数据库

重启

数据库访问是程序中应用最普遍的部分 随着C#和ADO NET的引入 这种操作变得更简单 这篇文章将示范四种最基础的数据库操作 　　● 读取数据 其中包括多种数据类型 整型 字符串 日期型 　　● 写数据 如读数据一样 我们也需要写入多种类型的数据 这可以通过SQL语句来完成 　　● 更新或修改数据 我们将再次用到SQL语句 　　● 删除数据 用SQL实现 　　上述的操作都要基于Microsoft Access 数据库 但是 我们要对连接字符串进行简单的修改才能使用SQL或其他ADO数据 　　 开始操作 　　在使用ADO类之前 我们将把ADO NET的命名空间和一些常用数据类包括进来 把下面的代码加入到你想进行数据库操作的地方 它的具 *** 置应该是命名空间行之后 类声明之前 using System Data; // State variables using System Data ADO; // Database using System Globalization; // Date 　　你或许还要向System Data命名空间添加参数 这取决于工程的类型需要 你所添加的代码的编译信息会提醒你这一点 添加System Data命名空间的操作 　　● 右键点击Solution explorer 参数选项 　　● 选择添加参数 　　● 选择 NET框架栏 　　● 双击System data dll条目 　　● 选择OK 　　● System data应该出现在Solution explorer的参数列表中了 　　由于在多数操作中都会使用连接字符串 所以我建议你将它包含在使用的类中 　　注意 程序中数据库文件的路径可能和下面不一样 //Attributes public const string DB_CONN_STRING = Driver={Microsoft Access Driver (* mdb)}; + DBQ=D:\CS\TestDbReadWrite\SimpleTest mdb ; 　　读取数据 　　现在的操作就比较有趣了 读是通过ADODataReader类完成的（参看Chris Maunder的文章 The ADO NET ADODataReader CLASS 以了解更多） 读的操作步骤如下 　　● 用ADO连接打开数据库 ADOConnection conn = new ADOConnection(DB_CONN_STRING); conn Open(); 　　● 创建一个SQL语句来确认要获取的数据 这条命令执行后返回一个ADODataReader对象 注意Execute方法中的OUT关键字 这是C#中传递参数的方式 ADODataReader dr; ADOCommand cmd = new ADOCommand( SELECT * FROM Person conn ); cmd Execute( out dr); 　　● 循环遍历ADODataReader中的每条记录 直到完成 注意 数据被作为字符串直接返回 字段名显示了要读取的字段 while( dr Read() ) { System Console WriteLine( dr[ FirstName ] ); } 　　● 清除 　　但是 作为优秀的程序员我们应该将代码放在try/catch/finally 中 确保我们能够控制所有意外 try { the database operations } catch( Exception ex ) { System Console WriteLine( READING: ); System Console WriteLine( ERROR: + ex Message ); System Console WriteLine( SQL : + sSqlCmd ); System Console WriteLine( Conn : + DB_CONN_STRING ); } finally { // Close the connection if( conn State == DBObjectState Open ) conn Close(); } 　　读取不同的数据类型 　　[ stuff ]通常可以返回某个类型的字符串 但是要获取一个整型或 DateTime对象 就需要列出这些数据 以一个简单的例子或是ADODataReade内建的很多例子中的一个就可以说明 例如 int nOrdinalAge = dr GetOrdinal( Age ); int nAge = dr GetInt ( nOrdinalAge ); DateTime tUpdated = (DateTime)dr[ Updated ]; 　　注意通过名字定位GetOrdinal字段的用法 如果字段是空的（没有填入值） 上面的代码会引发一个异常 这种情况下我们用IsNull方法检验数据是否存在 int nOrdinalAge = dr GetOrdinal( Age ); if( dr IsNull( nOrdinalAge ) ) { System Console WriteLine( Age : Not given! ); } else { int nAge = dr GetInt ( nOrdinalAge ); System Console WriteLine( Age : + nAge ); 　　插入 修改 删除和其他SQL命令 　　插入 修改 和删除用SQL语句很容易实现 下面的代码通过一个SQL命令插入一条记录 // SQL mand String sSQLCommand = INSERT INTO Person (Age FirstName Description Updated) + VALUES( Bob Is a Penguin / / : : ); ; // Create the mand object ADOCommand cmdAdder = new ADOCommand( sSQLCommand DB_CONN_STRING); cmdAdder ActiveConnection Open(); // Execute the SQL mand int nNoAdded = cmdAdder ExecuteNonQuery(); System Console WriteLine( Row(s) Added = + nNoAdded + ); lishixinzhi/Article/program/net/201311/13370

t通常有以下两种方式 SqlDataReader 和SqlDataAdapter|DataSet方式SqlDataReader 方式使用方式如下：using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data.SqlClient; namespace Login { class Program { static void Main(string[] args) { //新建一个数据库连接 using(SqlConnection conn = new SqlConnection(GetConnectString())) { conn.Open();//打开数据库 //Console.WriteLine("数据库打开成功!"); //创建数据库命令 SqlCommand cmd = conn.CreateCommand(); //创建查询语句 cmd.CommandText = "SELECT * FROM userinfo"; //从数据库中读取数据流存入reader中 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader(); //从reader中读取下一行数据,如果没有数据,reader.Read()返回flase while (reader.Read()) { //reader.GetOrdinal("id")是得到ID所在列的index, //reader.GetInt32(int n)这是将第n列的数据以Int32的格式返回 //reader.GetString(int n)这是将第n列的数据以string 格式返回 int id = reader.GetInt32(reader.GetOrdinal("id")); string name = reader.GetString(reader.GetOrdinal("name")); string pwd = reader.GetString(reader.GetOrdinal("password")); int age = reader.GetInt32(reader.GetOrdinal("age")); string sex = reader.GetString(reader.GetOrdinal("sex")); string phone = reader.GetString(reader.GetOrdinal("phone")); string address = reader.GetString(reader.GetOrdinal("Address")); //格式输出数据 Console.Write("ID:{0},Name:{1},PWD:{2},Age:{3},Sex:{4},Phone{5},Address:{6} ", id, name, pwd, age, sex, phone, address); } } Console.ReadKey(); } //得到一个数据库连接字符串 static string GetConnectString() { return "Data Source=(local);Initial Catalog=db1;Integrated Security=SSPI;"; } } } SqlDataAdapter|DataSet 方式如下加入为SQLSERVER数据库：using System.Data.SqlClient;using System.Data; SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString); SqlCommand cmd = new SqlCommand("secelt * from userinfo", conn); SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(cmd); DataSet ds = new DataSet(); sda.Fill(ds, "table"); return ds.Tables["table"];//返回的是一个DataTable

网址： https://www.arb-silva.de/search/ 以E.coli为例，进行查询

Android Studio 是可以在线增量更新的，但是可能连不上服务器更新，解决办法如下：1.修改系统hosts文件，添加如下2行203.208.46.146 dl-ssl.google.com203.208.46.146 dl.google.com2.修改Android Studioin目录下的studio.vmoptions (32位系统) 或者 studio64.vmoptions (64位系统)文件，添加如下3行-Djava.net.preferIPv4Stack=true-Didea.updates.url=http://dl.google.com/android/studio/patches/updates.xml-Didea.patches.url=http://dl.google.com/android/studio/patches/ 重启Android Studio应该就可以更新了，更新时应使用管理员权限打开Android Studio。3.如果仍然无效，将url里的修改http为https，然后重启点击Check Update试试。本方法在Win10系统上使用Android Studio 1.0.1验证通过。

1. 通过“建议的补丁程序指导”，找出需要打的补丁 2. 将这些补丁一一加入冲突分析（先选中一个，点击“使用OPatch进行分析”，再一一添加其他补丁，最后点“分析”） 3. 根据分析结果下载需要的补丁。

1.打开百度浏览器,access2010官方下载百度一下,选择access2010下载网站。2.进入access2010下载网站,向下浏览寻找下载地址。3.找到一个可以直接下载的网址单击下载,等待下载完成即可。4.下载完成后双击打开可执行程序——我接受协议继续安装。5.开始安装Access,等待安装完成。

使用SQL Server企业管理器的自动创建脚本功能生成一个标准的脚本,一看就全明白了.

MySQL使用下面这个语句，来查询指定表，有什么字段信息。mysql>SELECTCOLUMN_NAME,DATA_TYPE,IS_NULLABLE,COLUMN_DEFAULT->FROM->INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS->WHERE->table_name="test_main"->ANDtable_schema="test"->//+-------------+-----------+-------------+----------------+|COLUMN_NAME|DATA_TYPE|IS_NULLABLE|COLUMN_DEFAULT|+-------------+-----------+-------------+----------------+|id|int|NO|0||value|varchar|YES|NULL|+-------------+-----------+-------------+----------------+2rowsinset(0.00sec)如果楼主是知道字段，想知道表。那么就修改一下SQLSELECTtable_nameFROMINFORMATION_SCHEMA.COLUMNSWHEREtable_schema="你那个数据库的名字也就是use什么的"ANDCOLUMN_NAME="user"上面这个SQL应该是把所有的有user这个字段的表名称，都列出来了。如果表的数量不多的话，就去查询一下，具体是哪个表吧。

select owner , table_name , column_name from dba_tab_columns where DATA_TYPE="NUMBER" and nullable="Y" and DATA_DEFAULT is null and DATA_PRECISION=7 and dATA_SCALE=2 ;

