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柏滢凝Wayne
JMeterInfluxDBv2ListenerPlugin常见问题解决方案jmeter-influxdb2-listener-pluginInfluxDBv2.0listenerpluginforApacheJMeter.Providesthepossibilitytoseetheonlinedashboard(aggregationtable,errors,theresponsebodyoff
- 时序数据库 TDengine × Node-RED:连接你的“数”与“控”
数据库sql
在工业场景中,我们经常会遇到这样的需求:设备数据上来之后,既要能存、能查,还希望能实时触发告警、控制现场设备。但如果从头写程序、配接口,成本不低、周期也长。这时候,一款能低代码快速串起“采集-存储-分析-控制”全流程的工具,往往能省下不少力气。现在,时序数据库TDengine与Node-RED正式打通,二者结合可为工业IoT打造一套真正“开箱即用”的全栈式解决方案。从毫秒级数据写入,到实时查询,再
- 时序数据库IoTDB可实现的基本操作及命令汇总
时序数据说
时序数据库iotdb数据库物联网大数据开源
一、数据写入、删除与导出1.1数据写入在物联网场景下,元件产生的数据通常会自动写入。但有时,需要修改过去的数据,可以使用INSERT语句插入修改后的值,覆盖原数据。示例:INSERTINTOroot.BHSFC.Q1.W003(timestamp,speed)VALUES(1657472400000,2);1.2数据删除1.2.1SQL语句删除删除整个时间序列:DELETEFROMroot
- 数据库领域下的时序数据库并发控制
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库ai
时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
- influxdb-comparisons IOT数据测试 使用记录
外环西路007号
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文章目录生成测试数据数据倒数influxdb数据导入influxdb后显示结果生成测试数据./bulk_data_gen-formatinflux-bulk-use-caseiot-seed100-sampling-interval10s-scale-var10-timestamp-start"2022-12-01T00:00:00+80:00"-timestamp-end"2023-01-03T
- InfluxDB 3 Core 持久化机制深度解析:高可靠实时数据引擎的设计哲学与工业实践
梦想画家
数据库InfluxDB分层持久化架构
本文深入拆解InfluxDB3Core的数据持久化架构,涵盖写入流程、故障恢复、存储引擎设计,并结合物联网、金融监控等场景分析其高可靠性实现逻辑。通过对比传统时序数据库架构与性能实测数据,揭示新一代引擎如何平衡实时性与数据安全性,为大规模时序数据处理提供生产级保障。一、持久化核心机制:从写入到落盘的全链路保护1.分层持久化架构InfluxDB3Core采用三级数据保护策略:写入请求→内存缓冲区(V
- 【收藏】 Kafka监控组件大全
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大数据操作系统netty
本文使用Burrow和Telegraf搭建Kafka的监控体系。然后,简单介绍一下其他的,比如KafkaManager,KafkaEagle,ConfluentControlCenter等。如果你对kafka比较陌生,请参考:Kafka基础知识索引Burrow依赖路径使用Burrow拉取kafka的监控信息,然后通过telegraf进行收集,最后写入到influxdb中。使用grafana进行展示
- 技术调研:时序数据库(一)
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时序数据库时序数据库数据库
选择时序数据库时,选择当下主流的解决方案。目前主流的开源解决方案有InfluxDB、TDengine和TimescaleDB。下文从多个维度对比分析,最终根据需求做出选型决策。1.核心架构与设计理念数据库架构特点核心优势InfluxDB-专为时序数据设计的分布式数据库-基于时间线(TimeSeries)模型-开源版(OSS)与商业版(Cloud/Enterprise)功能差异大高写入吞吐量、原生支
- 高可用与低成本兼得:全面解析 TDengine 时序数据库双活与双副本
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据涛思数据数据库物联网iot
在现代数据管理中,企业对于可靠性、可用性和成本的平衡有着多样化的需求。为此,TDengine在3.3.0.0版本中推出了两种不同的企业级解决方案:双活方案和基于仲裁者的双副本方案,以满足不同应用场景下的特殊需求。本文将详细探讨这两种方案的适用场景、技术特点及其最佳实践,让大家深入了解这两大方案如何帮助企业在高效可靠的数据存储和管理中取得成功。TDengine双副本(+仲裁者)为了满足部分客户在保证
- Gitea 服务器监控面板的搭建
shengyin714959
笔记最高笔记服务器gitea数据库
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库。Grafana是一个可视化的数据分析面板,它可以从Prometheus中查询时序数据,绘制漂亮的数据图表。本文作者在实践中使用Prometheus抓取和存储Gitea服务器的运行数据,并基于Grafana提供的开源数据面板创建了一个自己服务器的Gitea性能监控面板。工作原理为了更清晰地理解Prometheus的工作原理,我在下方列出了Pr
- 时序数据库选型分析
沉默的松饼
时序数据库物联网
