原作者：Bane Radulovic 译者： 庄培培 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 当ASM创建一个文件时（例如数据库实例要求创建一个数据文件），它会以extent为单位分配空间。一旦文件被创建，ASM会传递extent映射表给数据库实例，后续数据库实例能在不和ASM实例交互的情况下访问这个文件。如果一个文件的extent需要被重新定位，比如磁盘组进行rebalance操作，ASM会告知数据库实例关于extent映射表的变更。 可以通过查询ASM实例的X$KFFXP视图来获取ASM文
现代社会信息数据爆炸式增长，工业界业务需求纷繁复杂。数据存储的数据量，建表数量也都不断增长。openGauss通用的普通表，每个数据表对应一个逻辑逻辑上的大文件（最大32T），该逻辑文件又按照固定的大小划分多个实际文件存在对应的数据库目录下面。所以，每张数据表随着数据量的增多，底层的数据存储所需文件数量会逐渐增多。同时，openGauss对外提供hashbucket表、大分区表等特性，每张数据表会被拆分为若干个子表，底层所需文件数量更是成倍增长。由此，这种存储管理模式存在以下问题：
Extent 能有效地减少元数据开销。为了进一步理解这个问题，我们还是看看 ext2 中的反面例子。
这是一篇我在2012年写的老文章，至今适用（没错，我说的就是适用于EF Core）。因此使用微信重新推送，希望能帮到大家。
原作者：Bane Radulovic 译者： 魏兴华 审核： 魏兴华 ASM Allocation Units 在ASM磁盘组中，最基本空间分配单位是allocation unit，简称AU，每个ASM的磁盘在初始化后都会被切割成一个一个的AU。 当磁盘组创建时，可以通过设置AU_SIZE的属性值，来指定AU的大小（在11.1版本以后），AU的大小可以是1，2，4，8，16，32，64MB，如果不指定AU的大小，默认值是1MB（Exadata下为4MB）。 AU size是磁盘组的属性（不是磁盘
开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第2天，点击查看活动详情
但是，我们从来没见过，这个B+树到底在哪了？我执行了一条创建索引的语句，它到底创建在哪了？
原作者：Bane Radulovic 译者： 邱大龙 审核： 魏兴华 DBGeeK社区联合出品 How many allocation units per file 本文主要是对ASM文件的空间分配进行一些探讨和研究。 ASM空间分配的最小单位是AU，默认的AU size是1MB，但在Exadata下AU 的默认大小是4MB。 ASM文件的空间分配是以extent为单位，每一个extent是由一个或多个AU组成，在11.2版本，前20000个extent，每一个extent由1个AU组成，接下来
最近有小伙伴反应使用httprunner的extentreports报告时，打开的页面样式全部丢失了，原本高大上的报告变成了丑八怪。 顿时心都凉了一大截，要是让领导看到了，这个月领导不给加鸡腿了，所以小编花了一个晚上的时间找到了解决方案。
前面有两篇文章分别介绍了矢量数据点和线、面的实现，本文讲讲静态图片的绘制和WMS服务的展示。
1、在circle函数中，参数radius取像素值和extent取角度的整数值可以取正负值。
使用EF框架遇到并发时，一般采取乐观并发控制。 1支持并发检验 为支持并发检验，需要对实体进行额外的设置。默认情况下是不支持并发检验的。有以下两种方式： 方式名称 说明 时间戳注解/行版本 使用TimestampAttribute特性，实体的属性必须是byte数组类型 非时间戳注解 使用ConcurrencyCheckAttribute Fluent API 使用StringPropertyConfiguration.IsConcurrencyT
innodb的物理文件包括系统表空间文件ibdata，用户表空间文件ibd，日志文件ib_logfile，临时表空间文件ibtmp，undo独立表空间等。
原作者：Bane Radulovic 译者： 郭旭瑞 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 ASM File Directory 本篇主要介绍ASM的1号文件，ASM的1号文件是ASM的文件目录，它记录了磁盘组中的所有文件信息，由于在ASM中，每一个磁盘组都是独立的存储单元，所以每一个磁盘组都会有属于它自己的文件目录。 虽然这是一个内部的文件，但ASM实例会把它当做其它ASM文件一样管理，在ASM的文件目录中也会有它自己的条目（指向了它自己），在一个normal和high冗余的磁盘组中，它也