hibernate 是面向对象的语言，可以用select * from 表 吗。。。

FluentMigratorFluent Migrator是一个基于.NET的迁移框架，你可以像使用Ruby on Rails Migrations一样使用它。Fluent Migrator的最新版本是3.13版，官网地址https://github.com/fluentmigrator/fluentmigrator。 你可以使用C#编写数据库迁移类，而不需要编写任何SQL脚本。从使用方式上看，它非常像EF/EF Core的数据库迁移脚本，但是它支持的数据库类型比EF/EF Core多的多，且不受限与EF/EF Core。支持的数据库列表 Microsoft SQL Server 2017 Microsoft SQL Server 2016 Microsoft SQL Server 2014 Microsoft SQL Server 2008 Microsoft SQL Server 2005 Microsoft SQL Server 2000 Microsoft SQL Server Compact Edition PostgreSQL MySQL 4 MySQL 5 Oracle Oracle (managed ADO.NET) Oracle (DotConnect ADO.NET) Microsoft JET Engine (Access) SQLite Firebird Amazon Redshift SAP Hana SAP SQL Anywhere DB2 DB2 iSeriesFluent Migrator提供了5个不同的类库来支持不同的场景。 Package 描述 FluentMigrator 创建数据库所需的基础程序集 FluentMigrator.Runner 进程内执行数据库迁移所需的程序集 FluentMigrator.Console 进程外执行数据库迁移所需的程序集，它兼容.NET 4.0/4.5/.NET Core 2.0 FluentMigrator.MSBuild 兼容.NET 4.0/4.5/.NET Standard 2.0的MSBuild任务 FluentMigrator.DotNet.Cli 可执行数据库迁移的.NET Core CLI工具入门例子这里我们首先演示一个最简单的数据库迁移例子，为一个MySql数据库添加一个日志表。创建控制台程序我们使用.NET Core CLI创建一个.NET Core的命令行程序。# 迁移脚本基础库dotnet add package FluentMigrator# 迁移脚本运行库dotnet add package FluentMigrator.Runner# 针对MySQL的迁移脚本支持库dotnet add package FluentMigrator.Runner.MySQL# ADO.NET针对MySQL的驱动器dotnet add package MySQL.Data添加第一个数据库迁移类未了创建一个名为Log的表，这里需要创建一个数据库迁移类 Log表中有2个字段，一个是Id字段，一个是Text字段 Id字段是Int64类型的主键，且自增 Text字段是字符串字段using FluentMigrator;namespace test{ [Migration(20180430121800)] public class AddLogTable : Migration { public override void Up() { Create.Table("Log") .WithColumn("Id").AsInt64().PrimaryKey().Identity() .WithColumn("Text").AsString(); } public override void Down() { Delete.Table("Log"); } }}运行迁移类编写完迁移类之后，我们就可以开始运行迁移类了。Fluent Migrator有两种运行迁移脚本的方式。 使用进程内执行器（推荐） 使用进程外执行器使用进程内执行器所谓的进行内执行器，其实就是借助FluentMigrator.Runner库，在程序内部手动调用IMigrationRunner接口对象的MigrateUp方法执行数据库迁移。这里我们可以修改Program.cs文件如下。 class Program { static void Main(string[] args) { var serviceProvider = CreateServices(); using (var scope = serviceProvider.CreateScope()) { UpdateDatabase(scope.ServiceProvider); } } private static IServiceProvider CreateServices() { return new ServiceCollection() //添加FluentMigrator基础服务 .AddFluentMigratorCore() .ConfigureRunner(rb => rb //添加MySql 5.0支持 .AddMySql5() //配置连接字符串 .WithGlobalConnectionString("server=localhost;port=3307;Database=abc;UID=root;PWD=123456") //检索迁移配置 .ScanIn(typeof(AddLogTable).Assembly).For.Migrations()) //启用控制台日志 .AddLogging(lb => lb.AddFluentMigratorConsole()) //构建服务提供器 .BuildServiceProvider(false); } private static void UpdateDatabase(IServiceProvider serviceProvider) { //初始化进程内迁移构建器 var runner = serviceProvider.GetRequiredService<IMigrationRunner>(); //执行迁移脚本 runner.MigrateUp(); } }启动程序之后，迁移自动完成。使用进程外执行器如果你想使用进行外迁移执行器，这里首先需要保证你已经安装了.NET Core 2.1或以上版本的SDK, 因为你需要使用.NET Core 2.1之后新增的Global Tool功能。这里我们可以使用命令行，添加FluentMigrator.DotNet.Cli这个工具dotnet tool install -g FluentMigrator.DotNet.Cli安装完成之后，我们就可以使用这个工具来做数据库迁移了dotnet fm migrate -p mysql -c "server=localhost;port=3307;Database=abc;UID=root;PWD=123456" -a ".inDebug etcoreapp2.1 est.dll"这个方法有3个参数， 第一个参数-p指定了数据库的类型，第二个参数-c指定了连接字符串，第三个参数-a指定了包含迁移类的程序集路径。注意：其实这里还有第四个参数command, 可选值为down/up, 如果不指定，默认是up, 即运行所有还未运行过的数据库迁移类。方法执行后，效果和进程内执行器的效果一致。基本概念在展示了一个简单示例之后，我们接下来看一下Fluent Migrator中的一些基本概念。迁移(Migrations)Fluent Migrator中最基础的元素是迁移类，每个迁移类都需要继承自一个名为Migration的抽象类，并实现两个抽象方法Up和Down, 顾名思义Up方法即执行当前的数据库变更，Down方法即回滚当前的数据库变更。[Migration(1)]public class CreateUserTable : Migration{ public override void Up() { Create.Table("Users"); } public override void Down() { Delete.Table("Users"); }}这里你可能注意到迁移类的头部，有一个Migration的特性，它的值是1， 这里其实是指定了迁移类执行的顺序，编号越小的迁移类越先执行（有一部分开发人员系统会使用当前日期的yyyyMMddHHmmss格式来标记迁移类），这个编号必须是唯一的，不能重复。Fluent接口(Fluent Interface)Fluent Migrator提供非常丰富的fluent api, 我们可以使用这些api来创建表，列，索引。 基本上你能用到的大部分场景它都支持。创建表达式(Create Expression)你可以使用它创建表达式来添加表，列，索引，外键，组织结构(schema)Create.Table("Users") .WithIdColumn() .WithColumn("Name").AsString().NotNullable();注：WithIdColumn()是一个扩展方法，它等价于.WithColumn("Id").AsInt32().NotNullable().PrimaryKey().Identity();Create.ForeignKey() .FromTable("Users").ForeignColumn("CompanyId") .ToTable("Company").PrimaryColumn("Id");变更表达式(Alter Expression)用来变更已存在的表和列Alter.Table("Bar") .AddColumn("SomeDate") .AsDateTime() .Nullable();Alter.Table("Bar") .AlterColumn("SomeDate") .AsDateTime() .NotNullable();Alter.Column("SomeDate") .OnTable("Bar") .AsDateTime() .NotNullable();删除表达式(Delete Expression)用来删除表，列，外键，组织结构(Schema)Delete.Table("Users");删除多个列(Delete Multiple Columns)Fluent Migrator也提供了一个删除多列的语法Delete.Column("AllowSubscription").Column("SubscriptionDate").FromTable("Users");执行脚本(Execute Expression)允许你执行自定义的SQL脚本或执行指定的SQL脚本文件Execute.Script("myscript.sql");Execute.EmbeddedScript("UpdateLegacySP.sql");Execute.Sql("DELETE TABLE Users");这里EmbeddedScript方法也是执行指定的SQL脚本文件，但是它的文件来源Embbed Resource中读取。如果你想使用EmbbedScript只需要将指定的SQL脚本文件的Build Action属性设置为Embbed Resource即可。重命名表达式(Rename Expression)允许重命名表或列Rename.Table("Users").To("UsersNew");Rename.Column("LastName").OnTable("Users").To("Surname");数据操作表达式(Data Expressions)允许对数据库数据进行新增/修改/删除操作Insert.IntoTable("Users").Row(new { FirstName = "John", LastName = "Smith" });Delete.FromTable("Users").AllRows(); //删除所有行Delete.FromTable("Users").Row(new { FirstName = "John" }); //删除所有FirstName = John的数据行Delete.FromTable("Users").IsNull("Username"); //删除所有Username为空的数据行Update.Table("Users").Set(new { Name = "John" }).Where(new { Name = "Johnanna" });数据库类型判断表达式(IfDatabase Expression)允许根据数据库类型，执行不同的数据库迁移操作IfDatabase("SqlServer", "Postgres") .Create.Table("Users") .WithIdColumn() .WithColumn("Name").AsString().NotNullable();IfDatabase("Sqlite") .Create.Table("Users") .WithColumn("Id").AsInt16().PrimaryKey() .WithColumn("Name").AsString().NotNullable();组织结构存在表达式(Schema.Exists Expressions)用来判断组织结构是否已经存在，列如判断表是否存在，列是否存在等等。if (!Schema.Table("Users").Column("FirstName").Exists()){ this.Create.Column("FirstName").OnTable("Users").AsAnsiString(128).Nullable();}配置(Profile)Fluent Migrator还提供了一个Profile的特性，使用该配置，开发人员可以对针对的不同的环境（开发环境，测试环境，生产环境等）运行不同的脚本。[Profile("Development")]public class CreateDevSeedData : Migration{ public override void Up() { Insert.IntoTable( "User" ).Row( new { Username = "devuser1", DisplayName = "Dev User" }); } public override void Down() { //empty, not using }}和EF/EF Core的脚本迁移比较Fluent Migrator的数据库脚本迁移与EF/EF Core非常类似。相似点： 当我们使用EF/EF Core做数据库迁移的时候，会在当前数据库中创建一个__EFMigrationsHistory表，并在其中保存运行过的脚本Id。 当我们使用Fluent Migrator做数据库迁移的时候，也会在数据库中创建一个VersionInfo表，并在其中保存运行过的脚本Id区别: EF/EF Core的迁移脚本是根据EF上下文配置以及最新的ModelSnapshot自动生成的，更方便一些。Fluent Migrator的迁移脚本，都需要自己手动编写, 更灵活一些。 EF/EF Core每次自动生成的迁移文件一个cs文件一个Design.cs文件，每个cs文件中包含了自动生成的脚本类，Design.cs里面包含了针对当前迁移类的最新ModelSnapshot, 所以重度使用EF/EF Core, 最后累计生成的Design.cs文件都会非常大。Fluent Migrator的每个迁移类都是自己编写的，只包含本次迁移的内容，所以体积更小。总结本篇中我描述了Fluent Migrator的一些基本用法，以及它与EF/EF Core脚本迁移的区别， 如果你不是重度EF/EF Core的使用者，可以尝试一下使用Fluent Migrator来做数据库迁移。好了，

insert into 表名 values(col1,col2...)

Nullable就是字段是否可以为null，如果是yes就是可以为null，否则不可以。

意思是说这个表的这个字段是允许空值的。插入操作的时候不指定值也是可以的

出现相同记录可能会是数据冗余，可考虑用到主键约束等进行限制，参看数据库中的范式。

1、在计算机管理框里找到sever配置管理器找到SqlSever服务打开服务；2、打开启动Sever服务，右键点击服务，这里要看清楚什么才是服务，小技巧，服务器的图标是一个库的样式，启动它；3、SQL文件目录启动服务，找到SQL安装目录，点击开始，点击所有程序，打开Microsoft；4、在Sever配置管理框开启服务，下面是数据库服务配置管理框，找到我们需要使用的数据库服务，右键开启它，这样就可以使用了。

1、首先在 SQL Server 服务器级别，创建登陆帐户（create login）。create login dba with password="abcd1234@", default_database=mydb。2、登陆帐户名为：“dba”，登陆密码：abcd1234@”，默认连接到的数据库：“mydb”。 这时候，dba 帐户就可以连接到 SQL Server 服务器上了。但是此时还不能 访问数据库中的对象（严格的说，此时 dba 帐户默认是 guest 数据库用户身份， 可以访问 guest 能够访问的数据库对象）。3、要使 dba 帐户能够在 mydb 数据库中访问自己需要的对象， 需要在数据库 mydb 中建立一个“数据库用户”，赋予这个“数据库用户” 某些访问权限，并且把登陆帐户“dba” 和这个“数据库用户” 映射起来。 习惯上，“数据库用户” 的名字和 “登陆帐户”的名字相同。即：“dba”。 创建“数据库用户”和建立映射关系只需要一步即可完成。4、创建数据库用户（create user）：为登陆账户创建数据库用户（create user）,在mydb数据库中的security中的user下可以找到新创建的dba。create user dba for login dba with default_schema=dbo。5、并指定数据库用户“dba” 的默认 schema 是“dbo”。这意味着 用户“dba” 在执行“select * from t”，实际上执行的是 “select * from dbo.t”。7、 通过加入数据库角色，赋予数据库用户“dba”权限：通过加入数据库角色，赋予数据库用户“db_owner”权限。exec sp_addrolemember "db_owner", "dba"此时，dba 就可以全权管理数据库 mydb 中的对象了。8、如果想让 SQL Server 登陆帐户“dba”访问多个数据库，比如 mydb2。 可以让 sa 执行下面的语句：让 SQL Server 登陆帐户“dba”访问多个数据库。use mydb2---go---create user dba for ---login dba with default_schema=dbo---go---exec sp_addrolemember "db_owner", "dba"---go。此时，dba 就可以有两个数据库 mydb, mydb2 的管理权限了。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

