在《0基础学习Mybatis系列数据库操作框架——Mysql的Geometry数据处理之WKT方案》中，我们介绍WTK方案的优点，也感受到它的繁琐和缺陷。比如：
http://dcx.sap.com/1201/zh/dbspatial/pg-api-spatial-st-geometry-type.html
SparkSQL虽然可以访问MySQL数据，但是对于MySQL的空间字段，SparkSQL并没有提供内置函数去解析
主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。
fileName = Application.GetOpenFilename("Excel 文件 (*.txt),*.txt")
1 查看当前系统的cpu，内存占用情况 [root@localhost ~]# top 2 平均加载时间 [root@localhost ~]# uptime 16:45:18 up 18 day
在VSTO开发或其他COM技术开发过程中，甚至VBA也是，在和Excel交互中，难免会遇到性能瓶颈问题，COM技术的交互实在太慢，对大量数据读写等操作，耗时太长，容易卡用户界面以为是程序死机等等。
网上以讹传讹的说法比较多,大多说称Spatialite Geometry为标准WKB格式,实际上按照官方文档解释并非如此
更多关于iostat命令的说明可参见转载文章：http://www.cnblogs.com/jyzhao/articles/4299419.html
root@Kylin104:/home/s3fs-fuse# iostat -d sdm -k 2 -x Linux 4.4.131-20200704.kylin.server-generic (Kylin104) 07/15/2021 _aarch64_ (64 CPU) Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_aw
在各大插件中，破解工作表、工作薄密码的功能比比皆是，此篇开源确实有些炒冷饭凑文章的嫌疑，但换个角度，当时笔者开发过程中，找寻相关的代码，也还是花上一些的时间在百度里找了好久，原因如下： 1.大部分能够找到的代码都是VBA的代码 这说明在Excel高级开发群体中，特别是VSTO、COM加载项开发群体中，还是守口如瓶的，仿佛越是高级的开发者，越对自己掌握的“核心”技术保密，希望Excel催化剂这一系列的开源文章对此风气有所好转（在专业程序员圈子里，人家可以越是大神，越是不断地造轮子造福后来者和初级者，并且任性地开源）。 2.VSTO开发的确还是很冷门，没有进入专业开发者的视野中 对于工作表密码破解这些，肯定是OFFICE开发者的专业领域，就算国内不开源，找国外，也没找到多少，所以此篇简单开源，还是有此必要性的。
Linux系统中的iostat是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写，iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样，iostat也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析。
各位看官老爷，如果觉得对您有用麻烦赏个子，创作不易，0.1元就行了。下面是微信乞讨码：
Linux系统下的 iostat是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写，iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样，iostat也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析
为何会慢这个问题，可能就没有深入研究过，而笔者用自己不专业的语言表达下原因，是因为VBA或VSTO等代码与Excel交互是用的是COM的通信，这个COM通信非常臃肿，遍历过程中，不断地来回通信，产生了十分低效的性能。
就在几天前，geopandas释放了其最新正式版本0.9.0，作为一次比较大的版本更新，geopandas为我们带来了一系列新特性，今天的文章我们就来一起看看有哪些主要的功能变化吧~
SAP Sybase SQL Anywhere 16.0： http://dcx.sap.com/index.html#sa160/zh/sqlanywhere_zh16/help_top_index.htm
例子： 将excel文件StudentInfo.xls的学生信息插入到student表中
在做数据库维护的时候，经常会查看操作系统的状态，今天我们说下常见的命令iostat和vmstat。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 空间索引 性能_mysql数据可用空间,希望能够帮助大家进步!!!
记一次linux下较重要的几项负载信息查看方式 1.cpu、memory负载 root@test:~$ top #top命令，可以查看 cpu 及 memory 的使用及负载情况 top - 09:34:56 up 19 days, 21:55, 1 user, load average: 0.00, 0.00, 0.00 Tasks: 79 total, 1 running, 78 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.3 us, 0.
