原创 Oracle RMAN block_change_tracking(塊更改追蹤)

理論背景:Block ChangeTracking 是Oracle 10g裏推出的特性。 Block change tracking 會記錄data file裏每個block的update 信息,這些tracking信息保存在tracki

原创 Oracle查詢Interval partition分區表內數據(轉載)

本文對於Interval partition分區表內查詢數據的方法提供了可行方案,並在測試環境進行驗證。特別的,本文提供了2種MOS上的方法(福利),並將相關文章附在文末,供沒有MOS賬號的朋友參考學習。   本文基於一個已經創建的分區表進

原创 Too many partitions for single INSERT block(more than 100)

原創內容,轉載請標明出處 使用clickhouse-client 批量導入數據時,顯示 Too many partitions for single INSERT block(more than 100) 1、我創建的表,分區設置爲City

原创 Oracle函數numtodsinterval和numtoyminterval

 今天看到了numtodsinterval這個函數,以前沒見過,搜索瞭解了下,內容如下:        (一)numtodsinterval函數:      numtodsinterval(<x>,<c>) ,x是一個數字,c是一個字符串(

原创 Postgresql 時間加減運算

now()::timestamp(0)精確到秒 加法: SELECT now()::timestamp(0) + '1 year'; --當前時間加1年 SELECT now()::timestamp(0) + '1 month'; -

原创 Clickhouse 立即觸發分區合併的建表語句

  enable_vertical_merge_algorithm = 1 vertical_merge_algorithm_min_rows_to_activate = 1 vertical_merge_algorithm_min_co

原创 使用 barman2.11 的備份和歸檔PostgreSQL12

轉載自:https://www.cnblogs.com/xianghuaqiang/p/13717013.html 1 前言 1.1 Barman簡介 barman(備份和恢復管理器)是用於PostgreSQL服務器進行災難恢復的

原创 ClickHouse 備份恢復工具:CLICKHOUSE-BACKUP

官方網址: https://altinity.com/blog/introduction-to-clickhouse-backups-and-clickhouse-backup GitHub地址: https://github.com/Al

原创 詳細的PostgreSQL工具總結:備份恢復、監控、複製、高可用等

轉載自: https://database.51cto.com/art/201908/601020.htm 詳細的PostgreSQL工具總結:備份恢復、監控、複製、高可用等 今天主要介紹一些PostgreSQL的工具,大體上可以分爲以下

原创 MySQL limit 查詢優化

經過實踐,總結以下比較好的limit分頁優化方案 1. 模仿百度、谷歌方案(前端業務控制) 類似於分段。我們給每次只能翻100頁、超過一百頁的需要重新加載後面的100頁。這樣就解決了每次加載數量數據大 速度慢的問題了 2. 記錄每次取出的最

原创 postgresql 同步數據到 clickhouse

https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-sources/

原创 ClickHouse 創建物化視圖

轉載自:https://blog.csdn.net/vkingnew/article/details/106775064?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-bl

原创 Clickhouse 查看執行計劃

方法一 20.6之前版本 clickhouse-client -u xxxx --password xxxxxx --send_logs_level=trace <<< 'your query sql' > /dev/null   方

原创 MongoDB 時間截取、字符串截取(時間戳、字符串等)

> db.test.find(); { "_id" : ObjectId("5d0c9094e07a14a96b41b7c9"), "id" : 20162, "create_time" : 1554195600, "time" : "20