链接 概述 在3.7.0以后,WAL(Write-Ahead Log)模式可以使用,是另一种实现事务原子性的方法. WAL的优点 在大多数情况下更快 并行性更高.因为读操作和写操作可以并行. 文件IO更加有序化,串行化(more sequential) 使用fsync()的次数更少,在fsync()调用时好时坏的机器上较为未定. 缺点 一般情况下需要VFS支持共享内存模式.(shared-memory primitives) 操作数据库文件的进程必须在同一台主机上,不能用在网络操作系统. 持有多

报错信息: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for /brokers/topics/ejabberd-chat-offlines/partitions at storm.ka

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中.而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据. read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下几个参数: sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy

从0开始搭建SQL Server AlwaysOn 第一篇(配置域控) 第一篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4678330.html第二篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4682028.html第三篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4682986.html第四篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/6136227.html AlwaysOn是SQL Server2012推出

从0开始搭建SQL Server AlwaysOn 第二篇(配置故障转移集群) 第一篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4678330.html第二篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4682028.html第三篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4682986.html第四篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/6136227.html 这一篇是从0开始搭建SQL Server

SQL Server代理是所有实时数据库的核心.代理有很多不明显的用法,因此系统的知识,对于开发人员还是DBA都是有用的.这系列文章会通俗介绍它的很多用法. SQL Server代理是SQL Server作业调度和报警服务,使用得当的话,会大大简化数据库管理员(DBA)的工作. SQL Server代理的核心是运行批处理作业(batch jobs),“批”是简单的“一系列操作”,通常用T-SQL脚本定义.这些可以作为作业(job)运行,在特定计划(schedule)上,你会选择安排在少数用户访问

SQL Server 2012 读写分离设置 - AlsoIn 时间 2014-07-21 17:38:00  博客园-所有随笔区 原文  http://www.cnblogs.com/also/p/3858887.html 主题 SQL ServerSQL 引用: http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/jj161766.aspx 微软新一代数据库产品SQL Server 2012已经面世一段时间了,不管从功能还是性能上讲,较之其早期产品都有了很大

原文:01. SQL Server 如何读写数据 一. 数据读写流程简要SQL Server作为一个关系型数据库,自然也维持了事务的ACID特性,数据库的读写冲突由事务隔离级别控制.无论有没有显示开启事务,事务都是存在的.流程图如下: 数据读写流程图 0. 事务开始(1) 所有DML语句必然是基于事务的,如果没有显式开启事务,即手动写下BEGIN TRAN,SQL Server则把每条语句作为一个事务,并自动提交事务. 也就是说SQL SERVER 默认不开启隐式事务,这点与ORACLE正好相反

01. SQL Server 如何读写数据   一. 数据读写流程简要SQL Server作为一个关系型数据库,自然也维持了事务的ACID特性,数据库的读写冲突由事务隔离级别控制.无论有没有显示开启事务,事务都是存在的.流程图如下: 数据读写流程图 0. 事务开始(1) 所有DML语句必然是基于事务的,如果没有显式开启事务,即手动写下BEGIN TRAN,SQL Server则把每条语句作为一个事务,并自动提交事务. 也就是说SQL SERVER 默认不开启隐式事务,这点与ORACLE正好相反,

c3p0链接池初步使用:直接上代码 c3p0是开源面粉的连接池,目前使用它的开源项目主要有:Spring,Hibernate等,使用时需要导入相关jar包及配置文件c3p0-config.xml文件 1.在使用链接池的时候,需要加入如下依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.4

最近在梳理数据库集群的相关操作,现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结,恰好你又在看这一块,供一份参考.本次系列终结大概包括以下内容:多数据库安装.mycat部署安装.数据库之读写分离主从复制.数据库之双主多重.数据库分库分表.每一个点,有可能会对应一篇或者多篇文章,由于还要继续上班工作,所以本系列分享预计持续时间需要10天左右,有兴趣的您可以持续关注.我是一个菜鸟,如果写的不好的地方,望多多指点和包涵. 好了,不逼逼了,直接进入本次的主题:mycat读写分离模式配置安装. 一.

