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不如来看看这些吧
autovacuum清理的开始和结束时间
回答 1
autovacuum具体开始时间取决于表的活动情况以及配置参数的设置,如:autovacuumnaptime-两次自动清理操作之间的间隔时间和死元组数量阈值,查询具体开始时间大致两个办法:1.时间同步
No package 'libevent' found
回答 2
Theerrormessage"Nopackage'libevent'found"typicallyoccurswhenyou'retryingtocompileorinstallsoftwareth
db升级失败
回答 2
db2数据库,已经大概知道原因了,有个表有坏快,查询报SQL1655C。
磐维数据库root用户预安装预安装报错Failed to set Cgroup
回答 1
执行下这个命令看看结果:source/etc/profile;python3&x27;/database/panweidb/soft/script/local/PreInstallUtility.py
请问各位大佬, Windows环境,12.2,数据库应该是被OS kill掉了
回答 3
看windows的事件日志,看看有没有oracle进程异常终止的的事件
restart_lsn为什么不是实时的在变化,而是间隔5到10秒刷新一下
回答 2
Q1:关于PogtgreSQL中的restartlsn,这个记录的是逻辑复制重启位置,表示从库已确认的最小WAL日志位置。当从库完成对某段WAL日志的解析和应用后,会通知主库更新restartlsn。
求clickhouse 集群备份恢复文档
回答 1
使用clickhousebackup工具(推荐)英文版:https://clickhouse.com/docs/en/operations/backup中文版:https://clickhouse.c
oracle 当前运行sql监控
回答 1
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracledatabase/19/refrn/VSESSION.html
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MySQL笔记-高手系列 7239浏览
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Python背记手册.pdf 7218浏览
Python背记手册.pdf
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MySQL数据库巡检手册 7226浏览
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全球向量数据库产业图谱(2024.5.08).pdf 11931浏览
乐 知 乐 享 同 心 共 济 全球向量数据库产业图谱 中国向量数据库产品提供商 国外向量数据库产品提供商 OmiBASE TensorDB 开 源 商 业 (Embeddinghub) ( ) (ZSearch) Manu)( 向量检索库 向量插件 向量字段 (elastiknn) imgsmlr、CUBE、vops (kNN) (Pase)(AnalyticDBV) (DenseVector)(densevecto
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2022年7月中国数据库行业分析报告-居安思危,安全先行.pdf 14496浏览
近期安全事件频发,数据库数据安全再度被推到风口浪尖,各地也陆续出台相关法律法规,早在2021年9月1日,《中华人民共和国数据安全法》正式实施生效,这是我国第一部有关数据安全的专门法律。行业内也有一些标准文档可以参考,如:数据安全16条军规、数据库安全运维法则等。数据库软件则一直围绕安全持续加强,比如全密态数据库、区块链表、透明数据加密、数据库审计、数据库防火墙、虚拟专用数据库、数据遮罩等技术。从数据管理流程中的数据存储、数据计算、数据维护、数据采集与发布这四个步骤出发,未来数据安全隐私计算的研究方向分别为:全密态数据处理、数据安全多方计算、防篡改数据处理、数据隐私计算四个研究方向。
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Lucifer 有限公司-Oracle数据库4019382963_LUCIFER巡检报告_20240315.pdf 6363浏览
Lucifer 有限公司 Oracle数据库健康检查与评估 LUCIFER库 Lucifer 20240315 Lucifer 有限公司
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十四五规划纲要全文(PDF版).pdf 12837浏览
中华人民共和国国民经济和社会发展第十 四个五年规划和 2035 年远景目标纲要 2021-03-13 02:16:13 浏览量:190.6 万 来源:新华社 时政 查看详情 新华社北京 3 月 12 日电 中华人民共和国国民经济和社会发展 第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要 目录 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远 景目标纲要......................................................................
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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 96310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。