數據庫同步方案|數據庫同步方案（必備19篇）

數據庫同步方案（必備19篇）。

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網格計算已經成為熱點，它所帶來的低成本、高性能以及方便的計算資源共享正是眾多企業所追求的，未來的數據庫將構筑在網格計算環境之上。

RAC(Real Application Cluster，真正應用集群)是Oracle9i數據庫中采用的一項新技術，也是Oracle數據庫支持網格計算環境的核心技術。它的出現解決了傳統數據庫應用中面臨的一個重要問題：高性能、高可伸縮性與低價格之間的矛盾，

除了RAC技術，Oracle9i數據庫還提供其他功能來支持網格計算，包括支持在數據庫之間進行數據快速復制的Transportable Tablespaces、支持數據流更新的Oracle Streams、支持應用可移植性的One Portable Codebase等。Mendelsohn認為，對那些需要建立數據中心的企業來說，Oracle9i RAC加上刀片服務器和Linux操作系統，就完全能夠替代傳統的基于大型機的數據系統。

準確的說應為支持網格的數據庫技術，Oracle10g中的g即為gridding網格。

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1.以 Administrator 身份登錄到 Windows NT.

您需要 Administrator 權限來創建、啟動和停止服務，

2.打開命令提示符。

3.使用 dbsvc 實用程序創建服務，限制如下：

必須使用 -a 開關來指定 sybase 帳戶，使用 -p 開關來指定它的口令。

不能使用 -as 或 -i 開關。

對于個人數據庫服務器，可執行文件的名稱應當是：

C:Program FilesSybaseSQL Anywhere 9win32dbeng9.exe

對于數據庫服務器則是：

C:Program FilesSybaseSQL Anywhere 9win32dbsrv9.exe

您必須使用下列引擎參數：

4.輸入要運行的任何數據庫文件的完整路徑。

該路徑應當采取 數據庫文件夾 文件名 .db 格式，其中數據庫文件夾是 C2 數據庫文件夾，其中包括所有其它相關參數。

例如，下列命令行可創建名為 asa_svc 的手工啟動的服務，并且引用網絡服務器，

它在 sybase 帳戶下運行，其口令為sybase_password.它執行下列命令：

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根據Informix數據倉庫系統實施方法學，我們可以將數據倉庫的實施分為以下幾個步驟： 1.業務需求分析 業務需求分析是數據倉庫建設的基礎，應該同用戶進行充分溝通，了解用戶的真實需求，避免理解的誤差，同時，應該界定好項目 開發 范圍， 在此階段，主要工作

根據Informix數據倉庫系統實施方法學，我們可以將數據倉庫的實施分為以下幾個步驟：

業務需求分析是數據倉庫建設的基礎，應該同用戶進行充分溝通，了解用戶的真實需求，避免理解的誤差，同時，應該界定好項目開發范圍。

在此階段，主要工作包括：

從實施的角度來看，設計數據倉庫系統體系結構有多種方式：

列出向數據倉庫提供數據的數據源清單。源數據的復雜性、規模、完整性對建立數據倉庫的影響比其它因素要大。要格外注意哪些數據源的數據類型、粒度和內容是兼容的。

除了體系結構之外，硬件和軟件資源對數據倉庫也至關重要。作為需求定義的一部分，估計數據倉庫將要存儲的數據量以及將對數據進行的處理很重要。

在選擇軟件和硬件平臺時，最好聽取專家的建議，尤其是對與您相似的環境有經驗的專家。InformixDecisionFrontier數據倉庫實現套件，為用戶提供了快速、集成、完整的數據倉庫實現工具。

邏輯模型設計主要是指數據倉庫數據的邏輯表現形式。從最終應用的功能和性能的角度來看，數據倉庫的數據模型也許是整個項目最重要的方面。為數據倉庫和數據集市定義數據模型是一項復雜的工作，需要領域專家的參與。

在進行物理模型設計時，主要是將數據倉庫的邏輯模型轉換為在數據庫中的物理表結構。在物理模型設計時，可以采用ERWin等輔助設計工具。

Informix采用ROLAP方式，數據倉庫數據的存儲主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)數據庫，

