摘要：目录(?)[-]1.Weblogic的集群2.创建Weblogic集群前的规划3.开始创建我们的Weblogic集群1.1 创建集群的总控制端aminserver2.2 创建集群中的节点mycluster1 mycluster23.3 如何启动集群4.jdbc集群5.把工程布署到集群环境中去6.使用...
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随笔分类 - 杂律
摘要：据仓库引擎，采用他们自己的Knowledge Grid架构（一直没有明白这两个单词），该引擎采取内部管理自身优化查询的方式，给用户带来更为轻松的体验。我们所要做的就是写出“漂亮”的SQL，后面我会关于SQL语句说点有趣的东西。Infobright像很多优秀的开源软件一样，也都具有两个版本，社区版（ICE）和企业版（IEE），多数情况下，如果免费的能满足我们的实际需求，领导更愿意采用社区版；企业版需要付费，那么自然就会给用户提供更加完善的功能、保证运行的稳定性以及良好的后期服务。下面具体介绍一下Infobright在我的实际环境中的应用。系统环境：CentOS 5.4 64位、infobrigh
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摘要：re.match re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式，如：下面的例子匹配第一个单词。 import re text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." m = re.match(r"(\w+)\s", text) if m: print m.group(0), '\n', m.group(1) else: print 'not match' import re text = "JGood is a handsom
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摘要：Infobright里面支持所有的MySQL原有的数据类型。其中Integer类型比其他数据类型更加高效。尽可能使用以下的数据类型： TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT DECIMAL（尽量减少小数点位数） DATE ，TIME 效率比较低的、不推荐使用的数据类型有： BINARY VARBINARY FLOAT DOUBLE VARCHAR TINYTEXT TEXT Infobright数据类型使用的一些经验和注意点： （1）Infobright的数值类型的范围和MySQL有点不一样，比如Infobright的Int的最小值是...
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摘要：在我们的数据仓库使用oracle其中有很多超级大表，这些表的分区方式基本都是range+hash分区或list+hash分区。使用时间字段进行range或list分区，再用用户ID进行子分区。不过最近有人反映有一张表select起来很慢，进过查看发现原来这个表只进行了list分区，没有进行hash子分区。讨论后决定对该表的分区方式进行改变：从list分区改为list+hash分区。操作过称如下：1.前期准备为了确定迁移策略先看看这个表有多大。select owner, segment_name, sum(bytes) / 1024 / 1024 / 1024 size_G from dba_s
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摘要：ETL构建企业级数据仓库五步法在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大厦，那 么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位 置。一、什么是ETLETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
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摘要：转载http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2009/07/28/1532652.html一、概念数据模型概述 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系 (Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将
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