- 时序数据库IoTDB的优势场景分析
时序数据说
时序数据库iotdb数据库物联网大数据
在当今数据爆炸的时代,物联网(IoT)设备产生的时序数据呈指数级增长。面对海量、高频的时序数据处理需求,传统关系型数据库显得力不从心。ApacheIoTDB(物联网数据库)作为一款专为物联网场景设计的时序数据库,凭借其独特架构在多个领域展现出显著优势。本文将深入探讨IoTDB最具竞争力的应用场景,帮助技术选型者做出明智决策。一、工业物联网(IIoT)场景工业物联网是IoTDB最能发挥其价值的领域之
- 【性能测试】Jmeter+Grafana+InfluxDB+Prometheus Windows安装部署教程
软件测试-阿涛
性能测试jmetergrafanaprometheus压力测试性能优化测试工具
一、工具作用与整体架构1.1各工具核心作用工具作用描述关键特性Jmeter性能测试工具,模拟多用户并发请求,生成测试数据支持HTTP/HTTPS、数据库等多种协议,可自定义测试场景InfluxDB时序数据库,专门存储时间序列数据(如Jmeter测试结果)高写入性能,支持Flux查询语言,适合存储海量测试指标Prometheus时序数据库,专注于系统监控指标收集(如CPU、内存、网络)支持数据拉取(
- tdengine使用感受
玖五二七
tdenginetdengineTSDB时序数据库
TDenigne是一款现代的时序(TimeSeriesDatabase)数据库,之前在做项目的时候都是用SQL数据库去存历史日志信息的。直到一个项目需要对设备的历史记录落库。这是时序数据库使用的典型场景,虽然之前一直用SQL数据库,但是用过都知道,在数据量大的时候会导致分页卡顿,甚至是无法分页。这个项目使用时序数据库再合适不过了1它的历史数据是不会修改的2设备数量多,种类单一3种类后期可以扩展4需
- 【亿级时序数据处理】Python操作InfluxDB全指南:从IoT监控到实时分析
全息架构师
Python实战项目大揭秘python物联网网络
【亿级时序数据处理】Python操作InfluxDB全指南:从IoT监控到实时分析提示语:⚡“传统数据库处理时序数据力不从心?InfluxDB+Python实现毫秒级千万数据点写入!”“文末赠送『TSM存储引擎揭秘』,教你优化90%的存储空间!”目录一、InfluxDB架构解析二、Python连接方案三、数据模型设计四、高效写入策略五、Flux语言实战六、降采样与保留策略七、监控告警集成一、Inf
- InfluxDB Line Protocol 协议深度剖析(二)
计算机毕设定制辅导-无忧
#InfluxDB数据库oraclephp
四、LineProtocol写入操作与实践(一)HTTPAPI写入使用HTTPAPI是通过LineProtocol写入数据到InfluxDB的常用方式。InfluxDB1.x:请求方式为POST,URL格式为“http://host:port/write?db=database_name”。其中,“db”参数指定要写入的数据库名称。示例数据为“cpu_usage,server_id=server0
- Python使用influxDB
doubleZ0108
安装sudoapt-getinstallpython-influxdb连接数据库frominfluxdbimportInfluxDBClientclient=InfluxDBClient('localhost',8086,'your_username','yuor_password','your_dbname')查询数据root=client.query('select*fromimu_posli
- InfluxDB保姆级教程!部署+Python操作时序数据,监控场景必备
总有刁民想爱朕ha
python开发语言Influxdb
InfluxDB保姆级教程!部署+Python操作时序数据,监控场景必备!"为什么运维半夜总被报警吵醒?""为什么老板要的实时报表总是延迟?"答案很可能是:你的时序数据库没选对!当每秒处理数万条监控数据、百万级IoT设备实时上报时,传统数据库直接崩盘!InfluxDB就是为此而生的高性能时序数据库,今天带你从部署到Python操作一站式通关!一、InfluxDB:时间序列数据的"闪电侠"什么叫时序
- InfluxDB HTTP API 接口调用详解(二)
计算机毕设定制辅导-无忧
#InfluxDBhttppython网络协议
实际应用案例演示1.数据写入案例假设在一个物联网设备数据采集场景中,有多个传感器设备持续采集环境的温度和湿度数据。我们以Python语言为例,使用requests库来调用InfluxDB的Write接口将数据写入InfluxDB。首先,确保已经安装了requests库,如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:pipinstallrequests接下来,编写Python代码模拟设备数据的生成和写入:
