数据库

（1）E-R图如下：（2）关系模型为：职工（职工号，姓名，住址，所在部门） 主键：职工号部门（部门编码，部门所有职工，经理，销售的产品） 主键：部门编码产品（产品内部编号，产品名，制造商，价格，型号） 主键：产品内部编码制造商（制造商编码，制造商名称，地址，生产的产品名，价格） 主键：制造商编码

通过数据现象看到本质，工程造价有预测职能，控制职能，评价职能，调控职能，也就是在一定程度上通过改变一些方法或技术上的东西，或者管理方法，能够降低工程造价。学习数据能有效快速地从数据中看出问题，并且做出改变，通过一定的方法或手段，最后达到降低工程造价的目的。

数据库管理技术英文：Database management technology。数据库管理是用于建立、使用和维护数据库的软件系统。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性，用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护。英文：Database management technology。数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称 DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。主要功能1、数据定义：DBMS提供数据定义语言DDL（Data Definition Language），供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。DDL主要用于建立、修改数据库的库结构。2、数据操作：DBMS提供数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等操作。3、数据库的运行管理：数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。

数据库管理系统的英文缩写是DBMS。数据库管理系统（Database Management System）是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。数据库管理系统介绍它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。它可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）和数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称 DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。

TDB文件是文件型数据库Tinydb的数据文件 老版的Tinydb不支持SQL，但最新版的应该可以 它有开发包，其中包括打开各种控件可以操作TDB文件，可以到下列网址下载 www.tinydb.com http://tinydb.yeah.netTDX文件 把后缀改成zip解压缩试试

参考一下可以识别HTML语言的输入框.网上应该有,那样你存入数据库就是XXXX<br>XXX就会显示换行了.

1、对表或者字段起别名,用到as2、创建触发器过程函数用到as(is可以代替)createorreplacetrigger/procere/function3、创建视图createviewview_nameasselect这里只能用asas一般用在两个地方,一个是query的时候,用来重新制定返回的column(字段)名字,比如:一个table有一个column叫id,我们的query是selectidfromtable1,但是如果你不想叫id了,就可以重新命名,如叫systemID就可以这样写selectidassystemIDfromtable1还有一个用法就是在creattable(创建表的时候)或者procere的时候,as是个关键字例如:createtabletestasselect*fromtable1，这时候就会创建一个tabletest,他会完全copytable1的全部数据sql建立存储过程的时候，createprocrenameas(is)beginend;建立procere这个时候as和is可以互换。扩展资料标准SQL语句虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，StructuredQueryLanguage）标准。常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。查询语句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为从table中查询出满足condition条件的字段param。新增语句：INSERTINTOtable（param1，param2，param3）VALUES（value1，value2，value3）该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。更新语句：UPDATEtableSETparam=new_valueWHEREcondition该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为new_value值。删除语句：DELETEFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。去重查询：SELECTDISTINCTparamFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。排序查询：SELECTparamFROMtableWHEREconditionORDERBYparam1该语句可以理解为从表table中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。

自己写的:1. Create DataBase shopping USE shopping --如果只是在这题中的话,这句可以不要.2. ⑴ Create Table param ( param_id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY, param_name VARCHAR(30) ) insert into param VALUES("日用品") insert into param VALUES("电器") insert into param VALUES("食品") insert into param VALUES("其它") ⑵ Create Table goods ( goods_id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY, goods_name Varchar(30), goods_type INT FOREIGN KEY REFERENCES param ( param_id ), price Float, init_num INT, Remark NVARCHAR(300) ) insert into goods VALUES("冰箱",2,100,0,"") insert into goods VALUES("话梅",3,3,0,"") ⑶ Create Table goods_out ( goods_out_id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL PRIMARY KEY , goods_id INT FOREIGN KEY REFERENCES goods ( goods_id ), OutQty FLOAT, OutDate DATETIME, Remark NVARCHAR(300) )3. SELECT * FROM goods4. SELECT A.* FROM goods A LEFT JOIN param B ON A.goods_type=B.param_id WHERE B.param_name="日用品"5. Select * From Goods WHERE goods_id Not In (Select goods_id From goods_out)6. Select A.goods_name,ISNULL(A.init_num-B.OutQty,0) As [库存数量] FROM goods A Left Join (Select goods_id,ISNULL(Sum(OutQty),0) As OutQty From goods_out GROUP BY goods_id) B ON A.goods_id=B.goods_id7. Select A.* FROM goods A INNER Join (Select goods_id,MAX(OutQty) As OutQty From goods_out GROUP BY goods_id) B ON A.goods_id=B.goods_id

定义一个静态类和静态变量，如：namespace Client{ public class PublicVariables { //定义静态变量 public static string UserCode; public static string UserName; public static string UserPwd; public static string LoginName; public static string LoginPwd; }}其他界面调用namespace Client{ public partial class Login : Form { .............................. ............................ PublicVariables.LoginName = txtName.Text.Trim(); PublicVariables.LoginPwd = txtPwd.Text.Trim(); } 通过学号，可以把姓名SQL出来，然后传递过去

所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令什么时候最易受到sql注入攻击　　当应用程序使用输入内容来构造动态sql语句以访问数据库时，会发生sql注入攻击。如果代码使用存储过程，而这些存储过程作为包含未筛选的用户输入的字符串来传递，也会发生sql注入。sql注入可能导致攻击者使用应用程序登陆在数据库中执行命令。相关的SQL注入可以通过测试工具pangolin进行。如果应用程序使用特权过高的帐户连接到数据库，这种问题会变得很严重。在某些表单中，用户输入的内容直接用来构造动态sql命令，或者作为存储过程的输入参数，这些表单特别容易受到sql注入的攻击。而许多网站程序在编写时，没有对用户输入的合法性进行判断或者程序中本身的变量处理不当，使应用程序存在安全隐患。这样，用户就可以提交一段数据库查询的代码，根据程序返回的结果，获得一些敏感的信息或者控制整个服务器，于是sql注入就发生了。SQL注入的手法相当灵活，在注入的时候会碰到很多意外的情况。能不能根据具体情况进行分析，构造巧妙的SQL语句，从而成功获取想要的数据，是高手与“菜鸟”的根本区别。注入大致方法方法1　　先猜表名 　　And (Select count(*) from 表名)<>0 　　猜列名 　　And (Select count（列名） from 表名）<>0 　　或者也可以这样 　　and exists (select * from 表名） 　　and exists (select 列名 from 表名） 　　返回正确的，那么写的表名或列名就是正确 　　这里要注意的是，exists这个不能应用于猜内容上，例如and exists (select len(user) from admin)>3 这样是不行的 　　现在很多人都是喜欢查询里面的内容，一旦iis没有关闭错误提示的，那么就可以利用报错方法轻松获得库里面的内容 　　获得数据库连接用户名：；and user>0 　　这个是小竹提出来的，我这里引用《SQL注入天书》里面的一段话来讲解： 　　"重点在and user>0，我们知道，user是SQLServer的一个内置变量，它的值是当前连接的用户名，类型为nvarchar。拿一个 nvarchar的值跟int的数0比较，系统会先试图将nvarchar的值转成int型，当然，转的过程中肯定会出错，SQLServer的出错提示是：将nvarchar转换int异常，XXXX不能转换成int" 　看到这里大家明白了吧，报错的原理就是利用SQLserver内置的系统表进行转换查询，转换过程会出错，然后就会显示出在网页上，另外还有类似的and 1=(selet top 1 user from admin），这种语句也是可以爆出来的。；and db_name()>0 则是暴数据库名。 　　一旦关闭了IIS报错，那么还可以用union（联合查询）来查内容，主要语句就是 　　Order by 10 　　And 1=2 union select 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 from admin 　　And 1=2 union select 1,2,3,user,5,passwd,7,8,9,10 from admin 　　上面的order by 10主要就是查字段数目，admin就是表名，可以自己猜，user,passwd是列名 　　反正就是返回正确即对，返回异常即错 　　另外还有十分常用的ascll码拆半法 　　先要知道指定列名，例如user里的内容的长度 　　and (select len(user) from admin)=2 就是查询长度为不为2位，返回错误的增加或减少数字，一般这个数字不会太大，太大的就要放弃了，猜也多余 　　后面的逻辑符号可以根据不同要求更改的， 　　>；大于 <；小于 =就是等于咯，更新语句的话，=也可以表示传递符号 <>；就是不等 　　知道了长度后就可以开始猜解了 　　And (Select top 1 asc(mid(user,n,1)) from admin)>100 　　n就是猜解的表名的第几位，最后的长度数字就是刚才猜解出来的列名长度了，And (Select top 1 asc(mid(user,1,1)) from admin)>100 就是猜解user里内容的第一位的ASCLL字符是不是大于100 　　正确的话，那么表示USER第一个字符的ASCLL码大于100，那么就猜>120，返回错误就是介于100－120之间，然后再一步一步的缩少，最终得到正确字符XXX，然后用ASCLL转换器吧这个转换成普通字符就可以了 　　然后就是第二位 And (Select top 1 asc(mid(user,2,1)) from admin)>100 一直猜下去 　　加在url后面，列名表名还是先猜解，返回正确的代表帐号的ascll码大于100，那么就再向前猜，指导报错，把猜出来的ascll码拿去ascll转换器转换就可以了，中文是负数，加上asb取绝对值 　　And (Select top 1 asb(asc(mid(user,n,1))) from admin)>15320 　　得到之后就记得在数字前加-号，不然ASCLL转换器转换不来的，中文在ASCLL码里是-23423这样的，所以猜起来挺麻烦 　　这个猜解速度比较慢，但是效果最好，最具有广泛性方法2　　后台身份验证绕过漏洞 　　验证绕过漏洞就是"or"="or"后台绕过漏洞，利用的就是AND和OR的运算规则，从而造成后台脚本逻辑性错误 　　例如管理员的账号密码都是admin，那么再比如后台的数据库查询语句是 　　user=request("user") 　　passwd=request("passwd") 　　sql="select admin from adminbate where user="&"""&user&"""&" and passwd="&"""&passwd&""" 　　那么我使用"or "a"="a来做用户名密码的话，那么查询就变成了 　　select admin from adminbate where user=""or "a"="a" and passwd=""or "a"="a" 　　这样的话，根据运算规则，这里一共有4个查询语句，那么查询结果就是 假or真and假or真，先算and 再算or，最终结果为真，这样就可以进到后台了 　　这种漏洞存在必须要有2个条件，第一个：在后台验证代码上，账号密码的查询是要同一条查询语句，也就是类似 　　sql="select * from admin where username=""&username&"&"passwd=""&passwd&" 　　如果一旦账号密码是分开查询的，先查帐号，再查密码，这样的话就没有办法了。 　　第二就是要看密码加不加密，一旦被MD5加密或者其他加密方式加密的，那就要看第一种条件有没有可以，没有达到第一种条件的话，那就没有戏了摘自：http://baike.baidu.com/view/3896.htm

