先学习下一些专业词汇 IDE (Integrated Drive Electronics) 电子集成驱动器 它的本意是指把"硬盘控制器"与"盘体"集成在一起的硬盘驱动器.把盘体与控制器集成在一起的做法减少了硬盘接口的电缆数目与长度,数据传输的可靠性得到了增强,硬盘制造起来变得更容易,因为硬盘生产厂商不需要再担心自己的硬盘是否与其它厂商生产的控制器兼容.对用户而言,硬盘安装起来也更为方便.IDE这一接口技术从诞生至今就一直在不断发展,性能也不断的提高,其拥有的价格低廉

前置条件: 1.安装LSI的Megacli软件包 Megacli64 2.安装scsi设备的查询工具lsscsi apt-get install lsscsi   步骤: 1.根据osdid 查找 盘符 ceph-disk list | grep -A 1 -B 1  osd.0 | egrep "^/dev/sd*\b"|cut -d ':' -f1  (这个对某些机器以上命令无用,换成下面的命令: ceph-disk list | grep -A 1 -B 1  osd.0 | e

一.SAS和SATA SATA: Serial Advanced Technology Attachment,又叫串口硬盘,是将主机总线适配器连接到硬盘的总线接口. SAS: Serial Attached SCSI,即串行连接SCSI,是新一代的SCSI技术,采用串行技术以获得更高的传输速度,并通过缩短连结线改善内部空间等. 二.SAS和SATA的相同点 由于之前采用并行接口,传输数据和信号的总线是复用,因此传输速率会受到一定的限制.如果要提高传输速率,那么传输的数据和信号往往会产生干扰,从而

案例概述 一个X3-2 的Exadata临时客户,ORACLE原厂工程师在进行onecommand初始化的过程中,执行到第6步,calibrate检测存储节点磁盘性能时报错,后续工作无法继续.而由于一些商务上的原因,原厂的硬件工程师无法提供技术支持. 客户最终找到了我们,希望我们能帮着一起分析分析,存储节点磁盘的性能是否存在问题.在问题转给我之前,客户自己也做了大量的换盘和测试工作.目前存储节点使用calibrate检测的结果正常,但插槽0 或 插槽1 的MBPS偶尔比其它的磁盘低十几MB左右,

很多人一提到SAS盘和SATA盘之后,首先想到的是接口方面的区别,SAS的接口速度比SATA高很多,所以认为SAS盘要比SATA盘快,性能高.其实,接口方面的区别并不是主要的,只是很小的一方面.那么,SAS盘和SATA最大的区别到底在什么地方呢? 这是磁盘内部的剖析图,对于一块磁盘而言,最重要的是驱动电机(Actuator).磁头(read/write heads)以及磁盘面(Discs).SAS盘是企业级应用盘,我们可以称之为Enterprise Disk,SATA盘是面向普通用户,面向对性能

select sum(bytes / 1024 / 1024 / 1024),       d.owner,       d.segment_name,       d.segment_type  from dba_segments d where d.owner in       (select c.username          from dba_users c         where c.default_tablespace in               (select dis

表结构如下: CREATE TABLE `tab_AAA` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  `customer_no` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_type` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ,  `agreement_version` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_statu

上篇小弟分享了几个“即席查询与分析”的典型案例,引起了不少共鸣,好多小伙伴迫不及待地追问我们:说好的“手把手教你搭建即席查询与分析Demo”啥时候能出?说到就得做到,差啥不能差人品,本篇只分享技术干货,目的只有一个,就是让每一个伙伴都能根据本篇向导搭建出一个“即席查询与分析Demo”. 为了让各位伙伴能够尽快上手体验,所选案例就以上一篇中的“机动车缉查布控即席查询与分析”为例,上篇我们已经比较详尽的分析了用户需求,没好好听课的小伙伴赶紧把“大数据即席查询与分析(中篇)”再好好复习一下,这里不再赘

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

很多人遇到过服务器RAID5挂掉,往往掉一个盘后,第二个盘也立刻挂掉. 大家都知道RAID5 一次允许一个盘缺失, RAID 5也是以数据的校验位来保证数据的安全,但它不是以单独硬盘来存放数据的校验位,而是将数据段的校验位交互存放于各个硬盘上.这样,任何一个硬盘损坏,都可以根据其它硬盘上的校验位来重建损坏的数据.硬盘的利用率为n-1. 如果挂掉两个盘,数据就玩完了.理论上两个硬盘同时失效的概率是很低的,但为什么会这样呢? 从数学角度说,每个磁盘的平均无故障时间 (MTBF) 大约为 50 万至

1.ATTO Disk Benchmark    测U盘读写速度 ATTO Disk Benchmark 是一款简单易用的磁盘传输速率检测软件,可以用来检测硬盘.U盘.存储卡及其它可移动磁盘的读取及写入速率.  该软件使用了不同大小的数据测试包,数据包按0.5K.1.0K.2.0K直到到8192.0KB进行分别读写测试,测试完成后数据用柱状图的形式表达出来.很好的说明了文件大小比例不同对磁盘速度的影响. ATTO Disk Benchmark V2.41.rar 2.ChipGenius  测U

SAS 对数据的拼接与串接 使用SAS对数据进行串接.合并.更新与修改. 1. 数据集的纵向串接 数据集的纵向串接指的是,将两个或者多个数据集首尾相连,形成 一个新的数据集. 对数据集的纵向串接可以通过以下两种方法实现: ·使用SAS DATA步的SET语句. ·使用SAS过程步的APPEND过程. 1.1 使用SET语句实现纵向串接 1.基本形式 使用SET语句实现纵向串接的基本形式如下: DATA 新数据集; SET 数据集1 数据集2 <数据集3 数据集4 …>; RUN; 其中: ·S

    package com; import Java.sql.*;/** *//** * @author Administrator */public class ggg {    private Connection con = null ;    private Statement stmt = null ;    private String url = "jdbc:MySQL://localhost/test ";    private String user = &quo

-----获取数据字典SQL(表字段说明)SELECT     [Table Name] = OBJECT_NAME(c.object_id),     [Column Name] = c.name,     [Description] = ex.value FROM     sys.columns c LEFT OUTER JOIN     sys.extended_properties ex ON     ex.major_id = c.object_id     AND ex.minor_

sas盘 scsi盘 sata盘都是显示为sdx的所以无法区别唯一可以分别的是看看内核加载的驱动模块有啥 lsmod....mptsas      62545       7

制作u盘启动盘 如果是想要制作 windows 系统启动盘,windows 官网提供途径,这里不在赘述. 以下讨论制作 centos 系统启动盘,需要 centos 系统文件,开源,可从官网下载得到. 第一种方法是在 Windows 下借助 ULtraISO 软件,该软件可在官网下载,选择免费试用即可. 打开 ULtraISO 软件,选择文件 - 打开,找到 centos 系统文件并打开. 选择启动 - 启动写入硬盘印象,在弹出的对话框中选择写入方式为 USB-HDD+(默认),等待写入成功即可

查询挂载盘磁盘情况 df -h 查询指定目录下的文件夹内存占用情况 du -hs /*

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Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端

原文地址 1. 前言 对于数据库而言,在日常开发中我们主要的关注点有两块,一个是schema的结构设计,另一个就是索引的优化,这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分,自然也是我们花费精力最多的部分: 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段,包括数据库的一半范式.反范式设计.数据切分.数据路由与合并等等 2. Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则,它提供了数据结构化的理论基础,有效地保证了数据的一致性,应该说,关系型数据库就是在范式的基础上才

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