　　一 预备知识提要: 　　 创建数据库需要的权限 　　至少要拥有: 　　( )create database; 　　( )create any database; 　　( )alter any database 　　 数据库的上限 　　在同一实例中 最多可以创建 个数据库 超过则会失败! 　　 数据库文件和文件组 　　每个SQL Server 数据库至少包括 个文件: 　　( )数据文件 : 包含的是 数据库的数据和对象 它分为 主要数据文件和次 　　要数据文件 扩展名分别为 mdf和 ndf 　　( )日志文件 : 包含的是 用于恢复数据库时所需要的信息 它分为 主要日志 　　文件和次要日志文件 扩展名都为 ldf 　　技巧: 　　在默认情况下 数据库的数据文件和日志文件都保存在同一目录下 但这并 　　不是最佳方案 为了提高存储速度 　　强烈建议: 　　将数据文件和日志文件保存在不同的驱动器上! 　　文件组 　　为了方便对数据库文件进行管理 可以将数据库文件集中起来放在文件组中 　　每个数据库都有一个主要文件组 该组包括主要数据文件和未放入其他文件组的 　　所有次要文件 当然用户也可自行定义不同的文件组 　　 数据库状态 　　SQL Server 数据库永远处于特定的状态中 包括 种状态: 　　( )online : 可以对数据进行访问 (在线) 　　( )offline: 数据库无法使用 (离线) 　　( )restoring : 表示正在还原主文件组的一个或多个文件 或正在离线还原一个 　　或多个辅助文件 此时数据库不可用 (还原) 　　( )recovering : 表示正在恢复数据库 该状态是个暂时性的状态 恢复成功 　　后 数据库会自动回到在线状态 (恢复) 　　( )recovering pending : 此时数据库并未损坏 但很有可能缺少文件 此时 　　数据库不可用 并等待用户执行操作来完成恢复工作 (恢复等待) 　　( )suspect : 表示数据库里的文件组(至少是主文件组)可疑或已经损坏 SQL 　　Server 启动过程无法恢复数据库 此时数据不能使用 (可疑) 　　( )emergency : 一般用于故障排除 此时数据库处于单用户模式 可以修复 　　或还原 数据库标记为只读 并禁用日志记录 只有具备sysadmin服务 　　器角色的成员才能访问 (紧急) 　　二 举例说明 　　例一: 创建一个数据库 所有的设置采用默认值 　　create database 测试数据库 　　例二: 创建一个数据库 指定数据库的数据文件所在位置 　　create database 例二数据库 　　on 　　( 　　name= 例二数据库 　　filename= d:DBtest例二数据库 mdf 　　) 　　例三:创建一个数据库 指定数据库的数据文件所在位置 初始容量 最大容量 　　和文件增长的数量 　　create database 例三数据库 　　on 　　( 　　name= 例三数据库 　　filename= d:DBtest例三数据库 mdf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) 　　例四: 创建一个数据库 指定数据库的数据文件和日志文件所在位置 　　create database 例四数据库 　　on 　　( 　　name= 例四数据库数据文件 　　filename= D:DBtest例四数据库数据文件 mdf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) 　　log on 　　( 　　name= 例四数据库日志文件" 　　filename= D:DBtest例四数据库日志文件 ldf 　　) 　　例五 创建一个数据库 它总共包含五个数据文件和两个自定义的文件组 　　create database 例五数据库 　　on 　　( 　　name= 例五数据库数据文件 　　filename= d:DBtest例五数据库数据文件 mdf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) ( 　　name= 例五数据库数据文件 　　filename= d:DBtest例五数据库数据文件 ndf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) 　　filegroup 例五数据库数据文件组 　　( 　　name= 例五数据库数据文件组 的数据文件 　　filename= d:DBtest例五数据库数据文件组 的数据文件 ndf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) 　　filegroup 例五数据库数据文件组 　　( 　　name= 例五数据库数据文件组 的数据文件 　　filename= d:DBtest例五数据库数据文件组 的数据文件 ndf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) ( 　　name= 例五数据库数据文件组 的数据文件 　　filename= d:DBtest例五数据库数据文件组 的数据文件 ndf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % 　　) 　　log on 　　( 　　name= 例五数据库日志 　　filename= d:DBtest例五数据库日志文件 ldf 　　) 　　例六: 创建一个数据库 并指定排序规则 　　create database 例六数据库 　　on 　　( 　　name= 例六数据库 　　filename= d:DBtest例六数据库 mdf 　　) 　　collate Chinese_PRC_CI_AS 　　在使用collate指定排序规则之前 一定要先知道排序规则名 　　为何才能知道排序规则名呢?请用下面的SQL语句查询 　　select * from ::fn_helpcollations () 　　三 修改数据库设置 　　 使用SQL Server Management Studio修改数据库设置 　　 ) 查看数据库的基本信息 　　【数据库属性】 【 基本】选项页里 可以看到数据库的基本信息 　　 ) 增加 删除与修改数据库文件 　　【数据库属性】 【文件】选项页里 　　重点 典型案例 　　例七: 将名为"例二数据库"的数据库改名为"例七数据库" 　　方法一: 　　alter database 例二数据库 　　modify name = 例七数据库 　　方法二: 　　exec sp_renamedb 例二数据库 例七数据库 　　 　　例八 为“例六数据库”增加一个数据文件 　　alter database 例六数据库 　　add file (name=增加的数据文件 　　filename= d:DBtest例六数据库增加的数据文件 ndf ) 　　 　　例九 为“例六数据库”增加一个日志文件 　　alter database 例六数据库 　　add log file (name=例九增加的日志文件 　　filename= d:DBtest例九增加的日志文件 ldf 　　size= MB 　　maxsize= MB 　　filegrowth= % ) 　　 　　例十 将“例六数据库”中名为“增加的数据文件”的数据文件改名 　　alter database 例六数据库 　　modify file(name=增加的数据文件 　　newname = 例十数据文件 　　filename = d:DBtest例十数据文件 ndf ) 　　例十一: 修改"例六数据库"的排序规则 　　alter database 例六数据库 　　collate Chinese_PRC_CI_AS_KS 　　例十二: 在"例六数据库"里删除一个数据文件 　　alter database 例六数据库 　　remove file 例十数据文件 　　例十三: 在"例六数据库"里添加一个文件组 　　alter database 例六数据库 　　add filegroup 例十三文件组 　　例十四: 在"例六数据库"里为一个文件组改名 　　alter database 例六数据库 　　modify filegroup 例十三文件组 　　name=例十四文件组 　　例十五: 在"例六数据库"里添加一个数据文件(如 例十五数据文件)到一个文件组(如 例十四文件组) 并将该文件组设置为默认文件组 因alter database一次只能修改数据库的一个属性 故下例中使用了 个alter database语句 　　alter database 例六数据库 　　add file (name=例十五数据文件 　　filename="d:DBtest例十五数据文件 ndf") 　　to filegroup 例十四文件组 　　go 　　alter database 例六数据库 　　modify filegroup 例十四文件组 default 　　例十六: 在“例六数据库”里删除“例十四文件组” 由于“例十四文件组”是默认文件组 其中又包含了一个文件(例十五数据文件) 故 要从“例六数据库”中删除“例十四文件组” 必须先进行以下操作 　　( )将其他文件组设置为默认文件组 如本例中将PRIMARY文件组设置为默认文件组 　　由于PRIMARY是保留字 故在使用它的时候 要用方括号括起来 　　alter database 例六数据库 　　modify filegroup [PRIMARY] default 　　( )删除“例十四文件组”中包含的“例十五数据文件” 　　alter database 例六数据库 　　remove file 例十五数据文件 　　( )删除“例十四文件组” 　　alter database 例六数据库 　　remove filegroup 例十四文件组 　　例十七 将“例六数据库”里的一个文件组设置为只读 　　( )由于primary文件组是不能设置为只读的 故先添加一个文件组(如 例十七文件组) 　　alter database 例六数据库 　　add filegroup 例十七文件组 　　( )由于空文件组(如 例十七文件组)是不能设置为只读的 所以要再添加一个文件(如 例十七数据文件)到该文件组中 　　alter database 例六数据库 　　add file (name=例十七数据文件 　　filegroup="d:Dbtest例十七数据文件 ndf") 　　to filegroup 例十七文件组 　　( )将文件组(例十七文件组) 　　alter database 例六数据库 　　modify filegroup 例十七文件组 read_only 　　例十八 将“例六数据库”设置为只有一个用户可访问 　　alter database 例六数据库 　　set single_user 　　例十九 设置“例六数据库”可自动收缩 　　alter database 例六数据库 lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29524

Access:单用户，数据类型少，安全性差。如何权限分配不当，可能不支持写入！相对而言SQL Server:多用户，数据类型多样，安全性高些！如果教学，使用Access；开发就使用SQL如果数据量不大，不要太高的安全性，选择Access.

使用数据库时开启服务是需要的，我给大家具体介绍几种方式开启SQL Sever 服务。这几种我都用图文的形式用三个开启方式给你展示，对于不会开启服务的朋友可以学习下，这些前提是你的电脑安装了SQL数据库，否者无法使用数据库。http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fd2d03809c3345b9a.html

可以参看这个：

计算机管理开启服务（一）1、找到SQL Sever服务。在计算机管理框里找到Sql sever配置管理器找到Sql Sever服务打开服务，这里有几种服务，这些服务都是自己安装数据库时装上的。2、打开启动SQL Sever服务。右键点击服务，这里要看清楚什么才是服务，小技巧：服务器的图标是一个库的样式，启动它就可以了。SQL文件目录启动服务（二）1、找到SQL安装目录。点击【开始】--【所有文件】--【Microsoft SQL Server 2008】--【配置工具】--【SQL Server 配置管理器】。2、在Sql Sever配置管理框开启服务。下面是数据库服务配置管理框，找到我们需要使用的数据库服务，右键开启它，这样就可以使用了。DOS命令开启服务（三）1、打开DOS命令框。点击【开始】--【运行】--输入：CMD 命令。2、在命令框输入字符命令。我们成功打开命令框后，在命令框里输入：net start mssqlserver 启动Sql服务器，同理net stop mssqlserver 是停止服务器。3、恭喜你，成功开启SQL服务器。4、检验是否开启服务。安装上面方法一或者二都可以，下面是我的查看的结果：成功开启服务，如果想关闭服务，使用一行代码就可以了。温馨提示下，DOS命令开启服务有很多容易错处点，这里面还有很多知识，更多的可以自己去学习下。5、关闭数据库服务。使用完成后记得关闭服务，很占内存的。关闭方式命令：net stop mssqlserver。

两个数据库（.sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的Case；也可以使用一组变量作为关键变量）两个数据库文件的变量类型和变量长度要一致！变量类型和长度可以在VARIABLES VIEW中查看和修改然后就是菜单中选择： Data Merge Files Add Variables...之后按照你原来的操作做就可以了，这样就不会出现“变量的类型或者长度不对”的错误了具体的可以参考SPSS帮助文档Add Variablesmerging data files,merging data files,merging data filesfiles with different variables,files with different variables,files with different variablesfile transformations,file transformations,file transformationsmerging data files,merging data files,merging data fileskeyed table,keyed table,keyed tableAdd Variables merges the active dataset with another open dataset or SPSS-format data file that contains the same cases (rows) but different variables (columns). For example, you might want to merge a data file that contains pre-test results with one that contains post-test results.Cases must be sorted in the same order in both datasets. If one or more key variables are used to match cases, the two datasets must be sorted by ascending order of the key variable(s). Variable names in the second data file that duplicate variable names in the active dataset are excluded by default because Add Variables assumes that these variables contain duplicate information.Indicate case source as variable. Indicates the source data file for each case. This variable has a value of 0 for cases from the active dataset and a value of 1 for cases from the external data file. Excluded Variables. Variables to be excluded from the new, merged data file. By default, this list contains any variable names from the other dataset that duplicate variable names in the active dataset. Variables from the active dataset are identified with an asterisk (*). Variables from the other dataset are identified with a plus sign (+). If you want to include an excluded variable with a duplicate name in the merged file, you can rename it and add it to the list of variables to be included.New Active Dataset. Variables to be included in the new, merged dataset. By default, all unique variable names in both datasets are included on the list.Key Variables. If some cases in one dataset do not have matching cases in the other dataset (that is, some cases are missing in one dataset), use key variables to identify and correctly match cases from the two datasets. You can also use key variables with table lookup files. The key variables must have the same names in both datasets. Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence. Cases that do not match on the key variables are included in the merged file but are not merged with cases from the other file. Unmatched cases contain values for only the variables in the file from which they are taken; variables from the other file contain the system-missing value.Non-active or active dataset is keyed table. A keyed table, or table lookup file, is a file in which data for each "case" can be applied to multiple cases in the other data file. For example, if one file contains information on individual family members (such as sex, age, education) and the other file contains overall family information (such as total income, family size, location), you can use the file of family data as a table lookup file and apply the common family data to each individual family member in the merged data file.To Merge Files with the Same Cases but Different Variables Hide details To Merge Files with the Same Cases but Different Variables Open at least one of the data files that you want to merge. If you have multiple datasets open, make one of the datasets that you want to merge the active dataset. From the menus choose: Data Merge Files Add Variables... Select the dataset or SPSS-format data file to merge with the active dataset.To Select Key Variables Select the variables from the external file variables (+) on the Excluded Variables list. Select Match cases on key variables in sorted files. Add the variables to the Key Variables list.The key variables must exist in both the active dataset and the other dataset. Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence

　　 Sharding 策略 　　数据 Sharding 的策略与分区表的方式有很多类似的地方 有基于表 ID 范围 数据产生的时间或是SOA理念下的基于服务等众多方式 可选择 而与传统的表分区方式不同的是 Sharding 策略和业务结合的更为紧密 成功的 Sharding 必须对自己的业务足够熟悉 进行众多可行性分析的基础上进行 业务逻辑驱动 　　 Sharding 实现案例分析 Digg 网站 　　作为风头正劲的 Web 网站之一的 Digg 虽然用户群庞大 但网站数据库数据并非海量 去年同期主数据大约只有 GB 的样子 现在应该更大一些 但应该不会出现数量级上增长 数据库软件采用 MySQL x Digg 的 IO 压力非常大 而且是读集中的应用( %的 IO 是读请求) 因为提供的是新闻类服务 这类数据有其自身特点 最近时间段的数据往往是读压力最大的部分 　　根据业务特点 Digg 根据时间范围对主要的业务数据做 Sharding 把不到 % 的 热 数据有效隔离开来 同时对这部分数据用以更好的硬件 提供更好的用户体验 而另外 % 的数据因用户很少访问 所以尽管访问速度稍慢一点 对用户来说 影响也很小 通过 Sharding Digg 达到了预期效果 　　 现有的Sharding 软件简介 　　现在 Sharding 相关的软件实现其实不少 基于数据库层 DAO 层 不同语言下也都不乏案例 限于篇幅 作一下简要的介绍 　　MySQL Proxy + HSCALE 　　一套比较有潜力的方案 其中 MySQL Proxy (//fe mysql /wiki/MySQL_Proxy) 是用 Lua 脚本实现的 介于客户端与服务器端之间 扮演 Proxy 的角色 提供查询分析 失败接管 查询过滤 调整等功能 目前的 版本还做不到读 写分离 HSCALE 则是针对 MySQL Proxy 插件 也是用 Lua 实现的 对 Sharding 过程简化了许多 需要指出的是 MySQL Proxy 与 HSCALE 各自会带来一定的开销 但这个开销与集中式数据处理方式单条查询的开销还是要小的 　　Hibernate Shards 　　这是 Google 技术团队贡献的项目（// hibernate / ） 该项目是在对 Google 财务系统数据 Sharding 过程中诞生的 因为是在框架层实现的 所以有其独特的特性 标准的 Hibernate 编程模型 会用 Hibernate 就能搞定 技术成本较低 相对弹性的 Sharding 策略以及支持虚拟 Shard 等 　　Spock Proxy 　　这也是在实际需求中产生的一个开源项目 Spock（// spock /）是一个人员查找的 Web 网站 通过对自己的单一 DB 进行有效 Sharding化 而产生了Spock Proxy(//spockproxy sourcefe net/ ) 项目 Spock Proxy 算得上 MySQL Proxy 的一个分支 提供基于范围的 Sharding 机制 Spock 是基于 Rails 的 所以Spock Proxy 也是基于 Rails 构建 关注 RoR 的朋友不应错过这个项目 　　HiveDB 　　上面介绍了 RoR 的实现 HiveDB (// hivedb /)则是基于Java 的实现 另外 稍有不同的是 这个项目背后有商业公司支持 　　PL/Proxy 　　前面几个都是针对 MySQL 的 Sharding 方案 PL/Proxy 则是针对 PostgreSQL 的 设计思想类似 Teradata 的 Hash 机制 数据存储对客户端是透明的 客户请求发送到 PL/Proxy 后 由这里分布式存储过程调用 统一分发 PL/Proxy 的设计初衷就是在这一层充当 数据总线 的职责 所以 当数据吞吐量支撑不住的时候 只需要增加更多的 PL/Proxy 服务器即可 大名鼎鼎的 Skype 用的就是 PL/Proxy 的解决方案 lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16327

save：rails中的save其实是create_or_update，新建或修改记录！不一定是新建，切记 new ：只是在内存中新建一个对象，操作数据库要调用save方法。 create = new + 执行sql。 build：与new基本相同，多用于一对多情况下。还有一个不同请看使用示例 !：new!, create!, build!与new, create, build的区别是带!的方法会执行validate，如果验证失败会抛出导常。 save是实例方法，而create, build, new是模型类的类方法还有另外一种说法，也挺好，如下 首先说new吧，app = App.new(params[:app]),这个是用给定的params来实例化一个app对象，注意此时只是初始化了一个对象，ruby只是在内存里面给app分配了一个内存地址，但是,这 个地址还没有指定任何的有效的内存，所以接下来ruby要做的就是调用model里面的initialize函数来根据给定的参数进行初始化这个对象，并将该对象保存到堆里面。 对于new！来说，这个跟new相比，就是在save到数据库的时候，如果save失败，就会报一个错误。 对于create来说，过程大致跟new差不多，唯一的区别是，create = new + save，即create一步操作等于new和save的两部操作。 对于create！来说，类似于new！ 过程大致也是跟new！差不多 区别是create！ = new！ + save 如果保存失败的话会返回一个错误。 对于build来说，主要的混淆的地方在于与new的区别，其实，我认为build是new的一个别名，但是用的地方可能跟new有点区别，在我看来，build大多是用于有关联关系的对象模型的时 候，用来创建子model用的，比如说 Person 与 Order是一对多的关系，那么我们可以用 @persion.build()方法来创建于该person对应的orders

