1、登陆数据库 psql -U postgres -d postgres 2、创建数据库hstore，并安装extension create database hstore; create extension...hstore; 3、建表 create table users( id serial, info hstore ); 4、插入数据 insert into users values...PostgreSQL HSTORE类型 提要：在本教程中，我们将向您展示如何使用 PostgreSQL HSTORE 数据类型。...hstore 模块实现了将键/值对存储到单个值的 HSTORE 数据类型。注意，HSTORE 中的 键 和 值 都只能是字符串。...启用 hstore 模块 使用 HSTORE 数据类型之前，需要先启用 hstore 模块： CREATE EXTENSION hstore; 创建包含 HSTORE 数据类型的表 CREATE TABLE
安装类型： 很多插件会提示你可以安装@types/XXX，这是插件官方发布在@types项目中的TS类型文件，如果提示可以尝试安装那么基本可以解决问题，如果错误提示是我图片里面那样，那么请看添加类型。...添加类型: 在tsconfig.json检测的xx.d.ts中编写该插件的TS类型，我比较懒同时也认为没有对它进行类型添加的必要，所以直接导出any了。...这个就相当于对ts声明了一个模块，类型为any。 declare module "XXX" { export const a: any; }
timezone.now] >>> timezone.nowType 'exit' to exit this prompt[default: timezone.now] >>> timezone.now()2，django.db.utils.ProgrammingError...: relation "jobs_h1_table" already exists django.db.utils.ProgrammingError: リレーション"jobs_h1_table"はすでに...relation "jobs_h1_table" not exists类似错误信息： psycopg2.errors.undefinedtable relation does not exist django.db.utils.ProgrammingError...: リレーション"jobs_h1_table"は存在しません django.db.utils.ProgrammingError: リレーション"jobs_h1_table"の列"detail_id"...は存在しません ※若是新作成的model报table不存在，若是既存的model变更追加了字段，则报field不存在問題：table/ column存在しないエラー操作：python manage.py
PG本身支持着太多的数据的类型充分体现了他的多态性，其中hstore数据类型，这是一种以键值为目的的数据存储和提取的方式。...在非结构化，半结构化数据横行的今天，除了MONGODB 让人“羡慕嫉妒恨”，以外能想到的好像也只有PG了，在支持json, josnb下的PG另类hstore数据类型是否多余，还是对多种应用提供了更良好的支持...先建立一个POSTGRESQL 的hstore类型，是骡子，还是千里马，的出来溜溜。 ?...首先有需要声明 这个类型不是要代替或者与JSON 类型进行竞争，换句话hstore 类型是JSON,JSONB 的一种有益的补充，当你在产生某些数据的情况下，无法对其进行合理的二维表格以及关系的描述，...或者你的数据不存在嵌套的关系，或需要处理复杂的嵌套关系。
std::string类型转换为usigned long，usigned long类型别名ULONG std::string sStationID="123"; ULONG nStationID = atol...(sStationID.c_str()); usigned long 类型转换为std::string usigned long taskId=12; CString strTaskId; strTaskId.Format
四、系统开销定量分析 为了简化计算，本节针对事件类数据写吞吐型场景，对 HBase 系统中的开销做定量的分析，做以下假设： 数据写入的 Rowkey 是打散的，不存在写热点 数据写入量及总量是可评估的，...定量分析基于 region 分布稳定的情况下 假设随机读的数目很小，小到可以忽略 IO 开销，且对读 RT 不敏感 数据没有多版本，没有删除操作，compaction 不会减少数据量 HBase 写入链路中不存在随机磁盘...→ CT （默认是 3， 一般情况下，决定了归并系数，即每次 9. compaction 参与的文件数目，在不存在 compaction 积压的情况下， 实际运行时也是在 3 左右） 数据生命周期 →...（默认 3）和 hbase.hstore.compaction.max（默认 10）之间, 总文件大小小于 hbase.hstore.compaction.max.size（默认 Max）， 如果文件的...Size 小于 hbase.hstore.compaction.min.size（默认是 flushsize）， 则一定会被选中； 并且被选中的文件 size 的差距不会过大, 这个由参数 hbase.hstore.compaction.ratio
