V站笔记 什么是冗余字段？ 在设计数据库时，某一字段属于一个表，但它又同时出现在另一个或多个表，且完全等同于它在其本来所属表的意义表示，那么这个字段就是一个冗余字段。...――以上是我自己给出的定义 冗余字段的存在到底是好还是坏呢？这是一个不好说的问题。可能在有人看来，这是一个很蹩脚的数据库设计。...当然，有利就有弊，这样做的弊端就是，当你尝试更新用户信息时，你必须记得用户信息表里当前被更新的字段中，有哪些是冗余字段，分别属于哪些表，找到他们，然后加入到你的更新程序段中来。...所以，目前要创建一个关系型数据库设计，我们有两种选择： 尽量遵循范式理论的规约，尽可能少的冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅、让人心醉。...合理的加入冗余字段这个润滑剂，减少join，让数据库执行性能更高更快。 选择哪一种呢？如果你是一个美学狂人，并且财大气粗，非要使用第一种方案，也没关系，这种方案的短板并非不可救药的。
redis数据冗余与分片 数据冗余-主从复制 Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。 ?...主从全量同步使用RDB而不使用AOF的原因 RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。...而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。...数据分片 redis-cli -h 172.16.19.3 –p 6379 cluster addslots 0,1 redis-cli -h 172.16.19.4 –p 6379 cluster addslots...客户端如何定位数据？ ?
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。 ...有关各种数据源的历史数据，批量迁移到OSS，请参阅OssImport文档。 镜像回源 适用于客户源站，可将数据无缝迁移到OSS。...场景1：将非OSS上的数据迁移到OSS 在此方案中，目标是OSS上的存储桶，源数据不存储在OSS上，例如本地，HTTP，第三方云存储(例如AWS S3，Azure Blob等)。 ...每种方法的选择如下： 在线迁移服务 它适用于将各种大小的第三方源数据迁移到OSS。 OssImport 适用于将历史数据批量迁移到OSS，特别适用于大数据量。...场景2：OSS之间的数据迁移 此场景是指将OSS源桶数据迁移到OSS目标桶。迁移的数据源和迁移目标都是OSS存储桶。
在数据详细设计阶段设计宽表冗余维度属性时，应该遵循以下几个建议准则： 1.冗余字段与表中其它字段高频率（大于3个下游应用SQL）同时访问。 2.冗余字段的引入不应造成其本身的更新完成时间过多延迟。...3.公共层数据不允许字段重复率大于60%的相同粒度数据表冗余，可以选择原表基础上拓宽或者下游应用通过JOIN方式实现。...4.从一个集合中冗余一部分记录作为另外一张表存在时，可以优先考虑子分区方式，但是多级子分区不超过（5级），只有以下情况才考虑冗余： 子类型表有较多（大于10）个字段父类型表并不存在。
如何处理过期数据是根据指定的policy（策略）决定的，而处理过期数据的行为，即为log cleanup。...、删除不需要的数据，同时也减少了对Kafka集群的维护成本。...、以及log的max size，对数据进行cleanup。...o 更小值意味着保存的数据量会更少（假如consumer 宕机超过一周，则数据便会再未处理前即丢失） · log.retention.bytes：每个partition中保存的最大数据量大小（默认为-...这些重复数据也仅会在一个segment在被commit 的时候做重复数据删除，所以consumer仍会读取到这部分重复数据（如果客户端有发的话）。
目前想把kafka json格式的埋点数据写入OSS存储，但是参考官网文档出现很多异常内容，总结如下： 1.参考文档 flink官方文档：https://ci.apache.org.../projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/deployment/filesystems/oss/ image.png 2.异常内容 2.1 Access...[] - Loading configuration property: fs.oss.credentials.provider, com.aliyun.oss.common.auth.EnvironmentVariableCredentialsProvider...=Lxxxxxxxxxxxxxxxxxxx -yD oss.accessKeySecret= ****** -c com.am.oss.SdkKafkaToOss /home/ws_cdp_dev_admin...); 这个API有两个问题，不懂动态的处理，只能在指定的地方写入对应数据，那势必造成流数据写入到该文件后文件过大的问题，另外是不支持NO_OVERWRITE。
