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不如来看看这些吧
redis发布订阅问题请教
回答 1
已采纳
消息会按照发布的顺序被推送给订阅者。Redis不会创建多个发送进程,而是通过单线程按顺序处理消息队列。
备库无法连接主库
回答 1
这个错误可能是新版本的连接参数与旧版本不兼容或配置错误导致的。建议:确保版本一致,检查连接配置,必要时删除或关闭channelbinding参数。
vacuum_cost_limit调大
回答 2
实际对于大表来说,一次vacuum可能需要一天时间太慢了,将autovacuumvacuumcostdelay0加快vacuum清理速度,autovacuumvacuumcostlimit不做调整
请教各位大佬,PG14有类似oracle的分区交换功能吗?或者有没类似的插件
回答 2
PG有功能可以实现交换分区的操作,可以看一下altertable里的ATTACH和DETACH,这个功能从PG10开始就有了
goldengate for postgresql不支持ddl
回答 2
感谢!
恢复到指定时间点的数据不对
回答 1
因为2025041515:10:25的备份是无效的
各位大佬,刚开始学习openGauss,有入门书籍推荐吗?
回答 1
您好,社区有整理openGauss的学习路径以及知识图谱,希望对您有帮助:知识图谱:https://www.modb.pro/graph/1300学习路径:https://www.modb.pro/p
pgbench 调用脚本不成功
回答 2
已采纳
1.你的命令可能有点问题nN语法是不对的2.可能跟你使用的数据库版本有关系我测试下面的语句是正常的pgbenchc2T20dpostgresUpostgresnMpreparedfupdateper2
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Oracle巡检手册 11845浏览
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2023年6月中国数据库行业分析报告-空间蓄力,搜索兴起.pdf 98023浏览
空间数据库(Spatial DBMS)是一种能够有效地存储、操作和查询空间数据的数据库管理系统。它包括表示在几何空间中定义的对象的空间数据,以及用于查询和分析此类数据的工具。大多数空间数据库都允许表示简单的几何对象,例如点、线和多边形。一些空间数据库处理更复杂的结构,例如3D 对象、拓扑覆盖、线性网络和不规则三角网络。空间数据库的管理方式主要有四种:文件关系数据库混合管理方案、全关系式数据库管理方案、面向对象数据库管理方案、对象关系数据库管理方案。这四种方案各有优劣。空间数据库与传统数据库在数据连续性、数据相关性、空间关系、记录长度、查询与操作等方面都有显著的区别。在应用场景方面,目前空间数据库在智慧城市、气象、环境、农业和交通等领域中有广泛的应用。随着技术的发展,目前空间数据库的发展趋势主要集中在分布式处理、实时数据流分析、深度学习算法、3D可视化和云服务等方面。
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15:50 - 16:30 郭伟_京东弹性数据库探索实践.pdf 24123浏览
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小米创业思考(雷军首部作品,完整解析创办和经营小米的商业思考,解密增长逻辑,亲述30年互联网思维、产品观、管理思想和创业心法)(雷军徐洁云).pdf 9216浏览
⼩⽶创业思考 雷军 ⼝述 徐洁云 整理 中信出版集团
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2023年10月中国数据库行业分析报告-他山之石,融合发展.pdf 99572浏览
2023年9月18日,一年一度的Oracle CloudWorld如期在美国拉斯维加斯举行。会上Larry表示Oracle利用先进的人工智能技术,进一步优化我们的自治数据库,无需人工干预,杜绝人为错误。并且在数据库内部通过人工智能与机器学习自动解析与处理JSON数据,实现“JSON二元性”。另外,令人振奋的是Oracle将提供向量数据库,通过将AI矢量搜索集成到Oracle数据库中,能够快速、轻松地享受人工智能的优势,而无需担心牺牲安全性、数据完整性或性能。使用Oracle AI矢量搜索不需要机器学习专业知识。所有数据库用户,包括开发人员和管理员,都可以在不到30分钟内掌握使用方法。此外,Oracle还将使基于Oracle数据库和自治数据库构建的应用程序能够添加基于LLM(大型语言模型)的自然语言界面,为用户提供了一种简单且直观的方式,只需用自然语言提出问题,即可快速获取所需的数据。SQL Developer也将得到增强的生成式AI功能,使开发人员能够使用自然语言生成应用程序或生成SQL查询,而无需编写繁琐的代码。
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ORA-39346:对象SCHEMA_EXPORT _ TABLE _ COMMENT _的字符集转换中的数据丢失 James Huang - 数据库顾问 10188浏览
华为GaussDB 100 JDBC驱动 6910浏览
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2023年4月中国数据库行业分析报告-群星闪耀,众志成城.pdf 100636浏览
数据库作为IT行业里最重要的核心的产品之一,它近年来正发生着重大的变化、巨大的变革。无论从需求侧还是从技术侧来看,数据库都进入了融合发展的新时代。需求侧在经历了“量”的跨越式增长后,迎来“质”的变化,对数据库的形态、体验和成本都提出了新需求;而技术侧也紧贴需求,不断推陈出新,尝试新的突破。目前市场中已经出现一种更为彻底的数据库融合形态——超融合数据库。在云原生领域,数据库作为云计算关键技术和最基础的服务之一,同样需要不断进化以适应日新月异的场景需求。基于客户的需求和数据库架构的演进,云原生数据库未来发展的三大方向为:Serverless、Regionless 和 Modeless。随着数据量的爆炸式增长、AI技术的助力,数据库逐渐向实时流式处理、智能化、DB微服务化等方向发展。