楼上的解释得很详细，学习了。

表可以有多个触发器。CREATE TRIGGER 语句可以与 FOR UPDATE、FOR INSERT 或 FOR DELETE 子句一起使用，指定触发器专门用于特定类型的数据修改操作。当指定 FOR UPDATE 时，可以使用 IF UPDATE (column_name) 子句，指定触发器专门用于具体某列的更新。代码是写在数据库里面的，触发器包含 Transact-SQL 语句，这与存储过程十分相似。如果你有安装SQL SEVER，那么你可以在SQL SEVER的帮助文档里找到很多详细的解析，打开查询分析器按F1也可以打开SQL SEVER的帮助文档。

数据库 触发器有什么用 触发器 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，你触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。 然后，触发器的触发条件其实在你定义的时候就已经设定好的了。这里面需要说明一下，触发器可以分为语句级触发器和行级触发器。详细的介绍可以参考网上的资料，简单的说就是语句级的触发器可以在某些语句执行前或执行后被触发。而行级触发器则是在定义的了触发的表中的行数据改变时就会被触发一次。 具体举例：1. 在一个表中定义的语句级的触发器，当这个表被删除时，程序就会自动执行触发器里面定义的操作过程。这个就是删除表的操作就是触发器执行的条件了。 2. 在一个表中定义了行级的触发器，那当这个表中一行数据发生变化的时候，比如删除了一行记录，那触发器也会被自动执行了。 触发器简介： 触发器是一种特殊类型的过程。与普通过程不同的是，过程需要用户显式地调用才执行，而触发器则是当某些事件发生时，由Oracle自动执行。 触发器主要由如下几个部分组成： 触发事件： 触发条件： 触发对象： 触发操作： 编写触发器时，需要注意以下几点： 触发器不接受参数。 一个表上最多可以有12个触发器，但同一时间、同一事件、同一类型的触发器只能有一个。还需要注意，各个触发器之间不能有矛盾。 在一个表上的触发器越多，对在该表上的DML操作性能影响就越大。 触发器最大为32KB。如果确实需要，可以先建立过程，然后在触发器中用CALL语句调用。 在DML触发器中只能使用DML语句（select，insert，update，delete）。 在系统触发器中只能包含DDL语句（create，alter,drop）。 触发器中不能包含事务控制语句（mit，rollback，savepoint）。因为触发器是触发语句的一部门，触发语句被提交或回退时，触发器也就被提交或回退了。 在触发器主体中调用的任何过程、函数都不能使用事务控制语句。 在触发器主体中不能声明任何long和blob变量。新值new、旧值old也不能指向表中的任何long和blog列 不同类型的触发器（如DML触发器、INSTEAD OF触发器、系统触发器）的语法格式和作用都有较大区别。 SQL中，触发器是什么？ 1、触发器。 定义： 何为触发器？在SQL Server里面也就是对某一个表的一定的操作，触发某种条件，从而执行的一段程序。触发器是一个特殊的存储过程。 常见的触发器有三种：分别应用于Insert , Update , Delete 事件。(SQL Server 2000定义了新的触发器，这里不提） 我为什么要使用触发器？比如，这么两个表： Create Table Student( --学生表 StudentID int primary key, --学号 .... ) Create Table BorrowRecord( --学生借书记录表 BorrowRecord int identity(1,1), --流水号 StudentID int , --学号 BorrowDate datetime, --借出时间 ReturnDAte Datetime, --归还时间 ... ) 用到的功能有: 1.如果我更改了学生的学号,我希望他的借书记录仍然与这个学生相关(也就是同时更改借书记录表的学号); 2.如果该学生已经毕业，我希望删除他的学号的同时，也删除它的借书记录。 等等。 这时候可以用到触发器。对于1，创建一个Update触发器： Create Trigger truStudent On Student for Update ------------------------------------------------------- --Name:truStudent --func:更新BorrowRecord 的StudentID，与Student同步。 --Use :None --User:System --Author: 懒虫 # SapphireStudio ( chair3) --Date : 2003-4-16 --Memo : 临时写写的，给大家作个Sample。没有调试阿。 ------------------------------------------------------- As if Update(StudentID) begin Update BorrowRecord Set br.StudentID=i.StudentID From BorrowRecord br , Deleted d ,Inserted i Where br.StudentID=d.StudentID end 理解触发器里面的两个临时的表：Deleted , Inserted 。注意Deleted 与Inserted分别表示......>> 请问数据库 触发器有什么用 我就给你解释一下实际场景吧 比如你有两个表 A 和 B A表有ID 和 NAME两列 B表有ID,PLAY,NAMEID三列，A与B没有关联 如果你想删除B表的内容，但是又同时想删除A表中A.ID=B.NAMEID 那么你就要写两条语句 如果使用触发器 就只用写删除B表的内容语句，一旦删除内容，则触发器设定的表规则被触发，那么A表的相关内容也一起删除了 SQL中触发器有什么作用 当你对表进行了添删改查等操作时，如果你需要做一些特定的业务操作，就可以使用触发器。 顾名思义，触发，当你做了某种预设的操作时才会执行触发器的命令 举个例子。。 假设你有个员工基础信息表，里面有员工的身份证号码，手机等基本信息。。 那么，当你换了身份证或手机，需要修改号码的时候，肯定是去修改员工的基础资料表。 假设你现在有别的地方，比如人事档案啊之类的，同样使用了员工的手机等信息。。难道你还要再去修改一次档案表么。。那么如果还有其他地方使用了呢？ 而触发器就可以在这种时候做出判断，如果修改了基础表的信息，那么就同步把其他使用了基础表信息的地方也更改成最新的信息。。 大概就是这么个意思。。当然还有其他的作用 数据库中替代触发器的定义是什么 5分 (1)DML触发器：是指触发器在数据库中发生数据操作语言(DML)事件时将启用。DML事件即指在表或视图中修改数据的insert、update、delete语句也。 (2)DDL触发器：是指当服务器或数据库中发生数据定义语言(DDL)事件时将启用。DDL事件即指在表或索引中... 数据库中的触发器重点在什么地方? 简单来讲哪就是事件触发。 比如你对数据库中的表进行了一个插删等操作，你想在你即将做或者完成这个操作的时候程序能自动做一点别的工作，比如你想对插入数据检查一下或者对删除后的数据总数进行一下统计。 本来哪，你可以把这个工作写在自己的程序里，就是把检查写在你插入动作之前或者把统计数目写在删除动作之后。这样的问题是：你要做插删的时候就都要写这些代码，而且很容易就遗漏了。 而触发器哪，你定义在某个操作上，比如把那个检查的工作过程定义成插入的前触发器，把统计工作定义成后触发器，那么在你进行插入删除的时候，数据库那边的程序就自动的给你做了这个工作了。 主要作用哪：我感觉 一是完整性（防止自己编程的遗漏）， 二是简单， 三是由数据库程序（比如Oracle）进行这项工作，而不是由你自己的程序做，效率高。 下面是人家的一些教程，其实道理是很简单的。你可以用它后面讲的几个数据库的例子，自己写一个，试试就知道了。 ———————————————————————————————————————— 一 触发器介绍 触发器是一种特殊的存储过程，它在插入，删除或修改特定表中 的数据时触发执行，它比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的 数据控制能力。数据库触发器有以下的作用： * 安全性。可以基于数据库的值使用户具有操作数据库的某种权 利。 # 可以基于时间限制用户的操作，例如不允许下班后和节假日 修改数据库数据。 # 可以基于数据库中的数据限制用户的操作，例如不允许股票 的价格的升幅一次超过10%。 * 审计。可以跟踪用户对数据库的操作。 # 审计用户操作数据库的语句。 # 把用户对数据库的更新写入审计表。 * 实现复杂的数据完整性规则。 # 实现非标准的数据完整性检查和约束。触发器可产生比规则 更为复杂的限制。与规则不同，触发器可以引用列或数据库对 象。例如，触发器可回退任何企图吃进超过自己保证金的期货。 # 提供可变的缺省值。 * 实现复杂的非标准的数据库相关完整性规则。触发器可以对数 据库中相关的表进行连环更新。例如，在auths表author_code列上的 删除触发器可导致相应删除在其它表中的与之匹配的行。 # 在修改或删除时级联修改或删除其它表中的与之匹配的行。 # 在修改或删除时把其它表中的与之匹配的行设成NULL值。 # 在修改或删除时把其它表中的与之匹配的行级联设成缺省值。 # 触发器能够拒绝或回退那些破坏相关完整性的变化，取消试 图进行数据更新的事务。当插入一个与其主健不匹配的外部键 时，这种触发器会起作用。例如，可以在books.author_code 列上生成一个插入触发器，如果新值与auths.author_code列 中的某值不匹配时，插入被回退。 * 同步实时地复制表中的数据。 * 自动计算数据值，如果数据的值达到了一定的要求，则进行特 定的处理。例如，如果公司的帐号上的资金低于5万元则立即给财务人 员发送警告数据。 ORACLE与SYBASE数据库的触发器有一定的区别，下面将分别讲述 这两种数据库触发器的作用和写法。 二 ORACLE 触发器 ORACLE产生数据库触发器的语法为......>> 数据库触发器中new表和old表是什么意思？ 顾名思义，new是新插入的数据，old是原来的数据 insert只会有new，代表着要插入的新记录 delete只会有old，代表着要删除的记录 update由于执行的是先删除旧的记录，再插入新的记录，因此new和old都会有，且含义与上面的相同 SQL数据库中的触发器怎么写啊？急 CREATE TRIGGER trig_stu_update ON student FOR UPDATE AS begin end; CREATE TRIGGER trig_stu_delete O功 student FOR DELETE AS begin end; ------------------ 上面是更新、删除的触发器模板，将你的代码填在begin...end之间。 触发器中经常用到的inserted,deleted。 inserted里面存放了insert、update操作的插入值或更新后值。 deleted里存放的是update、delete操作的更新前值或删除值。 使用方法： declare @no int,@sex bit,@age int; --insert、update取新值 select @no=no,@sex=sex,@age=age from inserted; --delete、update删除值 select @no=no,@sex=sex,@age=age from deleted; sql的触发器是干什么的，怎么用？ 触发器的主要作用是，实现由主键和外键所不能保证的复杂的参照完整性和数据一致性。 例如我们日常生活中常用的银行存储系统就应用了触发器机制：当我们在银行办理存款或是取款业务后，系统除了会记录我们的交易信息外，还会根据我们存入或取出的金额自动更新我们帐户的余额（存款操作后增加帐户余额，取款操作后减少帐户余额），当操作中出现意外情况（如断电），系统还会回滚我们所做的操作，以保证交易的完整性。 所以触发器是在对表进行插入、更新和删除操作时自动执行的存储过程，同时它也具有事务的功能（整个操作要么全部成功，要么全部失败）。