在当今数字化时代,大量的时间序列数据不断产生,从工业物联网设备的传感器数据,到金融领域的交易记录,再到互联网应用的用户行为日志等。为了高效地存储、管理和分析这些时序数据,选择一款合适的时序数据库至关重要。本文将对几款主流的时序数据库进行选型分析,帮助读者在众多选项中找到最符合自身需求的数据库解决方案。常见时序数据库概述InfluxDBInfluxDB是一款广泛使用的开源时序数据库。它专为处理时间序
- 时序数据库 TDengine x Kepware:解决你最头疼的“设备接入”问题
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库
每个做工业数据采集的工程师都可能遇到这个问题:设备协议五花八门,数据源接入复杂,采集来的数据格式不统一,打通IT与OT系统总是困难重重。你明明已经在数据库中搭好了“数据大坝”,但最前端的那道“数据进口”,却迟迟无法打开。现在,TDengine和Kepware联手,给这个老难题带来了解法。TDengine与Kepware实现集成近日,TDengine正式完成与PTC旗下企业级工业连接解决方案Kepw
- 存得快查得准,但就是算不动?试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景:时序数据沉淀在数据库中,格式规范、查询快捷,但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询,而在数据“算力”层面,我们选择了更强的伙伴。现在,TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库,一个是横扫大数据世界的分析
- Kylin Linux Advanced Server V10 离线安装 Prometheus + Grafana + node_exporter指南
晴空06
操作系统管理工具性能测试kylinlinuxprometheus
离线安装Prometheus+Grafana+InfluxDB指南(KylinLinuxAdvancedServerV10)最终结果展示准备工作在一台有互联网连接的机器上下载所有必要的安装包和依赖准备一个USB驱动器或内部网络共享位置来传输文件确保目标服务器有足够的资源运行这些服务下载离线安装包在有网络的机器上下载以下组件:Prometheuswgethttps://github.com/prom
- 时序库总结
天一涯
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1、常见的时间序列数据库:TSDB项目官网influxDBhttps://influxdata.com/RRDtoolhttp://oss.oetiker.ch/rrdtool/Graphitehttp://graphiteapp.org/OpenTSDBhttp://opentsdb.net/Kdb+http://kx.com/Druidhttp://druid.io/KairosDBhttp:
- 时序库介绍
古朗月行
数据库大数据java
时序库(Time-seriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库。时间序列数据是一种按照时间先后顺序排列的数据,例如气象数据、生产数据、网络数据等等。常见的时序库有OpenTSDB、InfluxDB、Prometheus等,下面将从基本概念、使用场景、主要特点和使用API等方面进行介绍。基本概念时序数据时序数据是一种按照时间顺序排列的数据,在很多应用场景中都非
- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- 时序数据库IoTDB数据导入与查询功能详解
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据开源
1.引言本文将详细介绍ApacheIoTDB如何实现数据的导入和查询功能,包括自动导入CSV格式数据、使用SQL语句写入数据以及基本查询和聚合查询等。2.数据导入2.1IoTDB架构简介以实际工业应用场景为例,我们提供了一个测试用的CSV格式数据表格,该表格记录了某集团高山风机的轮毂温度数据。2.2CSV导入时间序列和值ApacheIoTDB提供了CSV工具,可以将CSV格式的数据导入数据库中。具
- 小白对时序数据库的理解
chunmiao3032
时序数据库数据库
一、什么是时序数据库?时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储、处理和分析时间序列数据的数据库管理系统。时间序列数据是按时间顺序记录的数据,通常由各种设备和传感器生成,例如智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域的设备,以及证券市场的行情数据等。这些数据通常具有以下特点:时间戳:每个数据点都带有时间戳,这对于数据的计算和分析至关重要。结构化:与非结构化数据不
- InfluxDB 时序数据的高效解决方案
后端go
InfluxDB是什么?它是一种开源的数据库,主要针对时间序列数据进行优化,能够高效地存储、检索和分析大量的时间序列数据。InfluxDB使用Tag-Key-Value模型来组织数据,这种模型便于对时间序列数据进行分类和聚合。它支持类SQL的查询语言InfluxQL和Flux,适合复杂查询需求。InfluxDB的架构设计使其在处理高频率、连续的时间序列数据时表现出色,例如监控系统中的指标数据、物联
- InfluxDB 3 Core 的安装与基本使用
influxdb数据库
1前言最近做交易回测,考虑到数据是时序型的,因此采用了influxdb,之前没有用过时序型数据库。初次尝试,感觉不错。恰好是influxdb3发布不久,相关文档并不多,因此做下笔记。第三方测试显示,在百万级设备以下场景,写入性能可能不及旧版本,但是这个性能对我来说足矣。2安装安装命令此命令仅适用于Linux和macOS,笔者是在Ubuntu系统安装的。安装完成后influxdb3会立即启动。cur
- 秒级响应与低成本实现!TDengine 时序数据库助力多元量化交易系统的背后故事!
