Redis Desktop Manager for Mac是一款用于管理Redis数据库的GUI工具,它提供了丰富的功能。
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
我们天天都在使用 Redis 内置的命令行工具 redis-cli,久而久之以为它就是一个简单的交互式 Redis 数据结构手工操作程序,但是它背后强大的功能绝大多数同学可能闻所未闻。本节我们一起来挖掘这些鲜为人知的有趣用法。
源码地址:https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/
redis-benchmark是Redis自带的基准性能测试工具, 它提供了很多选项帮助开 发和运维人员测试Redis的相关性能。
看到 Elasticsearch 数据导出需求,我的第一反应是,好好的为啥要导出?
实际业务实战中,大家或多或少的都会遇到导入、导出问题。 根据数据源的不同,基本可以借助:
redis实例如果要跨区热迁移,实例需支持多可用区。2.8及以下版本不支持升级支持多可用区,故2.8及以下版本需升级到4.0及以上版本(数据切换过程中,实例将存在1分钟以内的只读状态(等待数据同步完成),以及连接闪断(秒级)的影响,需要业务具备自动重连的机制)。
Redis专题(八) ——Redis管理工具 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、安全性 1、运行环境 Redis以简洁为美,其安全性没有太多操作,要求在生产系统中外界不能直接连接Redis进行操作,而必须经过程序中转后,由程序进行操作。 即,redis要求运行在可信的环境中。 redis服务器启动后,默认允许外界连接,可以修改其配置文件的bind,配置只能有一个路径进行连接,如bind 127.0.0.1,只允许本机连接。bind只能配置一个ip,因此设置应在防火墙中进行。 2、
自己挖的坑自己填吧,今天咱就简单地利用swoole(实际上用我撸的那个沙雕一样的ti-rpc,上手会快一些)去实现这种【大量耗时数据导出】需求。但是,我还是偷了两点儿懒:
大家好,我是小义。今天来聊聊面试中的高频考点:如何处理redis缓存中的大key? 大 key 其实并不是指 key 的值很大,而是 key 对应的 value 很大,占了很大内存。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
数据库管理工具领域的知名品牌Navicat,推出其免费版本——Navicat Premium Lite,用户可从Navicat官网下载体验这款软件。
logstash是ElasticStack(ELK)的一个重要技术组件,用于对数据进行转换处理。他可以接受各种输入源,并按照记录对数据进行变换,并导出到输出源中。
物联网设备采集到的实时数据以csv格式文件存储,需要定时导入到mongoDB数据库,数据文件大概20多M(天),10万左右数据量。
Redis是一款键值内存数据库,支持丰富的数据类型,在极高的性能下,还支持数据的持久化存储。
Redis提供了redis-cli、redis-server、redis-benchmark等Shell工具。它们 虽然比较简单,但是麻雀虽小五脏俱全,有时可以很巧妙地解决一些问题 一、redis-cli 在前面数据库连接的时候已经redis-cli的-h、-p参数,除了这些参数,还有很多有用的参数,要了解redis-cli的全部参数,可以执行redis-cli-help命令来进行查看 下面将对一些重要参数的含义以及使用场景进行说明 -x -x选项代表从标准输入(stdin)读取数据作为redis-cli的
平时有个习惯,会把自己的笔记写在有道云里面,现在做个整理。会长期更新,因为我是BUG制造机。 解析 xpath提取所有节点文本 我左青龙,右白虎,上朱雀,下玄武。老牛在当中,龙头在胸口。 使用xpath的string(.) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from scrapy.selector import Selec05Scrapy_Study02当当网的爬取也是比较容易, 但是这里需要结合scrapy-redis来实现分布式爬取数据01【最佳实践】如何使用rdbtools分析redis大key熟悉redis的朋友都知道,大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多,例如:02PHP导出数据超时的优化建议解读1、查看索引是否设置妥当,即所用的查询条件是否有添加索引,当然索引不是越多越好,只需给常用的查询条件加上即可,一般采用B+树的索引方式(具体原因可自行百度,不再赘述)02如何使用rdbtools分析redis大key熟悉redis的朋友都知道,大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多,例如:04MySQL性能扩展的架构优化方案(三)上次聊到关于一个密集型写入的MySQL业务,通过读写分离完成了写入和统计的负载均衡,初步解决了写入的问题,但是统计的问题就开始日趋严重。033000字 | 一文讲透redis在大数据开发中的应用场景最近写了一篇关于redis的不同架构的文章:Redis:告诉我怎么顶住2000万QPS的压力,主要讲的是在日常开发中,通过哪些优化手段,来提升与redis的交互效率。09php使用fputcsv实现大数据的导出操作详解本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考,具体如下:04如何把Elasticsearch中的数据导出为CSV格式的文件本文结合用户实际需求用按照数据量从小到大的提供三种方式从ES中将数据导出成CSV形式。本文将重点介Kibana/Elasticsearch高效导出的插件、工具集,通过本文你可以了解如下信息:010小程序批量导入excel数据,云开发数据库导出cvs乱码解决方案我们往小程序云开发数据库里导入数据时,用json是可以很完美的避开乱码问题,但是如果是大量数据的时候,编辑数据就比较麻烦,看起来还不太美观。所以最好的方式还是在excel里编辑好,然后批量的导入到小程序数据库里。03ThinkPHP导出CSV、Excel如题,我们在实际中EXCEL的导出比导入用的多,这里给大家分享一个导出CSV EXCEL导出,简单,方便。04MongoDB常用命令大全,概述、备份恢复还记得MySQL、Redis、PostgreSQL、ClickHouse常用命令及操作吗?如果忘记可以到这里重新温习:MySQL常用命令,Redis常用命令,PostgreSQL常用命令,ClickHouse常用命令,启动、关闭、连接、备份、导入导出。