后盘符不见恢复出来数据需要暂时保存到其它盘里。

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范围for语句整理

(来自C++Primer中文版5th中P83) 使用基于范围for语句,比如下面的例子,输出每个字符 #include #include using namespace...所以使用范围for语句处理多维数组时候,除了最内层循环外,其他所有循环控制变量都应该是引用类型 #include #include #include<string...dor语句向vector(或者其他容器)中添加元素 范围for语句语法形式为 for(declaration:expression) statement 其中expression必须为一个序列...范围for语句定于来源与等价传统for语句:比如下面这个让vector中元素翻倍循环,范围for语句还是依赖于迭代器实现。...= end; ++beg){ //传统for auto &r = *beg; r *= 2; } 这就是说,其实在范围for语句中,预存了end()值。

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PHP变量范围

什么是变量作用域?变量作用域是指在脚本一次生命周期内变量有效范围。一般来说有全局和局部之分。...PHP中变量作用域可以分为:超全局(全局变量特殊类型,在局部范围里可直接使用),全局,局部,静态(是局部变量特殊类型) 在PHP中,全局变量实际上是静态全局变量,如果不用unset显式释放,那么等脚本运行结束全局变量才会被释放掉...局部静态变量细分可以是 局部静态函数变量(函数中声明static变量),局部静态成员变量(类中声明 static 属性,被所有类实例共享) 局部静态变量只有脚本运行结束才会被自动释放 超全局变量...:在一个脚本任何作用域里都可以被访问,这些都是PHP内置 $GLOBALS $_SERVER $_GET $_POST $_FILES $_SESSION...另外理解static变量一段代码 <?

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【简单】数范围

给定一个按照升序排列长度为 n 整数数组,以及 q 个查询。对于每个查询,返回一个元素 k 起始位置和终止位置(位置从 0 开始计数)。如果数组中不存在该元素,则返回 -1 -1。...第二行包含 n 个整数(均在 {\rm{1}} \sim 10000 范围内),表示完整数组。接下来 q 行,每行包含一个整数 k,表示一个询问元素。...输出格式 共 q 行,每行包含两个整数,表示所求元素 起始位置和终止位置。如果数组中不存在该元素,则返回 -1 -1。...数据范围 {\rm{1}} \le {\rm{q}} \le {\rm{10000}} 输入样例: 6 3 1 2 2 3 3 4 3 4 5 输出样例: 3 4 5 5 -1 -1 题解 算法 (整数二分...)O(\log n) 做法:二分起始坐标,二分终止坐标,二分法一定会有一个解,注意处理无解情况:if(q[l] !

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Matplotlib 绘制饼图解决文字重叠方法

在使用Matplotlib 绘制饼图时候有些时候一些数据比列太小在饼图呈现效果不明显 很容易被覆盖,为了解决这个问题以下就是我个人心得。 【未解决之前呈现效果】 ?...1.设置字体大小 patches,l_text,p_text=plt.pie(values, spaces, labels, colors, '%.1f%%', shadow=True, radius...l_text是饼图对着文字大小,p_text是饼图内文字大小 for t in p_text: t.set_size(5) for t in l_text: t.set_size(6) 2.防止标签重叠...,可以将窗口设置大一些 # 防止标签重叠,可以将窗口设置大一些 plt.figure(figsize=(20, 6.5)) 【源代码】 import matplotlib.pyplot as plt...,'本科','硕士','其他'] # 颜色列表 colors = ['dodgerblue', 'orangered', 'limegreen', 'cyan', 'gold'] # 防止标签重叠

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Zabbix 6.0 TimescaleDB 安装配置

、空间自动分片(chunk)); 全SQL接口; 支持垂直于横向扩展; 支持时间维度、空间维度自动分区。...分区在TimescaleDB中被称为chunk; 自动调整CHUNK大小; 内部写优化(批量提交、内存索引、事务支持、数据倒灌); 复杂查询优化(根据查询条件自动选择chunk,最近值获取优化(最小化扫描...可自动压缩历史数据存储,节省50-70%存储空间,同时具备自动分区功能。通过Zabbix Housekeeper清理历史数据时直接清理对应分区,大大提高了历史数据清理效率。...初始化PostgreSQL /usr/pgsql-13/bin/postgresql-13-setup initdb 启动PostgreSQL server systemctl enable --now postgresql...重启PostgreSQL生效. systemctl restart postgresql-13 建立Zabbix用户及数据库 sudo -u postgres createuser --pwprompt

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memcpy函数实现及内存重叠问题分析

memcpy函数将src字节数复制到dest。如果源和目标重叠,这个函数不能确保重叠区域原始源字节在被覆盖之前被复制。...这里已经提到了内存覆盖问题,而在C语言却并没有对这种现象做相关规定或检查,也就是说对于这种现象C语言是缺省。后边会详细分析如何处理在字符串拷贝函数中内存重叠问题。...内存重叠 注意:在这里内存重叠我们只考虑为了成功实现内存拷贝要排除内存重叠情况。 当然也可能出现目标字符串覆盖源字符串情况,但如果其满足成功拷贝条件即可。...第二种情况dest < src,这样拷贝尽管会覆盖src内容,出现了内存重叠,但其可以完成内存拷贝功能,并没有将错误信息拷贝过来。...低地址向高地址拷贝 这种拷贝方式是为了处理,dest处于src和src+n之间,即一定会出现内存重叠问题。