系统提示丢失dll文件解决办法：1、下载缺少的dll文件，复制到c：windowssystem32文件夹下；2、按win+r，输入regsvr32 /s 该文件文件名XX.DLL，点击确定；3、弹出提示信息框，提示注册成功，点击确定即可。4、用腾讯电脑管家电脑诊所--搜 缺失dll文件--立即修理

...不白是一个班的....

收缩数据库数据库中的每个文件都可以通过删除未使用的页的方法来减小。尽管数据库引擎会有效地重新使用空间，但某个文件多次出现无需原来大小的情况后，收缩文件就变得很有必要了。数据和事务日志文件都可以减小（收缩）。可以成组或单独地手动收缩数据库文件，也可以设置数据库，使其按照指定的间隔自动收缩。文件始终从末尾开始收缩。例如，如果有个 5 GB 的文件，并且在 DBCC SHRINKFILE 语句中将 target_size 指定为 4 GB，则数据库引擎将从文件的最后一个 1 GB 开始释放尽可能多的空间。如果文件中被释放的部分包含使用过的页，则数据库引擎先将这些页重新放置到文件的保留部分。只能将数据库收缩到没有剩余的可用空间为止。例如，如果某个 5 GB 的数据库有 4 GB 的数据，并且在 DBCC SHRINKFILE 语句中将 target_size 指定为 3 GB，则只能释放 1 GB。 自动数据库收缩 将 AUTO_SHRINK 数据库选项设置为 ON 后，数据库引擎将自动收缩具有可用空间的数据库。此选项可以使用 ALTER DATABASE 语句来进行设置。默认情况下，此选项设置为 OFF。数据库引擎会定期检查每个数据库的空间使用情况。如果某个数据库的 AUTO_SHRINK 选项设置为 ON，则数据库引擎将减少数据库中文件的大小。该活动在后台进行，并且不影响数据库内的用户活动。将数据库设置为自动收缩 ALTER DATABASE (Transact-SQL) 手动数据库收缩 您可以使用 DBCC SHRINKDATABASE 语句或 DBCC SHRINKFILE 语句来手动收缩数据库或数据库中的文件。如果 DBCC SHRINKDATABASE 或 DBCC SHRINKFILE 语句无法回收日志文件中的所有指定空间，则该语句将发出信息性消息，指明必须执行什么操作以便释放更多空间。有关收缩日志文件的详细信息，请参阅收缩事务日志。在该过程中任意时间都可停止 DBCC SHRINKDATABASE 和 DBCC SHRINKFILE 操作，所有已完成工作都将保留。在使用 DBCC SHRINKDATABASE 语句时，您无法将整个数据库收缩得比其初始大小更小。因此，如果数据库创建时的大小为 10 MB，后来增长到 100 MB，则该数据库最小只能收缩到 10 MB，即使已经删除数据库的所有数据也是如此。但是，使用 DBCC SHRINKFILE 语句时，可以将各个数据库文件收缩得比其初始大小更小。必须对每个文件分别进行收缩，而不能尝试收缩整个数据库。

在论坛看到收缩主数据库在 Mirror 上没有效果的问题。以前我也认为在主数据库上执行的 DBCC Shirnkfile 命令会在 Mirror 数据库上重做，所以收缩主数据库可以导致Mirror数据库跟着收缩。事实不是。从MS网站找到的资料： When you use databasemirroring in M 在论坛看到收缩主数据库在Mirror上没有效果的问题。以前我也认为在主数据库上执行的DBCC Shirnkfile命令会在Mirror数据库上重做，所以收缩主数据库可以导致Mirror数据库跟着收缩。事实不是。从MS网站找到的资料：When you use databasemirroring in Microsoft SQL Server 2005, SQL Server automatically propagates anychanges on the principal database to the mirror database. However, if you runthe DBCC SHRINKDATABASE statement or the DBCC SHRINKFILE statements to shrinkthe principal database,theshrink operation is not duplicated on the mirror database.CAUSE:Database mirroring will change the physical file sizes only after a checkpoint.在主数据库上执行DBCC SHRINKDATABASE或者DBCC SHRINKFILE的命令，收缩的操作不会在Mirror数据库上重做。原因是：Mirror数据库只在checkpoint动作后才会修改物理文件的大小。有几个办法可以解决这个问题：1. 在Master数据库执行下面的命令创建存储过程，在主数据库上运行创建的存储过程。 use master go if object_id("sp_shrink_mirrored_database","P")is not null drop proc sp_shrink_mirrored_database go create procedure sp_shrink_mirrored_database@dbnamesysname,@target_percent int= null as begin declare@filenamesysname declare@filesizeint declare@sqlnvarchar(4000) if @target_percent is null dbccshrinkdatabase(@dbname) else dbccshrinkdatabase(@dbname,@target_percent) declareccursorfor select[name],[size]from sys.master_fileswheretype=0anddatabase_id = db_id(@dbname) open c fetch next from cinto@filename,@filesize while @@fetch_status=0 begin set @filesize=(@filesize+1)*8 set @sql="alter database ["+@dbname + "] modify file ( name=" + @filename + ", size="+cast(@filesizeasnvarchar)+"kb )" executesp_executesql@sql fetchnextfromc into @filename,@filesize end close c deallocatec end go2. 在主数据库上执行收缩命令之后手动允许checkpoint命令。3. 可以考虑做Failover将辅助的直接变成主的，执行收缩命令。另外建议经常对数据库进行日志备份，如果发现日志文件增长的快可以考虑增加备份的频率，这样可以导致日志空间重用，从而减少日志文件的增长。另外在2008版本上测试不会有这个问题，收缩的命令可以成功在Mirror上面起作用，所以这个现象可能只限于2005的版本。

数据库在使用一段时间后，时常会出现因数据删除而造成数据库中空闲空间太多的情况，这时就需要减少分配给数据库文件和事务日志文件的磁盘空间，以免浪费磁盘空间。当数据库中没有数据时，可以修改数据库文件属性直接改变其占用空间，但当数据库中有数据时，这样做会破坏数据库中的数据，因此需要使用压缩的方式来缩减数据库空间。可以在数据库属性选项中选择“Auto shrink”选项，让系统自动压缩数据库，也可以用人工的方法来压缩。人工压缩数据库有以下两种方式：1、用Enterprise Manager 压缩数据库在Enterprise Manager 中在所要压缩的数据库上单击右键，从快捷菜单中的“所有任务（All Tasks）”中选择“Shrink Database（压缩数据库）”选项、用Transact-SQL 命令压缩数据库可以使用DBCC SHRINKDATABASE 和DBCC SHRINKFILE 命令来压缩数据库。其中DBCC SHRINKDATABASE 命令对数据库进行压缩，DBCC SHRINKFILE 命令对数据库中指定的文件进行压缩。（1） DBCC SHRINKDATABASE DBCC SHRINKDATABASE 命令语法如下：DBCC SHRINKDATABASE (database_name [, target_percent][, {NOTRUNCATE | TRUNCATEONLY}] )各参数说明如下： target_percent 指定将数据库压缩后，未使用的空间占数据库大小的百分之几。如果指定的百分比过大，超过了压缩前未使用空间所占的比例，则数据库不会被压缩。并且压缩后的数据库不能比数据库初始设定的容量小。 NOTRUECATE将数据库缩减后剩余的空间保留在数据库，中不返还给操作系统。如果不选择此选项，则剩余的空间返还给操作系统。 TRUNCATEONLY将数据库缩减后剩余的空间返还给操作系统。使用此命令时SQL Server 将文件缩减到最后一个文件分配，区域但不移动任何数据文件。选择此项后，target_percent 选项就无效了。 压缩数据库mytest 的未使用空间为数据库大小的20%。dbcc shrinkdatabase (mytest, 20)运行结果如下：DBCC execution completed. If DBCC printed error messages, contact your system administrator. (2) DBCC SHRINKFILEDBCC SHRINKFILE 命令压缩当前数据库中的文件。其语法如下：DBCC SHRINKFILE ( {file_name | file_id }{ [, target_size] |[, {EMPTYFILE | NOTRUNCATE | TRUNCATEONLY}] } )各参数说明如下：file_id指定要压缩的文件的鉴别号（Identification number， 即ID）。文件的ID 号可以通过 FILE_ID（）函数或如本章前面所讲述的Sp_helpdb 系统存储过程来得到。 target_size指定文件压缩后的大小。以MB 为单位。如果不指定此选项，SQL Server 就会尽最大可能地缩减文件。 EMPTYFILE指明此文件不再使用，将移动所有在此文件中的数据到同一文件组中的其它文件中去。执行带此参数的命令后，此文件就可以用ALTER DATABASE 命令来删除了。 其余参数NOTRUNCATE 和TRUNCATEONLY 与DBCC SHRINKDATABASE 命令中的含义相同。 例: 压缩数据库mydb 中的数据库文件mydb_data2 的大小到1MB。 use mydb dbcc shrinkfile (mydb_data2, 1)

查找外文化学文献数据库：英国皇家化学学会（Royal Society of Chemistry，简称RSC）美国化学会（American Chemical Society，简称ACS）ScienceDirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台， 该数据库涉及众多学科。Reaxys数据库是Elsevier旗下的全球最大物质理化性质和事实反应数据库。Wiley是全球最大的学术出版商之一。Wiley Online Library为全学科期刊全文数据库。Thieme化学与药学电子期刊（Medical and Chemistry Journals）其中Synthesis和Synlett是Thieme最为引以为豪的两种化学期刊，《Endoscopy》是内窥镜领域影响因子最高的期刊之一。SpringerLink是全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台。中文化学文献数据库：知网全球最大的中文数据库。综合学科。万方是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库。维普查找中文期刊论文数据库。中国化学会（Chinese Chemical Society，缩写CCS）是从事化学或与化学相关专业的科技、教育工作者自愿组成并依法注册登记的学术性、公益性法人社会团体。在家使用这些数据库查找下载文献的论文下载工具：文献党下载器，该论文下载工具涵盖了海量中外数据库资源，在资源库需要使用哪个数据库，就点击哪个数据库名称即可进入该数据库查找下载文献了。

1. 万方、维普、EZ，2. ACS RSC Elsevier Wiley Springer3. 专业/方向： 不对称合成常用数据库：中国期刊网 ，美国化学学会全文数据库，Elsevier/SCIRUS，John Wiley，Springer Link， The Royal Society，Taylor & Francis，网络版的CA, 4. 专业/方向： 有机合成常用数据库：ACS、 Sciencedirect 、RSC、Johnwiley期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry .5. 专业/方向： 催化 常用数据库：万方、维普、中文期刊 镜像网。American Chemical Society Journals、Science Direct (Elsevie r)、Wiley InterScience、SpringerLink、Royal Society of Chemistry6. 专业/方向： 有机合成 常用数据库：ACS,Wiley,RSC,sciencedirect,scifinder,beilstein 7. 专业/方向： 有机合成部分高分子合成 常用数据库：ACS、 SD 、RSC、Willy期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry .etal8. 专业/方向： 有机合成 常用数据库：ACS、 Sciencedirect 、RSC、Johnwiley 、scifinder beilstein 期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry9. 专业/方向： 有机合成 常用数据库： ACS SD Willy 贝尔斯坦 Thieme RSC10. 专业/方向：应用化学常用数据库：ACS、 SD 、RSC、Willy 期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry , chemical communications

