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Index Lifecycle Management（ILM）策略 Elasticsearch可以通过 Index Lifecycle Management (ILM) 策略自动创建每日滚动索引。以下是一个创建每日滚动索引的示例，配合ILM策略可以让索引根据数据增长自动创建新的每日索引，并在数据老化时移动到温或冷存储中。 配置ILM策略 首先，创建一个ILM策略来定义索引的生命周期，策略包括热（hot）、温（warm）和冷（cold）阶段。 PUT_ilm/policy/daily-log-policy { "policy":{ "phases":{ "hot":{# 热存储阶段，用于写入新数据 "actions":{ "rollover":{# 数据超过条件时，自动创建新的索引 "max_age":"1d",# 索引1天后滚动 "max_size":"50gb"# 或者当索引达到50GB时滚动 } } }, "warm":{# 温存储阶段，用于较少访问的数据 "min_age":"3d",# 数据进入温存储的最小年龄为3天 "actions":{ ....

如果需要在同一个Spring Boot应用程序中同时使用PostgreSQL和Oracle数据库，你可以配置多个数据源来实现这一目标。 添加依赖 dependencies { implementation 'org.postgresql:postgresql:42.3.1' implementation 'com.oracle.database.jdbc:ojdbc8:19.3.0.0' //其他依赖项 } 配置文件 spring: primary: datasource: driver-class-name: org.postgresql.Driver jdbc-url: jdbc:postgresql://localhost:5432/nap username: xxx password: xxx test-on-borrow: true validationQuery: SELECT 1 name: HikariPool-1 minimum-idle: 15 maximum-pool-size: 30 idle-timeout: 600000....

查看数据量大的表 SELECT table_schema || '.' || table_name AS table_full_name, pg_size_pretty(pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"')) AS size FROM information_schema.tables ORDER BY pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"') DESC limit 100 查看数据量大的字段 select sum(pg_column_size(path_analyze_result)) as path, sum(pg_column_size(object_analyze_result)) as object, sum(pg_column_size(correlation_analyze_result)) as correlation from nap_pol....

关于 postgres 的一点记录