InformixIDS數據庫是業界領先的數據庫引擎，它具有并發性、可伸縮性、多進程/多線索等特性，是Informix數據倉庫應用的核心。

數據抽取是數據倉庫建立中的一個非常重要的步驟。它負責將分布在用戶業務系統中的數據進行抽取、清洗、集成。

Informix提供了一系列工具訪問存儲在異構數據庫中的業務系統數據。Informix還提供了數據復制產品，這樣，系統會通過同步或異步方式自動將符合規則的數據定時進行傳遞，保證數據的完整性、一致性。

用戶利用Informix的InfoMover可以輕松定義數據抽取、清洗、集成、裝載過程，并可以對該過程進行定期調度，減輕數據增量裝載的復雜度。同時，Informix數據裝載策略支持第三方廠家豐富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。

數據倉庫元數據的管理也是極為重要的環節。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用戶只須使用鼠標托拽方式即可對元數據進行管理。

用戶分析、報表、查詢工具是用戶進行分析決策使用的工具。因此，其所有操作要非常簡單，但提供的功能卻要十分強大。Informix相應地提供了一套完善的工具。

此外，數據挖掘技術也是數據倉庫系統中一個重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方廠商產品，支持數據挖掘應用。

數據倉庫性能的好壞直接影響系統查詢、分析響應速度。Informix提供MetaCube等工具支持匯總查詢、抽樣查詢和后臺查詢，以提高數據倉庫查詢效率。

總之，Informix為用戶數據倉庫應用提供了一個快速、完整的解決方案。采用Informix數據倉庫解決方案可以使您的數據倉庫系統具有高性能、高可擴展性，高開放性，可以自己進行定制等特性，同時，Informix還提供專業數據倉庫咨詢服務，這將充分保證您的數據倉庫系統建設快速、及時，保證它能真正發揮作用。

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一、教學目的：

利用網絡是獲取信息的一個主要途徑，網絡信息的獲取分常規信息獲取和網絡數據庫信息的獲取。我們先復習常規網絡文件信息的獲取，再學習和體驗網絡數據庫信息的獲取。

集體復習一下怎樣利用google搜索引擎和flashget下載工具來通過網絡完成我們需要的文件。

網絡數據庫：數據和資源共享這兩種技術結合在一起即成為在今天廣泛應用的網絡數據庫（也叫WEB數據庫）。它以后臺數據庫為基礎，加上一定的前臺程序，通過瀏覽器完成數據存儲、查詢等操作的系統。

重點突出：明確目標——提煉關鍵字——輸入執行——評價調整 這個過程

從我們目前的實際出發，一般我們建議考慮以下幾個因素：

實踐：

1.參考書P34頁的網站，查找學習資料，如：三角函數的內容；

2.利用在線圖書館，查找某本書的情況，將書名，作者，出版社，出版年份，開本，頁數，定價，內容簡介等保存。

3.利用數字城市網站，查找從蘇州火車站到蘇州樂園的公交路線。

教學反思：一些網路數據庫如數字城市網站打開后，查找地名或公交換乘，行車線路速度比較慢。導致部分同學未完成實踐任務，下次要注意網速問題，盡量在容易打開的網站上查找信息，節約時間。

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本節內容是教育科學出版社《信息技術基礎》教材第二章第四節“網絡數據庫的信息檢索”的內容。本節教材分三部分構成，一是概述，教材通過一個簡單的實例來體驗從網絡數據庫獲取信息的一般過程，目的是為絡數據庫的基本知識做準備性的鋪墊。二是多樣化的網絡數據庫，教材對這部分內容介紹比較多，意在讓學生充分體驗網絡數據庫的多樣性和學會對各數據庫信息的獲取方法。三是網絡數據庫評價，在本章的最后重點安排了網絡數據庫的評價，目的是進一步提醒教師，在信息獲取活動中，要培養學生及時、科學地評價信息的習慣，這是提高獲取信息資源質量的關鍵，也是積累信息獲取經驗的關鍵一環。在本課教材訪問豐富多彩的數據庫這個模塊中，應適當引導學生對資源進行點評，引導學生探索數據庫這一現代信息管理手段的特點，為第七章中數據庫知識的學習打下基礎。

