案例说明： 在执行表数据查询时，出现下图所示错误，索引故障导致表无法访问，后重建索引问题解决。本案例复现了此类故障解决过程。 适用版本： KingbaseES V8R3/R6 一、创建测试环境 # 表结构信息prod=# \d+ test1 Table "public.test1" Column|
https://zhuanlan.zhihu.com/p/99170116 Linux查找命令是类Unix操作系统中最重要且最常用的命令行实用程序之一。 查找命令可以根据你设定的参数匹配的文件指定的条件来搜索和查找文件或目录的列表。 查找可以在多种条件下使用，例如可以按权限，用户，组，文件类型，日期
目录 一、关键概念 二、系统结构 三、配置文件 四、Flux查询语句 五、可视化数据 附录 一、关键概念 相比V1 移除了database 和 RP，增加了bucket。 V2具有以下几个概念： timestamp、field key、field value、field set、tag key、ta
返回全部 边城元元案例实践2022-08-02 复杂业务查询对于传统的关系型数据库来说是一种考验，而通过 TiKV 行存与 TiFlash 的列存结合使用就能很好地应对。本文根据 TUG 用户边城元元在 TiDB 社区技术交流石家庄站的分享整理，详细介绍了 TiKV & TiFlash 加速复杂业务
https://tidb.net/book/tidb-monthly/2022/2022-07/usercase/tikv-tiflash 背景 在互联网公司或传统公司的 CRM 系统中，最常用的功能之一客户的筛选。通过不同的角度、维度、标签的组合来框选客户，以便后续的业务操作。 这无疑是对传统关
日常办公中，我们经常会遇到需要匹配表，匹配对应数据的场景，在EXCEL中，我们习惯使用VLOOKUP函数或者是X-LOOKUP函数，今天学习的是Python，pandas库中的匹配功能。 首先导入所需的pandas库。 import pandas as pd 用到的模拟数据共三张表，分别是销售表，区
1 介绍 在MySQL数据库查询过程中，索引覆盖和避免不必要的回表，是减少检索步骤，提高执行效率的有效手段。下面从这两个角度分析如何进行MySQL检索提效。 2 数据准备 模拟一个500w数据容量的部门表 emp，表结构如下，并通过工具模拟500w的数据： CREATE TABLE `emp` (
注册表是Windows中的一个重要的数据库，用于存储系统和应用程序的设置信息，注册表是一个巨大的树形结构，无论在应用层还是内核层操作注册表都有独立的API函数可以使用，而在内核中读写注册表则需要使用内核装用API函数，如下将依次介绍并封装一些案例，实现对注册表的创建，删除，更新，查询等操作。
LyScript 插件中默认提供了多种内存特征扫描函数，每一种扫描函数用法各不相同，在使用扫描函数时应首先搞清楚不同函数之间的差异，本章内容将分别详细介绍每一种内存扫描函数是如何灵活运用，并实现一种内存查壳脚本，可快速定位目标程序加了什么壳以及寻找被加壳程序的入口点。软件查壳的实现原理可以分为静态分析和动态分析两种方式。静态分析是指在不运行被加壳程序的情况下，通过对程序的二进制代码进行解析，识别出
GET 请求: ``` http://ip:port/index: 查询索引信息 http://ip;port/index/type/doc_id: 查询指定的文档信息 ``` POST 请求: ``` http://ip;port/index/type/_search: 查询文档，可以在请求体中添加json字符串来代表查询条件 http://ip;port/index/type/doc_id/
目录 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述 ElasticSearch 实现分词全文检索 - ES、Kibana、IK安装 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Restful基本操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot E
目录创建节点删除节点查询节点创建关系新节点无属性关系删除关系案例 -- 太极拳传承谱系表创建传承人创建师徒关系创建第N代传承人案例 -- 批量执行 看到后面的案例再实操作 删除数据库中以往的图 MATCH (n) DETACH DELETE n 创建节点 CREATE命令语法 Neo4j CQL“C
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
引言 在网上很少看到有关于系统讲解EFCore源码的，可能大概也许是因为EFCore的源码总体是没有asp.net web的源码流程清晰，正如群友所说，EFCore的源码大致看起来有点凌乱，与其说凌乱，不如说是没有一个好的方向；然后昨天在群里有一个朋友再说，EfCore的拦截器如何注入Web的服务，
在DBS-集群列表-更多-连接查询-死锁中，看到9月22日有数据库死锁日志，后排查发现是因为mysql的优化-index merge（索引合并）导致数据库死锁。
1、功能介绍 海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面，并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢，SqlSugar将转换性能做到极致，并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能，当然你如果不用sqlsugar了解一下原理也可以使用其他ORM实现 BulkCopy BulkCopy是一种
在一些复杂的业务表中间查询数据，有时候操作会比较复杂一些，不过基于SqlSugar的相关操作，处理的代码会比较简单一些，以前我在随笔《基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍（2）-- 基于中间表的查询处理》介绍过基于主表和中间表的联合查询，而往往实际会比这个会复杂一些。本篇随笔介绍联合多个表进行查询以及树形列表的条件展示的处理实现，系统能够给大家一些参考思路。
转载请注明出处： 虽然MongoDB 查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用 hint() 来强迫 MongoDB 使用一个特定的索引。在这种方法下某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询。传入一个制定的索引，强迫查询使用该索引 语法 db_name.
转载请注明出处： InfluxDB有以下几个常用的端点，它们的作用和传参方式如下： 1./ping 端点： 作用：用于检查InfluxDB实例的状态，返回InfluxDB的构建类型和版本信息。 传参：无需传参，仅发送GET请求即可。 调用示例： curl http://localhost:8086/
摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。 本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者： GaussDB 数据库 。 众所周知，在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过