可以比照我们声控开关，当声音达到一定的程度，灯就会亮。数据库中的触发器就是当你执行了某一个动作比如insert，update，或delete某一个表，就会执行你定义好的sql语句。只是在数据库中，sql语句的执行也分before和after，而不像声控开关只是当声音到了之后才亮，触发器可以在你向某个表执行操作前执行。

触发器的作用：自动计算数据值，如果数据的值达到了一定的要求，则进行特定的处理。同步实时地复制表中的数据。实现复杂的非标准的数据库相关完整性规则。可在写入数据表前，强制检验或转换数据。触发器发生错误时，异动的结果会被撤销。部分数据库管理系统可以针对数据定义语言（DDL）使用触发器，称为DDL触发器。可依照特定的情况，替换异动的指令 (INSTEAD OF)。扩展资料：分类SQL Server 包括三种常规类型的触发器：DML 触发器、DDL 触发器和登录触发器。DML触发器当数据库中表中的数据发生变化时，包括insert,update,delete任意操作，如果我们对该表写了对应的DML触发器，那么该触发器自动执行。DML触发器的主要作用在于强制执行业 务规则，以及扩展Sql Server约束，默认值等。因为我们知道约束只能约束同一个表中的数据，而触发器中则可以执行任意Sql命令。DDL触发器它是Sql Server2005新增的触发器，主要用于审核与规范对数据库中表，触发器，视图等结构上的操作。比如在修改表，修改列，新增表，新增列等。它在数据库结构发生变化时执行，我们主要用它来记录数据库的修改过程，以及限制程序员对数据库的修改，比如不允许删除某些指定表等。登录触发器登录触发器将为响应 LOGIN 事件而激发存储过程。与 SQL Server 实例建立用户会话时将引发此事件。登录触发器将在登录的身份验证阶段完成之后且用户会话实际建立之前激发。因此，来自触发器内部且通常将到达用户的所有消息（例如错误消息和来自 PRINT 语句的消息）会传送到 SQL Server 错误日志。如果身份验证失败，将不激发登录触发器。参考资料来源：百度百科-触发器

触发器是数据库提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种机制，它是一种与数据表事件相关的特殊的存储过程。触发器的执行不是由程序调用，也不需要手工开启，而是由数据表上的事件来触发，当用户对一个数据表进行增、删、改操作时就会激活它执行。触发器可以查询其他表，而且可以包含复杂的SQL语句。它们主要用于强制服从复杂的业务规则或要求。触发器也可用于强制引用完整性，以便在多个表中添加、更新或删除行时，保留在这些表之间所定义的关系。触发器功能强大，可以轻松可靠地实现许多复杂的功能，但也不能过于依赖触发器，滥用触发器会造成关系数据库及应用程序维护困难，性能、效率低下等问题的产生，在实际问题中，要根据实际需要选择合适的解决方案。触发器是一种特殊的存储过程，在插入、删除、修改特定表中的数据时触发执行，拥有比数据库本身更强大的数据控制能力，其作用有以下四大方面。1.数据安全数据安全主要是指对信息系统中的业务数据提供一种数据变更的审核机制，当其通过安全策略的审核后，允许用户变更相关数据，否则直接拒绝数据变更的请求。安全原理：基于数据库的值使用户具有操作数据库的某种权利。（（1)可以基于时间限制用户的操作。例如，不允许下班后和节假日修改数据库数据。（2）可以基于数据库中的数据限制用户的操作。例如，不允许股票价格的升幅一次超过10%。2.数据审计数据审计主要是指对数据服务器上的记录进行变更时的一种用户权限的即时审查与用户行为的全方位记录，以便事后对数据变更过程的追溯，保证数据变更的合法性。审计原理：跟踪用户对数据库的操作。（（1)审计用户操作数据库的语句。（2）把用户对数据库的更新写入审计表。3.数据约束数据约束是指对用户的操作行为将导致业务数据与实际情况相悖的行为进行检查约束，而不让其发生，从而保证数据的完整性与一致性。约束原理：对用户操作与实际逻辑的约束检查。（（1)实现数据完整性检查和约束。例如，回退任何企图买进超过自己资金的货物。（2）提供可变的缺省值。4.数据连环更新数据连环更新是指当对数据进行更新操作时，将所有与此数据相关联的数据作联合的更新操作，以保证数据的完整性与一致性。连环更新原理：对关联数据作联合更新操作。（（1)修改或删除时级联修改或删除其他表中与之匹配的行。（2）修改或删除时把其他表中与之匹配的行设成NULL值。（3）修改或删除时把其他表中与之匹配的行级联设成缺省值。

CREATETRIGGER[owner.]trigger_nameON[owner.]table_nameFOR{INSERT,UPDATE,DELETE}[WITHENCRYPTION]ASsql_statements这是建立触发器基本语句，只有三种，insert,update,delete

触发器是一种特殊类型的存储过程，当使用下面的一种或多种数据修改操作在指定表中对数据进行修改时，触发器会生效：UPDATE、INSERT 或 DELETE。触发器可以查询其它表，而且可以包含复杂的 SQL 语句。它们主要用于强制复杂的业务规则或要求。例如，可以控制是否允许基于顾客的当前帐户状态插入定单。 触发器还有助于强制引用完整性，以便在添加、更新或删除表中的行时保留表之间已定义的关系。然而，强制引用完整性的最好方法是在相关表中定义主键和外键约束。如果使用数据库关系图，则可以在表之间创建关系以自动创建外键约束。有关详细信息，请参见表关系。 使用触发器的优点 触发器的优点如下： 触发器是自动的：它们在对表的数据作了任何修改（比如手工输入或者应用程序采取的操作）之后立即被激活。 触发器可以通过数据库中的相关表进行层叠更改。例如，可以在 titles 表的 title_id 列上写入一个删除触发器，以使其它表中的各匹配行采取删除操作。该触发器用 title_id 列作为唯一键，在 titleauthor、sales 及 roysched 表中对各匹配行进行定位。 触发器可以强制限制，这些限制比用 CHECK 约束所定义的更复杂。与 CHECK 约束不同的是，触发器可以引用其它表中的列。例如，触发器可以回滚试图对价格低于 10 美元的书（存储在 titles 表中）应用折扣参考资料：www.flashmayi/article/show.php?id=63128

触发器是数据库提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种机制，它是一种与数据表事件相关的特殊的存储过程。触发器的执行不是由程序调用，也不需要手工开启，而是由数据表上的事件来触发，当用户对一个数据表进行增、删、改操作时就会激活它执行。触发器可以查询其他表，而且可以包含复杂的SQL语句。它们主要用于强制服从复杂的业务规则或要求。触发器也可用于强制引用完整性，以便在多个表中添加、更新或删除行时，保留在这些表之间所定义的关系。触发器功能强大，可以轻松可靠地实现许多复杂的功能，但也不能过于依赖触发器，滥用触发器会造成关系数据库及应用程序维护困难，性能、效率低下等问题的产生，在实际问题中，要根据实际需要选择合适的解决方案。触发器是一种特殊的存储过程，在插入、删除、修改特定表中的数据时触发执行，拥有比数据库本身更强大的数据控制能力，其作用有以下四大方面。1.数据安全数据安全主要是指对信息系统中的业务数据提供一种数据变更的审核机制，当其通过安全策略的审核后，允许用户变更相关数据，否则直接拒绝数据变更的请求。安全原理：基于数据库的值使用户具有操作数据库的某种权利。（（1)可以基于时间限制用户的操作。例如，不允许下班后和节假日修改数据库数据。（2）可以基于数据库中的数据限制用户的操作。例如，不允许股票价格的升幅一次超过10%。2.数据审计数据审计主要是指对数据服务器上的记录进行变更时的一种用户权限的即时审查与用户行为的全方位记录，以便事后对数据变更过程的追溯，保证数据变更的合法性。审计原理：跟踪用户对数据库的操作。（（1)审计用户操作数据库的语句。（2）把用户对数据库的更新写入审计表。3.数据约束数据约束是指对用户的操作行为将导致业务数据与实际情况相悖的行为进行检查约束，而不让其发生，从而保证数据的完整性与一致性。约束原理：对用户操作与实际逻辑的约束检查。（（1)实现数据完整性检查和约束。例如，回退任何企图买进超过自己资金的货物。（2）提供可变的缺省值。4.数据连环更新数据连环更新是指当对数据进行更新操作时，将所有与此数据相关联的数据作联合的更新操作，以保证数据的完整性与一致性。连环更新原理：对关联数据作联合更新操作。（（1)修改或删除时级联修改或删除其他表中与之匹配的行。（2）修改或删除时把其他表中与之匹配的行设成NULL值。（3）修改或删除时把其他表中与之匹配的行级联设成缺省值。