⑴雖然學生在初中有信息課,但是作為副科沒有參加升學考試，所以學生在課堂上多數的時間是玩游戲、聊天，沒有糾正學習這門課程的學習態度。初中學生上了高中后，其信息技術意識層次不齊，這就要教師有計劃培養學生的信息技術意識。

⑵經過半個學期的學習，高一學生自覺性有所提高一般具備了一定的網絡操作技能，這樣對于本節課的學習已經有了相關知識上的準備。

4、教學重點與難點：

學習重點：網絡數據庫的理解、網絡數據庫的多樣性、網絡數據庫信息的檢索

學習難點：對網絡數據庫信息的檢索、學生要用科學的評價方式判斷所得信息的準確性

教學過程實質上是學生主動學習的過程，強調激發學生的興趣，力求形成學生強烈的學習動機和樂學、善學的學習態度。本節是采用任務驅動法導入新課，采取合作探究法解決提出的任務，對于同學們的作答采取了賞識教育法樹立大家的自信心。再利用提問啟發法去發現新的問題，從而導入本節的內容。在新課網絡數據庫簡介中，我采用了列舉法和圖表法加深對網絡數據庫概念的理解。網絡數據庫信息檢索的一般過程和數字城市的介紹上都分別用了演示學習法，演示具體的各個操作步驟。網絡數據庫信息檢索的一般過程和教育資源庫的使用，都采取小組分工制合作探究法解決提出的任務。

教學指導在于提高學生的個性發展和全面發展。通過本節教學，主要使學生掌握以下幾種學習方法：

同學們通過前面的學習，已學會了上網查找信息并能從網上將信息下載到本地計算機，幻燈片展示任務:

設置這三個任務的目的有2個：第一：激發學生的興趣：“神六”的成功發射是中華民族值得驕傲的一件事情，以它為主題可以充分激發學生的探索欲望。第二：a、b項任務設置是對前面內容的復習，對c項任務設置是為了逐步導入本節的新課內容。

學生操作：學生二個為一組上網搜索合作探究完成任務（三分鐘）。

信息反饋：通過大家的操作，我們可以發現a、b項任務同學們用前面所學的常規搜索引擎輸入關鍵字的方法基本上都能找到完成，第三個任務如果還用搜索引擎查找，查找的結果就很不統一，很多同學都沒有能找出來。

操作指導：這時我示意同學們如果覺得任務有困難可以先放一放，也不急于公布第三個任務的答案，使用提問啟發法、發現問題法、解決問題法，導入本節新課

提問：為什么我們很多同學找不到第三個問題，而大家又是如何找到問題a和b，是如何搜索到的？

學生答：常規搜索網站：ggle、baidu、ss等搜索引擎網站。

缺點：內容有不準確性、結果重復，有許多不存在的網站，并不是所有內容都能查到。

提問：既然并不是所有的內容都能在常規搜索網站查到，且在常規搜索網站找到的內容有些又存在不準確性，有什么解決的辦法呢？比如課本P31提供一則資料碰到的也是這樣的問題，周小波又是如何解決的？

三個提問環環相扣，整個過程以學生為中心，讓學生自己發現問題，解決問題。對學生的回答，老師首先要持肯定、鼓勵的態度：正確的回答，要使用賞識法大力表揚樹立大家的自信心，不完整或不準確的回答要委婉的指出，以免挫傷學生的積極性。在引導學生回答問題時，盡可能的給學生較多的發言機會，活躍課堂氛圍，努力培養學生的興趣，激發他們的學習熱情。

根據同學的作答，導入本節的一個內容，也是本節的`重點之一。

課本只是講述了數據庫的重要性，對網絡數據庫的概念只是一筆帶過。提供足夠的資料讓同學充分理解網絡數據庫概念。資料包括概念的列舉和圖表的展示：

網絡數據庫主要是指那些經過精心組織的提供網絡訪問的數據庫，有專門負責人整理相關數據庫，局限于某個專題的內容，針對某種特殊信息需求，以后臺數據庫為基礎，用交互網頁的形式展現在我們面前。比如關于圖片、程序、驅動、小說、地圖等內容的網絡數據庫。