1. 万方、维普、EZ，2. ACS RSC Elsevier Wiley Springer3. 专业/方向： 不对称合成常用数据库：中国期刊网 ，美国化学学会全文数据库，Elsevier/SCIRUS，John Wiley，Springer Link， The Royal Society，Taylor & Francis，网络版的CA, 4. 专业/方向： 有机合成常用数据库：ACS、 Sciencedirect 、RSC、Johnwiley期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry .5. 专业/方向： 催化 常用数据库：万方、维普、中文期刊 镜像网。American Chemical Society Journals、Science Direct (Elsevie r)、Wiley InterScience、SpringerLink、Royal Society of Chemistry6. 专业/方向： 有机合成 常用数据库：ACS,Wiley,RSC,sciencedirect,scifinder,beilstein 7. 专业/方向： 有机合成部分高分子合成 常用数据库：ACS、 SD 、RSC、Willy期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry .etal8. 专业/方向： 有机合成 常用数据库：ACS、 Sciencedirect 、RSC、Johnwiley 、scifinder beilstein 期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry9. 专业/方向： 有机合成 常用数据库： ACS SD Willy 贝尔斯坦 Thieme RSC10. 专业/方向：应用化学常用数据库：ACS、 SD 、RSC、Willy 期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry , chemical communications

1. 万方、维普、EZ，2. ACS RSC Elsevier Wiley Springer3. 专业/方向： 不对称合成常用数据库：中国期刊网 ，美国化学学会全文数据库，Elsevier/SCIRUS，John Wiley，Springer Link， The Royal Society，Taylor & Francis，网络版的CA, 4. 专业/方向： 有机合成常用数据库：ACS、 Sciencedirect 、RSC、Johnwiley期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry .5. 专业/方向： 催化 常用数据库：万方、维普、中文期刊 镜像网。American Chemical Society Journals、Science Direct (Elsevie r)、Wiley InterScience、SpringerLink、Royal Society of Chemistry6. 专业/方向： 有机合成 常用数据库：ACS,Wiley,RSC,sciencedirect,scifinder,beilstein 7. 专业/方向： 有机合成部分高分子合成 常用数据库：ACS、 SD 、RSC、Willy期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry .etal8. 专业/方向： 有机合成 常用数据库：ACS、 Sciencedirect 、RSC、Johnwiley 、scifinder beilstein 期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry9. 专业/方向： 有机合成 常用数据库： ACS SD Willy 贝尔斯坦 Thieme RSC10. 专业/方向：应用化学常用数据库：ACS、 SD 、RSC、Willy 期刊：Synlett, Synthesis, Syn.Comm. , Heterocycles, Journal of Heterocyclic Chemistry , chemical communications

undo表空间使用到了100%，也不至于要删掉吧。把数据文件设置成自动扩展就是了undo表空间是循环使用的。不清楚你数据库目前的状态，版本，参数设置不好回答

用户user1对表进行了更新操作,用户user2在user1还没有进行提交前读表中数据,而且是大批量的读取(打个比方:耗时3分钟)而在这3分钟内user1进行了提交操作,那又会产生什么影响呢?这个时候怎么保证读写一致性呢?这个时候DBMS就要保证有足够大的undo表空间来存放修改前的数值,,以保证user2读取的数据是修改前的一致数据.然后下次再读取时候就是更新后的数据了.ora-01555快照过旧就是因为undo空间不够大，其中一部分undo数据被覆盖了，用户无法获得修改前的数据。undo数据分为三种：活动的undo：未提交事务的undo数据，这些undo数据永远不能覆盖，用于回滚rollback事务。过期的undo：已提交事务的undo数据，这些undo数据可以覆盖。未过期的undo：事务已提交，但事务提交前，有些查询正在进行，它要读取的是提交前的数据，这部分数据就是未过期数据。如果这部分undo数据被覆盖了，就会发生ora-01555错误。一个解决方法是，指定undo表空间参数UNDO_TABLESPACE，并将undo空间管理方法设置成自动扩展：UNDO_MANAGEMENT=AUTO。这种方法可能产生的结果是：因为undo表空间装了太多未过期（unexpired）的undo数据，新的transaction无法向其中写入undo数据，这时transaction就会发生ORA-30036错误。

首先，undo表空间满是正常的，oracle自然会重用或者扩展它，一般不用管它。然后，现在要解决的话，需要先把undotablespace设置成手动，启动数据库，创建新的undotablespace。把新的设置成默认的。假设你的库现在是mounted状态1创建PFILE(如果已有就是更新)SQL>createpfilefromspfile;2关闭数据库SQL>shutdownimmediate3在你的$ORACLE_HOME/dbs目录下面找个叫做init<数据库>.ora的文件,把其中有undo_management=AUTO的一行改成undo_management=MANUAL如果没有就在文件末尾填一行4以sysdba身份连接数据库SQL>connect"/assysdba"用刚才改过的文件启动数据库SQL>startuppfile=<刚才的文件全路径和名字>这步是最关键的，如果成功，后面就没问题了5drop掉原来的表空间SQL>droptablespace<原来的undo表空间名字>includingcontents;6创建新的undo表空间SQL>createUNDOtablespaceundotbs2datafile"/u01/app/oracle/oradata/orcl/undotbs02.dbf"size100Mautoextendon;7关闭数据库，SQL>shutdownimmediate在开始那个init文件里设置UNDO_MANAGEMENT=AUTO和UNDO_TABLESPACE=UNDOTBS28再做一次第四步9更新spfileSQL>createspfilefrompfile;10关闭数据库，正常重新启动SQL>shutdownimmediateSQL>startup11去网上教你删undo那个地方骂它。非常想当然的做法。没有任何理由这么做12让你的工程师去学oracle培训以上步骤的中的第5步可能会出问题。我不确认。。。但是即使第5步不成功，问题应该也不大

started 是一般启动到nomount状态，一般出现这个，数据可能在加载数据控制文件、数据文件和日志文件出现的问题你可以尝试先关闭数据库，再次启动。如果有错误，提示如ORA-00205之类的错误，根据错误查找解决方法。

DeltaStreamer工具。使用Hudi自带的DeltaStreamer工具写数据到Hudi，开启enablehivesync即可同步数据到hive表。DeltaStreamer实用工具支持json、avro或自定义记录类型的传入数据，支持自定义转换操作。

1.select 姓名,工资 from ZGDA where 性别="女" and 婚否="是"；2.update 工资=工资+300 from ZGDA where 工资<1600 update 工资=工资+500 from ZGDA where 工资>1600 OR 工资=16003.delete from ZGDA where colum=84.select 姓名,工资 from ZGDA order by 工资 desc5.select * from ZGDA where 姓名="王明"

三级数据库技术教程丛书名：全国计算机等级考试教材系列作者：赵宏杰主编出版社：水利水电出版社出版时间：2006-4-1字数：495000版次：1页数：311印刷时间：2006/04/01开本：印次：纸张：胶版纸ISBN：包装：平装所属分类：图书>>计算机/网络>>数据库>>数据仓库与数据挖掘内容简介本书是根据教育部考试中心最新制定的《全国计算机等级考试大纲(2004年版)》对三级数据库技术的考试范围要求，组织有多年考前培训实际教学经验的老师编写而成的。本书主要内容包括：考试大纲及要求、计算机基础知识、数据结构与算法、操作系统、数据库技术基础、关系数据库系统、结构化查询语言SQL、关系数据库的规范化与设计、数据库管理系统实例、事务管理与数据库安全性、数据库应用开发工具、数据库技术的发展、考试笔试及上机考试指导、模拟试题等。本书内容丰富，论述清晰，图文并茂。每章内容均包括考纲、考点分析和历年经典考题讲解，具有很强的实用性和针对性。通过本书的学习读者可以轻松掌握数据库技术的基本知识，达到教育部对等级考试三级数据库技术的要求。本书适合作为全国计算机等级考试三级数据库技术的教材和参考书，也可作为高等院校学生学习数据库理论与技术的教材或学习辅导书。目录前言第1章计算机基础知识1.1计算机的发展与应用1.2计算机系统的组成1.3计算机系统工作原理简述1.4计算机多媒体基础1.5计算机网络基础1.6计算机信息安全基础1.7考点分析及历年经典考题讲解习题一第2章数据结构与算法2.1概述2.2算法和算法分析2.3线性表基础2.4特殊的线性表——栈、队列和串2.5数组、矩陈与广义表2.6树形结构2.7查找2.8排序2.9考点分析及历年经典考题讲解习题二第3章操作系统3.1概论3.2进程管理3.3存储管理3.4设备管理3.5文件管理3.6作业管理3.7考点分析及历年经典考题讲解习题三第4章数据库技术基础4.1数据库的基本概念4.2数据模型4.3数据库系统结构4.4考点分析及历年经典考题讲解习题四第5章关系数据库系统5.1关系数据库系统概述5.2关系数据模型5.3关系代数5.4考点分析及历年经典考题讲解习题五第6章关系数据库规范化理论第7章关系数据库的标准语言SQL第8章数据库设计第9章事务管理与数据库安全性第10章数据库管理系统第11章数据库开发工具第12章数据库技术的发展附录A全真笔试试题附录B等级考试三级数据库考试大纲附录C参考答案

Oracle 日期格式就是这样的

9.答：（1）首先画出一些重的函数依赖，所有这些函数依赖都是根据习题的文字说明和语义假设导出。 语义假设如下： 1）一个职工不能同时成为多个部门的领导人； 2）一个职工不能同在在多个部门就职； 3） 一个职工不能同时参加多个生产项目； 4） 一个职工不能同时在两个不同的办公室办公； 5） 一个职工不能同时拥有两部或两部以上的电话； AREADBUDGETOFF#DEPT#MGR_EMP#PHONE#EMP#PROJ#PBUDGET#JOBTITLEDATESALARY6）一个生产项目不能同时分配给多个部门； 7）一个办公室不能同时分配给多个部门； 8）部门号、职工号、项目号、办公室号及电话号码是全局惟一的。 （2）先按照图5。12设计一组关系模式，它们都是属于INF的。 DEPT(DEPT＃，DBUDGET，MGR_EMP＃) PRIMARY KEY(DEPT＃) DEPT＃和MGR_EMP＃都是候选码，把DEPT＃作为主码。 F=｛DEPT＃→DBUDGET，DEPT＃→MGR_EMP＃，MGR_EMP＃→DEPT＃｝ EMPI(EMP＃，DEPT＃，PROJ＃，OFF＃，PHONE＃ PRIMARY KEY (EMP＃) F=｛EMP＃→DEPT＃，EMP＃→PROJ＃，EMP＃→OFF＃，EMP＃→PHONE＃，PHONE＃→OFF＃，OFF＃→DEPT＃，PROJ＃→DEPT＃｝ JOB(EMP＃，JOBTITLE) PRIMARY KEY(EMP＃，JOBTITLE) F=｛EMP＃，JOBTITLE→EMP＃，EMP＃，JOBTITLE→JOBTITLE｝ SALHIST(EMP＃，JOBTITLE，DATE，SALARY) PRIMARY KEY (EMP＃，DATE) F=｛EMP＃，DATE→JOBTITLE，EMP＃，DATE→SALARY｝ PROJ(PROJ＃，DEPT＃，PBUDGET) PRIMARY KEY (PROJ＃) F=｛PROJ＃→DEPT＃，PROJ＃→PBUDGET｝ OFFICE(OFF＃，DEPT＃，AREA) PRIMARY KEY (OFF＃) F=｛OFF＃→DEPT＃，OFF＃→AREA｝ PHONE(PHONE＃，OFF＃) PRIMARY KEY (PHONE＃) F=｛PHQNE＃→OFF＃｝ (3)现在来分析一下这7个关系模式，发现：SALHIST(EMP＃，DATE，JOBTITLE，SALARY)的属性包含了JOB(EMP＃，JOBTLTLE)的属性，所以JOB（EMP＃，JOBTITLE）可以消去。 EMP1中OFF＃和DEPT＃都传递函数依赖于主码（EMP＃）。OFF＃通过PHONE＃，DEPT＃通过PROJ＃或OFF＃(然后通过PHONE＃)传递依赖于｛EMP＃｝，所以可以把EMP1（EMP＃，DEPT＃，PROJ＃，OFF＃，PHONE＃）分解成下面4个3NF的关系模式： EMP(EMP＃，PROJ＃，PHONE＃) PRIMARY KEY (EMP＃) X(PHONE＃，OFF＃) PRIMARY KEY(PHONE＃) Y(PROJ＃，DEPT＃) PRIMARY KEY(PROJ＃) Z（OFF＃，DEPT＃） PRIMARY KEY(OFF＃) 然而，X就是PHONE，Y是PROJ的投影，Z是OFFICE的投影，所以X、Y、Z都可以消去。 最后可以得到下面6个关系模式，所有这些关系模式都是属于3NF的，进一步发现他们也是BCNF的。 DEPT(DEPT＃，DBUDGET，MGR_EMP＃) PRIMARY KEY(MGR_EMP＃) EMP(EMP＃，PROJ＃，PHONE＃) PRIMARY KEY(EMP＃) SALHIST(EMP＃，DATE，JOBTITLE，SALARY) PRIMARY KEY (EMR＃) PROJ(PROJ＃，DEPT＃，PBUDGET) PRIMARY KEY(PROJ＃) OFFICE(OFF＃，DEPT＃，AREA) PRIMARY KEY(OFF＃) PHONE(PHONE＃，OFF＃) PRIMARY KEY(PHONE＃) 10．答：其语义假设如下： （1）任何两个顾客的收货地址都不相同； （2）每一个订单都有一个惟一的订单号码。 （3）每个订单的订单细则在这个订单里有一个惟一的编号。 函数依赖图如下： ADDRESSADDRESSQTYORDORD#DISCOUNTCREDLIMBALCUST# QTYOUTDANGERPLANT#QTYOHITEM#DESCNLINE#相应的BCNF关系模式如下： CUST(CUST＃，BAL，CREDLIM，DISCOUNT) PRIMARY KEY(CUST＃) SHIPTO(ADDRESS，CUST＃) PRIMARY KEY(ADDRESS) ORDHEAD(ORD＃，ADDRESS，DATE) PRIMARY KEY(ORD＃) ORDLINE(ORD＃，LINE＃，ITEM＃，QTYORD，QTYOUT) PRIMARY KEY (ORD＃，LINE＃) ITEM(ITEM＃，DESCN) PRIMARY KEY(ITEM＃) IP(ITEM＃，PLANT＃，QTYOH，DANGER) PRIMARY KEY (ITEM＃，PLANT＃)