进入stitch数据库点击下载靶点即可完成下载。数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

一、选择题：（每小题1.5分，总共12分） 1.用n+1位字上（其中1位后号位）表示定点整数时，所能表示的数位范围是________；用n +1位字长（其中1位符号位）表示定点小数时，所能表示的数值范围是___________. A、0≤│N│≤2n-1； B、0≤│N│≤2n-1-1；C、1≤│N│≤2n-1-1； D、1≤│N│≤2n-1； E、0≤│N│≤1-2-n F、0≤│N│≤1-2-（n+1）。 2.堆栈寻址方式中，设A为累加的；SP为堆栈指示器，Msp为sp指向的栈顶单元，如果过棋操作的动作是：（A）→Msp，（sp）-1→sp，那么出栈，操作的动作应为______. A、（Msp）→A，（sp）÷1→spj B、（sp） +1→sp； （Msp）→A C、（sp）-1→sp，（Msp）→A D、（Msp）→A， （sp）-1→sp 3.位操作频指令的功能是______. A、对cpu内部通用序宰存或主存某一单元任一位进行状态检测（0或1）； B、对cpu内部通用宰存或主存某一单元任一位进行状态强置（0或1）； C、对cpu内部通用宰存或主存某一单元任一位进行状态检测式强置； D、进行移位操作。 4、微指令执行的顺序控制问题，实际上是如何确定下一条微指令的地址问题，通常，用的一种方法是断定方式，其基本思想是_______. A、用程序计设加pc来产生后很微指令地址； B、用微程序计数加Mpc来产生后很微指令地址； C、通过微指令顺序控制字段由设计者指定或者由设计者指定的判断别字，段控制产生后很微指令地址； D、通过指令中指定一个专门字段来控制产生后很微指令地址。 5、磁盘存储加的记录方式一般采用_________. A、归察制； B、不归察制； C、调频制； D、调相制 6、同步通讯之所以比异步通讯具有较高的传输连享是因为_______. A、同步通讯不需要应签信号； B、同步通讯方式的总线长度要短； C、同步通讯用一个公共的时钟信号进行同步， D、同步通讯中各部件存取时间比较靠近；E、以上各项因素的综合结果。 7、中断向量地址是_____________. A、子程序入口地址： B、中断服务例行程序入口地址； C、中断服务例行程序入口地址的地址； D、例行程序入口地址 8、cpu程序与通道程序可以并行执行，并通过______实现彼此之音质通讯和同步。 A、I/O指令； B、I/O中断； C、I/O指令和I/O中断； D、操作员 二、填空题：（每小题1.5分，总共12分） 1、变址寻址和基值寻址的区别是：基值寻址中基值寄存器提供_______，指令提供______，后者位数______；而变址寻址中，变址寄存的提供____，指令提供_____，后者位数_________. 2、不同机器指令系统各不相同。一个较完善的指系统，应当包括：_________、_________、_________、_________、_________、等类型指令。 3、cpu采用同步控制方式时，应组合逻辑控制器中，常使用：_________、_________、_________三级时序系统来提供时信号，而主微程序控制器中多使用_________、_________两级时序系统来提供定时信号。 4、设计微程序制器时，所追求的目标是：（1）_________， （2） _________（3） _________ （4） _________（5） _________. 5、有二进制数n0 n1 n2 n3，奇偶校验值用P表示，则奇校验为_________，偶校验为_________，奇偶校验只能检测_________，无法检测_________. 6、使用高速缓冲存储器是为了解决________________________________问题，存储管理主要是由_________实现，使用虚拟存贮器是为了解决________________问题，存储管理主要_________实现后一种情况下，cpu_________访问第二级存储器。 7、接口是外国设备与主机联系的桥梁，为了使外国设备能主要机控制下工作，一般标准接口都设有四个状态触发的，它们是_________、_________、_________、和_________. 8、中断屏蔽技术的作用可概托为两点： （1）______________________， （2）________________________. 三、分析题：（总共13分） 1.其计算机总线控制时序图为下图所示，请判断它是哪种控制方式（同/异步）的时序图，并详细分析其整个控制过程，同时用带箭头的细线清楚指出信号间的相互作用关系。（7分） 总线请求BR2 总线同意BG2 设备回答SACY 总线忙BBSY 2.某机有8条微指令I1——I8，每条微指令所包含的微命令控制信号如下表所示，其中a—j分别对应10种不同性质的微命令信号。假设一条微指令的控制字段为8位，试安排微指令的控制字段格式。（6分） 四、计算题：（总共13分） 1、设机器字长为16位，定点表示时，尾数15位，数符1位；浮点表示时，阶码5位，阶符1位，数符1位，尾数9位。（6分） （1）定点原码整数表示时，最大正数为多少？最小负数为多少？ （2）定点原码小数表示时，最大正数为多少？最小负数为多少？ （3）浮点原码表示地，最大浮点数为多少？最小浮点数为多少？ 2、有一个16K×16的存储的，由1K×4位的动态RAM蕊片（蕊片内是64×64结构）构成，向： （1）总共需要多少RAM蕊片； （2）采用异步刷新方式，如单元刷新问题隔不超过2ms，则刷新信号周期是多少？ （3）如果用集中刷新方式，存储的刷新一遍最少用多少谈写周期？死时间率是多少？

你好在edit 栏目中有output stile,选new stile,再找RIS格式，选中即可，最后从file中输出即可你要是在Endnote帮助中搜一下，就会找到答案如果我的回答没能帮助您，请继续追问。

1、安装cache之前必须先安装IIS。 //用来解析CSPIIS在控制面板->添加或删除程序 ->添加/删除Windows组件 ->Internet信息服务(IIS)添加；2、cache(Ensemble)安装步骤总共十二步;3.安装完成后 shutdown数据库。4.拷贝原库Cache.cpf到EnsembleSys根目录下，cpf中主要配置数据库存放路径，根据事情情况可以自己修改cpf文件，或者在System management Portal->Local Databases->Home->Configuration->Local Databases->Edit;5.拷贝Cache.key到EnsembleSysMgr根目录下；CSP的配置按照原库路径配置以下内容1、设置路径： [Home] > [Security Management] > [CSP Applications] > [Create NEW CSP Application]>[Save]；2、Csp Application路径为IE访问路径3、Resource required to run the application: %Service CSP;4 、Namespace: ————————;5、CachePhysicalPath:“数据库存放路径”6、Default Superclass: locale.ChineseCSP Gateway Management的设置设置路径[Home] > [Configuration] >[CSP Gateway Management]Server Access（一般安装数据库后自动生成）Application Access（需要添加一个）IIS中虚拟目录设置 // 只使用数据库 不考虑操作路径：控制面板->管理工具->Internet 信息服务->(本地计算机->网站->默认网站) 。如果以前添加了站点，那么在完成上一步CSP设置之后，需要删除原来的IIS站点，重新添加。此处注意权限。 对上面操作步骤说明1、虚拟目录别名为2、第四步目录名称必须指向数据存放路径下，3、第四步执行权限全选； //写CLS CSP 需要配置补丁操作注意：在做补丁之前需要把CACHELIB的ReadOnly更改为No，做完补丁后再更改回Yes。将以下内容拷贝到C:EnsembleSysMgrFDBMSPatchFDBMS_F173_Cache_52_WNT下CACHE.DAT文件Patch qaqcasl523.mro文件将以下内容拷贝到C:EnsembleSysCSPsysmgrPatchadhoc5412plusadhoc5412UtilConfigSQL.csp %SYS>zn "fdbms"FDBMS>d ^mdbmsins("","FDBMS")Converting User Security Definitions.....DONECONVERTING USER PASSWORDS...ALL DONEFDBMS>d integ^mdbmsins()FDBMS>d ^%RIMFLoad routines from a %ROMF file.WARNING: This routine will delete the source code (if any) for existing object routines that are being replaced.Device: C:patchFDBMS_F173_Cache_52_WNTqarmacF173.mro file format: ("UR") =>M/WNT wrote this file on Nov 03 2006 3:03 PM.File Comment: patch for compiling routines in FDBMS( All Select Enter List Quit )Routine Input Option: allIf a selected routine has the same name as one already on file,shall it replace the one on file? No => yesBuilding existing routine list ... done.@ indicates routines which have been saved to disk.. indicates routines which already exist in this directory.Loading Routines ...%qarmac@. 1 routine in 0 minutes, 0 secondsnone of them skipped.FDBMS>FDBMS>d ^%RIMFLoad routines from a %ROMF file.WARNING: This routine will delete the source code (if any) for existing object routines that are being replaced.Device: C:patchFDBMS_F173_Cache_52_WNTSYS.SQLSRV.mro file format: ("UR") =>M/WNT wrote this file on Nov 03 2006 3:03 PM.File Comment: patch for compiling routines in FDBMS( All Select Enter List Quit )Routine Input Option: allIf a selected routine has the same name as one already on file,shall it replace the one on file? No => yesBuilding existing routine list ... done.@ indicates routines which have been saved to disk.. indicates routines which already exist in this directory.Loading Routines ...FDBMS> 再做adhoc5412plus.zip（如文档readme_5412.txt，需要拷贝UtilConfigSQL.csp到C:EnsembleSysCSPsysmgr下）；FDBMS>zn "%sys"%SYS>d ^%RIInput routines from SequentialDevice: C:patchadhoc5412plusadhoc5412adhoc5412.rsaParameters? "RS" =>File written by Cache for Windows using %RO on 17 May 2007 9:32 PMwith extensions INC,INT and with description:( All Select Enter List Quit )Routine Input Option: allIf a selected routine has the same name as one already on file,shall it replace the one on file? No => yesGenerate backups? No => NoRecompile? Yes => yesDisplay Syntax Errors? Yes => yes^ indicates routines which will replace those now on file.@ indicates routines which have been [re]compiled.- indicates routines which have not been filed.%msql.INC^ syConfig.INC^ STUCNFG1.INT@3 routines processed.%SYS>s path="C:patchadhoc5412plusadhoc5412SQL.xml"%SYS>do $SYSTEM.OBJ.Load(path,"cbrps")Load started on 04/12/2008 10:56:40Loading file C:patchadhoc5412plusadhoc5412SQL.xml as xmlImported class: %SYSTEM.SQLCompiling class %SYSTEM.SQLCompiling routine %SYSTEM.SQL.1ERROR: Compiling class includes Processing %systemInclude.INC into a precompiled headerLoad finished successfully.%SYS>s path="C:patchadhoc5412plusadhoc5412adhoc5412.xml"%SYS>do $SYSTEM.OBJ.Load(path,"brpsu")Load started on 04/12/2008 10:57:57Loading file C:patchadhoc5412plusadhoc5412adhoc5412.xml as xmlImported object code: %SYS.PATCHImported global: ^CacheTempPatchLoad finished successfully.%SYS>do ^%MGDIRYou"re in namespace %SYSDefault directory is c:ensemblesysmgr%SYS>do ^%SYS.PATCHApply Patch UtilityAdhoc: 5412Description: PVA089,DPV2673Created at: 2007-05-18 00:51:28Created on $zv: Cache for Windows (Intel) 5.2.3 (Build 710)Apply (Y/N) yApplying Patch... .......Successfully Applied!Please test the patch. If it fails, you can remove thepatch by executing the following command:Do Restore^%SYS.PATCH()%SYS>d $System.CSP.LoadPage("/csp/sys/mgr/UtilConfigSQL.csp","fc")Compiling file /csp/sys/mgr/UtilConfigSQL.cspCompiling class %cspapp.mgr.utilconfigsqlCompiling routine %cspapp.mgr.utilconfigsql.1%SYS>d $System.OBJ.Load("C:patchCollection.ListOfDT.xml","fc")Load started on 04/12/2008 12:17:50Loading file C:patchCollection.ListOfDT.xml as xmlImported class: %Collection.ListOfDTCompiling class %Collection.ListOfDTCompiling routine %Collection.ListOfDT.1Load finished successfully.%SYS>d ^%RIMFLoad routines from a %ROMF file.WARNING: This routine will delete the source code (if any) for existing object routines that are being replaced.Device: C:EnsembleSysMgrFDBMSqaqcasl523.mro file format: ("UR") =>M/WNT wrote this file on May 18 2007 3:48 PM.File Comment: backport of AK626, fix INTO :Array() problem( All Select Enter List Quit )Routine Input Option: allIf a selected routine has the same name as one already on file,shall it replace the one on file? No => yesBuilding existing routine list ... done.@ indicates routines which have been saved to disk.. indicates routines which already exist in this directory.Loading Routines ...%qaqcasl@. 1 routine in 0 minutes, 0 secondsnone of them skipped.%SYS>%SYS>zn "DHC-APP" DHC-APP>d $system.SQL.Purge(0) 更改SQL Setting[Home] > [Configuration] > [SQL Settings]将DISTINCT optimization turned on 的值置为 Yes ,保存,然后再置成No保存.全部做完后把CACHELIB的ReadOnly更改为Yes