簡單地說，一個網絡數據庫就是用戶利用瀏覽器作為輸入接口，輸入所需要的數據，瀏覽器將這些數據傳送給網站，而網站再對這些數據進行處理。例如，將數據存入數據庫，或者對數據庫進行查詢操作等，最后網站將操作結果傳回給瀏覽器，通過瀏覽器將結果告知用戶。

在我們的生活中回經常碰到這樣的問題，檢查銀行帳戶、股票價格、利率、實現電子商務等等。這些功能是用HTML編寫的網頁是無法做到的，因為用HTML無法完成交互功能，要做到這些，使用網絡數據庫技術。

提問：能否用網絡數據庫解決我們上課時候提出的第三個任務？（利用設問的形式告訴同學們答案是可以的）

提問：能否用數據庫解決我們上課時候提出的第三個問題？

演示神州六號發射的時間在當年的農歷時間：

我們先打開baidu 輸入關鍵字“萬年歷” 打開相關的數據庫網站

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　　一、 概述

1、 數據庫設計的目的和意義

本系統是針對高等院校的學生信息管理，因此信息管理系統的用戶包括系統管理員、教師和學生。主要涉及院系信息、學生信息、課程信息、選課記錄、成績信息、宿舍信息等多種數據信息。

系統應具體實現的功能

用戶信息實現——學生或老師輸入自己的賬號和密碼進入該系統。

基本信息實現——系統管理員負責對各種基本信息的錄入、修改、刪除等操作。

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信息查詢實現——學生可以查詢基本信息：所在院系、所在宿舍、各科的考試成績等，系統管理員負責把老師提交的學生成績進行管理，計算總成績和平均成績，統計不及格學生信息和獲得獎學金學生的信息，最后再輸出所有的信息。

2、 適用的軟件和工具

SQL server Power Designer、 E-R圖

　　二、 數據庫部分

1、E-R圖

（數據流程圖

（

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學生管理系統數據庫設計

（功能模塊圖

（E-R圖

分E-R圖

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學生管理系統數據庫設計

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3、 表結構

數據項描述

學生管理系統數據庫設計

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課程表結構：

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選課表結構：

學院表結構：

宿舍表結構：

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4、 索引設計

（單表索引設計

為學生表創建一個以student_id為索引的關鍵字的唯一聚簇索引 1）展開數據庫中的表右鍵學生表，單擊所有任務彈出的索引管理。

“惟一值”

同理為課程表創建一個以course_cno 為索引的關鍵字的唯一聚簇索引； 同理為選課表創建以student_id、course_cno為索引的關鍵字的聚簇索引； 同理為學院表創建一個以department_ deno 為索引的關鍵字的唯一聚簇索引； 同理為宿舍表創建一個以dormitry_dono為索引的關鍵字的唯一聚簇索引；

學生管理系統數據庫設計

(多表索引設計

如在本數據庫中的：

學生（學號、姓名、性別、專業、學院編號、宿舍編號）

選課（學號、課程編號、成績）

課程（課程編號、課程名、學分、授課教師、上課地點）

如果查詢某一種條件時需要調用學生表、選課表、成績表等，那么我們就把學生表屬性的學號，選課表表中的`屬性學號，選課表表中的課程編號以及課程表中的課程編號共同建立聚簇索引，以提高查詢效率。

5、 事務管理和并發控制設計

事務管理：系統主要應完成的功能有：學生檔案管理、課程管理、成績管理、宿舍管理、學院管理以及個人信息查詢等功能。具體實務管理功能如下表

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并發控制是指當多個用戶同時更新運行時，用于保護數據庫完整性的各種技術。并發機制不正確可能導致臟讀、幻讀和不可重復讀等此類問題。并發控制的目的是保證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當用戶和其他用戶一起操作時，所得的結果和她單獨操作時的結果是一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預定的方式受其他用戶的影響。

6、 優化設計

（SQL查詢語句的重寫，對于一個查詢可以用多種查詢語句實現，但不同查詢語句的數據庫執行計劃是不同的，一旦不能夠使用索引或造成較大的內存占用會導致性能下降，因此需要對查詢語句進行重寫優化，最典型的例子就是not in語句使用外連接方式實現來進行優化

（創建合理的索引結構，根據查詢語句的中查詢條件，在關系表上建立相應的索引，如B+樹索引和hash索引

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例如，設想一個“客戶”維度，關系型源表有八列：?