计算机通信接口技术

你试试这样：把locafor{&rq}改成locafor字段名=rq.其实在数据库中用SQL语句更为方便，SELECT字段名from表名where字段名=rq

方法如下：如何用wits数据库查找两个国家的双边贸易额1.step 1 这个地方选择 SITC rev.3，表明是sitc 第三修订版2.step2 这个地方 有个选项框 先填5 后面选择 in sitc rev.3（属于下拉格式），然后点“search”图标。就会出来sitc5 项下商品。你可以选择一位数、二位数或者是更多位数。然后点“add”图标，就加入到右边列中了。

WTO的服务部门分类中有“教育”，但其官网的统计上关于服务贸易的数据，只有通信、运输和金融三类，没有教育项；Worldbank上面的数据统计类似于WTO。OECD上面没找到，你可以直接去EU官网看看。

cmdQuery.CommandType=1"设定查询类型SQL命令类型改为cmdQuery.CommandType=CommandType.Text; string str="select su,nsu,nw,mu,mu1 from Pro ";str+="insert into Pro (su,nsu,nw,mu,mu1) values(?,?,?,?,?)";cmdQuery.CommandText=str;

Oracle数据库，有 integer 类型么？

sql数据库用户映射是什么意思，有什么作用。 好像是用户名和登录名之间的联系，用来设置登录名权限的 数据库表映射问题 select * into B.dbo.a from A.dbo.a 就把表同步过去 如果只同步表结构select * into B.dbo.a from A.dbo.a where 1<>1 如何：将实体映射到数据库表 是通过映射文件来映射的。举个简单的例子，例如我有个Teacher实体类（某教学管理系统老师用户）： private Integer id;编号 private String name;姓名 private String password;密码 private Date createDate;创建日期 同时，我创建了数据表TEACHER： create table teacher( id number(9) primary key,--编号 name varchar2(20),--姓名 password varchar2(20),--密码 create_date date--创建日期); 这时，怎么关联它们呢？通过加载hibernate框架，我们就可以使用映射文件来关联实体类和数据库了 文件名：Teacher.hbm.xml（必须与实体类名字一致） 内容：> （SQL Server 导入和导出向导）里面，编辑映射和列映射什么意思？干嘛用的？ 10分 这个就是讲,要做一个对应. 比方讲你要导入一个表.那假如你想把列1的内容导入到列2里面,你就需要告诉数据库你的这个需求. 此时,便需要添加一个列的映射. 希望对你有所帮助哈~~ SQLSERVER2000里怎么将一个数据库里的表映射到另一数据库 可以在需要被映射的服务器上，添加一个 连接服务器。 这样可以直接通过连接服务器访问你需要的数据表。 如何将含有继承关系的类图映射为关系数据库 库。 通常使用以下两种方法来映射继承关系： 1）将基类映射到一张表，每个子类映射到一张表。在基类对应的表中定义主键，而在 子类对应的表中定义外键。 2）将每个子类映射到一张表，没有基类表。在每个子类的表中包括基类的所有属性。 这种方法适用于子类的个数不多，基类属性比较少的情况。 POJO怎么映射成数据库的表? 用hibernate框架pojo里用hibernate注解 例如：package .ayumi.pojo; import java.io.Serializable; import javax.persistence.Column;import javax.persistence.Entity;import javax.persistence.Id;import javax.persistence.Table; import org.hibernate.validator.NotNull; @Entity 实体对象@Table(name="users") 表名public class Users implements Serializable {private Integer id;private String username;private String password;@Id 主键@Column(name="id") 列名public Integer getId() {return id;}public void setId(Integer id) {this.id = id;}@Column(name="username",length=20) 列名 及 长度设定@NotNull 非空设定public String getUsername() {return username;}public void setUsername(String username) {this.username = username;}@Column(name="password",length=20) 列名 及 长度设定public String getPassword() {return password;}public void setPassword(String password) {this.password = password;}} 这样就对表的字段定义好了然后编写main方法测试类public static void main(String[] args) {Configuration cfg=new AnnotationConfiguration().configure();SchemaExport eport=new SchemaExport(cfg);eport.create(true, true);} 执行，这样就会在hibernate.cfg.xml里配置好的相应连接中对应的数据库下创建成功数据库表 java中的映射是什么意思 简单的说就是把一个数据库表里的字段和一个java类里的属性对应起来，让程序知道这个java类里的这个属性应该是数据库哪个表里的哪个字段。 hibernate是通过什么标签实现实体类和表的映射的 10.1 实体类的映射 从Java的角度讲，实体类就是普通的Java封装类（有人称为POJO有人称为VO）。仅从实体类中的代码信息，Hibernate并不能得知该实体类对应哪个数据表，因此还需要以某种方式配置一下。常用的方式有*.hbm.xml文件配置与@注解配置两种。 hbm.xml文件就是普通的xml文件，hbm为Hibernate Mapping的缩写，这样从文件名上就能判断该文件为Hibernate实体类配置文件。在JPA出现之前，Hibernate都使用hbm.xml文件配置。JPA出现后，推荐使用JPA的@注解配置，因为对于所有的ORM框架，@注解都是通用的。 10.1.1 使用@注解配置实体类 实体类一般有ID、普通属性、 *** 属性等，分别对应数据库的主键、普通列、外键。@注解配置中，实体类用@Entity注解，用@Table指定对应的数据表，用@Id配置主键，用@Column配置普通属性，用@OneToMany、@ManyToOne、@OneToOne、@ManyToMany配置实体间关系等。实体类之间的关于在后面的章节中会做详细介绍。下面编写一个UsersVo类，在该类中使用@注解配置实体类的映射，UsersVo类的代码如下： package .vo; import javax.persistence.*; @Entity 注解Entity表示该类纳入Hibernate管理，能够被持久化 @Table(name = "users") 指定该实体类对应的数据库表名 public class UsersVo { Fields @Id 指定该列为主键。 这个注解用来表示主键类型, auto为数据库自增长类型 @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO) private int id; @Column(name = "name") 指定变量对应的数据库表的列为"name" private String name; @Column(name = "age")指定变量对应的数据库表的列为"age" private int age; @Column(name = "tel")指定变量对应的数据库表的列为"tel" private String tel; @Column(name = "address")指定变量对应的数据库表的列为"address" private String address; Constructors public UsersVo() { } public UsersVo(int id) { this.id = id; } public UsersVo(int id, String name, int age, String tel, String address) { this.id = id; this.name = name; this.age = age; this.tel = tel; this.address = address......>>

只要在你的hibernate配置文件里加入：<!-- Drop and re-create the database schema on startup --><property name="hbm2ddl.auto">update</property>Hibernate就可以根据定义的映射关系自动更新数据库表结构啦~

这为朋友您好，很高兴本团队能为您作答 中小型企业一般用SQL Server 大型企业，并且数据量庞大，用Oracle 越来越多的企业，出于更安全的考虑，用Linux系统加MySQL等linux平台的数据库，简洁方便，尤其是安全。 这些具体你可以百度随便查下都有，具体这些公司用的比较多， 希望能帮助到您

学VPF自己做

主流的数据库都有，oracle sybase mysql 等

常用数据库有哪些？ 1. IBM 的DB2 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 2. Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。3. Informix Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。 4. Sybase Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。 5. SQL Server 1987 年，微软和 IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。 6. PostgreSQL PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统. ...... 数据库名称和用户是什么 数据库名称是你建立的database 的名字! 用户，就是你登录数据库这一类软件用户名 比如SQL2000或者2005：一般用户名和密码都是sa,如果是mysql：一般用户名和密码都是root。 数据库名称和数据源名称有何区别 没有联系，数据源是一个变量，我们定义的一个数据源，可以随时修改指向不同的数据库，而处据库是个存在的实体。 什么是数据库名称？还有用户名和密码？ 你说的要看空间服务商提供的是什么数据库类型 1、如果说数据库是Access，那么数据库名称就是你上传的文件名（即xxx.mdb文件，可修改）， 用户名和密码即自己在文件里设置，无需询问空间服务商 2、如果说数据库是SQL-Server(即MsSQL)，那么数据库服务器IP地址、数据库名称、登录用户名和密码空间服务商会告诉你的，他们告诉你什么你就填上去就可以了，一般来说网站和数据库会被安装到一台服务器上，那么服务器IP地址项就为(local) 数据库服务器IP地址：即你要恭录到那一台服务器上，互联网上服务器很多，你要登录哪一台？ 数据库名称：一台数据库服务器空间服务商不可能只为你服务，他们还要为其他人服务， 所以他们为每一个人开通一个数据库名称，一般不允许你修改 用户名和密码：你登录服务器的验证方式，不是任何人都能登录使用的，只有知道的才能使用 3、如果说是MySQL那么原理和MsSQL原理一样，不过使用时要注意中文编码 数据库有多少种？一般公司，常用有哪些？ 这为朋友您好，很高兴本团队能为您作答 中小型企业一般用SQL Server 大型企业，并且数据量庞大，用Oracle 越来越多的企业，出于更安全的考虑，用Linux系统加MySQL等linux平台的数据库，简洁方便，尤其是安全。 这些具体你可以百度随便查下都有，具体这些公司用的比较多， 希望能帮助到您 dede数据库名称是什么 DEDE数据库名称，需要你填写你服务器（或者空间）带的SQL数据库的那个名称 安装DEDE数据库这部分，有三个地方需要更改： 1、数据库主机（一般有的主机，只要写localhost就可以了，但有些空间的数据库有自己的地址，所以需要单独写）； 搐2、数据库用户，这个一般是数据库的名字； 3、数据库名称，一般是空间商的数据库给定的名字（如果你想用自己起的名字，需要去数据库手动添加，才可以使用） 具体操作如下图： 数据库中的列名表及表名列表有什么区别 列名表即字段列表，表名列表即表名称的列表。 比如有表学生表，包括字段学号，姓名，性别等，学号，姓名，性别 即列名表，学生表 即为表名列表 什么是主站数据库名称？ 40分 你可以这样来查看 1、从网站的数据库连接程序代码，即可知道数据库类型，比如 "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" & Server.MapPath("aa.mdb") 一看就知道是Access数据库 2、数据库名字，也是从上面的连接信息里看得出为aa.mdb，其它的也能看得出，比如 ConnStr = "Provider = Sqloledb; User id = " & SqlUsername & "; Password = " & SqlPassword & "; initial Catalog = " & SqlDatabaseName & "; Data Source = " & SqlHostIP & ";" 信息里面的initial Catalog等于的就是数据库名称信息，是mssql类型数据库 3、关于字段，由于字段是包含在表里面的，打开表就能看到字段及记录，当然也可以修改 一般右击数据表，都有字段设计功能 4、关于索引，加索引的目的一般是使数据库检索信息时能提高速度，大多在主键上建立 楼主可以百度一把看看，应该有不少关于数据库的信息 数据库的命令都有哪些？ 1、显示当前存在的数据库 mysql> show databases; 2、选择数据库 mysql> USE mysql Database changed (USE 和 QUIT 命令不需要分号结束。），显示当前选择的数据库 mysql> select database(); 3、显示当前数据库中存在的表 mysql> SHOW TABLES; 4、显示表(db)的内容 mysql>select * from db; 5、命令的取消 当命令输入错误而又无法改变（多行语句情形）时，只要在分号出现前就可以用 c来取消该条命令 mysql> select -> user() -> c 6、创建一个数据库abccs mysql> CREATE DATABASE abccs; 7、选择你所创建的数据库 mysql> USE abccs Database changed； 8、创建一个数据库表 首先看现在你的数据库中存在什么表： mysql> SHOW TABLES; Empty set (0.00 sec) 说明刚才建立的数据库中还没有数据库表。下面来创建一个数据库表mytable: 我们要建立一个你公司员工的生日表，表的内容包含员工姓名、性别、出生日期、出生城市。 mysql> CREATE TABLE mytable (name VARCHAR(20), sex CHAR(1), birth DATE, birthaddr VARCHAR(20)); 9、显示表的结构： mysql> DESCRIBE mytable; 10、 往表中加入记录 我们先用SELECT命令来查看表中的数据： mysql> select * from mytable; Empty set (0.00 sec) 这说明刚才创建的表还没有记录。 加入一条新记录： mysql> insert into mytable values ("abccs","f","1977-07-07","china"); 11、用文本方式将数据装入一个数据库表 如果一条一条地输入，很麻烦。我们可以用文本文件的方式将所有记录加入你的数据库表中。 创建一个文本文件“mysql.txt”，每行包含一个记录，用定位符(tab)把值分开，并且以在 CREATE TABLE语句中列出的列次序给出，例如： abccs f 1977-07-07 china 　 mary f 1978-12-12 usa tom m 1970-09-02 usa 使用下面命令将文本文件“mytable.txt”装载到mytable表中: mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE "mytable.txt" INTO TABLE pet; 再使用如下命令看看是否已将数据输入到数据库表中： mysql> select * from mytable; 12、从数据库表中检索信息 select语句格式一般为： SELECT 检索关键词 FROM 被检索的表 WHERE 检索条件 13、查询所有数据： mysql> select * from mytable; 14、修正错误记录： 假如tom的出生日期有错误，应该是1973－09－02，则可以用update语句来修正： mysql> u...... 数据库文件都有哪些后缀名呢？ 数据库文件如果你不改的话都是固定的文件后缀名.mdf,但是你可以把他改成任何一个后缀名,然后用数据库相关程序打开

