"ORA-01654: 索引VGSM.AUDIT_DATA_I无法通过8192(在表空间KLDB中)扩展"   1.有可能是索引表空间不够 select sum(bytes/1024/1024) sizeMB from dba_free_space z where z.tablespace_name='KLDB'   还有400M的剩余空间 应该足够.   但是通过查询发现是  select s.index_name,        s.table_name,        s.tab

前言 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车. 拿汉语字典的目录页(索引)打比方,我们可以按拼音.笔画.偏旁部首等排序的目录(索引)快速查找到需要的字. 索引分单列索引和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引.组合索引,即一个索引包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应

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

索引概述 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表要小的多,其主要作用是为了加快对数据的搜索速度,也可以用来保证数据的唯一性.但是,索引作为一种可选的数据结构,你可以选择为某个表里的创建索引,也可以不创建.这是因为一旦创建了索引,就意味着o

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

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

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

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

参考: Oracle表空间不足ORA-01654 查看表空间和表的使用率 ORA-01654 索引 无法通过 表空间扩展 Oracle 查看表空间的大小及使用情况sql语句 一.基础查询 1.查看表空间大小,文件位置,是否自动增长: select * from dba_data_file 2.查看表空间设置信息: select * from dba_tablespaces 3.查看表空间剩余空间信息: select * from dba_free_space 4.查看用户表空间信息: selec

v在往数据表里插入数据时,出现了ORA-01654: 索引 SSERVICE.IX_MSI_WDR_INPUT_1 无法通过 1024 (在表空间 USERD 中) 扩展的错误信息,原来是数据量太大,表空间没有自动增长,空间不足了. 解决办法,扩展表空间: --(1)重置数据文件大小 ALTER DATABASE DATAFILE 'datafile路径名字' RESIZE 2000M: --(2)设置数据文件能自动增长 ALTER DATABASE DATAFILE '... ' AUTOEX

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

# sales_urls.py # ————————47PerfectCRM实现CRM客户报名流程———————— from django.conf.urls import url from bpm.sales import sales_views urlpatterns = [ # ————————75PerfectCRM实现CRM扩展权限———————— url( r'^sales_customer/$', sales_views.sales_customer, name='sales_cu

表.约束.索引.表空间.分区.序列.统计信息 一.表及其操作 1.创建表 create table 表名 ( 字段名1 字段类型 默认值 是否为空 , 字段名2 字段类型 默认值 是否为空, 字段名3 字段类型 默认值 是否为空, ...... 字段名n 字段类型 默认值 是否为空 ); 2.删除表 delete from 表名; delete删除数据是一条一条的删除数据,后面可以添加where条件,不删除表结构.注意:如果表中有identity产生的自增id列,delete from后仍然从上

索引的概念介绍: 1.聚集索引 聚集索引:指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引  也就是说聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序.它会根据聚集索引键的顺序来存储表中的数据,即对表的数据按索引键的顺序进行排序,然后重新存储到磁盘上.因为数据在物理存放时只能有一种排列方式,所以一个表只能有一个聚集索引. 比如字典中,用'拼音'查汉字,就是聚集索引.因为正文中字都是按照拼音排序的.而用'偏旁部首'查汉字,就是非聚集索引,因为正文中的字并不是按照偏旁部首排序的,我们通过检字表得到正文中的字在

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

关于索引的概念可以看看宋大牛的博客 T-SQL查询高级—SQL Server索引中的碎片和填充因子 整个数据库的索引很多,索引碎片多了,不可能一个个的去重建,都是重复性的工作,所以索性写了个存储过程,按范围需要重建索引. -- ============================================= -- Author: <Limy> -- Create date: <2015-12-31> -- Description: <批量重建索引> -- EX

索引,索引的建立.修改.删除 2007-10-05 13:29 来源: 作者: 网友评论 0 条 浏览次数 2986 索引索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查.建立索引是一项技术性要求高的工作.一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑.应用系统的性能直接与索引的合理直接有关.下面给出建立索引的方法和要点.§3.5.1 建立索引1. CREATE INDEX命令语法:   CREATE INDEXCREATE [unique] INDEX [u