- InfluxDB 核心字段解析与 SQL 对应关系深度剖析
一、InfluxDB数据模型全景解析作为专为时间序列数据设计的高性能数据库,InfluxDB通过独特的分层架构实现了高效存储与查询。其核心数据模型由以下关键组件构成:1.基础容器:Database功能定位:数据库层级的逻辑容器,用于隔离不同业务领域的数据。SQL映射:等同于传统关系型数据库中的Database概念,通过CREATEDATABASE语句创建。设计原则:建议按业务模块划分数据库,如监控
- InfluxDB2.x的行协议Line protocol
ErbaoLiu
PrometheuspointLineprotocoltagsetfieldsetmeasurement
目录行协议组成度量(measurement)标签集(Tagset)字段集(Fieldset)时间戳(Timestamp)注释命名限制重复数据点InfluxDB使用行协议写入数据点。它是一种基于文本的格式,提供了数据点(datapoint)的度量(measurement)、标记集(tagset)、字段集(fieldset)和时间戳(timestamp)。语法[,=[,=]]=[,=][]例如:myM
- telegraf简介
alankuo
人工智能
Telegraf是一款由InfluxData开发的开源数据采集工具,专为时序数据(TimeSeriesData)设计,广泛用于监控系统、设备、应用程序的性能指标和运行状态。它具有轻量、灵活、插件丰富等特点,是时序数据监控生态(如TICKStack:Telegraf+InfluxDB+Chronograf+Kapacitor)中的核心组件之一。核心特点多源采集:支持从多种数据源(系统、数据库、应用、
- Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台
测试界潇潇
软件测试dockerjmetergrafana软件测试功能测试自动化测试程序人生
当今互联网发展迅速,应用程序的性能监控显得越来越重要。Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana是一种常用的性能监控平台,可以帮助开发者快速搭建一套可靠的监控体系。在本文中,我们将介绍如何使用这些工具搭建性能监控平台,以便开发人员可以快速发现并解决应用程序性能问题。01Docker安装与配置首先,我们需要安装Docker。Docker是一种开源的容器化平台,可以将应用程序与它们所
- 【JMeter性能测试框架篇】Win10下搭建JMeter+Influxdb+Grafana可视化性能测试监控平台
一、前言平常使用jmeter进行性能测试时,工具自带的监控方式无法清晰直观的查看结果,给我们性能测试带来很多不便。因此我们需要搭建一个可视化性能测试监控平台来实时监控性能测试结果,这里我们采用JMeter+Influxdb+Grafana开源免费框架来实现。二、实现原理通过influxdb数据库存储jmeter运行的结果,再通过grafana服务器采集influxdb数据库存储的测试数据,同时通过
- 这才是你需要了解的时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之系统架构!
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1.系统架构1.1系统简介以上示意图可能非常简单,但我觉得足够表明一个整体架构。当一台设备、一辆车连接到协议网关后,便开始了真正的收发数据。一般通信的方式都是基于tcp,搞一段二进制协议,所以协议网关基本要做的工作就是完成对连接的管理、完成对数据的收发及编解码。当数据完成编解码之后一般会发往消息队列当中,一般都是Kafka之中。用来
- 时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之系统架构(二)
zhoumouren88
技术
上一章聊到时序数据是什么样,物联网行业中的时序数据的特点:存量数据大、新增数据多(采集频率高、设备量多)。详情请见:时序数据库Apache-IoTDB源码解析之前言(一)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB仓库,求一波Star。这一章主要想聊一聊:物联网行业的基本系统架构,及使用数据库遇到的需求与挑战IoTDB的功能特点及系统架构车联网因为本人是在做车联网行业,所以对这个行业的信息了解更深入一些,能
- 时序数据库IoTDB好不好?
