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不如来看看这些吧
pg,初始化后的实例中,默认自带的postgres库,是否可以删除?
回答 2
默认自带的postgres库,还是保留一下。也许会在一些场景中单独用到
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。
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
create publication pub1的用户需要什么权限?
回答 1
用超级用户授予给你的当前用户授予这两个权限以后再看下授予用户数据库的CREATE权限GRANTCREATEONDATABASEmydbTOmyuser;创建发布(用户需已拥有mytable的所有权)C
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
Oracle19C
回答 1
可以有偿
无分区的大表怎么优化DML?
回答 1
已采纳
1.insert如果慢的话,用append看看; 2.update慢是不是行迁移导致的,如果是的话增加块的free百分比;
AWR分析报告问题求助:ASM file metadata operation 这个后台等待怎么查原因
回答 1
要排查和解决Oracle数据库中的“ASMfilemetadataoperation”等待事件,可按照以下步骤进行:1.检查ASM实例的等待事件登录ASM实例,执行以下SQL查看当前等待事件:SELE
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2023年8月中国数据库行业分析报告-实时数仓,智能决策.pdf 94104浏览
根据 IDC 发布的《2022年下半年中国数据仓库软件市场跟踪报告》显示,2022年中国数据仓库软件市场规模为8.7亿美元,同比增长23.7%。其中,本地部署数据仓库软件规模为4.6亿美元,同比增长12.5%;公有云数据仓库软件规模为4.1亿美元,同比增长39.3%。IDC预测, 到2027年,中国数据仓库软件市场规模将达到27.3亿美元,2022-2027的5年市场年复合增长率(CAGR)为25.7%。目前中国数据仓库市场仍然存在厂商发展历史较短、市场规模较少、上云进程较美国相对滞后等问题。面对新技术的层出不穷,数据仓库未来会朝着 实时分析、云原生Serverless、湖仓一体、HTAP、数智融合以及流式数仓等方向发展。
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Python背记手册.pdf 7225浏览
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非暴力沟通-(美)卢森堡.txt 22527浏览
《非暴力沟通》(爱的语言)——序与目录 本书所借用甘地曾用过的”非暴力”一词,来指暴力消退后,自然流露的爱。所以本书又叫《爱的语言》 ———————————————————————————————————————————————— 作者:(美)卢森堡;译者:阮胤华 译序:(摘录) ——阮胤华 2008年10月20日 我曾以为,我的一生将致力于对生命的痛苦做出反应。后来,我发现,这过于沉重、过于灰暗。如果我只看到痛苦,我的心难免会被乌云所笼罩,被绝望所吞没。在徘徊中,终于有一天,我发
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Oracle GoldenGate运维完全手册 6399浏览
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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 96445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。
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操作系统政府采购需求标准(2023年版).pdf 88006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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2023年4月中国数据库行业分析报告-群星闪耀,众志成城.pdf 95512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。
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