数据仓库的数据主要来源于数据库、文本、网络等很多渠道，他主要是面向主题的，具体是用来为企业的高级管理人才进行相关决策的，比如说 通过分析一段时间超市的销售情况，我们可以得出一个规律，在卖尿布的地方如果有啤酒，这样可以加快啤酒的销售，因为在美国很多男性为子女买尿布时会在周五，而那几天刚好有球赛，这样就可以使企业获得更好的效益；仓库是个抽象的过程而数据库主要是面向事务的，具体是用来进行数据统计、入库等，数据库的设计一般有之特定的模式，一般按范式的要求设计，目前主流的都是关系型数据库，数据库的数据去向一般是删除、数据仓库等，数据库是个具体的过程刚刚学，条理不是很清晰，楼主见谅哦

1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。 2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。 3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。 4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。 5、5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。 6、6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。 实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。 ORACLE数据库性能优化工具 常用的数据库性能优化工具有： 1、1、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。 2、2、操作系统工具，例如UNIX操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。 3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。 4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。 5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。 ORACLE数据库的系统性能评估 信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。 1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数： l l 数据库回滚段是否足够？ l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？ l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？ l l SQL语句是否高效？ 2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数： l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引？ l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？ l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？ l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率 SQL语句的调整原则 SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则： 1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句： 语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN (SELECT deptno FROM emp); 语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS (SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno); 这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。 2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子： SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c WHERE a.acol between :alow and :ahigh AND b.bcol between :blow and :bhigh AND c.ccol between :clow and :chigh AND a.key1 = b.key1 AMD a.key2 = c.key2; 这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。 3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。 4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。 5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。 6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。 CPU参数的调整 CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。 使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX操作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT操作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。 数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间，操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。 数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。 出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。 1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况： SELECT * FROM V$SYSSTAT WHERE NAME IN ("parse time cpu", "parse time elapsed", "parse count (hard)"); 这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间 waite time = parse time elapsed – parse time cpu 由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句 SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA ORDER BY PARSE_CALLS; 来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。 2、数据库管理员还可以通过下述语句： SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA; 查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。 3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。 内存参数的调整 内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。 1、 1、 共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句： select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache; 来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句： select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache; 查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。 2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句： SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ("db block gets", "consistent gets","physical reads"); 来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。 这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。 3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句： select name,value from v$sysstat where name in ("redo entries","redo log space requests");查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率： 申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

相同点：都是数据的集合不同点：仓库是“规整好”的数据库，而数据库就只是数据库

ETLETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程它是构建数据仓库的重要环节数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbagein,garbageout），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多联机事务处理OLTP联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父EFCodd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP)明显区分开来当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-linetransactionprocessing）、联机分析处理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术

一般用途=兼顾OLTP和OLAP事务处理=OLTP数据仓库=OLAP定制数据库=自定义

关系型数据库支持多级目录结构。我们把主要的关系型数据库分为三类，来分别了解一下它们的架构和设计，并了解一下它们各自的优缺点。OLTP，在线事务处理，是传统的关系型数据库的主要应用场景。OLAP，在线分析处理，是当今大数据，数据仓库使用的主要的数据库技术。SQLQueryEngine，随着存算分离技术的发展，SQL查询引擎也占据了开源关系型数据库的重要的位置。OLTP是在线事务处理，在3层体系结构中支持面向事务的应用程序。OLTP管理组织的日常事务。主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP的主要特点是：大量的短时间交易请求和处理，对信息进行增删改查的操作，常常需要查询明细信息。必须保证事务和数据的一致性，通常要支持大量的并发用户。常用关系型数据库架构1、Oracle架构Oracle Server包括数据库（Database）和实例（Instance）两大部分，两者相互独立。数据库由数据文件、控制文件和日志文件组成，实例由内存池和后台进程组成。一台Oracle Server可创建多个Database，不同的Database之间相互独立。每个Database有属于自己的全套相关文件。2、Oracle RDBMS的运行过程User访问Oracle Server之前提交一个请求，Oracle Server接收到请求并通过Password File的验证后，分配SGA内存池，启动后台进程同时创建并启动实例。启动实例之后，User Process与Server Process建立Connect。Server process和Oracle Instance建立Sesscion，随后接收用户请求，执行相关操作。3、写SQL语句的执行过程用户执行SQL语句，Server process收到后，将SQL语句送到Instance，再将SQL语句载入数据库缓冲区。Server Process通知Oracle Database将与SQL语句相关的数据块副本加载到缓冲区中。在数据库缓存区执行SQL语句，修改数据文件副本，形成“脏缓冲区。CKPT检查到”脏缓冲区”，调用DBWn数据库写进程，返回结果给用户。

Gbase8s 提供了Fan-in(扇入）和Fin-out（扇出）的并行机制，在数据库只有一个物理CPU的情况下，同时有多个客户端请求服务器时，扇入机制可以将多个客户端请求并行运行在一个VP上，从而实现成千上万的并发的客户请求，而不需要太多的物理CPU，而且不会随着并发用户数上升出现性能下滑的情况。

1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。 2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。 3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。 4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。 5、5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。 6、6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。 实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。 ORACLE数据库性能优化工具 常用的数据库性能优化工具有： 1、1、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。 2、2、操作系统工具，例如UNIX操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。 3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。 4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。 5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。 ORACLE数据库的系统性能评估 信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。 1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数： l l 数据库回滚段是否足够？ l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？ l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？ l l SQL语句是否高效？ 2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数： l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引？ l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？ l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？ l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率 SQL语句的调整原则 SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则： 1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句： 语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN (SELECT deptno FROM emp); 语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS (SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno); 这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。 2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子： SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c WHERE a.acol between :alow and :ahigh AND b.bcol between :blow and :bhigh AND c.ccol between :clow and :chigh AND a.key1 = b.key1 AMD a.key2 = c.key2; 这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。 3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。 4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。 5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。 6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。 CPU参数的调整 CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。 使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX操作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT操作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。 数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间，操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。 数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。 出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。 1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况： SELECT * FROM V$SYSSTAT WHERE NAME IN ("parse time cpu", "parse time elapsed", "parse count (hard)"); 这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间 waite time = parse time elapsed – parse time cpu 由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句 SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA ORDER BY PARSE_CALLS; 来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。 2、数据库管理员还可以通过下述语句： SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA; 查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。 3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。 内存参数的调整 内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。 1、 1、 共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句： select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache; 来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句： select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache; 查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。 2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句： SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ("db block gets", "consistent gets","physical reads"); 来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。 这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。 3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句： select name,value from v$sysstat where name in ("redo entries","redo log space requests");查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率： 申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

在数据仓库场景下，对并发能力的要求：1.用户的多任务能连接进来，这就是连接池的管理。2.高效完成多任务并发执行，实际上是多任务并发进来后，如何充分利用集群资源，向用户返回执行结果。对于OLTP类数据库来说，用户的任务（SQL）以短事务居多，所以并发能力会比较高。但是在数仓场景下，批处理、复杂查询非常耗费系统资源，对并发能力的要求是几十，例如POC测试中大部分是用5并发、20并发来测试。由于DWS/LibrA（注1）的集群的Coordinator Node是多活的、对等的，所以整个系统的并发数随着CN的增加可以不断增长。具体的并发能力受限于实际场景：u2022短事务：在平安城市某项目中，在混合负载场景下，测试过5000+并发，可以稳定运行。u2022长事务：在某银行复杂批处理场景下，20并发可以稳定运行。后续版本会进一步优化。独创技术：提供一种基于流水线执行模式的查询内存自适应解决方法，解决多并发场景下系统资源抢占问题，实现无论多大并发，系统稳定运行。

这个是数据库数据和数据仓库数据的区别，不是数据库和数据仓库的区别。

　　Oracle中的传输表空间功能 用来将一个实例中的表空间和数据文件移到另一个实例中 执行起来方便 快捷 但是要使用该功能有一些限制 需要两个平台一致 必须有相同的字符集和多语言字符集 　　要求两个实例的db block size 大小相等 如不相等则需要兼容 以上等 　　具体步骤如下 　　SQL> example表空间试验 SQL> connect sys/system as sysdba Connected to Oracle Database g Enterprise Edition Release Connected as SYS SQL> execute dbms_tts transport_set_check( EXAMPLE TRUE); PL/SQL procedure successfully pleted SQL> SELECT * FROM TRANSPORT_SET_VIOLATIONS; VIOLATIONS SQL> 如果上面的查询可以查到记录 则说明不适合表空间传输条件 需要根据实际 SQL> 情况将对象移到别的表空间; SQL> C:Documents and Settingshawk>exp userid= sys/system as sysdba transport_table space=y tablespaces=EXAMPLE file = d:a dmp ; Export: Release Production on 星期三 月 : : Copyright (c) Oracle All rights reserved 　　 　　连接到: Oracle Database g Enterprise Edition Release Production 　　With the Partitioning OLAP and Data Mining options 　　已导出 ZHS GBK 字符集和 AL UTF NCHAR 字符集 　　注: 将不导出表数据 (行) 　　即将导出可传输的表空间元数据 　　对于表空间 EXAMPLE 　　 　　 正在导出簇定义 正在导出表定义 正在导出表 REGIONS 正在导出表 COUNTRIES 正在导出表 LOCATIONS 正在导出表 DEPARTMENTS 正在导出表 JOBS 正在导出表 EMPLOYEES 正在导出表 JOB_HISTORY 正在导出表 CUSTOMERS 正在导出表 WAREHOUSES 正在导出表 ORDER_ITEMS 正在导出表 ORDERS 正在导出表 INVENTORIES 正在导出表 PRODUCT_INFORMATION 正在导出表 PRODUCT_DESCRIPTIONS 正在导出表 PROMOTIONS 正在导出表 ORDERS_QUEUETABLE 正在导出表 AQ$_ORDERS_QUEUETABLE_S 正在导出表 AQ$_ORDERS_QUEUETABLE_T 正在导出表 AQ$_ORDERS_QUEUETABLE_H 正在导出表 AQ$_ORDERS_QUEUETABLE_G 正在导出表 AQ$_ORDERS_QUEUETABLE_I 正在导出表 STREAMS_QUEUE_TABLE 正在导出表 AQ$_STREAMS_QUEUE_TABLE_S 正在导出表 AQ$_STREAMS_QUEUE_TABLE_T 正在导出表 AQ$_STREAMS_QUEUE_TABLE_H 正在导出表 AQ$_STREAMS_QUEUE_TABLE_G 正在导出表 AQ$_STREAMS_QUEUE_TABLE_I 正在导出表 TIMES 正在导出表 PRODUCTS 正在导出表 CHANNELS 正在导出表 PROMOTIONS 正在导出表 CUSTOMERS 正在导出表 COUNTRIES 正在导出表 SUPPLEMENTARY_DEMOGRAPHICS 正在导出表 CAL_MONTH_SALES_MV 正在导出表 FWEEK_PSCAT_SALES_MV 正在导出表 SALES 正在导出表 COSTS 正在导出表 MVIEW$_EXCEPTIONS 正在导出表 ONLINE_MEDIA 正在导出表 PRINT_MEDIA 正在导出引用完整性约束条件 正在导出触发器 结束导出可传输的表空间元数据 　　成功终止导出 没有出现警告 　　 　　 　　C:Documents and Settingshawk> C:Documents and Settingshawk> C:Documents and Settingshawk>copy D:systemora goradataora gEXAMPLE DB F d:EXAMPLE DBF 已复制 个文件 　　 　　C:Documents and Settingshawk>imp userid= sys/system as sysdba file= d:a dmp transport_tablespace=y datafiles= d:EXAMPLE DBF Import: Release Production on 星期三 月 : : Copyright (c) Oracle All rights reserved 连接到: Oracle Database g Enterprise Edition Release Production With the Partitioning OLAP and Data Mining options 　　经由常规路径由 EXPORT:V 创建的导出文件 　　即将导入可传输的表空间元数据 　　已经完成 ZHS GBK 字符集和 AL UTF NCHAR 字符集中的导入 　　 正在将 SYS 的对象导入到 SYS 　　IMP : 由于 ORACLE 错误 以下语句失败: 　　 BEGIN sys dbms_plugts beginImpTablespace( EXAMPLE SYS 　　 NULL NULL 　　 NULL); END; 　　IMP : 遇到 ORACLE 错误 　　ORA : 表空间 EXAMPLE 已存在 　　ORA : 在 SYS DBMS_PLUGTS line 　　ORA : 在 line 　　IMP : 未成功终止导入 　　 　　 因为测试是在同一个实例中进行 所以出现上面的表空间已存在错误 　　 　　SQL> alter tablespace example read write; 　　 　　Tablespace altered 　　 lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18536