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「图像处理」U-Net中重叠-切片

但是,padding是会引入误差,而且模型越深层得到feature map抽象程度越高,受到padding影响会呈累积效应。 上述方法都体现出明显不足之处,那么有没有更好方法呢?...下图蓝框部分是原图左上角部分,镜像填充后,得到红框部分。 (镜像填充效果) 镜像填充后会进行按序切片,在切片时,各patch之间可以设定一个固定间隔,这样能够避免过份重叠。...(按序切片 i) 注意,各切片之间间隔是可以小于切片边长,这就代表各切片可能存在重叠部分。...预测结果重组与切片重组成图像原理类似,这里就切片重组进行源码解析。 (切片重组 i) 在上一节提到,切片之间可能存在重叠部分,而重叠部分像素值,我们通常取平均值。...(切片重组 ii) 注意,并不是将切片直接放入图像对应位置,而是使用求和(下图中 img +=、weights +=),就是因为切片之间可能存在重叠部分,我们需要对这些部分求均值。

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simhash应用范围_Simplorer

最简单方式是SimHash,通过对分好词进行hash并加权(乘以他们重要程度)进行相加,再进行二值化,最后通过度量二值化后数字之间相似度来度量文本句子相似度。...,即通过相似内容来推荐相同东西,比如你看西游记,我给你推荐悟空传,弊端是会推送雷同东西 协同过滤包括基于用户方式和基于item方式,基于用户大抵是我和你以前看过东西或兴趣很相似,那我喜欢你没有看过就推荐给你...第一种是方案是查找待查询文本64位simhash code所有3位以内变化组合,大约需要四万多次查询,参考下图: 另一种方案是预生成库中所有样本simhash code3位变化以内组合,大约需要占据...在本例情况下,我们需要存储4份table,并将64位simhash code等分成4份;对于每一个输入code,我们通过精确匹配方式,查找前16位相同记录作为候选记录,如下图所示: 让我们来总结一下上述算法实质...0x03 比较相似度 海明距离:两个码字对应比特取值不同比特数称为这两个码字海明距离。一个有效编码集中, 任意两个码字海明距离最小值称为该编码集海明距离。

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MySQL parttion分区,以及分区和分表区别

这个表达式值传递给分区函数,分区函数返回一个表示那个特定记录应该保存在哪个分区序号。这个函数不能是常数,也不能是任意数。...分区函数例子可以在本章后面关于分区类型讨论中找到 (请参见18.2节,“分区类型” ),也可在13.1.5节,“CREATE TABLE语法”分区语法描述中找到。...面对这类问题,最有效方法就是在使用分区表。最常见分区方法就是按照时间进行分区分区一个最大优点就是可以非常高效进行历史数据清理。...b)分区呢,不存在分表概念,分区只不过把存放数据文件分成了许多小块,分区表呢,还是一张表。数据处理还是由自己来完成。 3....b)分区实现是比较简单,建立分区表,根建平常表没什么区别,并且对开代码端来说是透明。 三. mysql分表和分区有什么联系呢 都能提高mysql性高,在高并发状态下都有一个良好表面。

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聊聊Spark分区

首先来了解一下Spark中分区概念,其实就是将要处理数据集根据一定规则划分为不同子集,每个子集都算做一个单独分区,由集群中不同机器或者是同一台机器不同core进行分区并行处理。...Spark对接不同数据源,在第一次得到分区数是不一样,但都有一个共性:对于map类算子或者通过map算子产生彼此之间具有窄依赖关系RDD分区数,子RDD分区与父RDD分区是一致。...而对于通过shuffle差生子RDD则由分区器决定,当然默认分区器是HashPartitioner,我们完全可以根据实际业务场景进行自定义分区器,只需继承Parttioner组件,主要重写几个方法即可...以加载hdfs文件为例,Spark在读取hdfs文件还没有调用其他算子进行业务处理前,得到RDD分区数由什么决定呢?关键在于文件是否可切分!...对于可切分文件,如text文件,那么通过加载文件得到RDD分区数默认与该文件block数量保持一致; 对于不可切分文件,它只有一个block块,那么得到RDD分区数默认也就是1

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聊聊Spark分区

首先来了解一下Spark中分区概念,其实就是将要处理数据集根据一定规则划分为不同子集,每个子集都算做一个单独分区,由集群中不同机器或者是同一台机器不同core进行分区并行处理。       ...Spark对接不同数据源,在第一次得到分区数是不一样,但都有一个共性:对于map类算子或者通过map算子产生彼此之间具有窄依赖关系RDD分区数,子RDD分区与父RDD分区是一致。...而对于通过shuffle差生子RDD则由分区器决定,当然默认分区器是HashPartitioner,我们完全可以根据实际业务场景进行自定义分区器,只需继承Parttioner组件,主要重写几个方法即可...微1.png 以加载hdfs文件为例,Spark在读取hdfs文件还没有调用其他算子进行业务处理前,得到RDD分区数由什么决定呢?...对于可切分文件,如text文件,那么通过加载文件得到RDD分区数默认与该文件block数量保持一致; 对于不可切分文件,它只有一个block块,那么得到RDD分区数默认也就是1。

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