数据库误操作,只好使用使用原来的备份数据去恢复数据,但是数据量太大,只好使用SQLDumpSplitter将大文件分割成小文件,然后恢复指定的表即可.

第一步:学会如何组合选择器 什么是选择器?如果你还不知道什么叫做”选择器”,你可以先参考一下w3schools.com的CSS语法概述. 未优化的CSS代码在下面的图例中,你会看到来自三个不同选择器的同样的CSS属性声明. 点击小图浏览清晰大图 优化的CSS代码你可以将上面的css代码优化组合,让所有CSS选择器使用同一组属性.每个选择器之间用逗号分割开,像下面这样. h2, p, .block {    font-size: 1.5em;    padding: 10px 10px 10px 

什么是Fact(事实)维度关系 开发过SSAS Cube的开发人员应该都知道,Cube的维度用法中有一种叫Fact(事实)关系类型,如下图所示: Fact(事实)维度关系就如同上面截图中红框中的描述一样,指的是一张表即是事实表又是维度表,也就是数据仓库中通常说的“退化维度”.比如在本例中我们的FactInternetSales(FactInternetSales表在数据源视图中的FriendlyName是Internet Sales Facts,所以在Cube中FactInternetSales

1. 判断下面的结果 # 1. 判断下面的结果 # 1 > 1 or 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 print(1 > 1 or 3 < 4 or ((4 > 5 and 2 > 1) and 9 > 8) or 7 < 6) # True # 1 > 2 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 or 9 < 8 and 4 &g

2018-12-13 2018-12-20 本篇文章旨在针对初学者以我本人现阶段所掌握的知识就HBase的架构图中各模块作一个概念科普.不对文章内容的“绝对.完全正确性”负责. 1.开胃小菜 关于HBase的架构图,直接抓取网络上图片来分析就好了.它大概长成下面的样子: 图1 HBase架构图 从上图中可以很直观地看到整个HBase都是基于HDFS之上的.这个HDFS呢,它的全称是Hadoop distributed file system,Hadoop分布式文件系统.关于在<HBase入门指南

Unit1 Introduction to the ABAP Dictionary(ABAP字典介绍) 1.1 Describing the ABAP Dictionary(描述ABAP字典) ABAP Dictionary基本功能: Create user-defined types ( data elements, structures, table types ) Create the database objects ( tables, indexes, views ) Find a n

假定一个班级的学生个人信息表: 什么是外键 在设计的时候,就给表1加入一个外键,这个外键就是表2中的学号字段,那么这样表1就是主表,表2就是子表.(注意: 外键不一定须要作为从表的主键.外键也不一定是主表的主键.主表的唯一键就能够作为从表的外键.) 外键用来干什么? 为了一张表记录的数据不要太过冗余. 这和软件project的模块化思想差点儿相同类似,仅仅只是在数据库中是对表关系进行解耦,尽量让表 记录的数据单一化.就如你贴的图片中,把成绩和学生信息放在一张表中就太冗余了. 为什么说外键能保持数

一个班级的学生个人信息表: 什么是外键 在设计的时候,就给表1加入一个外键,这个外键就是表2中的学号字段,那么这样表1就是主表,表2就是子表. 外键用来干什么 为了一张表记录的数据不要太过冗余. 这和软件project的模块化思想差点儿相同类似,仅仅只是在数据库中是对表关系进行解耦,尽量让表 记录的数据单一化.就如你贴的图片中,把成绩和学生信息放在一张表中就太冗余了. 为什么说外键能保持数据的一致性.完整性 你想想,你的图中的第一章表切割成了表1和表2,表2的学号引用了表1的学号字段作为外键,假

1,simulink生成hdl的话需要用支持的模块,否则不能生成,支持的模块组成一个库,这个库需要自己生成,用hdllib命令生成,官方原话: The hdllib function creates a library of blocks that are currently supportedfor HDL code generation. The block library, hdlsupported , affords quickaccess to supported blocks. By