一个 HRegion 包含多个 HStore。 一个 HStore 包含一个 MemStore 和多个 StoreFile （ 每个 HStore 对应 Table 的一个列族 cf ）。...当一个 HStore 里面 StoreFile 的数量增长到一定阈值之后，会触发Compact合并操作，将多个 StoreFiles 合并成一个 StoreFile。...原因：可能该表region指存在meta中，但在hdfs和rs上都不存在 解决方法：hbase hbck -repair INDEX_SRM_VEHICLE_STATUS_LATEST 3、hbase
Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉，主要的解决方案目前主要有两方面需要注意，一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC，根据Full GC类型对JVM参数进行调优，另一方面需要确认是否开启了...文件数量通常取决于Compaction的执行策略，一般和两个配置参数有关：hbase.hstore.compactionThreshold和hbase.hstore.compaction.max.size...优化原理：Bloomfilter主要用来过滤不存在待检索RowKey或者Row-Col的HFile文件，避免无用的IO操作。...它会告诉你在这个HFile文件中是否可能存在待检索的KV，如果不存在，就可以不用消耗IO打开文件进行seek。很显然，通过设置Bloomfilter可以提升随机读写的性能。...如果不确定业务查询类型，设置为row。
2）Major操作是对Region下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。...参数名 配置项 默认值 minFilesToCompact hbase.hstore.compactionThreshold 3 maxFilesToCompact hbase.hstore.compaction.max...10 maxCompactSize hbase.hstore.compaction.max.size Long.MAX_VALUE minCompactSize hbase.hstore.compaction.min.size...包括(MAJOR_COMPACT,MINOR_COMPACT,USER_SCAN)，compact操作是对选出的文件执行一次标识ScanType为MAJOR_COMPACT或者MINOR_COMPACT类型的...这里r的含义是compaction比例，它有如下四个参数控制： 配置项 默认值 含义 hbase.hstore.compaction.ratio 1.2F hbase.hstore.compaction.ratio.offpeak
新建项目为类库时，项目不会自动引用System.Windows.Forms，当我们使用命名空间System.Windows.Forms时，就会报这个错误
regionserver管理着多个region,每个region中有多个hstore组成,每个hstore对应表中的column family中的存储,hstore是hbase存储的核心,由memstore...它会告诉你在这个HFile文件中是否可能存在待检索的KV，如果不存在，就可以不用消耗IO打开文件进行seek。...任何get类型的读取都会Bloomfilter,有如果业务大多数随机查询仅仅使用row作为查询条件，Bloomfilter就需要设置为row，否则如果大多数随机查询使用row+cf作为查询条件，Bloomfilter...如果不确定业务查询类型，则可以设置为row 所以在一般的业务场景中 在创建表时开启即可 create 'test',{NAME=>'INFO,BLOOMFILTER=>'ROWCOL'} create...集群是有多个regionserver组成,这样可以提高hbase集群的并发读写,但是在某些情况下(具体场景具体分析), 应用程序的读可能会落到一个regionserver上面去.那么这样的话 原本的并发优势就不存在了
文章目录 一、数据类型封装 二、作为 参数 或 返回值 代表无 三、void* 指针赋值与被赋值 四、void 类型变量不存在 一、数据类型封装 ---- 实现函数 的 底层函数开发者 , 不想将 底层的数据结构...这就意味着 函数调用者 不知道 该类型的结构 ; void 数据类型 的 字面含义 是 " 无类型 " , void* 指针 是 " 无类型指针 " , void* 指针 可以指向任何数据类型 ; 下面的..., 才能相互赋值 ; void* 作为 左值 可以 被赋值 任意类型的 指针 ; void* 作为 右值 赋值给其它类型的指针类型变量时 , 必须将 该指针强转为其它类型 ; 最常见的是使用 malloc...int *p = (int*) malloc(sizeof(int) * 10); 四、void 类型变量不存在 ---- void 类型的变量不存在 ; 1....从数据概念角度理解 : C 语言程序中的 数据 , 必定属于某种 数据类型 ; void 数据类型代表空 , 就是没有类型的数据 ; 2.