第一步：mysql> USE information_schema;第二步：mysql> SELECT create_time FROM TABLES WHERE table_name = "Course";

在第一列的td上加上 rowspan属性，比如要合并5列：rowspan = 5即可！ 如果你返回的数据是放到list中的，那么rowspan = list.size();

你把你上面的这段代码格式梳理一下,你就看出来了,你的 return "success"; 这条正确的返回语句在 while(rS.next()) 这循环的循环体内,所以每次只循环处理第一条就 return 返回了

将NCBI文献导入endnote： 结果预览窗口中，Display下拉菜单选择“MEDLINE”，Show下拉菜单选择一个合适的数值以确保 能将所需文献全部导出(但一次最多只能导出200条 记录)， 在Show后面的send to，选file，弹出框中Display后的格式改成MEDLINE，保存。 到Endnote，File-import-。 其他数据库导入EN的工作差不多，不同的数据库按钮在不同地方

电子期刊是期刊的一种出版形式需经中国新闻出版总署申请电子期刊刊号，而全文数据库是指收录期刊全文第三方机构

ovid医学全文期刊数据库共收录了60个出版商提供的1000多种生物医学期刊，其中最早的可回溯至1993年。目前我们学校订购的是Lippincott Willianms & Wilkins（LWW）公司236种、Oxford University Press的50种、British Medical Association 23种，总共300余种生物医学期刊全文数据库，该数据库所包含的期刊大部分是临床期刊。

一样的。1、EMBASE数据库进去是ovid是因为ovid就是EMBASE数据库。2、OVID包含较多的数据库，既有其自己旗下的全文数据库，也包括考蓝的数据库，也有EMBASE数据库。

1.使用任何ODBC兼容的数据库2、很方便的插入到你现有的ASP程序中 如何保存更新内容呢？ 数据库结构：（一共三个字段）QuoteID（Long ），Quote（String ），Author（String） 下面一个技巧是如何让更新显示在任意一个页面上呢？ 我们只要把更新内容和作者当返回值送给调用的页面即可。代码如下，其中logic是一个随机数，表示随机从数据库中显示哪个记录： <% Sub GetQuote(byVal strQuote, byval strAuthor) Dim intMaxID& Dim intRecordID dim strSQL& Dim oConn& Dim oRS set oConn = Server.CreateObject("ADODB.Connection") oConn.Open "Database=mydb;DSN=Quotes;UID=sa;Password=;" strSQL = "SELECT MaxID=max(QuoteId) from Quotes" Set oRS = oConn.Execute(strSQL) If oRS.EOF Then strQuote = "站长太懒了，今天没有更新内容." strAuthor = "呵呵" Exit Sub Else intMaxID = oRS("MaxID") End If Randomize intRecordID= Int(Rnd * intMaxID) + 1 strSQL = "Select * from quotes where QuoteID=" & intRecordID & ";" Set oRS = oConn.Execute(strSQL) If oRS.EOF Then strQuote = "站长太懒了，今天没有更新内容." strAuthor = "呵呵" Exit Sub Else oRS.MoveFirst strQuote = oRS("Quote") strAuthor = oRS("Author") End If oRS.Close oConn.Close Set oRS = Nothing set oConn = Nothing End Sub %> 其实在程序中如果使用一个嵌套的SQL能够提高性能，例如这样Select * from Quotes where QuoteID = (Select int ( RND * Max(QuoteID) ) from Quotes ); 可是问题是有些数据库的随机数函数是RAND而不是RND，如果要是你自己用的话，那当然可以使用这句话代替我上面介绍的方法，可别忘了，要是别人的数据库不支持RAND怎么办，呵呵。 现在我们将上面的代码保存到一个名叫quotes.inc的文件中来，下面就举一个如何调用它的例子把： <HTML> <HEAD> <TITLE>例子</TITLE> <!--#include virtual = "quotes.inc" --> </HEAD> <BODY> <BR><BR> <% Dim strQuote Dim strAuthor GetQuote(strQuote, strAuthor) %> <TABLE BORDER=0 CELLPADDING=6 CELLSPACING=5 BGCOLOR="#000000" WIDTH=500> <TR BGCOLOR="#CCCCCC"> <TD ALIGN=CENTER> <B>"<% =strQuote %>" <BR>--<I><% =strAuthor %></I></B> </TD> </TR> </TABLE> <BR><BR> </BODY> </HTML> 其实你可以再加强点它的功能：1.可以在子过程中给返回的字符串带上格式，这样显示会更加漂亮2。将这个代码做成一个组件来调用3。使用一个文本文件来代替数据库4。将SQL放到存储过程中去

oracle exp命令批量导出数据库的方法：1 假如数据库名为：TEST 、,用户名system 密码manager 导出到D:/daochu.dmp中 exp system/manager@TEST file=d:/daochu.dmp full=y如果要导出指定的表，方法如下：假如要导出数据库中的表"CHA%"导出exp aichannel/aichannel@TESTDB2 file= d:/data/newsmgnt.dmp owner=(PRO) tables=(PRO.CHA%)

Mac OS X 原生的应用工具Sequel Pro是一款管理 Mysql 的工具也就是说你们的数据库是mysql，Sequel Pro是mysql的管理工具，老板让你备份的是mysql的数据库，备份mysql的工具有很多，你可以用Navicat Premium由于我这边没有mac环境，没法给你测试Sequel Pro，因此给你推荐Navicat Premium

oracle exp命令批量导出数据库的方法：1 假如数据库名为：TEST 、,用户名system 密码manager 导出到D:/daochu.dmp中 exp system/manager@TEST file=d:/daochu.dmp full=y如果要导出指定的表，方法如下：假如要导出数据库中的表"CHA%"导出exp aichannel/aichannel@TESTDB2 file= d:/data/newsmgnt.dmp owner=(PRO) tables=(PRO.CHA%

应该是在数据库里面。

undo和redo是没有关系的，不能相互取代，对于数据库来说，只有有没有undo、和有没有redo的区别，不是有了undo就不能有redo，或者有了redo就不能有undo。到底用不用redo和undo是和steal、no steal、force、no force策略相关的。你肯定是没搞明白这四个策略是什么意思吧。steal：允许在事务commit之前把内存中的数据写入磁盘。此时需要undo，因为系统在commit之前崩溃时，已经有数据写入到磁盘了，要恢复到崩溃前的状态，必须undo这些写入操作，否则磁盘上的数据就是不正确的。no steal：不允许在事务commit之前把内存中的数据写入磁盘。不需要undo。force：内存中的数据最晚在commit的时候写入磁盘。不需要redo。no force：内存中的数据可以一直保留，在commit之后过一段时间再写入磁盘。此时需要redo，因为数据在系统崩溃的时候可能还没写入到磁盘，如果不redo，磁盘上的数据就是不完整的。如果数据库是steal/no force组合（当前所用企业级数据库均采用这个组合），就需要undo和redo，因为能保证内存调度的灵活性，提高系统性能。对于你的问题，未完成的事务是不能提交的，你所说的提交的意思可能是指先把数据写入磁盘，就是steal，因此需要undo。

