大批量灌数后立即查询是很多数据库的痛点,通常都会因为统计信息不准导致计划出问题,下面总结下Oracle的解决方法:
本文所使用的主机环境为kubuntu 12.10,然而一般情况下,下面涉及到的命令对基于Debian的(X)ubuntu系列都应该适用。
接下来几篇我都会写一下在实现操作系统相关功能涉及到的知识点,最后会实现一个mini的OS,如果感兴趣可以关注公众号置顶一波,一起成为有深度的Coder。
windows云硬盘扩容有以下两种场景需求: 1. 对于新增的容量空间,建立独立的新分区,老的分区保持不变。 2. 扩容旧的分区至新增的空量空间,并且保持老分区的数据不丢失。 以上两种场景,在您的windows云硬盘升级成功之后(看到云硬盘容量变化),都可以通过windows下的分区扩容工具—-分区助手,完成分区扩容,并且保证原数据不会丢失。(可以到腾讯电脑管家里的软件管理下载安装分区助手5.2)。 以下分别介绍两种场景下的操作流程:
首先在VMware中对虚拟机进行扩容操作,如图,虚拟机必须关机才可以进行“扩展”,我的原先为8G,要扩展到13G(此时截屏为扩展后)
该文章介绍了Nor Flash的基本原理、基本操作以及驱动程序的基本使用。它还提供了在用户空间中驱动Nor Flash设备的示例代码。文章还讨论了如何使用MTD设备来模拟Nor Flash,并展示了如何编写简单的用户空间应用程序来与Nor Flash进行通信。
本文主要介绍了关于动态在线扩容root根分区大小的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不都说了,来一起看看详细的介绍吧。
linux也与windows一样,为了使用全部的磁盘空间,需要先对磁盘分区;如果所有分区的总容量小于磁盘容量,说明磁盘还有未分配空间,这个时候会对磁盘造成浪费。需要增加一个新的分区来将全部空间利用上。
本文主要介绍自动统计信息收集(Automatic Optimizer Statistics Collection)任务。
1.Linux 来说无论有几个分区,分给哪一目录使用,它归根结底就只有一个根目录,一个独立且唯一的文件结构 , Linux 中每个分区都是用来组成整个文件系统的一部分
操作系统的启动是个很令人好奇的话题,从按下计算机电源的那一刻,计算机从裸机开始呈现一个丰富的系统界面,这个从只有硬件逻辑到软件逻辑的过程是如何完成的?这里我们将从硬盘分区,三方协议,grub引导启动程序进行讲述,首先介绍硬盘MBR分区形式,然后介绍CPU,BIOS,系统的三方协议,讲述从CPU的硬件逻辑最终运行内核的软件逻辑的过程,最后介绍一下引导启动程序的发展,在grub这些引导启动程序中如何继续遵守三方协议。
第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
随着互联网的发展,各方面的数据越来越多,从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目,但是由于业务量的问题,数据也是相当的多。 数据一多,就很容易出现性能问题,而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片,也可以适当的使用数据分区。
创建数据提取数组公式的技巧是在公式内部创建一个“匹配记录”相对位置的数组。如下图8所示,可以看到与条件相匹配的记录的相对位置是7和10,它们将作为INDEX的row_num参数的值。
fdisk 操作硬盘的命令格式如下: [root@localhost beinan]# fdisk 设备 比如我们通过 fdisk -l 得知 /dev/hda 或者 /dev/sda设备;我们如果想再添加或者删除一些分区,可以用 [root@localhost beinan]# fdisk /dev/hda 或 [root@localhost beinan]# fdisk /dev/sda 注 在以后的例子中,我们要以 /dev/sda设备为例,来讲解如何用fdisk 来操作添加、删除分区等动作; 1、fdisk 的说明; 当我们通过 fdisk 设备,进入相应设备的操作时,会发现有如下的提示;以 fdisk /dev/sda 设备为例,以下同;
准备工作:下载ucorelab在的master分支(注意不是main分支),需要用到的资料以及答案都在里面。
将磁盘划分为若干个区块操作为磁盘分区,在各个操作系统中都有类似的内容,分区会为硬盘管理带来一些好处:
oracle的sql monitor是一个很有用的工具集。但是通过sql命令和反复去调用dbms_tune来传入参数等等操作感觉挺费事的。 可以通过如下的脚本来定位sql monitor中的性能sql,发现一些潜在的性能问题。 这个脚本可以定位正在sql monitor监控范围内的sql语句。 MONITOR_OWNER=`sqlplus -silent $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID <<END set pages 100 set linesize 200 col status form
普通索引:(index) 对关键字没有要求,如果一个索引在多个字段提取关键字,称为复合索引
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
我们知道,在Excel中,日期是以序号数字来存储的,虽然你在工作表中看到的是“2020-3-31”,而Excel中存储的实际上是“43921.00”,整数部分是日期的序号,小数部分是当天时间的序号。这样方便了日期的表示和存储,但也同样带来了一些问题,例如我们以为是“2020-3-31”,因此会将数据直接与之比较,导致错误的结果。本文举一个案例来讲解公式中日期的处理方式。
sda ├─sda1 ext4 7cc94e03-8b1a-4845-97fb-49a2c39afd8c /boot ├─sda2 ext4 fe1d0eea-50ea-4d44-853b-1c39e5129021 / ├─sda3 ext4 df147f0a-efbd-4370-8e69-471b81a6ee7c /mnt/disk1 ├─sda4 ├─sda5 ext4 ea0d589d-a329-4bfc-a00b-11c00351765a /mnt/disk2 └─sda6 swap f306ece0-a790-41d7-b685-63585b8534e4 [SWAP]
第一层是 Partition,即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列,并指定每个分区的取值范围,分区支持 Range 和 List 的划分方式。
3 选择‘工具’-‘写入硬盘映像’,在弹出框中选择插入的u盘,然后直接点击写入,等待文件写入u盘即可。
你是否留意过数据库中有一个奇怪的函数 TBL$OR$IDX$PART$NUM ,你是否留意过很多场景下都出现过它的身影?