Oracle 很久没有更新博客了，最近比较忙在学反爬和做客制化键盘线，有感兴趣的老哥可以一起交流下 定时清除特定数据 前几天有个老哥，找我帮忙处理数据库问题，需求定时删除特定的数据，我说可以用oracle...的定时计划，实际了解到需求之后才知道原来是想要在数据库进入表之前就把数据删除。...构建测试数据 CREATE TABLE C_DPRECODE_C( CAR_NUM VARCHAR2(20) ); CREATE TABLE C_DPRECODE( CAR_NUM VARCHAR(20...FROM C_DPRECODE WHERE CAR_NUM IN (SELECT CAR_NUM FROM C_DPRECODE_C); IF NEXTID > 1 THEN --删除数据...，但是没有表C_DPRECODE_C中的数据 image.png image.png 本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创，转载前请务必署名,转载请标明出处 最后编辑时间为
有时候导数据会把数据导重，需要根据某些信息清除掉重复数据，同学做信息机业务的，不小心把用户信息导重复了，造成不能发短信。我帮他写了个游标来清理重复数据。
调试与实施开启版本控制后，无需对上传和访问逻辑增加特殊代码，仅需要对删除对象和冗余数据做及时清理，已控制存储成本。...回滚方案控制台停用版本控制（注：多版本开启后不可关闭，只可暂停）图片容灾收益对桶内的数据实现了多版本冗余，可避免覆盖同文件，误删除，等常见的数据损失操作，但无法防止恶意带版本号删除，生命周期删除等主动式删除行为...资源冗余性资源存储量：1倍<X<=1倍+源站多版本增量+目标桶上传多版本增量-生命周期自动清除量异构备份方案架构图图片流程与实施资源准备 ● COSFS工具（必备） ● CVM（必备） ● CFS实例（...工具为例，定时900秒轮询拉取COS数据并上传至OSS。...资源冗余性资源存储量：1倍<X<=1倍+目标目录的上传增量-备份桶资源清理量
请看详细教程： 1、删除ecshop测试商品数据 在登入后台，找到商品列表，勾选所有的产品，选择“回收站”，再点击确定就可以了。...（注意有测试页面一般都是有两页） 使用同种方法可以完全删除商品列表，商品分类，用户评论，商品类型，标签管理，虚拟商品列表下的所有数据。...最后，清除一下缓存。
很明显，有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。...然后我发现， 非常多的学员都无从下手，其实就是数据框取子集，我一直强调了3种方法，坐标、列名和逻辑判断，这个时候很明显应该是逻辑判断，就是看看每一列是否是冗余信息。...这样虽然是判断了每一列的非冗余元素个数，但并不是逻辑值，没办法去用来对数据框取子集。...需要加上一个判断，就是元素个数大于一才保留； apply(pd, 2, function(x){ length(unique(x)) > 1 }) 现在就是依据每一列返回一个逻辑值，这个逻辑值就可以去原始数据框里面进行取子集操作...再次强调3种方法数据框里面进行取子集操作，坐标、列名和逻辑判断，其中逻辑判断是最常见的。
What will be removed If you click Clear Data Button in the System Application 今天中的一个story突然提到了系统设置中的清理数据...，后来开始思考究竟系统的应用的这个清理功能，究竟会清理那些数据。...首先，进行清楚数据之前的的各个文件夹的情况。...查看执行清理数据操作后的结果。.../sdcard/Android/data/这个目录也是和包名相关的，但是系统中的清理数据不会清理掉这个目录中的相关信息。 Written with StackEdit.
概述 当单个数据库数据量达到一定程度后，我们可以采用多个从库解决读请求的系统瓶颈。 而写请求的系统瓶颈往往需要通过分库解决。...采用两份数据冗余，即一份数据基于UserId，一份数据基于PoiId。 数据冗余实现 既然我们有了方案，需求指定具体的技术方案了。 做数据冗余常见有三种方案： 应用层同步双写。 应用层异步双写。...既然存在了异步队列，两个库之间存在数据不一致时间窗口，不适用于对数据一致性敏感对系统。...基于底层中间件数据同步 引入数据同步中间件，屏蔽了业务层实现数据同步，数据冗余的细节，而是交由底层同步中间件实现，使得开发人员专注于业务开发。...异步检测 采用离线工具，或定时任务，定时对离线数据源进行扫描，如发现数据不一致进行补偿修复。 数据源扫描粒度视对一致性要求的强度而定。但是大量的数据扫描，耗时较长，效率较低。
在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况： 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，...由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。...通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？ 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。...通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。
