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不如来看看这些吧
有什么DB课程推荐吗?
回答 3
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python-configparser这个包,求一个离线的,对应的python 是2.7.5
回答 4
[root@ck01]pythonVPython2.7.5[root@ck01]pipdownloadconfigparserCollectingconfigparserDownloadinghttp
如何启动梧桐数据库
回答 1
已采纳
启动WuTongDB有两种方式,一种是通过“WuTongdbstartcluster”命令来启动整个集群,包括master和segment;另外一种方式是分别启动wutongdbmaster和segm
ogcp认证求一份考试实验手册,笔试+机试
回答 1
升级问题到:潜在风险
vacuum freeze是否受未提交事务的影响?
回答 1
不受未提交事务的影响
关于导入数据的日志记录
回答 1
1.psql的–singlestep选项可能满足你的需求,每条语句需要确认再执行。2.pgrestore的–verbose选项可以打印出日志,默认是只有失败才输出日志。
有没有大佬知道mysqldump 备份,cpu拉满导致崩溃,这个应该怎么看问题在哪儿
回答 3
mysqldump单线程备份的,也就吃1个cpu,你可以topHppidofmysqld看下是哪些线程使用的,然后去数据库里面查询,大概率有慢日志,说不定就是业务在跑批还要看下error日志,应该有很
Oracle19C
回答 1
可以有偿
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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 14516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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2023年2月中国数据库行业分析报告-多模并起,万向融合.pdf 98237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。
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元数据管理-DAMA-DMBOK:数据管理知识体系(第二版)(1).pdf 6790浏览
元数据管理-DAMA-DMBOK:数据管理知识体系(第二版)(1).pdf
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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 95817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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PostgreSQL16.2源码部署教程.docx 15827浏览
PostgreSQL16.2源码部署教程,环境要求:Kylin Server V10 SP2
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数据库政府采购需求标准(2023版).pdf 91202浏览
1 附件 数据库政府采购需求标准(2023 年版) 2 目 录 分布式数据库政府采购需求标准3 集中式数据库政府采购需求标准13
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DBA的一天 10805浏览
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2022年9月中国数据库行业分析报告-软硬兼施,创新融合.pdf 10370浏览
近两年多个数据库研究报告显示,随着新型硬件成本逐渐降低,充分利⽤新兴硬件资源提升数据库性能是未来数据库发展的重要⽅向之⼀,SIGMOD、VLDB、CICE数据库顶会上出现越来越多新兴硬件的论文和专题。在需求侧,随着数据量暴增和实时性的要求越来越高,数据库围绕处理器、内存、存储和网络四个硬件架构方向不断突破和创新,如多核中央处理器、异构处理器GPU/TPU/DPU、可编程专业处理器FPGA、CXL+DDR5、持久内存PMem、存储级内存技术SCM、NVMe+SSD+NVMe-oF、RDMA+软件定义存储等,用于同时满足海量数据存储和高并发实时计算的场景。