层出不穷的智能建站,模板建站,源码建站,云建站,仿站,各种建站概念都抛洒于红海之中.到底什么样的网站适合自己,什么样的网站值得我们去消费,什么样的网站能长久,是个非常值得思考的问题. 网站建设技术非常成熟的今天,其实我们还能发现一些空白点.返回头来分析一下流行的一下建站资源,我赫然开朗. 目前自己正在和团队开发一款基于html5技术的商业交互建站产品,因为在国内(>_<),蛋疼的中国,浏览器IE问题,所以建站的HTML5需要扩展两个版本,一种是兼容IE但一定程度打折扣表现效果的,一种是完全不兼

导读(苦恼) 做多个项目的时候,可能会有这样的需求,需要把A项目中的某些功能移植到B项目上:移植途中,牵扯到顺便把表也要一块移植过去,若表字段较少,那还好,可能耗费10分钟就搞完了,万一碰上几十个字段的,可就麻烦了.简直是费时费劲,于是乎,博主在这里发现了新大陆,利用该方法一分钟创建表结构,一分钟将表数据一块移植过去,好啦,言归正传,开干!!! 快速创建表 移植数据 通过上一步骤,我们现在已经拿到A库中(proj)表结构,只需要在B库中执行创建表结构SQL语句即可,现在我们去拿A库中(proj表

merge into dbo.ak_SloteCardTimes a using(select RecordID,CardNO,SloteCardTime from dbo.Tb_CardDate b ) c on(a.RecordID=c.RecordID) when matched then update set a.CardNO=c.CardNO ,a.SloteCardTime=c.SloteCardTime when not matched then insert(RecordID,C

body, p, th, td, li, ul, ol, h1, h2, h3, h4, h5, h6, pre { font-family: simsun; line-height: 1.4; } body, p, th, td, li, ul, ol, pre { font-size: 12px; } 1. 移植前准备 在移植前,需要安装必需的各种软件,如下: (1)．安装好SQL server 2005的补丁包和SP2. (2)．安装Oracle安装包里的oracle客户端浏览器(PL/S

转自:http://www.cnblogs.com/Warmsunshine/p/4651283.html 我是生成的文件里面的master.sql里面的sql,一个一个拷出来的. 迁移mysql数据到oracle上   一.   服务器本地安装Oracle11G或10G 二.   在运行中输入sqlplus /nolog,oracle中创建表空间. 三.   安装完成后在运行中输入 sql developer打开sql developer (就是本机自带的) 四.   选择jdk版路径(jdk

使用MySQL Migration Toolkit快速将Oracle数据导入MySQL上来先说点废话本人最近在学习一些数据库方面的知识,之前接触过Oracle和MySQL,最近又很流行MongoDB非关系型数据库,所以干脆一起研究一下,对比学习中找不同,首先说一下本人使用的数据库版本和可视化工具Oracle10G—PL/SQL Developer9MySQL5.5.29—MySQL Workbench6.0MongoDB2.4.9(32bit最大2G)—Robomongo0.8.4为了保持数据的

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

ORACLE官方提供的Sql Developer自带的Oracle Migration Workbench. 什么是Oracle SQL Developer?在官方页面上,是这样介绍它的: Oracle SQL Developer is a free and fully supported graphical tool for database development. With SQL Developer, you can browse database objects, run SQL st

使用MySQL Migration Toolkit快速将Oracle数据导入MySQL 上来先说点废话 本人最近在学习一些数据库方面的知识,之前接触过Oracle和MySQL,最近又很流行MongoDB非关系型数据库,所以干脆一起研究一下,对比学习中找不同,首先说一下本人使用的数据库版本和可视化工具 Oracle10G—PL/SQL Developer9 MySQL5.5.29—MySQL Workbench6.0 MongoDB2.4.9(32bit最大2G)—Robomongo0.8.4 为

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

一.Navicat Premium中的数据迁移工具 为了生产库释放部分资源,需要将API模块迁移到mysql中,及需要导数据. 尝试了oracle to mysql工具,迁移时报错不说,这么大的数据量,用这种简陋的工具不大可靠. 意外发现平时用的数据库视图工具Navicat Premium中有数据迁移工具,意外的好用.这个工具本身支持mysql,oracle,sqlLite,PostgreSql数据库,因此而也提供了在不同数据库之间迁移数据的功能. 迁移之前,先确保你建立了这两个数据库的conn

SQL优化器(SQL Tuning Advisor STA)是Oracle10g中推出的帮助DBA优化工具,它的特点是简单.智能,DBA值需要调用函数就可以给出一个性能很差的语句的优化结果.下面介绍一下它的使用. 使用STA一定要保证优化器是CBO模式下. 一.利用STA优化语句 我们下面简单介绍一下如何优化一条找到的问题语句.正如前面所述说的,STA是用起来很简单(只要你会调用存储过程,都能使用这个工具),三个步骤就可以完成一次语句调优. 测试环境创建: SQL> CREATE TABLE b

最近项目用到树型结构的交互,一开始并不打算选择zTree,为了项目进度我妥协了,这一妥协后果就是我进坑了,在2天的挣扎中,我终于跳出坑了,活了下来,有一些感慨纪录下来. 有一个业务场景需要2个树型结构,一个初始化树型结构,标示为左树,另一个则是为选择后生成的新树结构,标示为右树: 首先在左树选择要使用的数据,点击新增在右树展示所选的数据的新树结构. 这个功能在jquery.zTree的API里面是没有的. 原本以为zTree可以给我一个很好的封装实现,结果懵逼都来不急.没有这样的实现,没辙了改造

一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与

如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL

Microsoft Windows,是美国微软公司研发的一套操作系统,它问世于1985年,起初仅仅是Microsoft-DOS模拟环境,后续的系统版本由于微软不断的更新升级,不但易用,也慢慢的成为家家户户人们最喜爱的操作系统. Windows采用了图形化模式GUI,比起从前的DOS需要键入指令使用的方式更为人性化.随着电脑硬件和软件的不断升级,微软的Windows也在不断升级,从架构的16位.32位再到64位, 系统版本从最初的Windows 1.0 到大家熟知的Windows 95.Windo

adoop学习笔记—18.Sqoop框架学习   一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-

SQL数据库适合那些需求确定和对数据完整性要去严格的项目.NoSQL数据库适用于那些对速度和可扩展性比较看重的那些不相关的,不确定和不断发展的需求. 总所周知,网页的加载速度跟图片是有很大的关系的,因为在不影响图片质量的情况下,减小图片的大小显得尤为重要. 这个demo实现的功能是:可以拖拽的元素(在这里是图片)位于列表中,这些元素可以被拖到指定区域,到达指定区域(控制台)后,元素被插入控制台后,原来的拖动元素返回原位置,新的元素依然可以在控制台中拖动,也能拖出控制台. 由于网页支付基于JS-S