关键设置: 第一步(SQL2005.SQL2008): 开始-->程序-->Microsoft SQL Server 2008(或2005)-->配置工具-->SQL Server  配置管理器-->SQL Server网络配置-->MSSQLSERVER(这个名称以具体实例名为准)  的协议-->TCP/IP-->右键-->启用 第二步: SQL2005): 开始-->程序-->Microsoft SQL Server 2005-->

2014-10-11 在树形结构中,实例被称为节点.每个节点都有多个子节点与一个父节点. 最上层的节点叫做根(root)节点,它没有父节点. 最底层的没有子节点的节点叫做叶(leaf). 中间的节点简单地称为非叶节点(nonleaf). 目标:分成存储于查询,比如:系统字典.组织机构.省份区域等树形结构数据或者以层级方式组织的数据. 反模式:总是依赖父节点,邻接表. 最简单的实现方式是添加ParentId字段,引用同一张表的主键ID. 邻接表维护树比较方便,但是查询很笨拙,如果要找一个节点下的所

目标:支持可变属性 反模式:使用泛型属性表.这种设计成为实体-属性-值(EAV),也可叫做开放架构.名-值对. 优点:通过增加一张额外的表,可以有以下好处 (1)表中的列很少: (2)新增属性时,不需要新增列.不会影响现有表的结构: (3)存储的字段内容不会为空值. 缺点:(1)查询语句变得更加复杂: (2)使用EAV设计后,需要放弃传统的数据库设计所带来的方便之处,比如:无法保障数据完整性: (3)无法使用SQL的数据类型,比如对日期.金钱等格式内容都只能保持为字符串类型: (4)无法确保引用

目标:存储多值属性 反模式:创建多个列.比如一个人具有多个电话号码.座机号码.手机号码等. 1.查询:多个列的话,查询时可能不得不用IN,或者多个OR: 2.添加.删除时确保唯一性.判断是否有值:这些都很麻烦: 3.字段的列数无法确定具体数量. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.应该支持的动态列的数量是多少? 2.如何才能在SQL查询中同时查询多列? 合理使用反模式: 在默写情况下,一个属性可能有固定数量的候选值,并且他们的存储位置和顺序都是固定的.这样的话,可以使用反模式.

目标:支持可扩展性.优化数据库的结构来提升查询的性能以及支持表的平滑扩展. 反模式:克隆表与克隆列 1.将一张很长的表拆分成多张较小的表,使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名. 2.将一个列拆分成多个之列,使用别的列中的不同值给拆分出来的列命名. 为了达到减少每张表记录数的目的,你不得不创建一些有很多列的表,或者创建很多很多表.但是在2个方案中, 你会发现随着数据量的增长,会有越来越多的表或者列. 缺点:(1)不断产生新的表.要将数据拆分到不同的表中,需要一个规则来定义哪些数据属

目标:优化性能 改善性能最好的技术就是在数据库中合理地使用索引.  索引也是数据结构,它能使数据库将指定列中的某个值快速定位在相应的行. 反模式:无规划的使用索引 1.不使用索引或索引不足 2.使用了太多的索引或一些无效的索引 (1)大多数数据库会自动地位主键建立索引,因此额外再定义一个索引就是冗余. 这个额外的索引并无任何好处,它只会成为额外的开销. (2)字符串索引很大,而且也不太可能对它进行全匹配查找. (3)使用组合索引是一个很好的选择,但是大部分创建的组合索引都是冗余或者很少使用. 组

目标:查询得到每组的max(或者min等其他聚合函数)值,并且得到这个行的其他字段 反模式:引用非分组列 单值规则:跟在Select之后的选择列表中的每一列,对于每个分组来说都必须返回且仅返回一直值. select ProductId,Max(DateReported) as Latest from Bugs  as b Join BugProducts  as bp on b.BugId = bp.BugId Group by ProductId; 在Group By字句中出现的列能够保证他们

目标:全文搜索 使用SQL搜索关键字,同时保证快速和精确,依旧是相当地困难. SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的. 反模式:模式匹配 使用Like 或者正则表达式. 缺点:(1)无法使用索引,进行全表遍历,非常耗时,性能极低. (2)有时候会返回医疗之外的结果.select * from bugs where description like '%one%', 返回结果可能是money.prone.lonely. 正则表达式可能会为单词边界提供一个模

目标:减少输入 反模式:捷径会让你迷失方向 使用通配符和未命名的列能够达到减少输入的目的,但是这个习惯会带来一些危害. 1.破坏代码重构:增加一列后,使用隐式的Insert插入语句报错: 2.查询中使用通配符,影响性能和扩展性.大量数据在网络之间传输,可能会造成阻塞. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.程序由于还使用老的列名而挂掉. 改变了数据库里的一张表,添加.删除.重命名列,或者改变列的顺序.但没能更新全部使用到这张表的代码. 2.花了几天时间终于找到了网络的瓶颈,终于减小