可以访问以下网站查看hbase服务状态及master等等信息，http。//retailvm1d。nam。nsroot。net。60010/zk.jspHBase is rooted at /hbaseActive master address: retailvm1d,39706,1377502441684Backup master addresses:Region server holding ROOT: retailvm1d,38110,1377502442130Region servers:retailvm1d,38110,1377502442130Quorum Server Statistics:localhost:2181Zookeeper version: 3.4.5-1392090, built on 09/30/2012 17:52 GMTClients:/127.0.0.1:36679[1](queued=0,recved=441,sent=448)/127.0.0.1:36681[1](queued=0,recved=502,sent=503)/127.0.0.1:36678[1](queued=0,recved=521,sent=543)/127.0.0.1:37218[0](queued=0,recved=1,sent=0)Latency min/avg/max: 0/0/159Received: 1533Sent: 1562Connections: 4Outstanding: 0Zxid: 0x49Mode: standaloneNode count: 23

可以访问以下网站查看hbase服务状态及master等等信息，http。//retailvm1d。nam。nsroot。net。60010/zk.jspHBase is rooted at /hbaseActive master address: retailvm1d,39706,1377502441684Backup master addresses:Region server holding ROOT: retailvm1d,38110,1377502442130Region servers: retailvm1d,38110,1377502442130Quorum Server Statistics: localhost:2181 Zookeeper version: 3.4.5-1392090, built on 09/30/2012 17:52 GMT Clients: /127.0.0.1:36679[1](queued=0,recved=441,sent=448) /127.0.0.1:36681[1](queued=0,recved=502,sent=503) /127.0.0.1:36678[1](queued=0,recved=521,sent=543) /127.0.0.1:37218[0](queued=0,recved=1,sent=0) Latency min/avg/max: 0/0/159 Received: 1533 Sent: 1562 Connections: 4 Outstanding: 0 Zxid: 0x49 Mode: standalone Node count: 23

Lucene一个常见的用例是在一个或者多个数据库表进行全文检索。 虽然MySql有全文检索的功能，但是如果字段和数据量增加，MySql的性能会减低很快。映射数据到Lucene用伪代码表示：String sql = “select id, firstname, lastname, phone, email fro...

lucene是一个公用的全文索引组件，它的目标是把各种各样格式的数据转化成lucene特有的索引文件格式，这样才能通过lucene的高速检索机制进行全文检索。你的数据来源可以是关系数据库，可以是word、execl、txt文档，可以是html网页，对于这些数据源，你必须将它们内部的数据读取出来，并封装成lucene的document实例，之后让lucene帮你构建索引。举个例子：你的有一个用户数据库，里面存储了几十万的用户信息，你现在要对这个数据库进行全文索引，那么你要做的事情是：1.写一段传统的JDBC程序，讲每条的用户信息从数据库读取出来2.针对每条用户记录，建立一个lucene documentDocument doc = new Document();并根据你的需要，将用户信息的各个字段对应luncene document中的field 进行添加，如：doc.add(new Field("NAME","USERNAME", Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED));然后将该条doc加入到索引中， 如： luceneWriter.addDocument(doc);这样就建立了lucene的索引库3.编写对索引库的搜索程序（看lucene文档），通过对lucene的索引库的查找，你可以快速找到对应记录的ID4.通过ID到数据库中查找相关记录上面阐述了lucene的大体用法，不知道是不是说的很清楚。

进入资源管理器，点最上面的“工具”—“文件夹选项”，在“文件夹选项”对话框中切换到“查看”标签，在“不缓存缩略图”复选框前打上“√”，再点击“确定”退出就可以清除硬盘上所有的这种文件了！

是在删除的时候看到的么？之前我自己在撤销用户权限的时候看到过。casecade是级联，就是在撤销该用户权限的同时，取消该用户授权的所有用户权限。restrict则是单单撤销该用户权限，其他该用户授权的用户不受影响。这是本人自己的观点，不知道是否正确，还请高手斧正！

不是病毒，是WINDOWS预览生成的文件，没关系可以手动删除

Thumbs.DB浏览器是用以查看由Windows生成的文件夹缩略图(如各种图片)，文件名为thumbs.db， 缺省情况下每个文件夹都存在一个。

这并不是病毒，是照片的缩略图的缓存文件，详细解说在这里：一、Thumbs.db是一个数据库文件，它一般可以在带有图片的文件夹中找到，而且其体积随着文件夹中图片数量增加而增大。事实上Thumbs.db文件就好比是加快预览图片速度的缓存文件，对系统没有任何害处。如果你不希望再次看到该文件的话，可以在文件夹选项窗口中选择“查看”标签，然后选择“高级设置”列表中的“不缓存缩略图”选项，最后按下确定按钮之后，缩略图缓存文件 Thumbs.db就会被禁用。禁用方法是：打开资源管理器，选择“工具-文件夹选项-查看”选中“不缓存缩略图”选项前的复选框，即可禁止WINXP使用Thumbs.db文件缓存缩略图回答：2007-01-20 21:06

建议楼主不要删！如果非要删，请下载360，然后右键单击次文件，选择360强力删除

ACCESS数据库可以更改文件后缀的，一般不外乎mdb。asp。asa三种，具体的路径只能爆。

有没有写过分页程序！如果是ASP的话更简单！set rs=server.CreateObject("adodb.recordset")rs.open sql,conn,1,1rs.pagesize=10 "一页显示多少条rs.absolutepage=1 ‘从第几页开始可以了，如果想更简单的话！ 写个封装 Function GetNum().......End Function直接调用就可以了！

1.提取单条记录/*#import "c:Program FilesCommon FilesSystemADOmsado15.dll" no_namespace rename("EOF", "EndOfFile")*/CoInitialize(NULL);_bstr_t varSource="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=*.mdb";//_bstr_t varSource="Data Source=myServerAddress;Initial Catalog=myDataBase;User Id=myUsername;Password=myPassword;"_ConnectionPtr m_pConnection(_uuidof(Connection));m_pConnection->Open(varSource,"","",adModeUnknow);_RecordsetPtr m_pSet(_uuid(Recordset));try {m_pSet->Open(%%1,m_pConnection.GetInterfacePtr()adOpenDynamic,adLockPessimistic,adCmdText);}catch(_com_error *e){{AfxMessageBox(e->ErrorMessage());return;}_variant_t var;CString %%2="";long fldc=m_pSet->GetFields()->GetCount();long i=0;try {m_pSet->MoveFirst();if(!m_pSet->adoEOF){for(i=0;i<fldc;i++){var=m_pSet->GetCollect((long)i);var.ChangeType(VT_BSTR);%%2+=var.bstrVal;%%2+=" ";}//m_pSet->MoveNext();}}catch(_com_error *e){AfxMessageBox(e->ErrorMessage());delete e;}//m_pSet->MoveFirst();CoUninitialize(NULL);3.显示表格/*#import "c:Program FilesCommon FilesSystemADOmsado15.dll" no_namespace rename("EOF", "EndOfFile")*/CoInitialize(NULL);_bstr_t varSource="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=*.mdb";//_bstr_t varSource="Data Source=myServerAddress;Initial Catalog=myDataBase;User Id=myUsername;Password=myPassword;"_ConnectionPtr m_pConnection(_uuidof(Connection));m_pConnection->Open(varSource,"","",adModeUnknow);//打开属性为默认（adModeRead(只读)，adModeWrite(可写)，adModeReadWrite(可读写)等）_RecordsetPtr m_pSet(_uuid(Recordset));try {HRESULT hr=m_pSet->Open(%%1,m_pConnection.GetInterfacePtr(),adOpenDynamic,adLockPessimistic,adCmdText);}catch(_com_error *e){AfxMessageBox(e->ErrorMessage());}if(SUCCESSED(hr)){//表打开成功}FieldsPtr p_fields=m_pSet->Fields;FieldPtr p_field;_variant_t var_index;LPCSTR field_name;int index=0;_bstr_t bstr_field_name;int countfields=p_fields->GetCount();CString *Column=new CString[countfields];CListCtrl *pList=(CListCtrl*)GetDlgItem(%%1);//IDC_LIST_TABLEDATAVERIFY(pList);pList->DeleteAllItems();for(index=0;index<countfields;index++){var_index.vt=VT_I4;var_index.IVal=index;p_field=p_fields->Item[var_index];bstr_field_name=p_field->GetName();field_name=(LPCSTR)bstr_field_name;Column[index]=field_name;int ColumnWidth=Column[index].GetLength()*15;pList->InsertColumn(index,field_name,LVCFMT_CENTER,ColumnWidth);}int i=0;_bstr_t vCol;//pList->SetTextBkColor(RGB(122,200,122));//pList->SetTextColor(RGB(0,0,200));while(!m_pSet->adoEOF){pList->Insert(i,atoi(i));for(int j=0;j<countfields;j++){vCol=m_pSet->GetCollect((long)j);pList->SetItemText(i,j,vCol);}m_pSet->MoveNext();i++;}CoUninitialize(NULL);4.操作表格/*#import "c:Program FilesCommon FilesSystemADOmsado15.dll" no_namespace rename("EOF", "EndOfFile")*/CoInitialize(NULL);_bstr_t varSource="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=*.mdb";//_bstr_t varSource="Data Source=myServerAddress;Initial Catalog=myDataBase;User Id=myUsername;Password=myPassword;"_ConnectionPtr m_pConnection(_uuidof(Connection));m_pConnection->Open(varSource,"","",adModeUnknow);//打开属性为默认（adModeRead(只读)，adModeWrite(可写)，adModeReadWrite(可读写)等）_RecordsetPtr m_pSet(_uuid(Recordset));try {HRESULT hr=m_pSet->Open(%%1,m_pConnection.GetInterfacePtr(),adOpenDynamic,adLockPessimistic,adCmdText);}catch(_com_error *e){AfxMessageBox(e->ErrorMessage());}if(SUCCESSED(hr)){//表打开成功}FieldsPtr p_fields=m_pSet->Fields;FieldPtr p_field;_variant_t var_index;LPCSTR field_name;int index=0;_bstr_t bstr_field_name;int countfields=p_fields->GetCount();CString *Column=new CString[countfields];CListCtrl *pList=(CListCtrl*)GetDlgItem(%%1);//IDC_LIST_TABLEDATAVERIFY(pList);pList->DeleteAllItems();for(index=0;index<countfields;index++){var_index.vt=VT_I4;var_index.IVal=index;p_field=p_fields->Item[var_index];bstr_field_name=p_field->GetName();field_name=(LPCSTR)bstr_field_name;Column[index]=field_name;int ColumnWidth=Column[index].GetLength()*15;pList->InsertColumn(index,field_name,LVCFMT_CENTER,ColumnWidth);}int i=0;_bstr_t vCol;//pList->SetTextBkColor(RGB(122,200,122));//pList->SetTextColor(RGB(0,0,200));while(!m_pSet->adoEOF){pList->Insert(i,atoi(i));for(int j=0;j<countfields;j++){vCol=m_pSet->GetCollect((long)j);pList->SetItemText(i,j,vCol);}m_pSet->MoveNext();i++;}CoUninitialize(NULL);5.数值范围查询/*#import "c:Program FilesCommon FilesSystemADOmsado15.dll" no_namespace rename("EOF", "EndOfFile")*/try{//创建连接对象实例m_pConnection.CreateInstance("ADODB.Connection");//设置连接字符串CString strConnect="DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb)};uid=;pwd=;DBQ=shujuku.mdb;";//使用Open方法连接数据库m_pConnection->Open((_bstr_t)strConnect,"","",adModeUnknown);}catch(_com_error e){AfxMessageBox(e.Description());}}try {int min = %%1;int max = %%2;CString sql;sql.Format("select count(*) as pro_count from ProPrice where price between %d and %d",min,max);HRESULT hr=m_pSet->Open(sql,m_pConnection.GetInterfacePtr(),adOpenDynamic,adLockPessimistic,adCmdText);}catch(_com_error *e){AfxMessageBox(e->ErrorMessage());}if(SUCCESSED(hr)){//表打开成功}FieldsPtr p_fields=m_pSet->Fields;FieldPtr p_field;_variant_t var_index;LPCSTR field_name;int index=0;_bstr_t bstr_field_name;int countfields=p_fields->GetCount();CString *Column=new CString[countfields];CListCtrl *pList=(CListCtrl*)GetDlgItem(%%1);//IDC_LIST_TABLEDATAVERIFY(pList);pList->DeleteAllItems();for(index=0;index<countfields;index++){var_index.vt=VT_I4;var_index.IVal=index;p_field=p_fields->Item[var_index];bstr_field_name=p_field->GetName();field_name=(LPCSTR)bstr_field_name;Column[index]=field_name;int ColumnWidth=Column[index].GetLength()*15;pList->InsertColumn(index,field_name,LVCFMT_CENTER,ColumnWidth);}