一、综述 innodb的物理文件包括系统表空间文件ibdata，用户表空间文件ibd，日志文件ib_logfile，临时表空间文件ibtmp，undo独立表空间等。 系统表空间是innodb最重要的文件，它记录包括元数据信息，事务系统信息，ibuf信息，double write等关键信息。 用户表空间文件通常分为两类，一类是当innodb_file_per_table打开时，一个用户表空间对应一个文件，另外一种则是5.7版本引入的所谓General Tablespace，在满足一定约束条件下，可以将多个
详细设计，这里我们将详细的说梦x-engine 如何处理事务，并介绍x-engine的关键组件的详细设计，包含读路径，写路径，刷新和数据压缩处理，x-Engine应用MVCC 和2PL ，实现SI 快照隔离和RC 读已提交的隔离级别，以保证事务的ACID属性，同一个记录的不同版本已自增版本的ID为分离的元祖存储，每个传入的事务使用它看到的LSN作为快照，事务只读取小于自己LSN的最大版本的元祖，并为每个写入的元祖添加航所已规避写冲突。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16', 'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric', 'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell',
1. 问题背景 日前，某客户反映他们的实例有一段时间内慢查询突增，监控页面上也显示那段时间内监控数据也没有上报，经查看系统日志，以下内容引起了我们的注意： Mar 15 23:06:30 TENCENT64 kernel: BUG: soft lockup - CPU#2 stuck for 22s! [jbd2/md0-8:3661] ... Mar 15 23:06:30 TENCENT64 kernel: CPU: 2 PID: 3661 Comm: jbd2/md0-8 Not tainted 3
create index IDX_ANA_OFFICE on ANA (OFFICE_CITY, OFFICE_NO) tablespace IDX pctfree 10 initrans 2 maxtrans 255 storage ( initial 128K next 128K minextents 1 maxextents unlimited pctincrease 0 );
全球红树林观察 这项研究使用了日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）1996年至2020年11个历时的L波段合成孔径雷达（SAR）全球马赛克数据集，以开发全球红树林范围和变化的长期时间序列。该研究采用了地图到图像的方法来检测变化，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值处理和背景红树林变化掩码进行更新。这种方法适用于所有图像-日期对，在每个纪元产生10张地图，这些地图被汇总以产生全球红树林时间序列。由此产生的红树林范围地图的估计准确率为87.4%（95th conf.int.：86.2-88.6%），尽管单个增益和损失变化类别的准确率较低，分别为58.1%（52.4-63.9%）和60.6%（56.1-64.8 %）。
POI（Point Of Interest），感兴趣点，其实呢，严格意义上说应该不是POI，但是单位就这样叫了，我也就这样叫了，其实现的功能大致是这样的：用过百度地图的朋友们都知道你在百度地图时，当鼠标经过某个点时会显示这个对象的名称，点击该对象，会弹出该对象的详细信息。如下图所示：
MongoDB在3.0之前一直使用mmap引擎作为默认存储引擎，本篇从源码角度对mmap引擎作分析，业界一直以来对10gen用mmap实现存储引擎褒贬不一，本文对此不作探讨。 存储按照db来分目录，
本文讲述在node中，使用canvas实现根据出图范围和级别，拼接瓦片并叠加geojson矢量数据，并导出成图片。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 OpenCloudOS 项目Proposal OpenCloudOS 项目介绍 OpenCloudOS的子项目fuse-extent的目标是提升fuse用户态文件系统的可靠性和性能；OpenCloudOS的子项目lkp-extent的目标是构建基于容器的自动部署和测试框架，其会作为云原生OS的一部分。 OpenCloudOS 项目导师介绍 彭浩 OpenCloudOS社区子项目负责人 导师寄语： OpenCloudO