你这个问题想到那个专业了，建议找专业的数据恢复机构去咨询一下吧，一般人是很难弄清楚是什么情况的，有个叫北亚的地方做的就是相当不错的。

ddl语句是不能回滚的！

1 redo是innodb引擎范畴的东东，事务日志说的就是他。物理修改，记录物理页的修改。 binlog是MySQL server范畴的东东，记录的是事务的变更操作，支持多种存储引擎。

redo是恢复操作，undo是撤销操作

会造成等待，1 如果事务要使用空闲的redo 文件，发现会没有被释放会写日志的操作会hang住，导致事务也停止2 切换过于频繁，log file sync ，log file parallel write 等待。

不那么明显的影响是， 由于频繁的io，会潜在的使数据库变慢。明显的影响是，比如说你只有2组redo。第一组写满了，写第二组。但这时第一组的状态仍然是active的，要等到第一组redo里面记录的操作全都提交了，才会变成inactive的。如果还有未提交的数据，那么第一组redo是不能被覆盖的。然后呢。。。 如果第二组日志这时也写满了，又不能去覆盖第一组，那么所有的数据库操作都会hang在那里。你的客户如果耐心不好，就要砸电脑了。夸张的影响是，如果你的数据库hang在那里的时候，发生了什么特殊的问题，导致系统进程出了故障，crash也不是不可能的。

redo

redo是重做的意思undo是撤销回滚

　　一 丢失inactive日志文件组的恢复 　　由于inactive日志文件组表示已经完成了检查点(dirty数据已经被写入数据文件) 数据库本身不会发生数据库丢失 如果在这个时候相应的redo丢失/损坏 可以通过clear重建日志文件组恢复 　　通过命令: 　　alter database clear logfile group n 　　如果数据库模式是archived的 则需要强制清除 　　alter database clear unarchived logfile group n 　　二 丢失active或current日志文件组的恢复 　　丢失情况分两种: 　　一个是正常关闭数据库(如shutdown immediate) 　　另一个是异常关闭数据库(如shutdown abort) 　　 在损失当前日志时 数据库是正常关闭状态 　　由于shutdown immediate会执行全面的checkpoint 所以当前日志在实例恢复时可以不需要redo 　　在Oracle i中我们完全可以通过alter database clear logfile group n来进行恢复 　　但是在Oracle i中 则可能无法对current的redo日志进行clear 需要通过recover database until cancel恢复后(必须要做的) 　　用resetlogs选项打开 　　比如 　　alter database clear logfile group n 　　recover database until cancel; 　　alter database open resetlogs; 　　 在损失当前日志时 数据库是异常关闭的 　　这种情况下 由于没有在执行全面检查点时 数据库就已经关闭了 那么Oracle在进行实例恢复的时候必须要求当前的日志 否则Oracle数据库将无法open 　　这样的情况下 我们通常需要从备份中恢复数据文件 通过应用归档日志进行向前推演 直到最后一个完好的日志文件 然后可以通过resetlogs启动数据库完成恢复 那么丢失的数据则是被损坏的日志文件中的数据 lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18418

其实是正确的呢，这个地方相当于一个小标题，比如信息检索这个词是一个大标题，但如果我想要搜的更加细致，那么我可以再用一个更小的词来搜索，比如大学生。这两个词是有联系的，所以用与 ，不用或

我做过类似有权限管理的系统，表分3个：第一个表是权限表（tb_pope)，都有什么权限，以你的系统要求，分3个权限：管理所有学生，管理系学生，本学生。表列名可以是：ID,popeName,里面有3条记录。1，管理所有学生2，管理系学生3，本学生第二个表是用户表(tb_user)：ID,userName,age,等等.第三个表就是用户权限表(tb_userpope)：ID,userID,PopeID登录时先检查是否有该用户名，然后读取其权限值，根据权限操作数据库显示或隐藏操作的部分。大致就这样了。

今天有客户的数据库意外被删除了整个目录中的数据文件，操作系统级别的删除，然而幸运的是这个数据库没有崩溃，仍然处于 open 状态的时候，客户就发现了问题，求助到我们，最终完整地恢复了所有数据文件。 在 Linux 下大致重新演示一下恢复的过程，恢复的步骤与数据库版本没有太大关系，与操作系统的不同会有所不同。 1. 在数据库 open 的时候，直接删除 users 表空间中的数据文件。2. 尝试在 users 表空间中创建表，开始报错。 在告警日志中，同样也可以看到类似信息。3. 检查 dbwr 的进程 PID4. dbwr 会打开所有数据文件的句柄。在 proc 目录中可以查到，目录名是进程 PID，fd 表示文件描述符。注意其中“/app/oracle/oradata/ORCL/datafile/o1_mf_users_555wrj4o_.dbf (deleted)”字样，表示该文件已经被删除，如果是 Solaris 操作系统，ls 命令不会有如此清晰的显示，为了在 Solaris 系统中确认哪个句柄对应哪个文件，则需要使用 lsof 程序。 5. 直接 cp 该句柄文件名回原位置。6. 进行数据文件 recover完成数据文件恢复。 恢复的原理是，在 Linux 操作系统中，如果文件从操作系统级别被rm掉，之前打开该文件的进程仍然持有相应的文件句柄，所指向的文件仍然可以读写，并且该文件的文件描述符可以从 /proc 目录中获得。但是要注意的是，此时如果关闭数据库，则此句柄会消失，那么除了扫描磁盘进行文件恢复之外就没有其它方法了，因此在数据库出现问题的时候，如果不确认情况的复杂程度，千万不要随便关闭数据库。重启数据库往往是没有意义的，甚至是致命的。 当然，客户的操作系统是Solaris，并且客户删除的文件还包括 current online redo log，因此还有其它更复杂的操作，不在这里描述。数据恢复：如何恢复Linux中意外删除的Oracle和MySQL数据库标签：tleimage描述符displaycurrent.com情况mysql数据库height

数据存储及恢复第一步--分区.当主引导记录因为各种原因（硬盘坏道、病毒、误操作等）被破坏后，一些或全部分区自然就会丢失不见了，根据数据信息特征，我们可以重新推算计算分区大小及位置，手工标注到分区信息表，“丢失”的分区回来了。数据存储及恢复第二步--文件分配表.硬盘分区完毕后，接下来的工作是格式化分区。格式化程序根据分区大小，合理的将分区划分为目录文件分配区和数据区，文件分配表内记录着每一个文件的属性、大小、在数据区的位置。我们对所有文件的操作，都是根据文件分配表来进行的。文件分配表遭到破坏以后，系统无法定位到文件，虽然每个文件的真实内容还存放在数据区，系统仍然会认为文件已经不存在。我们的数据丢失了，就像一本小说的目录被撕掉一样。要想直接去想要的章节，已经不可能了，要想得到想要的内容（恢复数据），只能凭记忆知道具体内容的大约页数，或每页（扇区）寻找你要的内容。我们的数据还可以恢复回来。数据存储及恢复第三步--格式化与删除.当我们需要删除一个文件时,系统只是在文件分配表内在该文件前面写一个删除标志,表示该文件已被删除,他所占用的空间已被释放, 其他文件可以使用他占用的空间。所以，当我们删除文件又想找回他（数据恢复）时，只需用工具将删除标志去掉，数据被恢复回来了。当然，前提是没有新的文件写入，该文件所占用的空间没有被新内容覆盖。格式化是将所有文件都加上删除标志，或干脆将文件分配表清空，系统将认为硬盘分区上不存在任何内容。格式化操作并没有对数据区做任何操作，目录空了，内容还在，借助数据恢复知识和相应工具，数据仍然能够被恢复回来。数据存储及恢复第四步--理解覆盖.个文件被标记上删除标志后，他所占用的空间在有新文件写入时，将有可能被新文件占用覆盖写上新内容。这时删除的文件名虽然还在，但他指向数据区的空间内容已经被覆盖改变，恢复出来的将是错误异常内容。同样文件分配表内有删除标记的文件信息所占用的空间也有可能被新文件名文件信息占用覆盖，文件名也将不存在了。当将一个分区格式化后,有拷贝上新内容,新数据只是覆盖掉分区前部分空间,去掉新内容占用的空间,该分区剩余空间数据区上无序内容仍然有可能被重新组织,将数据恢复出来。同理，克隆、一键恢复、系统还原等造成的数据丢失，只要新数据占用空间小于破坏前空间容量，数据恢复工程师就有可能恢复你要的分区和数据。数据存储及恢复第五步--硬件故障数据恢复。硬件故障的数据恢复当然是先诊断，对症下药，先修复相应的硬件故障，然后根据修复其他软故障，最终将数据成功恢复。数据存储及恢复第六步--磁盘阵列RAID数据恢复.其恢复过程也是先排除硬件及软故障，然后分析阵列顺序、块大小等参数，用阵列卡或阵列软件重组，重组后便可按常规方法恢复数据。SAN和NAS是目前最受人瞩目的两种数据存储方式：SAN:一个共用的高速专用存储网络，存储设备集中在服务器的后端。其优势：高数据传输速度；加强存储管理；加强备份、还原能力的可用性；同种服务的综合。综合SAN的优势，它在高性能数据备份/恢复、集中化管理数据及远程数据保护领域得到广泛的应用。NAS:是一个专用为提供高性能、低拥有成本和高可靠性的数据保存和传送产品。其优势：移除服务器I/O瓶颈；简便实现NT与UNIX下的文件共享；简便的设备安装管理与维护；按需增容，方便容量规划；高可靠性；降低总拥有成本。更多的数据存储解决方案趋向于将NAS和SAN进行融合。原因：·一些分散式的应用和用户要求访问相同的数据· 对提供更高的性能，高可靠性和更低的拥有成本的专有功能系统的高增长要求·以成熟和习惯的网络标准包括TCP/IP, NFS和CIFS为基础的操作·一个获得以应用为基础而更具商业竞争力的解决方案欲望·一个全面降低管理成本和复杂性的需求·一个不需要增加任何人员的高扩展存储系统·一套可以通过重构划的系统以维持硬件和管理人员的价值

事务写入.

