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2018年7月17日
探索SQL Server元数据(二)
摘要: 背景 上一篇中,我介绍了SQL Server 允许访问数据库的元数据,为什么有元数据,如何使用元数据。这一篇中我会介绍如何进一步找到各种有价值的信息。以触发器为例,因为它们往往一起很多问题。 那么如何找到触发器的数据? 以sys.system_viewsis表开始。让我们查询出数据库中使用触发器的信
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posted @ 2018-07-17 17:08 DB乐之者
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2018年7月13日
探索SQL Server元数据(一)
摘要: 简介 在数据库中,我们除了存储数据外,还存储了大量的元数据。它们主要的作用就是描述数据库怎么建立、配置、以及各种对象的属性等。本篇简单介绍如何使用和查询元数据,如何更有效的管理SQLServer 数据库。 对一些有经验的数据库开发和管理人员而言,元数据是非常有价值的。下面我会介绍一下简单的原理,然后
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posted @ 2018-07-13 17:28 DB乐之者
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2018年5月15日
MySQL常见备份方案
摘要: MySQL常见备份方案有以下三种: mysqldump + binlog lvm + binlog xtrabackup 本例为方便演示,数据库里面数据为空。下面开始动手 1、利用mysqldump完全备份mysql,配合二进制日志备份实现增量备份 mysqldump 选项请参考http://wan
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posted @ 2018-05-15 13:04 DB乐之者
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2018年4月10日
hivesql优化的深入解析
摘要: 转载:https://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为
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posted @ 2018-04-10 15:31 DB乐之者
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2018年3月15日
mysql执行计划看是否最优
摘要: 介绍 本篇主要通过汇总网上的大牛的知识,简单介绍一下如何使用mysql的执行计划,并根据执行计划判断如何优化和是否索引最优。 执行计划可显示估计查询语句执行计划,从中可以分析查询的执行情况是否最优,有助于对不使用索引的语句进行优化。EXPLAIN对每个查询返回一行信息,列出了有序的表格,MySQL处
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posted @ 2018-03-15 11:27 DB乐之者
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2018年3月13日
如何将生产环境的字段类型从INT修改为BIGINT
摘要: 介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情,但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求,又该如何处理那?这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中,使用sp_blitz,我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT
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posted @ 2018-03-13 17:53 DB乐之者
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2018年3月8日
如何高效的使用PowerShell备份数据库
摘要: 初始脚本 使用上面的命令我们就能每天备份数据库到指定路径去。当然,这只是一个实例,加入打算备份每一个数据库在备份在各自的数据库实例的服务器上,又该如何修改上面的语句那? 目的是批量备份多个实例的数据库,注意这里需要提前把数据库实例存储在一个地方,然后循环遍历出来,代码如下: 代码可是真心简短。当然这
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posted @ 2018-03-08 15:36 DB乐之者
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2018年3月5日
Elasticsearch-精确查找
摘要: 转译:(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html#_finding_exact_values) 当进行精确值查找时, 我们会使用过滤器(filters)。过滤器很重要,
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posted @ 2018-03-05 17:21 DB乐之者
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2018年3月1日
Elasticsearch-深入理解索引原理
摘要: 最近开始大面积使用ES,很多地方都是知其然不知其所以然,特地翻看了很多资料和大牛的文档,简单汇总一篇。内容多为摘抄,说是深入其实也是一点浅尝辄止的理解。希望大家领会精神。 首先学习要从官方开始地址如下。 es官网原文:https://www.elastic.co/guide/en/elasticse
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posted @ 2018-03-01 16:42 DB乐之者
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2018年2月27日
Hive 时间日期处理总结
摘要: 最近用hive比较多,虽然效率低,但是由于都是T+1的业务模式。所以也就不要求太多了,够用就行。其中用的吧比较多就是时间了,由于大数据中很多字段都不是标准的时间类型字段,所以期间涉及了很多的时间日期字段的处理,这里做一个汇总。一遍以后查询使用。也方便大家学习。 下面列举几个用的比较多的情况进行说明:
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posted @ 2018-02-27 16:11 DB乐之者
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