时序数据说
时序数据库数据库iotdb物联网开源
时序数据库IoTDB(InternetofThingsDatabase)是专为物联网场景设计的一款开源时序数据库系统,由清华大学团队开发并贡献给Apache基金会。经过多年发展,IoTDB已经在工业物联网、车联网、能源电力等多个领域得到广泛应用。那么IoTDB究竟好不好?下面我将从几个核心优势来分析。一、专为物联网优化的存储架构分层存储设计:IoTDB采用"内存缓冲区+磁盘文件+分布式存储"的分层
- 时序数据库主流产品概览
时序数据说
时序数据库数据库物联网iotdb大数据
时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是专为处理时间序列数据优化的数据库系统,近年来随着物联网(IoT)、金融科技、工业互联网等领域的快速发展而备受关注。本文将介绍当前主流的时序数据库产品。一、时序数据库概述时序数据是带时间戳记录的数据点序列,具有以下特点:数据时间属性强数据通常为追加写入近期数据访问频率高于历史数据数据量通常非常庞大,需要高效的压缩技术时序数据库针对这些特点
- TDengine时序数据库数据写入操作详解
沈宝彤
TDengine时序数据库数据写入操作详解引言TDengine作为一款高性能的时序数据库,其数据写入方式与传统关系型数据库有所不同。本文将详细介绍TDengine中各种数据写入方式的特点和使用场景,帮助开发者更好地理解和应用TDengine的数据写入功能。基础写入操作单条数据写入在TDengine中,最基本的写入方式是使用INSERT语句向单个子表写入一条数据。以智能电表场景为例:--指定列名写入
- 时序数据库在数据库领域的应用前景
数据库管理艺术
数据库时序数据库strutsai
时序数据库在数据库领域的应用前景关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发,分析时序数据库的核心架构和设计原理,比较主流时序数据库产品的技术特点,并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南,探讨未来技术发展趋势,
- 时序数据库在数据库领域的行业应用
数据库管理艺术
数据库时序数据库ai
时序数据库在数据库领域的行业应用关键词:时序数据库、数据库领域、行业应用、时间序列数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在数据库领域的行业应用。首先介绍了时序数据库的背景知识,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了时序数据库的核心概念、架构和工作原理,通过Python代码详细讲解了核心算法。还介绍了相关的数学模型和公式,并举例说明。在项目实战部分,给出了开发环境搭建、源代码实现
- 时序数据库在工业物联网领域的核心优势与应用价值
时序数据说
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一、工业物联网的数据挑战与需求工业物联网(IIoT)正在重塑全球制造业格局,通过连接设备、传感器和控制系统,实现了生产过程的数字化与智能化。然而,这一转型也带来了前所未有的数据管理挑战:海量数据:单个工厂可能部署数万个传感器,每秒产生数千万数据点高速写入:工业设备常需毫秒级数据采集,对数据库写入性能要求极高严格时效:质量控制、故障预测等场景要求实时数据分析长期存储:设备生命周期数据需保存数年甚至数
- 时序数据库的工业级对决:对比 Apache IoTDB 和 InfluxDB
时序数据说
时序数据库apacheiotdb数据库大数据开源
在数字化浪潮中,物联网(IoT)与工业大数据领域蓬勃发展,时序数据呈爆发式增长。时序数据库作为管理这类数据的核心工具,其性能、功能和适应性直接影响到整个系统的运行效率与价值实现。ApacheIoTDB和InfluxDB作为时序数据库领域的佼佼者,被广泛应用于各类场景。深入剖析二者区别,对开发者、企业架构师和数据管理者而言,不仅能为项目选型提供科学依据,还能助力挖掘数据的最大价值。一、诞生背景与社区
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
时序数据说
时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- 工业物联网中的时序数据库应用
