在 SQLSERVER 中快速有条件删除海量数据
如果你的硬盘空间小,并且不想设置数据库的日志为最小(因为希望其他正常的日志希望仍然记录),而且对速度要求比较高,并清除所有的数据建议你用turncate table1,因为truncate 是DDL操作,不产生rollback,不写日志速度快一些,然后如果有自增的话,恢复到1开始,而delete会产
如果你的硬盘空间小,并且不想设置数据库的日志为最小(因为希望其他正常的日志希望仍然记录),而且对速度要求比较高,并清除所有的数据建议你用turncate table1,因为truncate 是DDL操作,不产生rollback,不写日志速度快一些,然后如果有自增的话,恢复到1开始,而delete会产
HBase是Google Bigtable的开源实现,它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务。 1. 简介 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigt
交待:使用的软硬件环境为Win XP SP2、SQL Server 2000 SP2个人版、普通双核台式机、1000M局域网,A机为已使用的服务器,上面已有数据库和海量数据,B机为此次新架服务器,两机登陆方式均为sql server身份验证模式,其它设置均为默认设置,无特别。A机上另有FTP服务器,
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围:可以
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围:可以
第1章引言随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库,可以降低单台
海量的jQuery插件帖,很经典,不知道什么时候开始流传,很早以前就收藏过,为了工作方便还是发了一份放在日志里面。其中有些已经无法访问,或许是文件移除,或许是被封锁。大家分享的东西,没什么特别的可说的,唯有感谢无私分享的人们。猫嗔提醒大家在使用的时候注意jQuery包的版本问题,最好是使用相同的版本
以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构:CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (--TGongwen是红头文件表名[Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,--本表的id号,也是主键[title] [varchar] (
其中有些已经无法访问,或许是文件移除,或许是被封锁。大家分享的东西,没什么特别的可说的,唯有感谢无私分享的人们。提醒大家在使用的时候注意jQuery包的版本问题,最好是使用相同的版本,因为使用了高版本很有可能出现或多或少的问题。并且其中英文插件在转换成中文时注意编码,推荐utf-8。jQuery插件
一、概论 超大型系统的特点为: 1、处理的用户数一般都超过百万,有的还超过千万,数据库的数据量一般超过1TB; 2、系统必须提供实时响应功能,系统需不停机运行,要求系统有很高的可用性及可扩展性。 为了能达到以上要求,除了需要性能优越的计算机和海量存储设备外,还需要先进的数据库结构设计和优化的