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
最近经常有小伙伴留言,核心问题都比较类似,就是虽然接触Spark有一段时间了,但是搞不明白一个问题,为什么我从HDFS上加载不同的文件时,打印的分区数不一样,并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用?其实笔者之前的文章已有相关介绍,想知道为什么,就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。
运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 一、存储设备的挂载和卸载 存储设备的挂载和卸载常用操作命令:fdisk -l、df、du、mount、umount。 fdisk -l 命令 1.作用 查看所有硬盘的分区信息,包括没有挂上的分区和USB设备,挂载时需要用这条命令来查看分区或USB设备的名称,比如挂载U盘时。 注意:Linux中既然硬件是以文件形式存在,则也可以ls -l /dev/sda*查看第一块硬盘的分区信息 df 命令 1.作用 统计磁盘空间或文件系统使用情况
在DB运维的过程中,难免碰到需要跨多个服务器以及多个Oracle实例查询数据库的情形。比如我们需要查看当前所有生产环境数据库上open_cursor参数的值以便考虑是否需要增加。而需要查看的数据库服务器上有多个实例,同时又存在多个数据库服务器,这样子下来,几十个DB,上百个的情形一个个查,那得把人给累死。那就像点办法撒,写个shell脚本,轮巡所有服务器及服务器上的所有实例。见本文的描述。
本节来说说捋清启动需要知道的一些东西,因知识点的确很多,涉及了各个方面,我就不像其他章节一样各个部分前后有比较紧密的联系,而是直接以干货的形式罗列出来,这样或许更清晰些,不多说了来看
导语:继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文,会了解更多的细节,会有更大的收获。
存储设备的挂载和卸载常用操作命令:fdisk -l、df、du、mount、umount。
实模式下的内存访问形式是段基址左移16位+段内偏移地址,实模式下的寄存器是16位,也就是说CPU最大可以放到的地址是0xFFFF0+0xFFFF,即0x10FFEF。
前言 对于从事大数据相关职位的朋友们来说,使用 kafka 的频率应该不会少。为了解决各位在操作 kafka 时记不住命令参数的痛点,所以我整理了一下在我工作中经常用到的 kafka 实操命令,希望各位看官能够喜欢。 kafka版本:2.11-1.1.0
中标麒麟v7.0 64位系统是由我国自主研发的一款电脑上使用的linux操作系统,这款电脑系统在经过大量的试验和改进之后,现在的体验是非常不错的,而且性能一级棒,欢迎有兴趣的用户来IT猫扑下载。
这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。
分区是按照一定规则把一个表分解成多个更小的表,更容易管理的部分,当访问数据库应用而言,逻辑上是一个表或一个索引,实际上是可以有数个物理对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理作为表的一部分进行数据处理
df命令可以汇报文件系统的磁盘空间使用情况,直接回车就可以查看文件系统的使用情况:
linux的硬盘有挂载和未挂载两种(类似windows上的硬盘分区(C、D、E盘))
前面写过一篇 SecureCRT 超时自动断开的解决方法阅读量比较高,一直想着要再次分享一下这个 CRT 快捷按钮,可是一拖再拖,大概就拖了两年的时间了,虽然没有什么技术含量,但心中的这个执念依旧存在,这个月一直没有写文章,这算是第一篇吧,在本篇后面也会补上我 CRT 常用 SQL 的命令,这样也算是带上了分享技术的话题。
fdisk - Partition table manipulator for Linux ,译成中文的意思是磁盘分区表操作工具;本人译的不太好,也没有看中文文档;其实就是分区工具
chown -R oracle:oinstall /soft/database/oracle/ chown -R 755 /soft/database/oracle/
注:本文以腾讯云容器服务集群进行测试,对pvc进行扩容,实际是云盘大小扩容,对应容器内相应磁盘空间进行适配
由于 v$active_session_history 和 dba_hist_active_sess_history 的数据来源于 awr 和 ash 采样,记录并不完全,故查询结果并不准确。
查看当前使用的profile: set pages0 set line222 col profile for a20 col resource_name for a30 col resource_ty
最近在自己win本搭建oracle rac集群玩,由于前期磁盘分配空间问题(低估了oracle相关软件安装包的大小),得重头再来。下面介绍一下磁盘扩容的操作。
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
在《Excel公式技巧106:将表数据转换成列数据》中,详细解析了一位网友问我的问题的解答过程。然而,事情并没有完。上次提供的示例数据太完美了,所以实现起来相对简单。在上次的解答之后,该名网友又提出了一个比较棘手的问题。
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