本文重点讲述MongoDB常用命令。01Git重磅推荐:5款强大的开源报表工具!点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 小编最近发现几款不错的开源报表,还提供源码,现在给大家分享一下,希望能给你带来帮助! 1、项目名称:积木报表 项目简介:积木报表,免费的企业级WEB报表工具。专注于“专业、 易用 、优质”的报表设计器和大屏设计器。支持打印设计、数据报表、图形报表、大屏设计器,重点是免费的。 项目地址: https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport/issues/new 体验地址:http://ww02ThinkPHP导出CSV、Excel如题,我们在实际中EXCEL的导出比导入用的多,这里给大家分享一个导出CSV EXCEL导出,简单,方便。 首先我们在Thinkphp/Library/Think下新文件文件:Csv.class08使用logstash导出csv文件为空如何解决经常有客户要把ES数据导出csv来分析,但kibana内置导出功能有导出大小限制,推荐客户使用logstash导出csv文件。01DBeaver连接hive、impala、phoenix、HAWQ、redis伴随着技术的不断发展与进步,我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库,到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品,再到屡见不鲜的各种大数据组件,如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark,以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client,能够连接所有这些数据源,并将常规开发环境(如SQL脚本)都集中在一个GUI中,则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间,从而提高工作效率。正所谓工欲善其事,必先利其器,本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。02最佳实践丨从 MySQL/MongoDB 迁移数据至 CloudBase 云数据库本篇文章从 MySQL、MongoDB 迁移到云开发数据库,其他数据库迁移也都大同小异。04小程序批量导入excel数据,云开发数据库导出cvs乱码解决方案我们往小程序云开发数据库里导入数据时,用json是可以很完美的避开乱码问题,但是如果是大量数据的时候,编辑数据就比较麻烦,看起来还不太美观。所以最好的方式还是在excel里编辑好,然后批量的导入到小程序数据库里。00Day05 生信马拉松-文件的读写常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2",会导致所在列数据格式变化02redis 学习指南http://www.cnblogs.com/hoojo/p/4466024.html01postgre 导出单表和导入pg除了可以通过dump的方式导入和导出。如果只是导出数据,可以直接使用copy 导出 COPY user TO '/tmp/data/test.csv' WITH csv; COPY user(name,password) TO '/tmp/data/test.csv' WITH csv; COPY (select * from user) TO '/tmp/data/test.csv' WITH csv; COPY (select name,age from user) TO '/tmp/data/te042024最新免费版轻量级Navicat Premium Lite 下载和安装教程近日,Navicat 正式推出一款免费的数据库管理开发工具——Navicat Premium Lite。这款软件是针对入门级用户而设计的,支持基础的数据库管理和协同合作功能。虽然它的功能与 Navicat Premium 17 有较大差异,但足以满足初级用户的绝大部分需求。对于刚接触数据库管理的新手用户来说,它无疑是一个非常好的入门工具。02文件的读写20230204d)R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置,选择相对路径还是绝对路径011MySQL数据导出导出的三种办法(13/16)在选择使用哪种方法时,还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常,如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求,物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移,使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。01导出域内信息当在域渗透的过程中,如果只获得了一个有效的普通域用户,可以有很多工具很多方式连接LDAP进行查询信息,比如:adfind、adexplorer、ldapsearch等等。02R学习 数据读取与导出01mongo备份与恢复工具的对比与说明 原Mongodb提供了mongodump/mongorestore,mongoexport/mongoimport两套机制进行数据备份和恢复,其中mongodump主要进行整库备份,mongoexport则主要进行数据集导出。02使用Redis Dataset JMeter插件即时控制您的测试数据试想一下,你有一个应用程序,你要性能测试,以及应用程序需要同时检测被消耗数据。如果您有这种需要(并且您熟悉JMeter),那么您可能会使用CSV数据集config。CSV数据集配置具有一些出色的功能,可让您控制测试将如何使用数据的大多数方面。02Shell脚本中一个奇怪的问题今天下午调试了一个Shell脚本,简直是刷新了自己的认知,总体来说,这是一种难得的学习状态:当你精疲力竭找不到出口时,会去尝试各种可能,甚至是不可能的方法,而一旦找准了方向,找到了问题的症结,竟然发现是那些简单的可以笑掉大牙的小问题,不过问题解决之后那种收获还是很有意思的,无论如何,这个过程都值得自己总结,避免后续犯更lower的小错误。02
当当网的爬取也是比较容易, 但是这里需要结合scrapy-redis来实现分布式爬取数据
熟悉redis的朋友都知道,大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多,例如:
1、查看索引是否设置妥当,即所用的查询条件是否有添加索引,当然索引不是越多越好,只需给常用的查询条件加上即可,一般采用B+树的索引方式(具体原因可自行百度,不再赘述)