原作者：Bane Radulovic 译者： 庄培培 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 ASM的数据冗余机制是通过将extent的镜像副本复制到同一磁盘组不同failgroup的磁盘上来实现的，这个磁盘被称为partner磁盘。在11GR2版本，一个冗余（Normal,High)的磁盘组，每一个ASM磁盘最多可以拥有8个partner磁盘，而在11GR2版本之前每一个磁盘最多拥有10个partner。在external冗余方式的磁盘组内既没有failgroup，磁盘之间也没有partne
前言 前面介绍过了如何在 ETL 的时候更新 Layer，使得能够在大数据量的时候完成 ETL 操作，同时前两篇文章也介绍了 COG 以及如何在 Geotrellis 中实现 COG 的读取。本文介绍如何在进行 COG 方式 ETL 的时候实现 Layer 的更新。 一、实现 1.1 原理分析 其实实现 COG 方式的 Layer 更新就是把上述两种方式结合起来，唯一的区别在于普通的 ETL 操作更新的时候需要合并的是同一个 Layer 下编号相同的瓦片，而 COG 方式的 ETL 更新的时候需要合并的是同
主要介绍如何用ArcGIS JS API 4.15实现在二维地图中添加图片的操作。上一篇文章已经介绍了如何添加图片的四种方法，但是添加到地图上的图片在拖动时有些卡顿，所以本文又提出了另一种优化的方法。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 OpenCloudOS 项目申请书 OpenCloudOS 项目介绍 OpenCloudOS的子项目fuse-extent的目标是提升fuse用户态文件系统的可靠性和性能；OpenCloudOS的子项目lkp-extent的目标是构建基于容器的自动部署和测试框架，其会作为云原生OS的一部分。 OpenCloudOS 项目导师介绍 彭浩 OpenCloudOS社区子项目负责人 导师寄语： OpenCloudOS
// 1. 创建一个二维码滤镜实例(CIFilter) CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIQRCodeGenerator"]; // 滤镜恢复默认设置 [filter setDefaults]; // 2. 给滤镜添加数据 NSString *string = @"594589850445580904903"; NSData *data = [string dataUsingEncoding:NS
众所周知，truncate table 是一种快速清空表内数据的一种方式，与 delete 方式不同，truncate 只产生非常少的 redo 和 undo，就实现了清空表数据并降低表 HWM 的功能。本文主要围绕 truncate table 的实现原理和 truncate table 的恢复来展开。
常见的硬盘如上图所示，每个盘片分多个磁道，每个磁道分多个扇区，每个扇区512字节，是硬盘的最小存储单元，但是在操作系统层面会将多个扇区组成块（block），是操作系统存储数据的最小单元，通常是8个扇区组成4K字节的块。 对于Linux文件系统，需要考虑以下几点：
Windows Azure Storage(WAS)是微软云服务的基础,提供了文件/结构化数据/消息等多种类型的存储。
主要介绍如何用ArcGIS JS API 4.14实现在二维地图中添加图片的操作。
ext4中inode数据块存储形式 📷 ext4目前在kernel中的实现有两种分别是基于block和基于extent。基于block的方式存储文件数据块的元数据有direct block(直接数据块)、indirect block(一级间接数据块,pointer to direct blocks)、double indirect block(二级间接数据块,pointer to indirect blocks)、triple indirect(三级间接数据块,pointer to double ind
本文的truncate恢复只针对于堆表(非lob)进行了测试，其实对于分区表和lob段的恢复原理是一样的。
在MSSQL Server中通过查看SQL语句执行所用的时间，来衡量SQL语句的性能。
1870年至2100年的全球城市范围 长期的、全球性的城市范围记录可以帮助评估人类活动对环境的影响。遥感观测可以提供对历史上城市动态的洞察力，但仅在卫星时代。在这里，我们利用在1992年至2013年期间对城市范围的卫星观测进行训练的城市蜂窝自动机模型，开发了一个1公里分辨率的1870年至2100年的全球城市动态数据集。我们对五条共享社会经济路径（SSPs）下的后报（1870-1990年）和预测（2020-2100年）城市动态进行了建模。我们发现，在SSP5（化石燃料发展方案）下的全球城市增长是最大的，自1870年以来，城市范围增加了40倍以上。高分辨率数据集捕获了200年来的网格级城市扩张，这可以提供对城市化生命周期的洞察力，并帮助评估城市化和人类与环境互动在全球范围内的长期环境影响。您可以在这里阅读该论文：
