Oracle 核心列信息查看与处理

Oracle 核心列信息查看与处理 背景 最近想对数据库表进行跨数据之间的比照 因为有一些自增列或者是时间戳的列不需要进行对比 后者是对比容易导致失真. 所以就准备选用其他方式进行一下处理. 本文主要是简单记录一下生成SQL的办法. 获取必要列作为select 的字段 SELECT LISTAGG

[转帖]CentOS 7 下用 firewall-cmd / iptables 实现 NAT 转发供内网服务器联网

https://www.cnblogs.com/hope250/p/8033818.html 自从用 HAProxy 对服务器做了负载均衡以后,感觉后端服务器真的没必要再配置并占用公网IP资源。而且由于托管服务器的公网 IP 资源是固定的,想上 Keepalived 的话,需要挤出来 3 个公网 I

[转帖]python读取配置文件获取所有键值对_python总结——处理配置文件(ConfigParser)

python处理ConfigParser 使用ConfigParser模块读写ini文件 (转载) ConfigParserPython 的ConfigParser Module中定义了3个类对INI文件进行操作。分别是RawConfigParser、ConfigParser、 SafeConfig

Windows 修改时间提示: 某些设置已隐藏或由你的组织管理 的解决方案

最近公司的一台生产服务器时间不对. 因为机器有域控的需求, 所以加入了域, 想改时间时有这样的提示信息: 某些设置已隐藏或由你的组织管理 百度了很久发现没有解决方法.. 但是突然发现可以使用 运行->cmd 或者是powershell 运行命令: timedate.cpl 的方式进行修改. 问题解决

关于JVM指针压缩性能的研究

关于JVM指针压缩性能的研究 摘要 JVM的内存对消最小是 8bytes 所以32G内存的情况下可以使用 32位的指针就可以了. 32位就是4G 在乘以最小的内存extent 8 bytes 的出来可以指向 32G的内存区域. 如果大于32G, 那么必须使用64位的指针. 理论上会导致非堆区的内存膨

[转帖]性能分析之TCP全连接队列占满问题分析及优化过程(转载)

https://www.cnblogs.com/wx170119/p/12068005.html 前言 在对一个挡板系统进行测试时,遇到一个由于TCP全连接队列被占满而影响系统性能的问题,这里记录下如何进行分析及解决的。 理解下TCP建立连接过程与队列 从图中明显可以看出建立 TCP 连接的时候,有

FIO的再学习-不同Raid,不同磁盘性能验证

# FIO的再学习-不同Raid性能验证 ## 背景 ``` 发现自己对iodepth的和num_jobs的理解存在偏差 找了一些资料才发现自己很多地方做的不对. 这里找到一个新资料可以进行模拟数据库的测试 ``` ## 测试配置文件 ``` # R/W: 8/2 # ThreadPool Num:

Grafana 系列-统一展示-2-Prometheus 数据源

系列文章 Grafana 系列文章 Grafana Prometheus 数据源 Grafana 提供了对 Prometheus 的内置支持。本文会介绍 Grafana Prometheus(也包括 Prometheus 的兼容实现,如 Thanos, Mimir 等) 数据源的部分选项、变量 (V

Grafana系列-统一展示-7-ElasticSearch数据源

系列文章 Grafana 系列文章 ElasticSearch 数据源 Grafana内置了对Elasticsearch的支持。你可以进行多种类型的查询,以可视化存储在Elasticsearch中的日志或指标,并使用存储在Elasticsearch中的日志事件对图表进行注释。 配置 ES 数据源 关

#Python merge函数,pandas库数据查询功能,对标V-LOOKUP

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

#PowerBi 1分钟学会,powerbi中行列值拼接(COMBINEVALUES与CONCATENATEX)

在日常的工作中,我们往往需要对表格数据的拼接,用来生成一些复合数据列,如下图类似场景。 其实,在powerbi中,我们同样也可以对表格文本进行拼接。今天我们就介绍两个DAX函数,COMBINEVALUES(表函数,新建列)与 CONCATENATEX(度量值)。示例数据表: 一:COMBINEVAL

#PowerBi 10分钟学会,以X为结尾的聚合函数

前言 在Power BI中,我们经常需要对数据进行聚合计算,比如求和、求平均、求最大值等。 Power BI提供了一系列的聚合函数,可以用来对表中列的值进行聚合然后返回一个值。这些函数通常只需要一个参数,就是要聚合的列名。如SUM(‘销售表’[销量]),就是求销售表里的销量总和。 但是有时候,我们需

如何实现巡检报告?

# 什么是巡检报告 巡检报告是指对某一个系统或设备进行全面检查,并把检查结果及建议整理成报告的过程。 巡检报告通常用于评估系统或设备的运行状况与性能,以发现问题、优化系统、提高效率、降低故障率等方面提供参考。 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/233

Blazor HyBrid 授权讲解

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《系列一》-- 3、XmlBeanFactory 对xml文件读取

阅读之前要注意的东西:本文就是主打流水账式的源码阅读,主导的是一个参考,主要内容需要看官自己去源码中验证。全系列文章基于 spring 源码 5.x 版本。 Spring源码阅读系列--全局目录.md 引子 1、容器最基本使用.md 系列1 - bean 标签解析: 2、XmlBeanFactory

使用 OpenTelemetry 构建 .NET 应用可观测性(1):什么是可观测性

[TOC] # 什么是系统的可观测性(Observability) 对软件行业来说,可观测性(Observability)是一个舶来词,出自控制论(Control Theory)。 **可观测性是系统的一个属性**,它是指系统的状态能否被观测,也就是说,系统的状态能否被监控、收集、分析、查询、可视化

【FAQ】关于JavaScript版本的华为地图服务Map的点击事件与Marker的点击事件存在冲突的解决方案

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vivo版本发布平台:带宽智能调控优化实践-平台产品系列03

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【pandas小技巧】--DataFrame的显示样式

上一篇介绍了`DataFrame`的显示参数,主要是对`DataFrame`中值进行调整。 本篇介绍`DataFrame`的显示样式的调整,显示样式主要是对表格本身的调整,比如颜色,通过颜色可以突出显示重要的值,观察数据时可以更加高效的获取主要信息。 下面介绍一些针对单个数据和批量数据的样式调整方式

SICP:惰性求值、流和尾递归(Python实现)

在上一篇博客中,我们介绍了用Python对来实现一个Scheme求值器。然而,我们跳过了部分特殊形式(special forms)和基本过程(primitive procedures)实现的介绍,如特殊形式中的delay、cons-stream,基本过程中的force、streawn-car、stream-map等。事实上,以上特殊形式和基本过程都和惰性求值与流相关。这篇博客我们将介绍如何用Pyt