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Postgresql存储过程的容错处理
Skye_mei
2009-11-04 04:21:47
自己写的一个执行存储过程在执行时只报有错误具体是什么地方出了错没有报出来,怎么样可以让它显示出错误出在哪呢?
希望各位大侠帮我解决问题!小弟先谢谢了……
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Postgresql存储过程的容错处理
自己写的一个执行存储过程在执行时只报有错误具体是什么地方出了错没有报出来,怎么样可以让它显示出错误出在哪呢? 希望各位大侠帮我解决问题!小弟先谢谢了……
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trainee
2009-11-05
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一般会提示行号,错误语句
如果客户端提示不周全,可到服务端的log文件中去看。
不过有时候行号会定位不准,特别是语法有问题的时候,比如少了个;或少了个end 等
「已注销」
2009-11-05
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先在 pg3 中执行,看有没有报错...
如果有参数,则可以把参数写死后测试
python项目手写数字识别系统.zip
手写数字识别系统是一个使用Python开发的项目,旨在通过计算机视觉和深度学习技术识别手写的数字。这个系统能够自动读取图像中的手写数字并将其转换为电子数据,适用于邮政编码排序、银行支票
处理
等多种实际应用场景。 主要特性和功能可能包括: 1. **图像预
处理
**:对输入的图像进行灰度化、二值化、去噪等预
处理
步骤,以提高识别率。 2. **特征提取**:利用图像
处理
算法提取数字的特征,如边缘、形状等。 3. **深度学习分类器**:使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行训练和分类。 4. **实时识别**:能够对接收到的实时图像数据进行
处理
和识别。 5. **用户界面**:如果包含用户界面,则允许用户上传图片、查看识别结果和编辑识别后的数字。 6. **API接口**:为其他应用或服务提供手写数字识别功能的接口。 7. **模型训练与更新**:系统支持定期更新模型以适应新的数据集和提高准确率。 8. **多语言支持**:能够
处理
不同语言环境下的手写数字,具备一定的普适性。 技术栈通常涉及: - Python编程语言:作为主要的后端逻辑和数据
处理
语言。 - 深度学习框架:如TensorFlow或PyTorch,用于构建和训练识别模型。 - 前端技术:HTML, CSS, JavaScript以及可能的框架如React或Vue.js,负责构建用户界面。 - 数据库技术:如SQLite、MySQL、
PostgreSQL
或MongoDB,用于存储训练数据和识别记录。 部署方式可能包括: - 本地部署:在研究机构或个人工作站上配置环境运行系统。 - 云服务部署:将系统部署到云平台,如AWS、Azure或Google Cloud,以便稳定地服务于广泛的用户群体。 该系统对于自动化
处理
手写文档、提高数据录入效率和减少人工误差具有显著作用。它可以帮助银行、保险公司、邮局等机构快速准确地
处理
大量的手写资料。随着技术的发展,未来这个系统可能会集成更多的高级图像
处理
技术,提高对手写字体的识别精度和
容错
能力。此外,系统还可能通过增加更多的互动元素,如用户反馈机制,来进一步提高系统的智能化水平和用户体验。
datastored:node.js 的同步缓存和持久数据存储
数据存储 Datastored 是使用 redis、cassandra 和
postgresql
的 node.js
容错
缓存和持久数据存储。 文档
myhoard:MySQL备份和时间点恢复服务
我的宝藏 MyHoard是用于创建,管理和还原MySQL备份的守护程序。 备份数据可以存储在任何受支持的云对象存储中。 它在功能上类似于
PostgreSQL
备份守护程序。 特征 自动定期完整备份 几乎实时的自动二进制日志备份 云对象存储支持(AWS S3,Google Cloud Storage,Azure) 加密和压缩 从对象存储还原备份 时间点恢复(PITR) 根据备份数量和/或备份时间自动清除备份历史记录 一旦备份并没有其他MySQL服务器所需的本地二进制日志,便清除它们(需要外部系统为备用服务器提供已执行的GTID信息) 创建和还原备份几乎不需要额外的本地磁盘空间
容错
和监视: 通过重试所有操作来
处理
临时对象存储连接性问题 使用通过statsd进行度量 通过Sentry意外报告异常 通过HTTP API进行状态报告 完整的内部状态存储在本地文件系统上,以应对进程和服务器重
大数据常用数据库汇总.pdf
⼤数据常⽤数据库汇总 通常数据库分为关系型数据库和⾮关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是⽆可替代的,⽐如MySQL、SQL Server、Oracle、 DB2、SyBase、Informix、
