中兴OLT C300show running-config (加载各种板卡)show gpon onu uncfg (查看OLT所有未配置的ONU)show gpon onu uncfg gpon-olt_1/3/2 (查看端口下未配置的ONU)show gpon onu state gpon-olt_1/2/1 (查看端口下ONU状态)show mac (查看MAC地址)show card (查看主控板和线卡的在线状态,和版本信息)show version-running (查看当前运行的版本

来源:http://blog.rds.aliyun.com/2014/05/23/%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%94%A8%E6%88%B7sql%E6%85%A2%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%8C%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%8F%8A%E4%BC%98%E5%8C%96/ 问题描述 一个用户反映先线一个SQL语句执行时间慢得无法接受.SQL语句看上去很简单(本文描述中修改了表名和字段名):SELECT cou

在处理指数行情数据时(IDXD),我遇到一个KYLIN性能查询低下的问题,非常奇怪.经过一番研究发现了其中的原因并顺利解决: 症状: select count(*) from sensitop.idxd where ticker = '000300' and tradedate between '2016-01-01' and '2016-07-01'很快,不到一秒 select * from sensitop.idxd where ticker = '000300' and tradedate

一.QBC检索步骤 QBC检索步骤: 1.调用Session的createCriteria()方法创建一个Criteria对象. 2.设定查询条件.Expression类提供了一系列用于设定查询条件的静态方法, 这些静态方法都返回Criterion实例,每个Criterion实例代表一个查询条件. Criteria的add()方法用于加入查询条件. 3.调用Criteria的list()方法执行查询语句.该方法返回List类型的查询结果,在 List集合中存放了符合查询条件的持久化对象. 比较运

课程大纲及内容简介: 每节课约35分钟,共不下40讲 第一章(11讲) ·分布式和传统单机模式 ·Hadoop背景和工作原理 ·Mapreduce工作原理剖析 ·第二代MR--YARN原理剖析 ·Cloudera Manager 4.1.2安装 ·Cloudera Hadoop 4.1.2 安装 ·CM下集群管理一 ·CM下集群管理二 ·Hadoop fs 命令详解 ·cloudera manager管理集群·cloudera manager下集群高级管理 第二章(约10讲) ·Hive数据表和

最近使用Yii2.0来搭建项目,测试的时候发现无论是请求列表数据还是发布数据,都很慢,然后我一步一步打印时间来查看哪里的问题,始终找不到原因,最后在网上看到这篇: 'db' => [ 'class' => 'yii\db\Connection', 'dsn' => 'mysql:host=localhost;dbname=yii2advanced', 'username' => 'root', 'password' => '123456', 'charset' => '

问题:通过HBase访问服务在HBase中查询 ASSET_NORMAL 表速度很慢 如下,查询一条数据需要2.970s时间: 如下,统计总条数需要14.675s时间: HBase访问服务部署了3个节点: HBase部署了3个节点: 表 ASSET_NORMAL 部署了2个区域: 查看HBase的配置信息: 通过DBeaver查询,不经过HBase访问服务,查询速度依然慢,说明主要问题不在于HBase访问服务,而在于HBase自身,推断是由于没有对HBase建二级索引所致. 解决方法:基于Pho

题目链接 BZOJ5389 题解 太\(sb\)了,这种题都想不出来 发现复杂度允许\(n\sqrt{n}\),我们可以对于每个位置\(\sqrt{n}\)枚举约数,然后维护比例的最晚出现的位置,维护每种数出现的最晚位置 询问按\(r\)排序,在维护的同时回答询问,只需看该比例最晚位置是否在\(l\)右侧即可 这样做事默认\(a[y]\)在\(a[x]\)左边,反过来再做一次即可 #include<algorithm> #include<iostream> #include<

思路参考 这里. #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> using namespace std; ; struct node { int l, r; int idx; }; node Qry[MAXN]; //查询 int C[MAXN]; //树状数组 int vis[MAXN]; // i 的倍数上一次出现的位置 int num[MAXN]

mongodb查询速度慢是什么原因? 通过mongodb客户端samus代码研究解决问题         最近有项目需要用到mongodb,于是在网上下载了mongodb的源码,根据示例写了测试代码,但发现一个非常奇怪的问题:插入记录的速度比获取数据的速度还要快,而且最重要的问题是获取数据的速度无法让人接受. 测试场景:主文档存储人员基本信息,子文档一存储学生上课合同数据集合,这个集合多的可达到几百,子文档二存储合同的付款记录集合,集合大小一般不会超过50.根据人员ID查询人员文档,序列化后的大

