분류 전체보기 (653) 썸네일형 리스트형 [ Postgresql ] \l+, \dt+ - 데이터베이스, Table 크기 확인하기 PostgreSQL에서 데이터베이스별 또는 테이블별로 용량을 확인하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 아래는 다양한 방법과 쿼리를 소개합니다.1. psql 명령줄에서 확인psql 명령줄 인터페이스를 사용하는 경우, 아래 명령으로 데이터베이스 및 테이블 크기를 확인할 수 있습니다.데이터베이스 크기:\l+테이블 크기:\dt+ schema_name.*2. pgAdmin을 통한 확인pgAdmin에서는 테이블별, 데이터베이스별 크기를 GUI로 쉽게 확인할 수 있습니다:데이터베이스를 선택한 후 Statistics 탭에서 전체 크기를 확인.테이블을 선택한 후 우측 패널에서 크기를 확인.이 방법들을 활용하면 데이터베이스와 테이블별 용량을 효율적으로 관리하고 모니터링할 수 있습니다. [ Postgresql ] RHEL 7,8,9 OS - 오프라인 설치하기 오프라인 환경에서 yum 패키지 관리자를 사용하여 PostgreSQL 13.0을 설치하려면 다음 단계들을 따를 수 있습니다:1. PostgreSQL 공식 리포지토리에서 패키지 다운로드PostgreSQL 패키지를 다운로드하려면 인터넷이 연결된 환경에서 다음 과정을 수행합니다:1-1. PostgreSQL YUM Repository 설정PostgreSQL의 공식 YUM 리포지토리를 설정하려면 아래 명령어를 실행합니다. (인터넷이 연결된 환경에서)sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-$(rpm -E %{rhel})-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm1-2. 필요한 Post.. [ RHEL ] ip - ip address 확인하기 Red Hat Enterprise Linux 7.9(RHEL 7.9)에서 ifconfig 명령을 사용하려면, 기본적으로 제공되지 않는 경우 수동으로 관련 패키지를 설치해야 합니다. RHEL 7.9에서는 네트워크 설정과 관리를 위해 ifconfig 대신 ip 명령을 사용하는 것이 권장되지만, ifconfig를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.1. net-tools 패키지 설치ifconfig 명령은 net-tools 패키지에 포함되어 있습니다. 이 패키지를 설치하려면 아래 단계를 수행합니다:A. yum 명령으로 설치sudo yum install net-toolsB. 설치 확인설치가 완료된 후 ifconfig 명령을 실행해 정상적으로 작동하는지 확인합니다:ifconfig2. 네트워크 관리 권장 도구Red Ha.. [ Python ] 스터디 커리큘럼 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법을 통해 초보자부터 전문가까지 모두에게 적합한 언어로, 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발, 자동화 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 강력한 라이브러리와 커뮤니티 지원으로 문제 해결 속도를 높이고, 생산성을 극대화할 수 있어 현대 IT 산업에서 매우 중요한 역할을 합니다.1 - 1. 파이썬 시작하기[ Python ] 파이썬 설치하기1[ Python ] 파이썬 설치하기2[ Python ] 바로 경험해 하기1 - 2. 파이썬 기초[ Python ] 변수 이름 짓기와 변수 사용하기[ Python ] 대입 연산자 총정리[ Python ] 정수와 부동소수점 사용하기[ Python ] 입력과 출력 사용하기[ Python ] 함수 사용하기[ Python ] if문 사용하기[ Pyth.. [ Airflow ] 3가지 방법으로 동시 실행 제한하기 Airflow에서 하나의 DAG 내에서 동시에 실행되는 작업의 수를 제한하려면 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 주요 방법으로는 DAG 수준과 Task 수준에서 동시 실행 수를 제한하는 설정이 있습니다.1. DAG 수준에서 동시 실행 제한max_active_runs 파라미터를 사용하여 하나의 DAG 내에서 동시에 실행될 수 있는 DAG 인스턴스의 수를 제한할 수 있습니다.max_active_runs: 이 파라미터는 DAG가 동시에 실행할 수 있는 최대 인스턴스 수를 제한합니다. 예를 들어, 이 값을 1로 설정하면 하나의 DAG 인스턴스만 실행됩니다.from airflow import DAGfrom datetime import datetimedag = DAG( 'my_dag', start_.. [ Airflow ] max_active_runs - 동시 작업 개수 제한하기 max_active_runs는 Airflow에서 하나의 DAG가 동시에 실행할 수 있는 최대 인스턴스 수를 제한하는 파라미터입니다. 이 설정을 사용하면 여러 DAG 인스턴스가 동시에 실행되는 것을 방지하고, 시스템에 과부하가 걸리는 것을 방지할 수 있습니다. 1. max_active_runs 설정 방법max_active_runs는 기본적으로 16으로 설정되어 있습니다. 즉, 기본적으로 한 DAG에서 동시에 16개의 인스턴스가 실행될 수 있습니다. 이를 더 낮거나 높게 설정할 수 있습니다.예를 들어, 이 값을 1로 설정하면, DAG가 동시에 한 번만 실행되도록 제한할 수 있습니다.예제 1: max_active_runs 설정을 사용한 간단한 DAGfrom airflow import DAGfrom airflo.. [ Airflow ] concurrency - 동시 작업 개수 제한하기 Airflow에서 concurrency는 하나의 DAG 내에서 동시에 실행될 수 있는 작업(Task)의 수를 제한하는 파라미터입니다. 즉, concurrency는 DAG 수준에서 실행되는 작업의 수를 제한하여 시스템 리소스를 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.1. concurrency 사용 방법concurrency는 DAG 객체의 파라미터로 설정하며, 해당 DAG 내에서 동시에 실행할 수 있는 최대 작업 수를 지정합니다. 이를 통해 DAG 내에서 실행되는 작업의 수를 제어할 수 있습니다.예제: concurrency를 사용하는 기본적인 DAGfrom airflow import DAGfrom airflow.operators.dummy_operator import DummyOperatorfrom date.. [ Airflow ] task_concurrency - 동일 작업 개수 제한하기 task_concurrency는 Airflow에서 개별 Task가 동시에 실행될 수 있는 최대 인스턴스 수를 제한하는 파라미터입니다. 이를 통해, 특정 작업에 대해 병렬 실행 수를 제어하고, 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.task_concurrency는 주로 리소스 소모가 많은 작업이나 외부 시스템과의 통신을 포함하는 작업에서 유용합니다. 예를 들어, 외부 API에 요청을 보내거나, 파일 시스템에서 데이터를 읽고 쓸 때, 이 값은 동시에 실행되는 작업 수를 제한하여 시스템 과부하를 방지할 수 있습니다.1. task_concurrency 사용법task_concurrency는 개별 Task에 대해 설정할 수 있으며, 해당 Task가 동시에 실행될 수 있는 최대 수를 정의합니다. DAG 내의 다른 T.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 82 다음