PostgreSQL
以及⽐较⼩型的Access等等数据库,这些数据库⽀持复杂的SQL操作和事务机制,适合⼩量数 据读写场景;但是到了⼤数据时代,⼈们更多的数据和物联⽹加⼊的数据已经超出了关系数据库的承载范围。 ⼤数据时代初期,随着数据请求并发量⼤不断增⼤,⼀般都是采⽤的集群同步数据的⽅式
处理
,就是将数据库分成了很多的⼩库,每个数据 库的数据内容是不变的,都是保存了源数据库的数据副本,通过同步或者异步⽅式保证数据的⼀致性,每个库设定特定的读写⽅式,⽐如主 数据库负责写操作,从数据库是负责读操作,等等根据业务复杂程度以此类推,将业务在物理层⾯上进⾏了分离,但是这种⽅式依旧存在⼀ 定的负载压⼒的问题,企业数据在不断的扩增中,后⾯就采⽤分库分表的⽅式解决,对读写负载进⾏分离,但是这种实现依旧存在不⾜,且 需要不断进⾏数据库服务器扩容。 所以到了⼤数据时代,业务更多的数据和物联⽹采集的数据已经超出了关系数据库的承载范围。本⽂着重介绍⼀下NoSQL(Not Only SQL)数据库。 ⼀、NoSQL数据库⼤致分为5种类型 1、列族数据库:BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等,下⾯简单介绍⼏个 (1)Cassandra:Cassandra是⼀个列存储数据库,⽀持跨数据中⼼的数据复制。它的数据模型提供列索引,log-structured修改,⽀持 反规范化,实体化视图和嵌⼊超⾼速缓存。 (2)HBase:Apache Hbase源于Google的Bigtable,是⼀个开源、分布式、⾯向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像 Bigtable⼀样的功能。 (3)Amazon SimpleDB:Amazon SimpleDB是⼀个⾮关系型数据存储,它卸下数据库管理的⼯作。开发者使⽤Web服务请求存储和查 询数据项 (4)Apache Accumulo:Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储,基于Google的BigTable设计,建⽴在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。 (5)Hypertable:Hypertable是⼀个开源、可扩展的数据库,模仿Bigtable,⽀持分⽚。 (6)Azure Tables:Windows Azure Table Storage Service为要求⼤量⾮结构化数据存储的应⽤提供NoSQL性能。表能够⾃动扩展到 TB级别,能通过REST和Managed API访问。 2、键值数据库:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下⾯简单介绍⼏个 (1)Riak:Riak是⼀个开源,分布式键值数据库,⽀持数据复制和
容错
。(2)Redis:Redis是⼀个开源的键值存储。⽀持主从式复制、 事务,Pub/Sub、Lua脚本,还⽀持给Key添加时限。 (3)Dynamo:Dynamo是⼀个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现;在亚马逊S3产品中使⽤。 (4)Oracle NoSQL Database:来⾃Oracle的键值NoSQL数据库。它⽀持事务ACID(原⼦性、⼀致性、持久性和独⽴性)和JSON。 (5)Oracle NoSQL Database:具备数据备份和分布式键值存储系统。 (6)Voldemort:具备数据备份和分布式键值存储系统。 (7)Aerospike:Aerospike数据库是⼀个键值存储,⽀持混合内存架构,通过强⼀致性和可调⼀致性保证数据的完整性。 3、⽂档数据库:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下⾯简单介绍⼏个 (1)MongoDB:开源、⾯向⽂档,也是当下最⼈⽓的NoSQL数据库。 (2)CounchDB:Apache CounchDB是⼀个使⽤JSON的⽂档数据库,使⽤Javascript做MapReduce查询,以及⼀个使⽤HTTP的 API。 (3)Couchbase:NoSQL⽂档数据库基于JSON模型。 (4)RavenDB:RavenDB是⼀个基于.NET语⾔的⾯向⽂档数据库。 (5)MarkLogic:MarkLogic NoSQL数据库⽤来存储基于XML和以⽂档为中⼼的信息,⽀持灵活的模式。 4、图数据库:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下⾯简单介绍⼏个 (1)Neo4j:Neo4j是⼀个图数据库;⽀持ACID
cockroach-gen:具有预生成的Go代码的CockroachDB
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PostgreSQL
兼容的驱动程序或ORM来。 ,例如数据复制,自动重新平衡以及
容错
和恢复。 客户端驱动程序 CockroachDB支持
PostgreSQL
有线协议,因此您可以使用任何可用的
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