本人是一个测试工程师,主要负责接口以及性能方便的压测,目前在一家医疗数据公司任职,既然是做医疗数据,所以主要公司的主要业务就做是医疗软件。
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首先,将数据库移至本地SQLServer,我试过直接在局域网上其他SQLServer服务器上想转到本地Mysql好像有问题,想将远程数据库备份恢复到本地。
客户反馈生产环境中,MySQL 5.7 通过 xtrabackup+ Binlog 做基于时间点的恢复操作时,持续卡在 Binlog 的回放阶段,旷日持久,久到离谱。他对于这种旷日持久的操作产生了怀疑,想要确认数据库的这种行为是否合理,因此有了本文的 Binlog 回灌验证操作。
因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多,写少。对原子性要求低。那么MyISAM最好的选择。且MyISAM恢复速度快。可直接用备份覆盖恢复。
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多,并且没有任何规律可循。最后观察发现是由于MySql中存储的一个大字段中含有若干干扰字符导致而成:
5、支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持
ORACLE向外导数据工具,需要放在ORACLE服务器机器上运行,效率特别高,谁用谁知道、、、、
MySql一般使用自动增长类型,在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment,插入记录时就不需要再为主键添加记录了,主键会自动增长。Oracle中没有自动增长,主键一般使用自动增长序列,插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可,只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图:
mysql和hive中的数据类型存在差异,在mysql集成数据到hive中这样的场景下,我们希望在hive中的数据是贴源的,所以在hive中希望创建和mysql结构一致的表。
上一篇博客sql_mode兼容性,MySQL 8.0 升级踩过的坑,提到了MySQL 8.0版本中sql_mode默认值的变化,导致升级之后业务访问报错。我们知道MySQL 8.0相对于MySQL 5.7加入了很多新特性,在功能和安全性上做了很多的优化和调整,这就不可避免地会修改一些参数或者函数。我们现有业务数据从MySQL 5.7及之前的版本升级到8.0,需要特别警惕这些参数的变化,这些变化可能会导致业务行为发生一些意料之外的结果!!!
某天,正按照业务的要求删除不需要的数据,在执行 DELETE 语句时,竟然出现了报错(MySQL 数据库版本 5.7.34):
工作中遇到了迁移数据库的操作,sql文件30G,当然不能搞到本地用Navicat导入,要通过命令导入。
INODB和MyISAM有区别;(engine=innodb和engine=myisam)
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
一直以来我们想要推进内部的自动化系统,但是总是会遇到各种各样具体的问题,有时候我们准备好了,但是总是会有一些因素的干扰,再加上工作时间的安排,有些事情就一拖再拖。《人民的名义》里说得好,打铁还需自身硬
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
注意两个地方: 1.时间转换问题:timestamp、date,time 以上时间类型会被sqoop转成int,long型,无法直接转成时间类型 如果要转的有两个办法:
分析发现,多页面不同之处在于'o2'处,这里的2即为和页数,也就是说我只需要拿到页面的总页数,循环遍历即可,这就是本爬虫的核心思路,那么怎么拿到呢?看下图:
来源:DeepHub IMBA本文多图,建议阅读5分钟在本文中,我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。 2015 年 11 月,wikipedia的用户 Laughinthestocks 首次引入了“激活函数表”。从那时开始到现在,维基百科页面已经发生了 391 次更改。在本文中,我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。本文还提供了针对激活函数的适当研究论文的附加链接,如果没有
mysqldump是sql级别的备份机制,它将数据表导成sql脚本文件,是非常常用的备份方法。
近日,谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」,一个用于自动微分的源到源 Python 库;它通过 Python 函数 f 生成新函数,来计算 f 的梯度,从而实现更好的梯度计算可视化,帮助用户更容易地编辑和调试梯度;本文还扼要概述了 Tangent API,包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库,用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同,Tangent 是一个源到源(source-to-source)