当光标在某行的时候 ctrl+回车

update tablename set id=rownum

RowNum 是伪列,也就是说是在其他条件查询结果都执行完之后才创建的一列值,从1开始编号,因此RowNum 只能和常量进行比较操作,且只能是小于或小于等于,或等于1. 第二中写发中执行时RowNum这个伪列中的值都为空,因此什么也查不出来.但第一个查询先执行RowNum =1以外的条件是有结果的.

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。 简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术： Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据： 跨粒度计算(In-Databaseputing) Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。 并行计算(MPP puting) Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。 列存储 (Column-Based) Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。 内存计算 得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。 问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何操作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！ 问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。 问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE MYSQL 这俩可算不上大型数据库管理系统 PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统 Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了 问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据.如有帮助请采纳,谢! 问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库 问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托u30fb迈尔-舍恩伯格及肯尼斯u30fb库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 说起大数据，就要说到商业智能： 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 商务智能的产生发展 商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。 目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 企业导入BI的优点 1.随机查询动态报表 2.掌握指标管理 3.随时线上分析处理 4.视觉化之企业仪表版 5.协助预测规划 导入BI的目的 1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。 ......>> 问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 - 问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构：云存储、分布式文件存储等。 数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。 统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现：云计算、标签云、关系图等。 要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......>> 问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。 说说更通用的数据分析吧。 大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度： 第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层 第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级 1、数据存储层 数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。 Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。 SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。 DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。 BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。 2、报表层 企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。 Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。 3、数据分析层 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件； SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！ JMP分析：SAS的一个分析分支 XLstat：Excel的插件，可以完......>>

这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作，尤其是在银行、金融、保险业。SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。展开来，讲讲数据分析~这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级1、数据存储层数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；SQLServer2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。DataWarehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。2、报表/BI层企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。3、数据分析层这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！JMP分析：SAS的一个分析分支XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能4、表现层表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。PPT：办公常用，用来写数据分析报告；Xmind&百度脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！

第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。第二步：服务器解析请求的SQL语句SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin ，还是loop join，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。第三步：语句执行服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。此时分两种情况：如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：1DBCC DROPCLEANBUFFERS2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。3DBCC FREEPROCCACHE4从过程缓存中删除所有元素。5DBCC FREESYSTEMCACHE6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。SQL Server 2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。执行顺序：FROM子句返回初始结果集。WHERE子句排除不满足搜索条件的行。GROUP BY子句将选定的行收集到GROUP BY子句中各个唯一值的组中。选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。计算所有的表达式；使用order by对结果集进行排序。查找你要搜索的字段。SQL语句在数据库中是如何执行的标签：

词法分析→语法分析→语义分析→生成执行计划进行性能优化→执行。基本上与其他编译系统差不多。SQL语句本意就是要避开复杂的底层操作，用非常利于普通人理解的简单语句完成对于二维表的查询，所以如果你不是搞底层数据库优化或者数据库引擎开发的人员，真的不必关心它的执行过程。

我认为是他是从表格的第1个开始查起的，而不a或者z

selectcount(*)from表whereUserId=输入的值or单位名称=(select单位名称from表where用户编号=输入的值)---------------------------如果selec返回的值不为0就是验证通过了~~

没有加索引吧?你把id字段加上索引,百万级的数据可以在0.5秒以内除非千万以上数量级的,不然索引能解决大部分问题

第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。第二步：服务器解析请求的SQL语句SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin，还是loopjoin，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。第三步：语句执行服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。此时分两种情况：如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：1DBCC2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。3DBCC4从过程缓存中删除所有元素。5DBCC6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。SQLServer2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。执行顺序：FROM子句返回初始结果集。WHERE子句排除不满足搜索条件的行。GROUPBY子句将选定的行收集到GROUPBY子句中各个唯一值的组中。选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。计算所有的表达式；使用orderby对结果集进行排序。查找你要搜索的字段。

create database DBon(name="DB_data",filename="D:DB_data.mdf",size=10,filegrowth=20%)log on(name="DB_log",filename="D:DB_log.ldf",size=3,maxsize=20,filegrowth=10%)

你看一下是不是报异常了，如果报异常了，那么就是SQL语句写错了如果没有报异常，那么你查一下，“user” 是不是一个关键字，把“user”换成其它的名字看看行吗，我记得 mysql 中好像有这个关键字的

可以使用UNION ALL和GROUP BY语句来实现该查询，具体语句如下：SELECT *FROM (SELECT 序号, 题干, A选项 AS 选项, "A" AS 答案FROM tikuUNION ALLSELECT 序号, 题干, B选项 AS 选项, "B" AS 答案FROM tikuUNION ALLSELECT 序号, 题干, C选项 AS 选项, "C" AS 答案FROM tikuUNION ALLSELECT 序号, 题干, D选项 AS 选项, "D" AS 答案FROM tiku) AS tWHERE 选项 NOT IN (SELECT A选项FROM tikuUNIONSELECT B选项FROM tikuUNIONSELECT C选项FROM tikuUNIONSELECT D选项FROM tikuGROUP BY A选项, B选项, C选项, D选项HAVING COUNT(*) > 1)上述SQL查询语句将题库表中的所有选项转化为一列数据，并将其按照序号、题干、选项和答案的顺序输出。同时，使用子查询的方式统计出所有4个选项中重复出现的选项值，并将这些选项从输出结果中剔除。

magento 数据库导入时 怎么忽略外键约束如果你要用脚本插，那么你插入的外键字键，必须是外键引用的表数据里面必须存在的。如果你是程序界面插入数据库就好办了，把外键引用的数据字段，做成一个dropdownlist,绑定外键表数据，选取，而不让输入，就不会出现异常了。

Magento数据库迅速膨胀，主要是由于一些日志数据的剧增，可以通过Magento自身的cron定时清理日志。另外一种又快又好的办法是执行SQL清理，如下:truncatedataflow_batch_export;truncatedataflow_batch_import;truncatelog_customer;truncatelog_quote;truncatelog_summary;truncatelog_summary_type;truncatelog_url;

　　近日，浪潮天梭TS30000通过了Oracle VM Validated Configurations（简称OVM）高性能数据库虚拟化系统可信测试,从而成为了全球首批通过OVM测试的高性能计算机平台。OVM是Oracle公司面向数据库虚拟化系统的测试平台，整个测试过程的严酷性和系统性远超过素有“服务器达喀尔拉力赛”之称的Oracle VC测试。 　　浪潮天梭是基于集群技术的国产高性能计算机系统，在集群系统上运行Oracle VM虚拟机和数据库。天梭通过OVM测试，一方面表明基于集群技术的高性能计算机系统成功地迈向了虚拟化，并使得虚拟化技术的安全性得到了进一步地提升；另一方面，标志着基于关键业务的数据库系统成功实现了虚拟化，企业在应用了虚拟裸机技术、虚拟操作系统技术之后，开始迈向应用层面的虚拟化，并具备商用普及的能力。 　　服务器虚拟化技术、存储虚拟化技术都已经被业界普遍认可和接受。然而，基于单机系统的硬件虚拟化并不能使企业的系统基础架构得到全面简化，系统可靠性也在虚拟化之后面临新的业务风险，因此，用户目前普遍把非关键性的周边应用放到虚拟化系统上进行“试水”。 　　而在企业数据库等关键应用领域，由于用户对可用性和可靠性的担心、对业务风险的考虑超过了虚拟化降低TCO的因素，对于虚拟整合带来的“鸡蛋放在一个篮子里”的做法也持保留态度。而将虚拟化技术用于高性能数据库应用，目前还是服务器厂商刚刚开始尝试的新领域。 　　浪潮集团高性能服务器产品部总经理刘军介绍，天梭的OVM测试表明，浪潮天梭的虚拟化解决方案在性能、可靠性和可用性等方面完全可以满足关键应用的需求，已经具备了大规模商用的能力。通过整合虚拟化、高级故障隔离与恢复技术，浪潮天梭的可用性水平得到了进一步提升，包括维护耗时在内，系统每年停机时间不会超过1个小时。基于这一高可靠性的虚拟化数据库平台，企业关键应用向虚拟化应用迁移的步伐将会加快。

"update lyb set reply="" + TextBox2.Text + "" where ID=i" ; 引号错啊啊 放到i前面去

对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。 鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。 根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。 需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。 对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。 为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。 — 1 — Cache-Aside Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。 1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？ 在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。 首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写操作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写操作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。 而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的操作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。 其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。 2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？ 另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。 但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读操作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？ 问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的操作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。 另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。 3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？ 为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。 延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。 4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？ 在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存操作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。 这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。 除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。 虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性操作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。 — 2 — 补偿机制 我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。 其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。 1、删除重试机制 由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。 鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。 一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。 canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 dump 协议，MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。 在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分： 那么，针对缓存的删除操作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。 另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除操作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库操作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。 3、数据传输服务 DTS — 3 — Read-Through Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。 — 4 — Write-Through Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。 这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等操作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写操作任何一次写失败都会造成数据不一致。 如果要使用这种方案， 最好可以将这两个操作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。 站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。 Write-Through 直写模式适合写操作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？ 这样的操作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的操作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。 在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。 另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。 — 5 — Write-Behind Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。 在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写操作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。 — 6 — Write-Around 如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的操作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。 — 7 — 总结 在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。

1.计算文件 md5 ； 2.记日志（比如某张表中插入一条记录包含 md5, filepath ；或者日志文件 -> md5 为文件名，内容 filepath ）； ----优化 思考： 考虑到zookeeper的数据一致性原理，有个机制是3PC， paxos算法 leader 选举，server 接受leader 的 事务请求，给予响应，leader 接收到大多数的成功响应，再次给server发送事物提交请求，同时告诉client,事物ok 这是对多节点的一个事物操作，而题目是对单节点的一个事物的操作，事物分为多个步骤。