原作者：Bane Radulovic 译者： 魏兴华 审核： 魏兴华 DBGeeK联合出品 原文链接：http://asmsupportguy.blogspot.sg/2013/08/allocation-table.html Allocation Table 每一块由ASM管理的磁盘都会至少包含一个Allocation Table ，简称AT表，它是用来描述磁盘的AU分布情况的，AT表里的每一个条目都代表了磁盘上的一个AU，一旦某个AU被分配出去，AT表中此条目的内容会被更新，例如此AU属于的
前言 在上一篇文章中我讲了如何直接将Geotiff文件发布为TMS服务，在其中只讲了单幅Geotiff的操作，其实单幅这种量级的数据对Geotrellis来说就是杀鸡焉用牛刀，Geotrellis针对的是大数据量的操作。在进行完单幅Geotiff的操作后，就去出差了一周，这一周也没闲着，稍有空隙便在思索这个问题，并抽空写那么两行，回来一调试果然可以，于是就有了本文。下面我来介绍如何对大量Geotiff实时进行TMS服务化操作。 一、总体效果 上次使用的是北京首都国际机场影像数据，这次我又下载了部分北京市区影
简单的低级特征聚合方法，如Global-Avg-Pooling的方式已被SENet证明是有效的方式，且一系列Bag-of-Visual-words模型也表明：用汇集局部区域所得的局部描述子，来组建成新的表示，这种方法是有效的。 故GENet针对如何从特征图中提取出好的feature context，再用于特征图间重要程度的调控进行了研究（基于SENet）
最近在运维MongoDB时遇到一个磁盘空间增长异常的问题，主要是WiredTigerLAS.wt这个文件占用了70GB以上的空间。经排查，有不少用户都遇到过这个问题，其背后的根本原因和MongoDB的一个bug有关。本篇文章会详细分析这个问题背后的原因以及涉及到的相关技术原理，并给出解决方法。
1949-06-11T00:00:00 - 2018-11-09T00:00:00
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GFSAD全球耕地范围产品（GCEP） NASA的 "研究环境中使用的地球系统数据记录"（MEaSUREs）全球粮食安全支持分析数据（GFSAD）数据产品以30米的分辨率提供了全球2015年的耕地范围数据。对全球耕地范围的监测对政策制定至关重要，并提供了重要的基线数据，用于许多与水的可持续性和粮食安全有关的农业耕地研究。GCEP数据产品使用基于像素的监督分类器--随机森林（RF），从Landsat 8 Operational Land Imager（OLI）、Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus（ETM+）和来自Shuttle Radar Topography Mission（SRTM）第3版数据产品的高程组合中检索出耕地范围。前言 – 床长人工智能教程
该系列专题为2018年4月OCP-052考题变革后的最新题库。题库为小麦苗解答，若解答有不对之处，可留言，也可联系小麦苗进行修改。
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的，为更新colorbar绘制应用范围，我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图，试着用matplotlib 进行绘制（也是小伙伴提出：用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时，存在无法共用的情况，即软件是一幅一幅的出图，导致汇总对比时，colorbar不统一，影响对比分析）
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。对于热图而言，通常我们还需要画出对应的图例，图例通过colorbar方法来实现，代码如下
李真旭@killdb Oracle ACE，云和恩墨技术专家 个人博客：www.killdb.com 编辑手记：ASM Rebalance 的过程具体发生了什么操作呢，在不同版本间有什么样的区别，如何才能加快 Rebalance 的速度呢，本文将会解答你的困惑 我们先看一个例子 某客户进行存储扩容(11gR2 rac asm),扩容完成之后,我们需要将新划的lun加到现有的 asm diskgroup 中.整个扩容过程比较顺利,唯一让人比较郁闷的是在将一个 lun 加到 diskgroup时,时间太长。
在此过程中，需要注意PNG图片的四至，即最大/最小经纬度，例如图片的四至信息如下：
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