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不如来看看这些吧
pg_upgrade的两者模式有啥区别?
回答 1
1.普通模式和link模式的区别,线上大版本升级通常使用哪种模式,如果数据库很大比如10t,建议采用哪种模式?普通模式:在普通模式下,pgupgrade会将旧版本的数据文件复制到新版本的数据目录中,并
多台机器上的实例中的归档日志集中的存储
回答 1
1.配置PostgreSQL归档(WAL日志流式传输)在100.1/100.2/100.3的postgresql.conf中:wallevelreplicaarchivemodeonarchiveco
pg中索引的统计信息
回答 2
1、什么十分时代执行的统计信息收集?手动触发ANALYZE自动ANALYZE当表的修改量超过一定比例时,如10%(autovacuumanalyzescalefactor)2、存在位置在哪儿?表级统计
关于auth_pass
回答 2
keepalived集群节点通讯使用的,同一个集群中配置相同就行,但是 authtypePASS密码是明文的,可以抓包获取到。可以设置authentication{authtypeAHaut
达梦中golang中执行explain + sql获取执行计划失败
回答 1
对于SELECT语句EXPLAINSELECTFROM表名WHERE条件;2.对于非ELECT语句,如:SETAUTOTRACEON;UPDATE表名SET列值WHERE条件;
物化视图刷新影响读写吗?
回答 1
refreshmaterialized会请求8级锁ACCESSEXCLUSIVE,其他操作都无法进行。refreshmaterializedconcurrently请求7级锁,不阻塞读。参考官方文档:
select gs_encrypt('MPPDB','Asdf1234','sm4')数据库加密的数据,java可以加密吗
回答 2
java可以使用第三方库:org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider
有一张学生成绩表 Scores,包含 student_id, course, score 三个字段。如何用一条 SQL 查询找出每个课程中分数最高的学生?
回答 4
SELECTs.course,s.studentid,s.scoreFROMScoressINNERJOIN(SELECTcourse,MAX(score)ASmaxscoreFROMScoresGR
精心整理Oracle数据库各版本(软件安装包+最新补丁包) 7072浏览
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案例加持:一小时掌握这套MySQL故障排查思路方法_崔虎龙 6973浏览
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基础软件产业成为推动我国经济增长的重要引擎。据测算,2020年我国基础软件行业的投入产出比为 1:1.77,即基础软件投资每增加 1 美元,可撬动 GDP 增加 1.77 美元。其中,0.78 个单位为基础软件自身增加值,0.99 个单位为基础软件所 带来的其他行业的增加值总和。基础软件对 GDP 的撬动作用超过了计算机、互联网和相关服务对经济的撬动作用,但与房地产这类重要行业相比,仍然有提升的空间。
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操作系统政府采购需求标准(2023年版).pdf 87676浏览
1 附件 操作系统政府采购需求标准(2023 年版) 2 目 录 桌面操作系统政府采购需求标准3 服务器操作系统政府采购需求标准18
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内含答案详解
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达梦数据:国内领先的数据库产品开发服务商 --达梦数据招股说明书梳理.pdf 88452浏览
达梦数据:国内领先的数据库产品开发服务商 达梦数据招股说明书梳理 证券分析师: 钱劲宇 执业证书编号:S0210522050004请务必阅读报告末页的重要声明 证券研究报告行业专题报告 计算机行业 行业评级强大于市(维持评级) 2023年2月8日 2 投资要点 ➢ 深耕数据库领域四十载,国内行业发展关键推动者:公司为客户提供各类数据库软件及 集群软件、云计算与大数据等一系列数据库产品及相关技术服务,20192021年公司产品 市占率位居中国数据库管理系统市场国内数据库厂商前列。 ➢ 市场需求推动行
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2021年墨天轮数据库大调查报告.pdf 16605浏览
本报告是基于《2021年墨天轮数据库大调查》的数据分析结果形成,有效问卷数为3294份。该调查旨在全面深入地了解数据库行业以及从业人员的现状、数据库生态工具,国产数据库的发展趋势以及数据库从业人员的发展方向等,它是各相关政府部门以及行业了解数据库从业人员以及数据库行业的重要参考资料。
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2023年5月中国数据库行业分析报告-时序爆发,实时共振.pdf 96109浏览
时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。时序数据库具备高效的时间序列数据存储和查询能力,以支持大规模时间序列数据的存储、分析和可视化。目前时序数据库主要应用于物联网、传感器数据分析、日志数据分析等领域,这些领域通常需要大量的时间序列数据处理和分析。近五年来,时序数据库发展十分迅猛,各大互联网企业包括Google、阿里、Amazon都推出自己的时序数据库,DB-Engines从2014年起也把时序数据库作为独立的目录进行分类统计。从2015年开始,各种时序数据库如雨后春笋般涌现。未来时序数据库会朝云原生时序数据库、智能数据库等方向发展。