前言 数据分析过程中最头疼也是工作量最大的部分算是探索和清洗了，探索的目的是了解数据，了解数据背后隐藏的规律，清洗的目的则是为了让干净的数据进入分析或建模的下一个环节。...作者将通过三篇文章，详细讲解工作中常规的数据清洗方法，包括数据类型的转换，重复数据的处理，缺失值的处理以及异常数据的识别和处理。...这是第一篇文章，主要分享的内容包括，文中涉及到的数据可以至文末查看下载链接： 数据类型的转换 冗余数据的识别和处理 数据类型的判断和转换 如下表所示，为某公司用户的个人信息和交易数据，涉及的字段为用户id...冗余数据的判断和处理 如上过程是对数据中各变量类型的判断和转换，除此还需要监控表中是否存在“脏”数据，如冗余的重复观测和缺失值等。可以通过duplicated“方法”进行 “脏”数据的识别和处理。...假如读者利用如上的代码在数据集中发现了重复观测，可以使用drop_duplicates“方法”将冗余信息删除。
客户不允许把信息存储在 sessionStorage / localStorage 因为这样会暴露一些存储信息，安全起见只能存储在 vuex 里面，但是 vuex 刷新之后 state 里面的信息依旧会被清除...，我们的思路是刷新之前把所有的数据存储在 localStorage 里面，刷新后取出里面的数据，并清除 local/session 里面的记录，这种全局的我们可以放在 app.vue 里面，下面是代码实现...$store.state,JSON.parse(localStorage.getItem("userComMsg"))); //使用后清除内存 setTimeout(function () { localStorage.removeItem
思路 冗余字段的使用在多表联合查询都是大数据量的表的情况下，确实是个不错的选择，有效的减少了IO操作。但结合已有的项目产品来看，冗余字段确实是双刃剑。...尤其是大项目的开发，如果忽略某个表的冗余字段的更新，那么后果是灾难性的。如何有效的管理冗余字段是开发组内必须解决的问题。我的解决方案是：使用专门的表来管理冗余字段。...例如article表有以下冗余字段 fromUserName,toUserName 如何管理这两个字段呢？...通过库表的管理，配合一个合理的存储过程，冗余字段的使用将不再是难题。...举例，如果上面两个字段发生变化，则使用触发器或者调用这个存储过程来检查是否有需要立即更新的冗余字段，需要则立即更新，不需要则isUpdate置0,等到周期性的策略来更新同时isUpdate=1。
但稳定长久的驻场也会带来一些问题，比如：机房内的历史问题、特殊环境只有驻场一人知晓，一旦驻场离职就会造成信息的断层，可用数据的丢失。...经过轮岗，使得各机房间、各职位间具有高度的冗余备份，不论哪个驻场离职或休假，都有熟悉机房环境、了解处理流程的人员立即顶替，真正做到机房的稳定运营。...服务器驻场、网络驻场这3个职位已经全部形成了双备份； 2、 前A机房服务器驻场徐同学，通过自身学习、参与机房网络变更故障处理等网络事务，通过网络驻场面试成为正式的腾讯网络驻场，使得A机房当时的网络驻场做到了双冗余备份...小结：通过这种轮岗机制，提升了跨区域、多岗位的人力资源储备，能有效应对数据中心运营过程中的各种人力和技能问题，真正实现人力备份冗余，保障数据中心的安全稳定运营。...版权声明：本文为腾讯数据中心原创，欢迎转载，转载需保持原文（包括标题、导语、正文、图片、数据以及文尾的二维码、版权声明等全部内容）完整。
以 Amazon S3 和 Aliyun OSS 为代表的对象存储也是云上大数据平台的候选方案，但它只有 HDFS 的部分功能和语义，性能也差不少，实际使用并不广泛。...在这个测试中对象存储以 Aliyun OSS 为代表，其他对象存储类似。 JuiceFS 是大数据圈的新秀，专为云上大数据打造，是符合云原生特征的大数据存储方案。...OSS 是使用内网接口访问。...详细性能对比 为了更直观的看出这三者的性能差异，我们直接把 HDFS、Aliyun OSS 和 JuiceFS 放在一起比较： image image image 可见无论是哪种元数据操作，JuiceFS...的 TPS 增长更快，上限也更高，明显优于 HDFS 和 OSS。
数据清除是指彻底擦除存储设备（如硬盘、闪存）中的数据，以达到保护机密信息数据的目标。 我经常清理一下硬盘数据，毕竟业精于勤嘛。 如何 完全、彻底、不可恢复地消除一个硬盘中的数据？？？...方法一：数据覆盖 **先删除文件然后将空间填满。先把目标文件删掉，然后清空回收站。再写入一些普通的文件进去，直到把硬盘占满为止，这样新的文件就会将已删除的文件彻底覆盖掉。...（不过这对硬盘损害较大） 方法三：物理清除 如果情况紧急，可以选择物理清除。比如：销毁、消磁等。...5220.22-M是美国国防部文件5220.22-M中初次发布的数据净化方法，一共覆盖3边 DoD 5220.22-M ECE是其扩展版本，一种7遍的方法。...** 然后，你的数据就彻底的不见了！！！ 本文共 443 个字数,平均阅读时长 ≈ 2分钟
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