适合存储用户会话的数据库有Redis和Memcache。1、RedisRedis，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（有序集合）和hash（哈希类型）。2、memcachememcache是一套分布式的高速缓存系统，被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。适合存储用户会话的数据库特点：这些数据库具有高速的内存读写速度，适合存储常用的数据，尤其适合存储Session等用户会话信息，可以在多个服务器之间快速共享数据。此外，Redis还支持更多数据类型和复杂操作，而Memcached则具有更高的性能表现。如果需要持久化存储用户会话数据，可以考虑使用关系型数据库MySQL等。需要注意的是，不同的数据库适用于不同的场景，需要根据实际需求进行选择，并进行适当的配置和优化。

nosql数据库有哪些呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!一、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。二、Redis，Memcache，MongoDb的特点：Redis优点：1.支持多种数据结构，如string（字符串）、list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）2.支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。3.支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。4.单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。5.支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。6.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。缺点：1.Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。2.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。Memcache优点：1.Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。2.支持直接配置为sessionhandle。缺点：1只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。2.无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。3.无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。4.Memcached内存分配采用SlabAllocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。MongoDB优点：1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。3.高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。5.非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。缺点：1.不支持事务。2.MongoDB占用空间过大。3.MongoDB没有成熟的维护工具。三、Redis、Memcache和MongoDB的区别：1.性能三者的性能都比较高，总的来讲：Memcache和Redis差不多，要高于MongoDB。2.便利性memcache数据结构单一。redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数。mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。3,存储空间redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对keyvalue设置过期时间（类似memcache）。memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法。mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起。4.可用性redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡。Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,autosharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。5.可靠性redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响。memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能。MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。6.一致性Memcache在并发场景下，用cas保证一致性。redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行。mongoDB不支持事务。7.数据分析mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。8.应用场景redis：数据量较小的更性能操作和运算上。memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）。MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。

这两天版里讨论邮件营销的帖子比较热闹，我也说两句吧。邮件营销门槛有点低，导致鱼龙混杂，说句公道话，要想做邮件营销，建议还是去找些大一点正规一点的公司。下面介绍几个找公司的经验：1：要看公司成立和行业积累的时间，从事的时间越久说明数据积累的越多，类型越丰富，营销经验越多，越专业。2：营销平台尽量找国外的，国外的公司公关一直做的不错，经常赞助一些国内的互联网大会之类的。最重要的是国外的平台运营商是很讲法律规范的，国内的公司就很难讲了，试想你用它的平台来做邮件营销，发的是你自己辛辛苦苦积攒起来的会员数据，如果平台商不能保证你的数据安全，泄露出去，或者平台商本身自己也做数据租用服务，你能放心吗？这些平台服务商是按照发送的条数来付费的。3：大家一定要记住，如果使用平台发送商的服务。在上传数据的时候一定记得要放上自己的监测邮件，也可以叫间谍邮件或者陷阱邮件，这些地址一定要保证是仅使用这么一次，那么一旦它盗用了你的数据，OK，你可以及时发现。4：国内做的比较大的公司也就那么几家，我干脆就一一列出来吧，这些都是在这个行业里的绝对领导公司，已经从事了多年的直复营销服务：罗维、拓鹏、安客诚、微码、网谋、意开、赛诺贝斯。这些公司有的是日暮西山，有的是转移了公司重心，比如罗维重心就转到了呼叫中心上面，有的风头正劲，不过不管怎么说这些公司都经过了多年广告公司的洗礼，服务的客户一般也都是国际知名公司，信誉方面比较有保证。以我的统计，这几家公司每家都至少服务过50个以上的世界五百强公司。所以如果你去华扬联众、传力、奥美这样的广告公司打听打听，这些公司都是很有名的。其他的公司我就不好发表评论了，咱派代里面混迹了不少做这个的，说多了伤人。5：有些营销公司自身不做数据执行服务，他们接到客户会把客户转给上面说的这几家公司来做。6：上面说的这几家公司的客户因为基本都是大公司，所以一般收费比较高，而且对小公司一般不怎么主动。7：自己弄软件群发。这个方式放在5年前基本还是可行的，现在基本上是不太靠谱了。到达比较好的软件凤毛麟角，长盛不衰的更是罕见。目前见过的功能最好最完备的是：超级邮件群发机，主要采用SMTP发信机制，不过仅仅是功能好而已，到达率很一般。当然也有比较好到达率的软件，采用的是非SMTP的模式，不过也同样需要申请大量的邮箱作为发送账号。自己用软件群发邮件，成功率已经很难保证了，基本上你发了，也收不到，就算收到了也进垃圾箱，因为邮箱运营商会把你的邮件屏蔽掉。你的邮件里的发件人、IP地址、主题、文字、图片地址、超链接等等都可以作为被屏蔽的因素。另外各个运营商对邮件数量的限制规则又不尽相同，比如有的是按照你的邮件错误率来屏蔽，有的是按照每小时允许的最大邮箱数来屏蔽等等。用邮件来维系老客户，增加会员粘性，是一种非常有效而又成本低廉的方式。不过要想做的好，确实需要经过周密的策划，分析用户的消费心理，分析商城的购物流程和产品特点，制定合理的投放策略，分步骤、不同内容的递进式邮件投放来引导用户，每一个营销从业者都知道终身价值，维系一个老客户的成本要远远低于开发一个新用户，而终身价值更是由老客户的不断消费保持所创造出来的。这一点如果运用的好，价值无可限量！9：有一个比较普遍的原则，基本上可以帮助你判断出这家邮件营销商是不是正规的公司，按照国家规定商业邮件主题必须要加“AD”标识，邮件里有明显的“退订”之类的邮件列表退出机制，如果哪一家说我们不用加AD，不用加退出机制，那么基本上可以判断这家公司不是正规的邮件营销服务商。而加了AD字样，例如网易的邮箱基本上就会进了广告邮箱或者是垃圾箱，这一点，是正规邮件营销公司无法解决的。当然也有可能某家公司可以发进收件箱，但是这是具有极强偶然性的，不能借此就来判断它总是能进收件箱。

　　1. OrmLite　　OrmLite 不是 Android 平台专用的ORM框架，它是Java ORM。支持JDBC连接，Spring以及Android平台。语法中广泛使用了注解（Annotation）。　　2. SugarORM　　SugarORM 是 Android 平台专用ORM。提供简单易学的APIs。可以很容易的处理1对1和1对多的关系型数据，并通过3个函数save(), delete() 和 find() (或者 findById()) 来简化CRUD基本操作。要启用SugarORM，需要在你的应用程序 AndroidManifest.xml 配置中添加如下meta-data标签：　　<meta-data android:name="DATABASE" android:value="my_database.db" />　　<meta-data android:name="VERSION" android:value="1" />　　<meta-data android:name="QUERY_LOG" android:value="true" />　　<meta-data android:name="DOMAIN_PACKAGE_NAME" android:value="com.my-domain" />　　然后就可以从SugarORM扩展需要保存的数据类：　　public class User extends SugarRecord<User> {　　String username;　　String password;　　int age;　　@Ignore　　String bio; //this will be ignored by SugarORM　　　　public User() { }　　　　public User(String username, String password,int age){　　this.username = username;　　this.password = password;　　this.age = age;　　}　　}

这个是解压的问题吧，与数据库安装没有关系吧？你确认一下，安装文件没有问题，再试试。

复制A里的表进入B表...

1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。-------------------------------------------------点我用户名，空间博文有介绍详细各种论文检测系统软件介绍见我空间各种有效论文修改秘籍、论文格式!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!没有免费的，或者免费的不好用，都是在线的含有的，另外博客的内容也可能是复制知网上的

这个要安装维普的阅读器的把,维普网站上就有下载安装,是免费的

维普中文的没有页码：[1]张望军,彭剑锋.中国企业知识型员工激励机制实证分析[J].科研管理,2006,06.[2]陈学彬.中国商业银行薪酬激励机制分析[J].金融研究,2005,07:76-94.[3]刘小玄.现代企业的激励机制：剩余支配权[J].经济研究.1996,05.[4]刘兵,张世英.企业激励机制设计与代理成本分析[J].系统工程理论与实践.2000,06.[5]郭敏,王红卫.合作型供应链的协调和激励机制研究[J].系统工程.2002,04.再给你粘一个中国知网的搜索结果，这个有页码[1]陈学彬.中国商业银行薪酬激励机制分析[J].金融研究,2005,07:76-94.[2]赵公民,李欣.我国国有企业员工激励机制研究[J].中国行政管理,2008,06:82-84.[3]王健,庄新田,姜硕.基于组织承诺的企业员工激励机制设计[J].运筹与管理,2013,02:222-228.[4]刘枫.公共部门人力资源激励机制研究[J].财经问题研究,2013,S1:154-159.[5]赵建国,海龙.“逆向选择”困局与“新农保”财政补贴激励机制设计[J].农业经济问题,2013,09:77-84+111.[6]吴勇,吴松强,刘卫国.基于过度自信的企业发展低碳经济激励机制研究[J].企业经济,2012,02:52-56.[7]苗泽华,彭靖,董莉.工业企业环境污染与实施生态工程的激励机制构建——以制药企业为例[J].企业经济,2012,12:10-14.[8]张国健.促进区域科技创新的财税激励机制探讨——以天津滨海新区为例[J].企业经济,2012,12:164-167.[9]王文宾,达庆利.基于回收努力程度的逆向供应链激励机制设计[J].软科学,2009,02:125-129.[10]郭建.建立和完善经营者长期激励机制[J].管理科学,2003,04:88-93.[11]申喜连.试论行政组织激励机制向企业组织激励机制的借鉴[J].中国行政管理,2011,11:69-72.[12]柴国荣,徐渝,雷亮.合同双方联合角度的R&D项目激励机制优化研究[J].科研管理,2006,04:110-115.[13]佟林杰,孟卫东,郭沛.学术生态视角下研究生学术创新激励机制异化及治理研究[J].学位与研究生教育,2014,03:62-66.[14]孙世敏,董宇恒,王艳梅,关志民.基于价值创造的研发团队激励机制[J].东北大学学报(自然科学版),2014,09:1364-1368.[15]陈克贵,黄敏.非对称公平关切系数下虚拟企业激励机制研究[J].系统工程学报,2014,03:315-323.

没明白什么意思，是整理参考文献给你吗？