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据数据库涛思数据物联网iot
作者:多元量化,莫建元转发在不久前的“2024,我想和TDengine谈谈”征文活动中,我们收到了许多精彩的投稿,反映了用户与TDengine之间的真实故事和独特见解。今天,我们很高兴地分享此次活动的第一名作品。这篇文章详细阐述了广西多元量化科技有限公司如何利用TDengine构建高效的量化交易系统,提升交易效率和决策质量。通过深入分析数据库选型和数据架构设计,作者展示了TDengine在金融领域
- 工业物联网(IIoT)高保真架构案例
深山技术宅
物联网物联网架构数据库
以下是为您精心设计的工业物联网(IIoT)高保真架构案例,涵盖底层设备接入、边缘计算、云边协同及安全体系,全部基于真实工业场景提炼,附带技术决策要点和雷区警示:案例一:钢铁厂轧机预测性维护系统架构拓扑云端边缘层设备层ProfinetModbusTCPS7-300MQTTIIoT平台时序数据库数字孪生体维护工单系统边缘计算节点实时计算引擎FFT频谱分析温度场重建异常检测模型边缘网关轧机振动传感器红外
- 时序数据库 TDengine × Power BI:高频数据也能秒级响应
你是否遇到过这样的情况:花了几个小时搭建好PowerBI报表,控件也拖好了,样式也调好了,却发现页面卡得像PPT,数据更新慢得像在看回放?其实,这不是你的错——时序数据的高频、高量、复杂结构,让传统数据库频频“掉链子”,再加上可视化工具对数据结构、维度和聚合的依赖,一不小心就成了“拼图地狱”。而这正是TDengine与PowerBI深度集成的意义所在:一个是专为高性能时序数据处理设计的数据库,一个
- 时序数据库 TDengine 通过麒麟全系列兼容性认证,稳了!
国产操作系统+国产数据库能不能打?我们最近亲自上场试了试。在最新一轮兼容性测试中,TDengineV3.0和麒麟信安旗下的桌面、服务器、嵌入式系统等多个版本做了全套适配,结果非常理想:稳定运行,性能在线,充分验证了TDengine在不同国产化环境下的运行稳定性与高性能特性。这次通过互认证的麒麟产品包括:桌面操作系统V7/V8服务器操作系统V7/V8高级认证版桌面&服务器系统V7嵌入式操作系统V3.
- 时序数据库的深入浅出介绍(2022)
蓝宝石的傻话
TSDB时序数据库时序数据库数据库
时序数据库是一类专门用于存储和分析时间序列数据的数据库。时间序列数据通常包含时间戳和对应的指标值,用于监控和分析某个目标的变化趋势。时序数据库需要高效存储大量时间序列数据,并支持相关的分析与运算,如聚合、下采样、滚动窗口等。起源时序数据库的起源可以追溯到20世纪70年代。随着工业控制和SCADA系统的兴起,人们需要存储和处理大量时间序列数据。这促进了时序数据库的出现。时序数据库的主要发展阶段包括关
- 时序数据库IoTDB分布式架构解析与运维指南
时序数据说
时序数据库iotdb分布式数据库大数据架构运维
一、IoTDB分布式架构概述分布式系统由一组独立的计算机组成,通过网络通信,对外表现为一个统一的整体。IoTDB的原生分布式架构将服务分为两个核心部分:ConfigNode(CN):管理节点,负责管理分区表、节点信息以及整个集群的负载均衡等功能。DataNode(DN):数据节点,包含五个主要模块:查询引擎、存储引擎、元数据引擎、共识引擎和流处理引擎。一个典型的IoTDB集群配置为3C3D
- 时序数据库 Apache-IoTDB源码解析之文件索引块(五)
刘涛华
IoTDB源码解析数据库大数据
上一章聊到TsFile的文件组成,以及数据块的详细介绍。详情请见:时序数据库Apache-IoTDB源码解析之文件数据块(四)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB仓库,求一波Star。欢迎关注头条号:列炮缓开局,欢迎关注OSCHINA博客这一章主要想聊聊:TsFile索引块的组成索引块的查询过程索引块目前在做的改进项索引块索引块由两大部分组成,其写入的方式是从左到右写入,也就是从文件头向文件尾写入。
- 时序数据库IoTDB特性:支持对齐时间序列功能解析
时序数据说
时序数据库iotdb物联网大数据数据库
一、引言时序数据库IoTDB已引入了一项重要功能——支持对齐时间序列(alignedtimeseries)。本文将深入解析这一功能的背景、应用场景及其实现方式。二、设备与传感器的基本数据模型时序数据库管理的核心对象是时间序列,每条时间序列代表一个传感器随时间变化的数据记录。例如,风速传感器安装在风力发电机上,采集其所在位置的风速数据,形成一条时间序列。设备是传感器的载体,一个设备通常配备多个传感器
- 浅谈时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之前言
AI科学小老师
个人博客导航页(点击右侧链接即可打开个人博客):大牛带你入门技术栈这一章主要想聊一聊:为什么重复造轮子,从物联网行业的数据特点到IoTDB的发展过程这个轮子造的怎么样,IoTDB和竞品测试对比时序数据我个人理解时序数据是基于时间维度的同一个物体或概念的值构成的一个序列数据。在传统关系型数据库中,例如MySQL,我们通常会放置一个自增的Id列作为主键标识,如下:Id人名体温测量时间1张三36.520
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