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不如来看看这些吧
oracle在查询返回的列中使用了listagg后为什么很慢
回答 3
先把逗号字段根据逗号拆开,再等值连接
日常DBA工作文档整理好技巧?工具?
回答 2
已采纳
您好,前期墨天轮有整理过【八款维护知识库的笔记软件推荐】,希望可以帮助到你:https://www.modb.pro/db/461446
libevent-devel-2.0.21-4.el7.x86_64.rpm,求一个
回答 2
给你发附件了
mysql中能单独只收集索引的统计信息,不收表的吗?
回答 1
可以的,analyzetable就可以了
关于pg_squeeze,当表有更新操作,squeeze_table会被卡住,请问这个线上环境如何使用?
回答 1
在PostgreSQL中,pgsqueeze是一个用于在线表重组的扩展工具,它可以有效减少表膨胀(bloat),从而提高性能。然而,当表有频繁的更新、删除或插入操作时,pgsqueeze.squeez
oracle pdb refresh 迁移
回答 1
目标端版本必须大于等于源端啊
vacuumdb中的参数analyze-only 和analyze-in-stages的区别是啥?
回答 1
功能核心差异analyzeonly仅执行一次完整的统计信息收集,使用当前设置的defaultstatisticstarget参数值(默认100)生成优化器所需的统计信息510。适用于常规维护或已有统计
pg_stat_tmp目录中的统计信息和pg_statistic 存储统计信息的表
回答 1
pgstattmp通常是数据目录中的一个子目录,用于记录运行时的统计信息的动态的临时文件,用以实时监控和性能分析pgstatistic是静态的系统表,记录查询优化器所需的统计信息,用以生成高效的查询计
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2023年全球时序数据库产业图谱(2023.5.30).pdf 10249浏览
乐 知 乐 享 同 心 共 济 国 外 时 序 数 据 库 商业数据库 开源数据库 全球时序数据库产业图谱 中 国 时 序 数 据 库 开源数据库 商业数据库 (Alibaba TSDB) (CTSDB) (Baidu TSDB) (openPlant) (YonTimesDB) (ChronusDB) (NTSDB)(CirroDataTimeS) (SyncBASE) (UTSDB) (TrendDB) (Uqbar) (TimeLyre) (QTSDB) (S
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中国软件根技术发展白皮书(操作系统册).pdf 77399浏览
操作系统是软件技术体系中最核心、最关键的基础软件,支持着所有应用软件的正常运行。以自主操作系统为代表的基础软件是数字基础设施的核心组成部分,是技术创新和数智化发展的基石,正在成为我国数字经济发展的安全底座。
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国务院《数字中国建设整体布局规划》.pdf 9709浏览
简 繁 EN 注册 登录 国务院 总理 新闻 政策 互动 服务 数据 国情 国家政务服务平台 首页  政策  最新 中共中央 国务院印发《数字中国建设整体布局规划》 新华社北京2月27日电 近日,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》),并发出通 知,要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。 《规划》指出,建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎,是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中 国建设,对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复
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2023年7月中国数据库行业分析报告-革旧图新,大展宏图.pdf 83115浏览
图数据库与20世纪70年代的网络模型数据库类似,两者都表示通用图,但网络模型数据库在较低的抽象级别上运行,并且缺乏对边链的轻松遍历。2000年 Neo technolgies 成立并开始开发图形数据库 Neo4j。随着数据库呈现爆发式增长,中国也涌现了越来越多的图数据库产品。在图应用成熟度发展历程中,先是管理企业的或者说是自身的核心数据,变成进行交易数据分析,最后升级为进行事件和行为的分析,随着图应用的成熟度发展,对底层的图数据库技术的要求也是在逐步发展的。图数据库的火热发展与其重要技术息息相关。图数据库的相关技术有图查询语言、图数据的计算、图处理引擎。图数据库具有独特的优势,具体表现在:更好,更快速的查询和分析、更简单和更自然的数据建模、数据结构的灵活性、支持实时更新和查询等。
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2023年全球图数据库产业图谱(2023.7.20).pdf 9057浏览
乐 知 乐 享 同 心 共 济 国 外 图 数 据 库 开源数据库 商业数据库 全球图数据库产业图谱 中 国 图 数 据 库 商业数据库 (Alibaba GDB) (TGDB、KonisGraph) (ArteryGraph) (GDMBASE) (CSGGraph) (KGDB) (CirroDataGraph) (GeaBase) (Symbol Graph) (ByteGraph) (KGraph) (AbutionGraph)(GridGraph) (Og
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JavaScript高级程序设计(第4版 中文高清).pdf 9296浏览
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Oracle数据库关键知识点 体系架构-全揭秘 7290浏览
Oracle数据库关键知识点 体系架构-全揭秘
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2023年2月中国数据库行业分析报告-多模并起,万向融合.pdf 85725浏览
自1970年以来,数据架构技术不断演进,先后有OLTP(交易型数据库)、OLAP(分析型数据库)、大数据/数据湖、NewSQL、HTAP、LakeHouse以及目前的超融合架构。当前数据中心部署的数据产品大体可分为四大类,包括交易型数据库、分析型数据库、专用数据库以及大数据/数据湖。这四大类产品之间需要频繁的数据搬运,整个技术栈非常复杂,由此带来了诸多问题和挑战。超融合数据库融合各种技术于一体,可以很好的解决交易型数据库(OLTP)、分析型数据库(OLAP)、大数据/数据湖(Data Lake)之间频繁进行数据搬运导致的复杂低效、代价高昂等问题,简洁而优雅。不过,超融合数据库在发展过程中也面临存储扩展性受限、数据安全等问题和挑战。