在以前的博客中陆续记录了有关查询效率方面的文章.今天在整理一下,写上自己的一些心得记录如下:常见查询慢的原因常见的话会有如下几种:1.没有索引或没有用到索引.PS:索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表 的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录 即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有10

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] BIMFACE的常规应用方式有公有云与私有化部署两种方式,并且浏览模型或者图纸需要使用ViewToken,ViewToken 有效期为12小时,过期后需要调用接口重新生成.该过程稍微有点麻烦且性能可能受到网络等环境的影响.本文介绍第三种更加便捷高效的方式. 由于用户所在环境以及应用开发自身的需求,BIMFACE的用户可能想在如下两个场景下还能浏览上传的BIMFACE的模型: 由于内容保护等原因,有些BIMFACE的用户

环境: Sql Server2012 SP3企业版,Windows Server2008 标准版 问题由来: 最近在做DB优化的时候,发现一个存储过程有非常严重的性能问题, 由于整个SP整体逻辑是一个多表关联的复杂的查询,整体结构比较复杂的,通过的分析和尝试, 最后发现问题出在其中一个大表的查询上实现方式上, 因为这个大表上的意外的执行方式,导致其他表无法被驱动,其他表也是表扫描的方式参与join 导致后面整个表之间join以及查询编译出来一系列极其低效的执行效果(不合理的执行计划) 这里单独将

最近有项目需要用到mongodb,于是在网上下载了mongodb的源码,根据示例写了测试代码,但发现一个非常奇怪的问题:插入记录的速度比获取数据的速度还要快,而且最重要的问题是获取数据的速度无法让人接受.     测试场景:主文档存储人员基本信息,子文档一存储学生上课合同数据集合,这个集合多的可达到几百,子文档二存储合同的付款记录集合,集合大小一般不会超过50.根据人员ID查询人员文档,序列化后的大小为180K不到,但消耗的时间在400ms以上.    我的主要问题在于不能接收获取一个180K的

1.优化查询精度 优化原因:当维度过多时,查询很复杂,效率较慢.因此看能否通过优化sql的方式来提高查询效率. 代码跟踪查看(维度多余3时查询条件里面有in,优化不用in关键字) public abstract class AbstractQuerySpec implements QuerySpec { protected Map<String, String> nonDistinctGenerateSql(SqlQuery sqlQuery){ String expr = column.ge

题意: 给n个编号,m个查询每个查询l,r,求下标区间[l,r]中能分成标号连续的组数(一组内的标号是连续的) 分析: 我们认为初始,每个标号为一个组(线段树维护区间组数),从左向右扫序列,当前标号,要考虑和他相邻的标号的位置,若前面位置出现了和它相邻的标号, 则前面位置组数减一(因为可以合并成一组),查询区间离线处理,保证了查询的正确. #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath&g

题意: 给你n个数的序列a,q个询问,每个询问给l,r,求在下标i在[l,r]的区间任意两个数的最大公约数中的最大值 分析: 有了hdu3333经验,我们从左向右扫序列,如果当前数的约数在前面出现过,那这个约数可能就是最大的答案.所以我们枚举当前数的所有约数,用线段树维护区间最大值,查询序列离线处理保证查询的正确. #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath> #include

原文:select查询原理 我并非专业DBA,但做为B/S架构的开发人员,总是离不开数据库,一般开发员只会应用SQL的四条经典语句:select ,insert,delete,update.但是我从来没有研究过它们的工作原理,这篇我想说一说select在数据库中的工作原理.B/S架构中最经典的话题无非于三层架构,可以大概分为数据层,业务逻辑层和表示层,而数据层的作用一般都是和数据库交互,例如查询记录.       我们经常是写好查询SQL,然后调用程序执行SQL.但是它内部的工作流程是怎样的呢?

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

检索文档 现在我们有一些数据存储在Elasticsearch中,我们可以开始处理这个应用程序的业务需求. 这在Elasticsearch中很容易.我们只需执行HTTP GET请求并指定文档的地址--索引,类型和ID.使用这三个信息,我们可以返回原始的JSON文档,并且响应包含有关文档的一些元数据. 现在我们可以直接通过Kibana->Dev Tools来发送请求,GET很简单,根据你的参数返回对应的结果. 搜索所有User信息,请求: 您可以看到我们使用索引springboot-elk和类型sp

HQL语法 1.基本语法 String hql = " from com.yyb.domain.Customer ";//完整写法 String hql2 = " from Customer "; //简单写法 String hql3 = " from java.lang.Object ";//查询所有表 2.排序 //排序,和sql一样 String hql1 = " from Customer order by cust_id as