PL/Proxy和PostgreSQL集群的結構關系可以用下圖清楚地表示，對PL/Proxy和PostgreSQL集群還不太了解的朋友可以看SkypePlansforPostgreSQLtoScaleto1BillionUsers這篇文章。以下操作是在三臺不同機器上執行的情況，其中plproxy節點的機器名是P1，數據庫節點的機器名分別是D1和D2。機器硬件配置如下，同時需要Linux-4.2、postgresql-8.3.0和plproxy-2.0.4，
系統 2019-08-29 23:23:18 3859
菠菜我最近在搞Ext
系統 2019-08-29 23:13:38 3859
Client1包含訪問hbase的接口，client維護著一些cache來加快對hbase的訪問，比如regione的位置信息。Zookeeper1保證任何時候，集群中只有一個master2存貯所有Region的尋址入口。3實時監控RegionServer的狀態，將Regionserver的上線和下線信息實時通知給Master4存儲Hbase的schema,包括有哪些table，每個table有哪些columnfamilyMaster1為Regionser
系統 2019-08-29 23:26:48 3858
sql2000/2005數據處理量大的時候，程序會報“數據庫'tempdb'的日志已滿。請備份該數據庫的事務日志以釋放一些日志空間”這時你可以收縮一下數據庫日志或者清空一下（如果日志文件不很重要的話）清空事務日志命令：DUMPTRANSACTIONdbnameWITHNO_LOG截斷事務日志命令:BACKUPLOGdbnameWITHNO_LOG收縮日志操作：1、右鍵點數據庫－屬性－所有任務－收縮數據庫－文件－選擇文件2、此方法要求您重新啟動SQLServ
系統 2019-08-12 01:52:47 3853
以前，對微軟有過崇拜階段、也曾因為黑屏事件發表過激言論。最近兩年，開始了解IBM,Microsoft,Oracle這些世界級巨頭的企業文化，漸漸地，改變了自己的想法。這些企業能夠長期屹立，雖然被google等后起之秀緊逼而不自亂陣腳，自然有它的不凡之處。對Microsoft，國人可謂愛恨有加。其中一個不可避免的主題，便是“正版化”。盡管微軟為此作出了種種努力，但由于東西方文化的差異，國內對知識產權的嚴重漠視，收入差異等各種因素的關系，很多人提到這幾個字，無
系統 2019-08-29 23:53:36 3852
首先用到一個手機歸屬地查詢的服務網站。http://webservice.webxml.com.cn/WebServices/MobileCodeWS.asmxSOAP是簡單對象訪問協議，它可看成是HTTP與XML的結合，其中XML部分是作為HTTP報文的實體主體部分[webDatasetLength:0];//注意這里需要改正一下：webData=[NSMutableDataalloc]init];1、運行Xcode4.4.1，新建一個SingleVie
系統 2019-08-29 23:25:38 3847
一、采用Microsoft的JDBCDriver1到www.microsoft.com上下載"MicrosoftSQLServer2000DriverforJDBC"并安裝2安裝后，在安裝的目錄中有三個jar文件包.\lib\msbase.jar.\lib\msutil.jar.\lib\mssqlserver.jar建議將其拷貝出來放置到%WL_HOME%目錄中3將3個jar包加入到classpath中，改startWLS.cmd，"setCLASSPA
系統 2019-08-29 22:59:38 3847
總體原則：key的名稱不易過長，剩下的所有能用純數字表示的盡量用Redis的每一個鍵值都是用一個redisObject結構體表示的結構體中有：鍵值的類型（string/list/hash/set/zset）內部編碼方式（下面重點講）該鍵值被多少次引用內容指針若內容指針指的是字符串，則內容指針指向sdshdr的結構體（該結構體中字符串長度、buf中剩余空間、buf字符數組[存字符串]）存儲鍵值空間=redisObject大小+sdshfr大小+字符串大小若內
系統 2019-08-12 01:53:37 3847
Block：iOS4.0中引入Block是ObjectiveC語言中的特殊對象；1）返回值(^塊對象名稱)(參數類型列表)=^(參數列表){塊對象中的代碼}；2）當無參時，兩種寫法1、(void)2、()；3）參數類型列表外的小括號必須寫；4）當無參時，等號右邊的參數列表以及小括號可以不寫；IOS開發--第三階段--Block（1）
系統 2019-08-12 01:32:42 3840
最近幾年中，web和企業已經見證了數據膨脹。這一現象有很多種原因，例如，便宜的terabyte量級的存儲硬件的商品化，隨著時間的推移已接近臨界規模的企業數據，以及允許輕松進行信息供應和交換的標準。從企業的角度來說，日益增長的信息已經很難存儲在標準關系型數據庫甚至數據倉庫中。這些問題提到了一些在實踐中已存在多年的難題。例如：怎樣查詢一個十億行的表？怎樣跨越數據中心所有服務器上的所有日志來運行一個查詢？更為復雜的問題是，大量需要處理的數據是非結構化或者半結構化
系統 2019-08-29 23:41:01 3837