起初在写overmind时就有考虑到之后的扩展,不仅仅是作为SQL自动审核执行的平台,更希望能将其打造成一个数据库自动化运维的专业系统,SQL自动审核执行作为第一个功能被开发了出来。三个月的使用后overmind得到了大家的认可,并且切切实实帮助我们节约了时间,这也给予了我这个非专业开发、半吊子DBA莫大的鼓励和信心。
使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下:
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库:Tangent。 和现有的机器学习库不同,Tangen
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」,一个用于自动微分的源到源 Python 库;它通过 Python 函数 f 生成新函数,来计算 f 的梯度,从而实现更好的梯度计算可视化,帮助用户更容易地编辑和调试梯度;本文还扼要概述了 Tangent API,包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库,用于自动微分。和目前已有
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
欢聚集团成立于 2005 年,是一家全球领先的社交媒体企业,旗下运营有 Bigo Live 直播、Likee 短视频、HAGO 休闲小游戏等多款社交娱乐产品等。
蔡岳毅,携程旅行网酒店研发中心高级研发经理,资深架构师,负责酒店大住宿数据智能平台,商户端数据中心以及大数据的创新工作。
开发的日常工作难免会遇到需要备份数据的场景,例如,DB特性变更,为了能备份便于回滚,亦或是,需要从不同服务器导数据。本文记录mysql、mongo数据库的常用导入/导出操作,方便查阅。
一直很想了解那些仍在坚持使用 Python,且支撑业务量有一定规模的公司是如何使用 Python 技术栈做开发的、会遇到哪些困难/教训、有什么样的优秀经验?
赶集网mysql开发36军规 写在前面的话: 总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性; 总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过。 (一)核心军规 (1)不在数据库做运算:cpu计算务必移至业务层 (2)控制单表数据量:单表记录控制在1000w (3)控制列数量:字段数控制在20以内 (4)平衡范式与冗余:为提高效率牺牲范式设计,冗余数据 (5)拒绝3B:拒绝大sql,大事物,大批量 (二)字段类军规 (6)用好数值类型 tinyint(1Byte) smallint(2Byte) mediumint(3Byte
2015 年 11 月,wikipedia的用户 Laughinthestocks 首次引入了“激活函数表”。从那时开始到现在,维基百科页面已经发生了 391 次更改。在本文中,我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。本文还提供了针对激活函数的适当研究论文的附加链接,如果没有或者在无法找到特定研究论文的情况下,提供了相关的相关论文。
本文和下文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey 这篇论文为基础,逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
极值点:一阶导数发生变号的点,对于导数不存在的点,分析其左导数和右导数的正负是否相同,相同则不是极值点;若不同则为极值点。极值点是该点的x坐标值,而极值是该点对应的y坐标值。
后向传播是训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代神经网络,相对于单纯的实现,它可以使梯度下降的训练速度提高一千万倍。这相当于模型训练时间是需要一个星期还是20万年的差距。
假设有一张表test,sqoop命令中–split-by ‘id’,-m 10,会发生怎样奇特的事情。首先呢,sqoop会去查表的元数据等等,重点说一下sqoop是如何根据–split-by进行分区的。首先sqoop会向关系型数据库比如mysql发送一个命令:select max(id),min(id) from test。然后会把max、min之间的区间平均分为10分,最后10个并行的map去找数据库,导数据就正式开始啦!66666~
这个功能挺有意思的,里面需要注意的细节还真不少,现在拿出来跟大家分享一下,希望对你会有所帮助。
我们知道MySQL是采用WAL技术实现事务的持久性的,所谓的WAL技术是指在写磁盘前先写log,保证在MySQL服务器crash之后,通过redo log来数据找回来。要通过redo log来找到未写入磁盘的数据,则需要将redo log落盘,在Innodb中通过ib_logfile文件组来控制redo log的个数以及大小。
MySQL之所以能够高效的检索数据,可以说全赖索引之功。在索引使用过程中,要注意一下几点。
3. “导数” 到是引导,导航到意思,它与函数上连续两个点之间的变化趋势,也就是变化的方向相关.
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