1.引言工业物联网(IndustrialInternetofThings,IIoT)通过传感器、边缘计算和云计算等技术,实现设备数据的实时采集、存储与分析,以提高生产效率、预测设备故障并优化资源管理。然而,IIoT环境通常涉及高频、海量、多源异构的时序数据,传统数据库(如MySQL、Oracle)难以满足其高吞吐写入、低延迟查询和高效存储的需求。时序数据库(Time-SeriesDatabase,
- 时序数据库:数据库领域的未来之星
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库时序数据库ai
时序数据库:数据库领域的未来之星关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、大数据分析、数据库优化、TSDB、实时数据处理摘要:本文深入探讨了时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)这一新兴数据库技术。我们将从基本概念入手,分析时序数据库的核心原理和架构设计,详细讲解其特有的数据模型和存储机制。通过实际代码示例展示如何使用主流时序数据库处理时间序列数据,并探讨其在物联网、金融科技
- InfluxDB 数据模型:桶、测量、标签与字段详解(一)
计算机毕设定制辅导-无忧
#InfluxDBdb
一、引言**在大数据和物联网蓬勃发展的当下,时间序列数据的处理需求呈爆发式增长。InfluxDB作为一款高性能的开源时序数据库,凭借其卓越的特性,在时序数据库领域占据了重要地位,被广泛应用于各种场景。InfluxDB专为时间序列数据设计,拥有高效的存储和查询性能。它采用独特的存储引擎,能够快速写入大量带有时间戳的数据,并支持灵活的查询操作。其核心设计针对时间序列数据的特点进行了优化,包括时间索引、
- InfluxDB 数据模型:桶、测量、标签与字段详解(二)
计算机毕设定制辅导-无忧
#InfluxDBdb
四、各组件在实际应用中的协作4.1数据写入过程以服务器性能监控场景为例,假设我们有一个包含多台服务器的集群,需要实时监控每台服务器的CPU使用率、内存使用率和磁盘I/O等性能指标。我们使用InfluxDB来存储这些监控数据,下面详细介绍数据写入过程。首先,确定数据存储的桶。我们创建一个名为“server_monitoring_bucket”的桶,专门用于存储服务器监控相关的数据。这个桶将作为所有服
- 时序数据库选型避坑全攻略:IoTDB性能与成本双杀的秘密!
LCG元
数据库时序数据库iotdbjava
文章目录一、架构设计深度解析1.1IoTDB架构图谱1.2核心流程对比二、企业级实战代码2.1Python数据写入示例2.2TypeScript客户端实现2.3集群配置YAML三、性能对比分析四、生产部署方案4.1安全加固配置4.2安全策略实施五、技术前瞻分析5.1云原生演进路径5.2新型存储引擎预测六、技术图谱附录一、架构设计深度解析1.1IoTDB架构图谱数据写入协议适配层内存表管理持久化引擎
- 时序数据库选型全指南:为什么越来越多企业选择IoTDB?
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook课程设计经验分享
>在工业物联网爆发式增长的今天,一台风力发电机每秒产生200+数据点,一座智慧工厂每天新增10亿级数据记录——传统数据库已无法承受时序数据的洪流。###时序数据:数字时代的脉搏时序数据(Time-SeriesData)是以时间戳为索引的连续数据流,广泛存在于物联网设备监控、金融交易记录、应用性能监测等场景。这类数据具有三大特性:-**海量性**:单个设备每秒可产生多条数据-**时效性**:新数据价
- 大数据时代下的时序数据库选型指南:基于工业场景的IoTDB技术优势与适用性研究
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook经验分享课程设计
>在宝钢集团的智能工厂里,5万多个传感器每秒产生150万+数据点,传统数据库系统每天积压3TB未处理数据——这揭示了工业4.0时代的核心矛盾:**海量时序数据处理能力已成为智能制造的关键瓶颈**。###工业时序数据的四大特殊性工业场景下的时序数据与传统互联网数据存在本质差异:1.**高精度时间要求**-数控机床振动监测需微秒级时间戳-电网故障定位要求时间同步精度≤1μs2.**多源异构性**```
- 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