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     处理方法其实很简单、只要：     alter user <username> identified by <same password>;  这个操作后，恢复正常了          下面作个简单测试：SQL> conn hr/hr ERROR: ORA-28002: the password will expire within 2 days Connected. SQL> conn / as sysdba Connected. SQL> alter user hr identified by hr; User altered. SQL> conn hr/hr Connected. SQL> conn scott/tiger ERROR: ORA-2

     ㈠ HugePages简介             HugePages是kernel 2.6引入以便适应越来越大的物理内存        在Linux下、page size默认是4K、如果使用HugePages、默认是2M             再看2个术语：        page table 映射表：物理内存和swap的对应关系、访问内存是先读page table、根据表里的映射关系操作      &

     /proc 是个虚拟文件系统、也就是、重新引导后修改会被重新初始化     提供了进程信息、内存资源、硬件设备、内核内存等信息     比如：     网卡：/proc/sys/vm/ipv4/ip_forward：控制ip转发     内存：/proc/sys/vm/drop_caches：输入1强制内核从缓存释放一些内存               推荐用strings 浏览其中

     某Python大牛如是说：“JetBrains出品。最好用的python IDE，很好很强大”     于是呼、偶便好奇心驱之、卷起她的头盖布、一探究竟     下面简单介绍过程、后续使用技巧等体验后再献上          ㈠ 简单安装：                  这步很简单、下载、然后到/bin下 ./pycharm.sh 即可    &nbsp

     视图本质上只是一条SQL语句而已、但令人蛋疼的是MySQL并没有把该SQL语句存储下来     而是像对待表一样、把视图的定义用文件的形式保存、以 .frm 存在     那么用show create view 显示的SQL将非常不友好          下面介绍一种方法来突破这种限制创建视图： mysql> create view v_t as select id from t where id=2; Query OK, 0 rows affected (0

   ㈠ 先在系统层面查询CPU、IO使用情况：top、iostat、sar...等      ㈡ EXEC DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();      ㈢ rman target / debug trace =/tmp/rmandebug.txt log=/tmp/rman_log20130727.txt      执行备份         ㈣ EXEC DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();      ㈤ 查询v$backup_datafileset markup html on set echo on set pages 80 set li

     安装Connector/Python：# wget http://cdn.mysql.com/Downloads/Connector-Python/mysql-connector-python-1.0.11.zip # unzip mysql-connector-python-1.0.11.zip # cd mysql-connector-python-1.0.11 # python setup.py install     测试Connector/Python是否装上：>>> from distutils.sysconfig import get_python_lib >>> print get_python_lib() /usr/local/lib/python2.7/site-packages     小实例：[root@obe11g ~]# python Python 2.7.3 (

     ㈠ 大数据量INSERT          ⑴ 使用多行插入代替单行：insert into t values (),(),(),...          ⑵ LOAD DATA INFILE ... INTO TABLE t          ⑶ 写入临时表、在 INSERT ... SELECT           ⑷ 取消索引、约束，等数据加载完后在重建          ⑸ INSERT时指定DELAYED属性  &nb

   这些变形的工具、诸如：淘宝的Tsar、ksar、sar2html....等、都是通过抓取 sar的数据   所以在最终呈现的数据上变化不大、只是展现的手段和效果不一样而已      sar 是帮助我们了解当前系统的内存、CPU和IO(磁盘IO和网络IO)      下面通过简单的几个方面介绍一下sar的使用         ㈠ 内存      以下两个

     ㈠ 任何查询都讨厌             只要是查询、MySQL都讨厌、执行查询最快的方式就是不去执行        缓存为王、比如Redis或者memcache               ㈡ 查询结果集最小             尽量基于主键或者二级索引来查询、通过覆盖索引避免回表来节省IO        如：&

  ⑴ UDEV 基础       udev 可管理保存在/dev 目录下的文件、文件只有在接入相应设备后才会生成、设备被拔出后自动删除     它还允许用户添加规则、以便修改/dev中默认的名称和权限、规则保存在/etc/udev/rules.d/目录下      ⑵ MySQL 绑定裸设备       只有InnoDB可以用裸设备       优点：绕过了文

     本文虽说旨在明白、但若略懂亦可、毕竟诸葛孔明如是     只有基于字符的值才有所谓字符集的概念     某些字符集可能需要更多CPU、消费更多的内存和磁盘空间、甚至影响索引使用     这还不包括令人蛋碎的乱码、     可见、我们还是有必要花点时间略懂下MySQL字符集          先直观认识各阶梯

     ㈠ 错误日志                ① 参数                      log_error：指定日志的位置和名称                ② 作用                      ⑴出错/告警信息           ⑵优化帮助          &

     ㈠ 历史背景                现如今、软件大多自带共享库、或者出于安全、或者基于商业考量        如：        ORACLE :$ORACLE_HOME/lib        MySQL :$HOME/mysql/lib                下面贴上oracle用户下.bash_profile里关于LD_LIBRARY_PATH设置export LD_LIBRARY_PATH=$ORACLE_HOME/lib export

     本文较短、不过实用性很好、还是记录之、          ㈠ 先别看SQL语句、看执行计划、挑出走全表扫的表          ㈡ 回头看SQL语句、分析上述表的约束字段有哪些、检查各个约束字段的索引是否存在          ㈢ 选择可选性最高的约束字段建立索引By David Lin2013-07-01Good Luck

     这个定律是这样的：          速度的提升受程序中串行部分的限制、而串行的执行时间是不会变的          随着CPU 核数的提升、生产环境对并行的喜爱越发暴露的明显     然而、多核性能未必速度就高、     如果、程序中部分代码是串行、     如果、程序所跑的硬件是串行、    &n

     ㈠ IPC 资源查看与释放[root@david ~]# ipcs -m ------ Shared Memory Segments -------- key shmid owner perms bytes nattch status ... ... 0xbe3bb918 5439503 oracle 640 419438592 22 [root@david ~]# ipcs -m -i 5439503 Shared memory Segment shmid=5439503 uid=501 gid=502 cuid=501 cgid=502 mode=0640 access_perms=0640 bytes=419438592 l

          今天被MySQL Query Cache 炕了、线上大量 Waiting on query cache mutex          那么什么是 Query Cache？                             QC 缓存的是整个SELECT的结果集、而非执行计划、QC的为人原则是：执行查询最快的方式就是不去执行       但是、QC 简单粗暴的失效

     这个索引专题N久未见阳光了、偶觉得特过去、不幸福、于是有了本文          坊间传闻、B*Tree 索引在应用开发阶段、常作"炮灰"状、而在维护时期、则是"马后炮"     即便身世坎坷常被冷眼相待、但到底是B*Tree、魅力无限、全身散发着令人 YY 的韵味、你比如：     如果存在主键或者唯一性约束、则不论

 ㈠ Python 依赖包# rpm -q gcc gdbm-devel readline-devel ncurses-devel zlib-devel bzip2-develsqlite-devel db4-devel openssl-devel tk-devel bluez-libs-devel make --qf \'%{name}.%{arch}\n\'|sort     ㈡ 安装 Python 2.7                        # wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tar.bz2        # tar -zxv -f Python-2.7.3.tar.bz2        # cd Pyth