HRegion中 HRegion和HDFS中的datanode处于同一个节点 因为行键的字典序排序规则，所以HRegion中的数据不会出现交叉 存在不同的HRegion中是为了分布式管理 HRegion中存在多个HStore...HStore的数量由列族的数量决定,一个HStore中存在一个列族的数据 一个HRegion如果超过指定大小（默认10G）则会进行切分 每一个HStore中都包含0~多个HFile/StoreFile...，最终会落地到HDFS上所以HBase也具备副本策略 HMaster HBase也是主从结构 HBase的主节点叫做HMaster HMaster中管理这HBase的元数据 HMaster不存在单点故障
作者：瀚高PG实验室 （Highgo PG Lab） PostgreSQL有很多索引类型。每种索引类型都有各自适用的情景，具体使用哪一种索引取决于数据类型、表中的底层基本数据和执行的查询类型。...接下来简单看一下PostgreSQL中可用的索引类型有哪些，以及各种情况下适合使用哪个索引。 1、B-tree PostgreSQL中，B-tree索引是最常用的一种索引类型。...这种情况下最常见的数据类型是hstore、range、jsonb等，并不是所有的数据类型都支持这种索引类型。...最合适的数据类型是：几何类型、全文检索时的文本类型。 4、SP-GiST 空间分区GiST索引，适用于较大的数据，当数据有自然聚类元素时最适用，典型的例子是电话号码。...总结 B-tree 适用于大多数数据类型和查询。 GIN 适用于json/hstore数据类型。 GiST 适用于全文检索和地理空间数据类型。
这两个锁均为ReentrantReadWriteLock类型的读写锁，其中，lock用于Region的close、compact、flush等的并发控制，它控制的是Region的整体行为，更具体的，compact...id=43836701 7.预处理 8.和memstore应用的相关，遍历mutations，通过getStore获得HStore实例，把这些cell添加到store中。...memstore中根据不同的CF对应了不同的HStore实例，HStore实例又对应了多个HFile。memstore的实际内存映射就是这些HStore。...原理其实很简单，为了不中断读写，在prepare部分，新建一个新的memstore（HStore）并把相关指标清零，旧的memstore就作为快照刷入HFile。...，它实现了StoreFlushContext的prepare，flushCache以及commit方法，这几个方法用于完成准备和刷写HStore的操作。
，这14种类型可以分 配出很多个Bucket。...如果划分完的数量比你的种类还少，比如比14（默认的种类数量）少，就会直接报错，因为每一种类型的Bucket至少要有一个Bucket。 ?...单位为B，每一种类型必须是 1024的整数倍，否则会报异常：java.io.IOException: Invalid HFile block magic。...具体地说就是把不同类型的Block分别放到 LRUCache和BucketCache中。 Index Block和Bloom Block会被放到LRUCache中。...被挑选的文件必须能通过以上提到的筛选条件，并且组合内含有的文件数必须大于hbase.hstore.compaction.min，小于 hbase.hstore.compaction.max。
HStore HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是 MemStore，一部分是StoreFiles。...在理解了上述 HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer...这种设计非常适合于数据分析的情形 3）时间戳（TimeStamp） -- 每个Cell可能又多个版本，它们之间用时间戳区分 4）单元格（Cell） -- Cell 由行键，列族:限定符，时间戳唯一决定 -- Cell中的数据是没有类型的...数据按列存储——每一列单独存放 数据即是索引 只访问查涉及的列——大量降低系统IO 每一列由一个线索来处理——查询的并发处理 数据类型一致，数据特征相似——高效压缩 关系型数据库到hbase数据存储的变迁...但是随着业务的发展，查询条件越来越复杂，需要更多的索引字段，且很多值都不存在，如下图： ? 上图是6个索引字段，实际情况可能是上百个甚至更多，并且还需要根据多个索引字段刷选。
CompactionContext，将CompactionContext交付给regionserver的compactSplitThread，compactSplitThread会根据compact的类型为它分配合适的线程池...我们直接看其Chore方法： [1502694686031_3354_1502694686217.png] 这个方法比较简单，取出所有在线的region，遍历region上的所有store（HStore...1502694702531.png] [1502694713835_1699_1502694713974.png] [1502694724176_4611_1502694724290.png] 可以看到最终条件为：HStore...2.Major操作是对Region下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。
BlockCache 的工作原理是读请求会首先检查 Block 是否存在于 BlockCache，存在就直接返回，如果不存在再去 HFile 和 MemStore 中获取，返回数据时把 Block 缓存到...优化原理：Bloomfilter主要用来过滤不存在待检索RowKey或者Row-Col的HFile文件，避免无用的IO操作。...它会告诉你在这个HFile文件中是否可能存在待检索的KV，如果不存在，就可以不用消耗IO打开文件进行seek。很显然，通过设置Bloomfilter可以提升随机读写的性能。...如果不确定业务查询类型，设置为row。...操作进行文件合并，合并的过程会阻塞整个hstore的写入。
首先，hstore是一个扩展模块，它允许你保存key=>values键值对，且键值都只能是texts类型（但是，值也允许sql的NULL） json与jsonb 允许你保存一个有效的json值(定义)....相比json, hstore只是它的一个很小的子集(但是，如果你只需要这个子集，也OK的) json与jsonb的区别主要是它们的存储方式： json是保存为文本格式的 jsonb是保存为二进制格式的...如果你需要在PostgreSQL中做比较多的json值的操作，或者在一些json字段上使用索引时，你应该使用jsonb ---- 官方文档上说: 有两个JSON数据类型：json和jsonb。...json 数据类型存储输入文本的精确拷贝，处理函数必须在每个执行上重新解析；而jsonb数据以分解的二进制格式存储，这使得它由于添加了转换机制而在输入上稍微慢些，但是在处理上明显更快，因为不需要重新解析...因为json类型存储输入文本的精确拷贝，它将保存令牌间语义上无关紧要的空格，和JSON对象中键的顺序。另外，如果值中的一个JSON对象多次包含相同的键，那么保存所有的键/值对。
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