# HBase 行太多不好的解决方案
## 简介
HBase 是一个分布式的开源 NoSQL 数据库，它以高可靠性、高性能、高可扩展性和高容错性而闻名。然而，当数据集规模逐渐增大时，HBase 表中的行数可能会变得非常庞大，这可能导致性能下降和维护困难。本文将介绍如何处理 HBase 行太多的问题，并提供相应的代码示例。
## 解决方案概述
处理 HBase 行太多的问题可以分为以下几个步骤：
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/range-optimization.html Limiting Memory Use for Range Optimization To control the memory available to the rang ...
转载
2021-08-12 16:30:00
169阅读
2评论
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有 MySQL 基础的开发人员。索引相关索引基数基数是数据列所包含的不同值的数量，例如，某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3，那么它的基数就是 4。索引的基数相对于数据表行数较高(也就是说，列中包含很多不同的值，重复的值很少)的时候，它的工作效果最好。如果某数据列含有很多不同的年龄，索引会
转载
2023-08-22 09:44:31
94阅读
第03章 SQL介绍讲师：尚硅谷-宋红康（江湖人称：康师傅）官网：http://www.atguigu.com1. SQL概述1.1 SQL背景知识1946 年，世界上第一台电脑诞生，如今，借由这台电脑发展起来的互联网已经自成江湖。在这几十年里，无数的技术、产业在这片江湖里沉浮，有的方兴未艾，有的已经几幕兴衰。但在这片浩荡的波动里，有一门技术从未消失，甚至“老当益壮”，那就是 SQL。45 年前，
当MySQL中存在大量重复数据且不走索引时，可能会导致查询性能下降。在这种情况下，我们可以考虑以下几种处理方法来优化查询性能。
**1. 添加索引**
如果重复数据较多且未走索引，可以尝试给相关字段添加索引来提高查询效率。通过索引，MySQL可以快速定位到需要查询的数据，减少全表扫描的情况，从而提高查询速度。
```sql
ALTER TABLE table_name ADD INDEX i
面对繁多的软考资料，如何高效备考？
在软件行业，软考（软件水平考试）一直被视为衡量从业人员专业能力的重要标准。然而，随着信息技术的飞速发展，软考的考试内容也日益丰富和深入，涉及的资料繁多，给广大考生带来了不小的备考压力。许多考生在面对堆积如山的软考资料时，不禁感到困惑：这些资料真的都需要打印出来一一复习吗？打印不仅耗时耗力，还不环保。那么，如何在不打印的情况下高效备考软考呢？本文将为您支招。
# 连接MySQL报登录失败次数太多不能再登了
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序和数据分析中。但是有时候，当我们尝试连接到MySQL数据库时，可能会遇到“登录失败次数太多不能再登了”的错误。这种错误通常是由于数据库服务器设置了太多的登录尝试次数限制导致的。在本文中，我们将介绍这种错误的原因以及如何解决它。
## 错误原因
当我们尝试连接到MySQL数
在软件行业，软考（软件资格考试）一直是衡量专业人才技能水平的重要标准。然而，随着软考知识体系的不断扩充与更新，备考资料也呈现出爆炸性增长，让不少考生感到头疼。尤其是面对堆积如山的资料，很多人都会产生“软考资料太多不想打印了”的感慨。
确实，传统的打印方式不仅耗费大量纸张，还不便于随时携带与更新。在这个信息化、数字化的时代，我们有更多高效、便捷的方式来处理这些备考资料。
首先，可以利用电子设备进
那些生存、成长条件好的人真让人羡慕，我们羡慕那些生下来就落地首都的孩子们，他们在没有“贵族”的国度里，就是国民中的“贵族”；我们羡慕那些将门虎子与大家闺秀，在起点上他们就赢了我这样的草根一族，那些优越的生存条件，是我用毕生的努力都无法实现的，比如他们从小就能受到的一流教育，他们有尽情挥霍不尽的财富。
其实这些身不由己的条件就不应该被
转载
精选
2011-12-28 15:14:42
262阅读
在Kubernetes（K8S）集群中使用Oracle数据库时，经常会遇到数据库连接数太多不释放的问题。这可能导致数据库性能下降，甚至服务不可用。为了解决这个问题，我们可以通过一些方式来释放未使用的数据库连接。下面我将介绍如何在K8S环境中处理这一问题。