上次聊到关于一个密集型写入的MySQL业务,通过读写分离完成了写入和统计的负载均衡,初步解决了写入的问题,但是统计的问题就开始日趋严重。
最近写了一篇关于redis的不同架构的文章:Redis:告诉我怎么顶住2000万QPS的压力,主要讲的是在日常开发中,通过哪些优化手段,来提升与redis的交互效率。
本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
本文结合用户实际需求用按照数据量从小到大的提供三种方式从ES中将数据导出成CSV形式。本文将重点介Kibana/Elasticsearch高效导出的插件、工具集,通过本文你可以了解如下信息:
我们往小程序云开发数据库里导入数据时,用json是可以很完美的避开乱码问题,但是如果是大量数据的时候,编辑数据就比较麻烦,看起来还不太美观。所以最好的方式还是在excel里编辑好,然后批量的导入到小程序数据库里。
如题,我们在实际中EXCEL的导出比导入用的多,这里给大家分享一个导出CSV EXCEL导出,简单,方便。
还记得MySQL、Redis、PostgreSQL、ClickHouse常用命令及操作吗?如果忘记可以到这里重新温习:MySQL常用命令,Redis常用命令,PostgreSQL常用命令,ClickHouse常用命令,启动、关闭、连接、备份、导入导出。本文重点讲述MongoDB常用命令。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 小编最近发现几款不错的开源报表,还提供源码,现在给大家分享一下,希望能给你带来帮助! 1、项目名称:积木报表 项目简介:积木报表,免费的企业级WEB报表工具。专注于“专业、 易用 、优质”的报表设计器和大屏设计器。支持打印设计、数据报表、图形报表、大屏设计器,重点是免费的。 项目地址: https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport/issues/new 体验地址:http://ww
如题,我们在实际中EXCEL的导出比导入用的多,这里给大家分享一个导出CSV EXCEL导出,简单,方便。 首先我们在Thinkphp/Library/Think下新文件文件:Csv.class
经常有客户要把ES数据导出csv来分析,但kibana内置导出功能有导出大小限制,推荐客户使用logstash导出csv文件。
伴随着技术的不断发展与进步,我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库,到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品,再到屡见不鲜的各种大数据组件,如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark,以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client,能够连接所有这些数据源,并将常规开发环境(如SQL脚本)都集中在一个GUI中,则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间,从而提高工作效率。正所谓工欲善其事,必先利其器,本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
本篇文章从 MySQL、MongoDB 迁移到云开发数据库,其他数据库迁移也都大同小异。
常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2",会导致所在列数据格式变化
http://www.cnblogs.com/hoojo/p/4466024.html
pg除了可以通过dump的方式导入和导出。如果只是导出数据,可以直接使用copy 导出 COPY user TO '/tmp/data/test.csv' WITH csv; COPY user(name,password) TO '/tmp/data/test.csv' WITH csv; COPY (select * from user) TO '/tmp/data/test.csv' WITH csv; COPY (select name,age from user) TO '/tmp/data/te
近日,Navicat 正式推出一款免费的数据库管理开发工具——Navicat Premium Lite。这款软件是针对入门级用户而设计的,支持基础的数据库管理和协同合作功能。虽然它的功能与 Navicat Premium 17 有较大差异,但足以满足初级用户的绝大部分需求。对于刚接触数据库管理的新手用户来说,它无疑是一个非常好的入门工具。
d)R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置,选择相对路径还是绝对路径
在选择使用哪种方法时,还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常,如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求,物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移,使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
当在域渗透的过程中,如果只获得了一个有效的普通域用户,可以有很多工具很多方式连接LDAP进行查询信息,比如:adfind、adexplorer、ldapsearch等等。
Mongodb提供了mongodump/mongorestore,mongoexport/mongoimport两套机制进行数据备份和恢复,其中mongodump主要进行整库备份,mongoexport则主要进行数据集导出。
试想一下,你有一个应用程序,你要性能测试,以及应用程序需要同时检测被消耗数据。如果您有这种需要(并且您熟悉JMeter),那么您可能会使用CSV数据集config。CSV数据集配置具有一些出色的功能,可让您控制测试将如何使用数据的大多数方面。
今天下午调试了一个Shell脚本,简直是刷新了自己的认知,总体来说,这是一种难得的学习状态:当你精疲力竭找不到出口时,会去尝试各种可能,甚至是不可能的方法,而一旦找准了方向,找到了问题的症结,竟然发现是那些简单的可以笑掉大牙的小问题,不过问题解决之后那种收获还是很有意思的,无论如何,这个过程都值得自己总结,避免后续犯更lower的小错误。
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