随着公司站点的发展，用户和访问量日益增加，经常会出现数据库主从出现延迟的情况，例如，用户在点击充值页进行充值时，经常会出现充值不到账的情况，针对这个问题，对数据库进行排查，发现，磁盘IO极不稳定，iowait也很高，%util一直在90左右，这说明产生的I/O请求很多，IO已经满负荷，磁盘IO存在瓶颈。所以需要加一块SSD盘，来提高IO处理速度。
由盘片，磁头组成，数据存在盘片的环形磁道上，读写时，磁头移动，定位到数据的磁道，进行数据读写
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
监控系统状态 iostat -x 磁盘使用 iotop 磁盘使用 查看磁盘使用情况 在运维工作中，除了查看CPU和内存之外，磁盘的io也是非常重要的一个指标 有时候，CPU和内存有内存，但系统负载就是很高，我们用vmstat命令查看到 b 列或者是 wa 列 较大，这时候就说明磁盘有瓶颈，那么我们就需要更详细的查看磁盘的状态 iostat命令 iostat命令，在查看系统输入输出设备和CPU的使用情况 在安装 sysstat 这个包的时候，就会安装上iostat命令 iosta t和 sar 属于同一
top 命令重要指标：load average，表示任务队列的平均长度（1分钟、5分钟、15分钟前到现在平均值）。
本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。
最近遇到一个日志备份 io 过高的问题，业务日志每十分钟备份一次，本来是用 Python 写一个根据规则扫描备份日志问题不大，但是随着业务越来越多，单机上的日志文件越来越大，文件数量也越来越多，导致每每备份的瞬间 io 阻塞严重， CPU 和 load 异常的高，好在备份速度很快，对业务影响不是很大，这个问题会随着业务增长，越来越明显，这段时间抽空对备份方式做了优化，效果十分显著，整理篇文章记录一下。
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言，用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。它的二进制表示方式，亦即WKB(well-known binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。该格式由开放地理空间联盟(OGC)制定。
项目需求是跟用户当前位置判断是否在给定的地理位置范围内，符合位置限制才可以打卡，其中的位置范围是一个或多个不规则的多边形。如下图，判断用户是在清华还是北大。
掌握一些性能优化工具和方法，这就需要在工作中不断地积累；计算机基础知识很重要，比如说网络知识、操作系统知识等等，掌握了基础知识才能让你在优化过程中抓住性能问题的关键，也能在性能优化过程中游刃有余。
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
之前我一直以为，python对OFFICE的自动化，相较VBA的话，是有限的，就像openpyxl那样，需要有人去不断地追加维护才行。
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
命令简介 iostat 命令用于统计系统IO状态信息。 语法格式 iostat [options] 选项说明 -c #仅显示CPU使用情况 -d #仅显示设备利用率 -k #显示状态以千字节每秒为单位，而不使用块每秒 -m #显示状态以兆字节每秒为单位 -p #仅显示块设备和所有被使用的其他分区的状态 -t #显示每个报告产生时的时间 -V #显示版号并退出 -x #显示扩展状态 应用举例 查看指定设备的IO状态信息 [root@centos7 ~]# iostat -x /dev/sd
在上一篇博客中说道了几何数据类型（点、线、面和集合）的定义，既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的，学习过C#的都知道，一个对象下面会有属性和方法，那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
最近做数据库服务器的压测，观察数据库性能，同时也要关注磁盘的io具体表现。分析数据时会用到2个工具 iostat，本文重新温习一下该工具的用法。
WKT全称是Well-Known Text。它是一种表达几何信息的字符串内容。比如点可以用WKT表示为POINT (3 3)；线可以用WKT表示为LINESTRING (1 1, 2 2)。 Mysql数据库可以存储一些几何类型数据，比如点、线、多边形等。这在一些基于地理信息的服务上比较有用，比如在地图上的商店地理坐标（点），或者路径规划中的行进路线（线）等。 目前我使用的Mysql是8.4.0版本，它支持如下几何类型数据结构。
在性能分析的过程中，有很多人会去看每秒写多少，可是写多写少，有什么问题呢？这是我们要关注的内容。
参考MOS的文档Doc ID 361468.1进行配置后，再次查询内存里的Hugepage如下：
方法1：使用iotop工具 这是一个python脚本工具，使用方法如：iotop -o 方法2：使用工具dmesg 使用dmesg之前，需要先开启内核的IO监控： echo 1 >/proc/sys/vm/block_dump或sysctl vm.block_dump=1 然后可以使用如下命令查看IO最重的前10个进程： dmesg |awk -F: '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -rn|head -n 10 方法3：使用命令“iostat -x 1“确定哪个设备IO负载高: # iostat -x 1 3 avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 1.06 0.00 0.99 1.09 0.00 97.85 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 0.49 17.29 1.74 6.75 23.47 200.18 11.73 100.09 26.33 0.10 12.25 5.73 4.87 找“await”值最大的设备（Device），如上的结果即为sda。 然后使用mount找到sda挂载点，再使用fuser命令查看哪些进程在访问，如： # fuser -vm /data
缓冲I/O是指通过标准库缓存来加速文件的访问，而标准库内部再通过系统调度访问文件。带缓存I/O也叫标准I/O，它符合ANSI C的标准I/O处理，是不依赖系统内核的，所以移植性是比较强的，在使用标准I/O操作的时候为了减少对read()、write()系统调用次数，带缓存I/O就是在用户层再建立一个缓存区，这个缓存区的分配和优化长度等细节都是标准I/O库处理好的，用户不用去关心。
在 CPU 看来内存好慢啊，看我跑的多快；在内存看来磁盘你好慢啊，看我比你还快点；磁盘…
| 研发进展 创建 Arctern-tutorial，添加 render example（gis example 暂未添加） 接入 spark profiling 系统 接入 spark log 调整和完善编译与安装文档 完成在 centos 上编译安装 Arctern 的流程以及依赖 完成 Arctern python 部分接口改写，提供了第一版的 pandas 接口 编写稳定 spark-on-yarn，实现用 docker 部署 spark 集群 整理回归测试数据及脚本 Spark 的
TOP 观察：IO等待所占用的CPU时间的百分比，高过30%时IO压力高其次、用iostat -x 1 10
墨墨导读：本文来自读者投稿，详述一则给客户备份优化的实际案例，通过这次优化，数据库性能提高了6倍。
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面，是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰，8848.86 米含冰层（人民日报：2020 年 12 月 8 日） 马里亚纳海沟，相对海平面深 10909 米（人民日报：2020 年 11 月 30 日） 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着，更不要提气候变化导致的海平面升
PostGIS是PostgreSQL的空间扩展，他使得PostgreSQL支持空间数据类型，比如点、线段、折线段、多边形、椭圆等等，并且能够使用高效的空间索引进行存储和查找。
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