首先，让我们通过以下步骤来了解整个处理流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 监控数据库连接数
1.前言 本文记录一下Java的线程与内存等知识，更好的理解Java的线程是如何工作的。 让计算机并发执行若干个运算任务和更充分地利用计算机处理器的效能之间看起来是因果关系，但实际上没那么简单。CPU的运算能力十分强大，但是任何任务都不太可能单单靠CPU就能够完成，比如读取内存，存储的数据，网络的请求等IO操作是很难消除的，更糟糕的是存储设备与CPU之间的运算差距过大，所以在内存和CPU之间又
一直在找学习方法，最好的学习方法就是踏踏实实。
原创
2016-05-24 07:24:00
573阅读
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白解决“python INSERT key太多”的问题。在这篇文章中，我将详细解释整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
### 1. 理解问题
首先，我们需要理解“python INSERT key太多”的问题。这通常意味着在Python代码中，我们尝试插入一个键（key）到字典（dictionary）中，但是这个键已经存在，导致我们遇到了一
# Redis Key 失效与管理策略
在现代应用程序的开发中，Redis 是一种流行的键值存储数据库，因其高性能、低延迟特性而广泛应用于缓存、会话管理等场景。然而，当 Redis 中的键数量过多时，可能会出现键失效的问题，造成应用程序的性能下降和数据丢失。本文将讨论 Redis 键失效的原因，并提供相应的解决方案，附带代码示例和相关的类图与甘特图。
## Redis 键失效的原因
Redi
# Redis 缓存key太多
在现代的软件开发中，缓存是提高系统性能的一种常见手段。Redis作为一种高性能的内存数据存储解决方案，被广泛应用于各种应用场景中。然而，当缓存的key过多时，可能会遇到一些问题。本文将介绍Redis缓存key太多的问题，并给出一些解决方案。
## 问题描述
当我们使用Redis作为缓存服务时，通常会将某些数据存储在内存中，以提高读取速度。为了能够快速定位和读取
面对繁多的软考资料，很多备考者都会遇到一个共同的问题：资料太多，不想打印怎么办？打印资料不仅耗费纸张，而且不便携带，难以随时随地进行复习。那么，在这个数字化时代，我们有哪些更好的选择呢？
首先，我们可以考虑将资料电子化。通过将纸质资料扫描或拍照，再利用文字识别技术将其转化为可编辑的文本格式，如Word或PDF，我们就可以轻松地在电脑、平板或手机上进行阅读和学习。这种方式不仅节省了纸张，还能利用搜
# MySQL 字段多不查的理解与实践
在数据库设计中，MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统。随着应用程序的复杂性增加，我们往往需要处理更多字段的数据。在某些情况下，字段的数量可能对查询性能产生影响。因此，了解字段的多寡以及它们对查询的影响是非常重要的。
## 字段数量对查询性能的影响
在 MySQL 中，每个表的字段数量和数据类型直接影响到查询的性能。字段越多，表的行可能越宽，导致
官网的解释https://redis.io/docs/manual/keyspace-notifications/#timing-of-expired-events简单的意思就是不能保证时效性，key过期事件可能会往后推个几分钟才触发，特别是数据量越来越大的时候。而且一旦客户端处理失败，这个事件也不会重发，会丢失这个事件。并且对于集群模式下，某一个节点的key事件被触发了并不会扩散到所有节点。所以
转载
2023-08-30 14:11:28
65阅读
select * from table_name limit start_index,select_numbers:limit的第一个参数是开始查询第一个元素的索引(1即为0)第二个参数表示的是要查询出的数目例如:select * from person limit 10 :表示从第一条开始查出10...
转载
2015-01-28 22:57:00
334阅读
2评论
》》速度篇——Type-C/USB3.0接口到底谁快《《在前面我们也提到，为了满足广大用户的使用需求，你可以根据自己的需要选择数据线。在这里笔者选择两款数据线进行的速度测试(均为256GB容量测试结果)，一起来看看成绩如何吧！USB3.1 Type-C对Type-C接口数据线下测试成绩：AS SSD测试成绩ATTO最大读取速度达到457.1MB/s 写入301.6MB