经验是从别人那里拿来的,不想直接复制黏贴,想亲自总结下,巴拉巴拉.........进入正题吧 一.为查询加入缓存 1.检查数据库是否开启缓存:show variables like '%query_cache%': 若开启query_cache_type 为 ON 2.设置查询缓存的方法:网上搜素下:http://www.111cn.net/database/mysql/63815.htm(参考链接) 使用缓存和不适用缓存的区别 $r = mysql_query("SELECT username

mysql优化 简要: 1.数据库设计优化 2.sql语句优化 3.表切割 4.读写分离技术 一.数据库设计优化 1.表设计要符合三范式.当然,有时也须要适当的逆范式 2.什么是三范式 一范式: 具有原子性.不可再切割 二范式: 在满足一范式的基础上,我们考虑是否满足二范式. 仅仅要表的记录满足唯一性,也是说,同一张表,不可能出现全然同样的记录,一般说,在表中设计一个主键就可以. 三范式: 在满足二范式的基础上,我们考虑是否满足三范式. 仅仅要表满足没冗余性. 二.SQL语句优化 1.sql优化

手动预先分片:(每个片上的数据是不一样的,是分开存,不是做备份) 自动分片有可能短期内某个片的数据过大,硬盘不够用了.能否100000-30000就到1号片. //以shop.user表为例,先声明shop库下的user表做分片,并且片建是userid sh.shardCollection(}); sh.status() //查看分片信息 //800万用户,分2个服务器,每个服务器400万,每个服务器100个片,每个片4万数据. //40个块,每个块1000条,2个片,每个片20个块,每个片20

mysql:外键 转自:https://www.cnblogs.com/brucemengbm/p/6897410.html 一个班级的学生个人信息表: 什么是外键 在设计的时候,就给表1加入一个外键,这个外键就是表2中的学号字段,那么这样表1就是主表,表2就是子表. 外键用来干什么 为了一张表记录的数据不要太过冗余. 这和软件project的模块化思想差点儿相同类似,仅仅只是在数据库中是对表关系进行解耦,尽量让表 记录的数据单一化.就如你贴的图片中,把成绩和学生信息放在一张表中就太冗余了. 为

总的 1:在3台独立服务器上,分别运行 27017,27018,27019实例, 互为副本集,形成3套repl set 2: 在3台服务器上,各配置config server, 运行27020端口上 3: 配置mongos ./bin/mongos --port 30000 \ --dbconfig 192.168.1.201:27020,192.168.1.202:27020,192.168.1.203:27020 4:连接路由器 ./bin/mongo --port 30000 5: 添加r

FileGroup 檔案群組 :一個「資料庫(database)」可對應一或多個 FileGroup,一個 FileGroup 可由一或多個 file (.ndf) 構成. FileGroup 可讓 SQL Server 彈性地調整空間大小,亦可達到讓不同的磁碟 I/O,來幫助分流.提升效能,例如筆數極大的「資料表(table)」,可用 FileGroup 做「水平資料分割 (Horizontal Partitioning)」,內地稱為「表分區」. Horizontal Partitioning

按月份切割MySQL表数据: 千万级别的数据量也可在毫秒内完成切割操作 注:数据无价请提前自行备份 #!/bin/bash USERNAME=MySQL_user PASSWORD=MySQL_pwd DB_NAME=DBname HOST=127.0.0.1 LAST_MONTH=`date -d "-1month" +%Y_%m` # 定义函数执行登陆数据库 function mysql_cmd() { CMD=$1 CMD=${CMD:-"quit;"} /u

分表是分散数据库压力的好方法. 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库. 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表.个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了. 纵向分表 将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表.(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的.) 分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的) 案例: 对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,创建时间等,是变化频

近期工作中,有个如上图效果的需求:将一个字段里面的值,以“,"切割成多列 通过思考.搜索,在网上找到了博主Microshaoft的文章: 妙用 T-SQL: PARSENAME 函数 (也可不使用该函数,鸣谢"小杰") 实现按指定分隔符拆分字符串 SplitString 原帖地址:http://www.cnblogs.com/Microshaoft/archive/2005/05/10/152325.html 在此,感谢博主及为此付出的朋友! 下面,创库.表.测试数据学习下.

分表是分散数据库压力的好方法. 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库. 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表.个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了. 1,分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表.(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的.) 分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的) 案例: 对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,

SSAS事实表中的数据,有时候会因为一对多或多对多关系发生复制变成多份,如下图所示: 图1 我们可以从上面图片中看到,在这个例子中,有三个事实表Fact_People_Money(此表用字段Money记录了每个人的薪水,比如上图中就记录了PeopleID为1的人的薪水为1000), Fact_PeopleVehicle(此表为人车关系表,记录了人和车之间的多对多关系,比如上图中就记录了PeopleID为1的张三拥有三辆车,分别为宝马.大众和奔驰), Fact_Vehicle_Color(此表为车

Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java