问题原因建立的表空间dbf文件大小上限了 一. select * from dba_data_files 使用该条语句可以查看当前库中有多少表空间并且DBF文件的存储位置 二.查看表空间是否开启了自动扩展 若显示开启了直接执行,没开启也执行这句 ALTER DATABASE DATAFILE 'D:\ORACLE\PRODUCT\10.2.0\ORADATA\ORCL\DMS' AUTOEXTEND ON NEXT 50M MAXSIZE UNLIMITED; 这条sql的意思是 修改dbf文件

爬虫系统:通过Nutch扩展点开发插件(添加自定义索引字段到solr) 准备工作 爬虫环境 -- nutch2.3.1 + solr4.10.3 + hbase0.98 开发环境 -- Eclipse Mars.2 Release(4.5.2) 所需jar包 -- apache-nutch-2.3.jar.hadoop-common-2.6.0.jar.slf4j-api-1.7.9.jar 什么是Nutch扩展点       好的爬虫系统应该同时具备高扩展性(scalability)和高伸缩性

由于工作需要,决定深入研究SQL Server的扩展事件(Extended Events/xEvents),经过资料搜索,发现国外大牛的系列文章,作为“学习”阶段,我先翻译这系列文章,后续在工作中的心得作为原创添加.原文地址:Stairway to SQL Server Extended Events ,由于英语水平有限,如认为看原文更好,可以自行查阅.另外,在翻译过程中,我会适当增加一些自己的看法或者删除作者的某些我认为不重要.不影响学习的内容,所以不是纯粹的直译. 本系列目前包含4篇文章:第

公司ELK系统目前的设置是每月自动将日志信息记录至新的索引中,将日志数据按月分索引保存,在扩展的ELK架构中,利Logstash对接rabbitmq,获取日志消息,自动持久化至Elasticsearch.而Elasticsearch存在一个关键问题就是索引的设置及字段的属性指定,最常见的问题就是,某个字段我们并不希望ES对其进行分词,但如果使用自动模板创建索引,那么默认是所有string类型的字段都会被分词的,因此必须要显式指定字段的not_analyzed属性,其它的比如控制索引的备份数,分片

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则

1.冗余和重复索引 mysql允许在相同列上创建多个索引,无论是有意还是无意,mysql需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能.重复索引是指的在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引,应该避免这样创建重复所以,发现以后也应该立即删除.但,在相同的列上创建不同类型的索引来满足不同的查询需求是可以的. 冗余索引和重复索引有一些不同,如果创建了索引(a,b),再创建索引(a)就是冗余索引,因为这只是前面一个索引的前缀索引,因此(a,b)也可以当作(a

转载:http://wenku.baidu.com/view/f64c8a707fd5360cba1adbea.html SQL Server2005索引碎片分析和解决方法   毫无疑问,给表添加索引是有好处的,你要做的大部分工作就是维护索引,在数据更改期间索引可能产生碎片,所以一些维护是必要的.碎片可能是你查询产生性能问题的来源. 怎样确定索引是否有碎片? SQLServer提供了一个数据库命令:DBCC SHOWCONTIG,来确定一个指定的表或索引是否有碎片.下面举一个例子: 对't_ex

如何建立mysql索引? 创建索引原则 1.左前缀原则 : mysql索引匹配会从右匹配,到遇到( >  < between like)终止.如 我们建立索引(a,b,c,d), a = 1 and  b=2 and  c>3 and d=4.此时,索引d不会被用上.真正有效的索引(a, b, c).如果把索引建立成(a,b,d,c), 则四个索引都能被用上 2.in 和  = 顺序可以随意. 如可建立索引(a, b , c)任意顺序 ,  a = 1 and  c=2 and  b=3

索引是数据库中一种可选的数据结构,她通常与表或簇相关.用户可以在表的一列或数列上建立索引,以提高在此表上执行 SQL 语句的性能.就像本文档的索引可以帮助读者快速定位所需信息一样,Oracle 的索引提供了更为迅速地访问表数据的方式.正确地使用索引能够显著的减少磁盘 I/O. 用户可以为一个表创建多个索引,只要不同索引使用的列或列的组合(combination of columns)不同即可.例如,下列语句中指定的列组合是有效的: CREATE INDEX employees_idx1 ON e

一.索引类型 在MySQL中,存储引擎使用索引,首先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录中找到对应的行. 无论是多么复杂的ORM工具,在精妙和复杂的索引面前都是"浮云".这里只详细描述B-Tree,其他的简要说明.... 1.1 B-Tree 前面介绍过B+树这种数据结构: 大多数引擎都支持这种索引.Arch引擎是一个例外:5.1之前Archive不支持任何索引.我们使用B-Tree,是因为这是MySQL中的关键字.实际上底层很可能不同,例如NDB集群存储引擎使用的是T-Tree

[12c]扩展数据类型(Extended Data Types)-- MAX_STRING_SIZE 在12c中,与早期版本相比,诸如VARCHAR2, NAVARCHAR2以及 RAW这些数据类型的大小会从4K以及2K字节扩展至32K字节.只要可能,扩展字符的大小会降低对LOB 数据类型的使用.为了启用扩展字符大小,你必须将MAX_STRING_SIZE的初始数据库参数设置为EXTENDED. 要使用扩展字符类型需要执行以下过程: 1.关闭数据库 2.以升级模式重启数据库3.更改参数: ALT

MySQL允许在相同列上创建多个索引,无论是有意还是无意,mysql需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能. 重复索引是指的在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引,应该避免这样创建重复索引,发现以后也应该立即删除.但,在相同的列上创建不同类型的索引来满足不同的查询需求是可以的. CREATE TABLE test( ID INT NOT NULL PRIMARY KEY, A INT NOT NULL, B INT NOT NULL, UNI

mysql允许在相同列上创建多个索引,无论是有意还是无意,mysql需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能. 重复索引是指的在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引,应该避免这样创建重复索引,发现以后也应该立即删除.但,在相同的列上创建不同类型的索引来满足不同的查询需求是可以的. CREATE TABLE test( ID INT NOT NULL PRIMARY KEY, A INT NOT NULL, B INT NOT NULL, UNI

hbasene(https://github.com/akkumar/hbasene)是开源项目,在hbase存储上封装使用Lucene来创建索引,代码API非常简单,熟悉lucene的朋友可以很方便地创建.     以下为测试代码,完成读取一张hbase上记录url和用户id的表,对其创建索引并进行简单的基于url的索引的代码.当取到search的结果后,就可以拿到想要的数据了.由于分词后将原始内容进行了反向索引,所以匹配就转化为了查询,速度相当快.     其中getDocumentFrom

1.MySQL的架构 1).连接器 先根据Ip和端口号,用户名和密码,连接MySQL数据库,连接后如果没有下一步动作,连接就处于空闲状态,此时有一个连接超时时间的设置 wait_timeout默认8小时. 连接器会查询当前登录用户在权限表中所存储的权限. 连接分为长连接和短连接,长连接是指连接成功后不断开,下一次请求继续用该连接.短连接是连接成功后执行几次就断开连接. 连接的过程复杂,所以尽量用长连接,但是用长连接占用的内存资源在断开的时候才会释放,所以可能MySQL占用的内存很大.解决办法就是

swift的Extension用户在不访问代码的情况下扩展基本结构类型或自定义类 extension Int { var doubled : Int { } func multiplyWith(anotherNumber: Int) -> Int { return self * anotherNumber } } 测试代码如下: .doubled // = 4 .multiplyWith() // = 128 扩展甚至还可以使类型实现某个协议 下面这个例子在其它语言看来有些怪异,但在swift来

本文系阅读<高性能MySQL>,Baron Schwartz等著一书中第五章 创建高性能的索引的笔记,索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要.在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引有时比一个好的索引性能要好两个数量级. 索引基础 在mysql中

压缩索引 MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,这在某些情况下能极大地提高性能.默认只压缩字符串,但通过参数设置也可以对整数做压缩. MyISAM压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分,把这部分存储起来即可.例如,索引块中的第一个值是“perform”,第二个值是“performance”,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似“7,ance”这样的形式.MyISAM对行指针也

通常来说,索引可以用于提高查询的速度.通过索引,可以快速访问表中的指定数据,避免了表上的扫描.有时候,索引不仅仅能够用于定位表中的数据.某些查询可能只需要访问索引的数据,就能够获取所需要的结果,而不需要再次访问表中的数据.这种访问数据的方法叫做 Index-Only 扫描.要想通过索引直接返回查询的数据,创建的索引需要包含 SELECT 列表中的所有字段:CREATE TABLE t1 (a int, b int, c int); INSERT INTO t1     SELECT val, v

b-tree索引 一定程度上说,mysql只有b-tree索引.他没有bitmap索引.还有一个叫hash索引的,只在Memory存储引擎中才有. b-tree索引跟oracle中的大同小异. mysql中关于b-tree的限制: 只有做全值拼配或者根据左前缀匹配.我猜测是因为mysql没有基于cost的优化器,它没有对index full scan的操作.因为无法衡量这种full scan是否划得来.所以只能对前缀进行匹配,没有后缀或者中间匹配这种逻辑. 多列索引 如果是多列索引,顺序很重要,

1.选择唯一性索引 唯一性索引的数据是唯一的,可以更快的通过该索引查询某条数据. 2.为经常需要排序,分组和联合操作的字段建立索引 order by,group by的字段在排序操作时很是耗时,可以对其加索引. 3.为经常作为查询条件的字段建立索引 4.限制索引的数量 过多的索引很是消耗数据库的性能,多使用组合索引. 5.尽量使用数据量少的索引. 如果索引的值很长,查询的速度会受到影响. 6.删除不再使用或很少使用的索引 减少对索引的维护 7.最左前缀原则 8.选择区分度高的列作为索引 9.索引