相應的 Analysis Services 維度應具有七個屬性：

數據中存在一種自然層次結構，{國家、地區、城市、客戶}。出于導航目的，應用程序開發人員可以選擇創建第二個層次結構：{年齡、性別}。商務用戶并沒有看到這兩個層次結構行為方式之間有何區別，但是，自然層次卻可以從深諳層次關系的索引結構（對用戶隱藏）中受益。

新維度結構的最大優勢在于：

維度不需要加載到內存中。因此，維度可以非常巨大（經測試，Beta 2 可支持上千萬名成員）。

用戶可以添加和刪除屬性層次結構，而不必再重新處理維度。屬性層次索引結構屬輕型結構，在后臺計算，并不影響多維數據集查詢。

重復的維度信息被去除；使得維度更加輕巧。

由于引擎為并行處理創建了機會，因此維度處理信息性能得到了改進。

Analysis Services 中包括兩種維度類型：常規層次類型和父子類型。Analysis Services 2005 新增了一些重要的新維度結構。其中有些結構的名稱是臨時的，但是，這些名稱都是 BI 文獻中較為通用的。

角色扮演：維度扮演著一些重要角色，具體哪些角色要依上下文而定。例如，[時間] 維度可能會被 [訂購日期] 和 [發貨日期] 重用。在 2005 中，扮演著某些角色的維度只需存儲一次，便可多次使用。這樣便可使所需的硬盤空間和處理時間降至最低。

事實：事實或“退化”維度與事實（如事務編號）具有一一對應的關系。從本質上講，退化維度不能用于分析，但可用作標識，以定位特定的事務，或識別組成聚合單元的事務。

引用：維度并不能夠直接和事實數據表發生聯系，但可通過另一維度間接發生聯系。這方面的原型示例有 [地理位置] 引用維度，它同時關聯了 [客戶] 和 [銷售團隊] 兩個維度。引用維度可能由數據提供程序提供，并包括在多維數據集中，不必再修改事實數據。

數據挖掘：數據挖掘維度支持從數據挖掘模型（包括群集、決策樹和關聯規則）生成的維度。

多對多：這些維度有時被稱為多值維度。在大部分維度中，事實能且只能連接一個維度成員。多對多維度解決了多維度成員問題。例如，銀行儲蓄客戶可以有多個帳戶（支票、儲蓄)；一個帳戶可以有多個客戶 (Mary Smith、John Smith)。[客戶] 維度有多個成員，這些成員都與一個帳戶事務相關聯。在維度不能夠直接關聯事實數據表時，2005 多對多維度支持復雜的分析，并擴展了維度模型，使之超越了傳統的星形架構。

Analysis Services 2005 引入了“量度組”和“透視”，以用來簡化分析數據庫的設計和部署。在 Analysis Services 2000 中，鼓勵用戶構建多個物理多維數據集。每個多維數據集相當于一個特定的維度，通常還相當于一個特定的關系事實數據表。虛擬多維數據集以一種對商務用戶透明，而對開發人員設計又不太復雜的方式，合并多個事實數據表。

在 2005 中，最通用的方案將具有一個包含一個或多個“量度組”的物理多維數據集。量度組中的事實數據具有特定的細化程度（由維度層次的交叉點定義）。查詢根據需要被自動定向到不同的量度組。在物理層上，分區（與 Analysis Services 2000 分區類似）在“量度組”上定義。

大型應用程序將為用戶提供大量的維度、量度組，而且還會給導航帶來難度。在“多維數據集編輯器”的“透視”選擇卡中定義的“透視”可以創建一個多維數據集的子集“視圖”。為了要提供一定程度的個性化，可以將安全性角色與適合該角色的透視集相關聯。

我們希望大部分的 Analysis Services 2005 數據庫都包含一個具有多個量度組和多個透視的多維數據集。

對多維數據集事實結構和查詢性能所做的其他改進有：

量度可以為空；在 SQL SERVER 2000 中，“null” 量度被當作 0 處理。

適當的多維數據集分區使得“非重復計數度量值”的查詢性能得到了改進，性能值增加了幾個數量級。

對備選數據庫管理系統的訪問由可擴展的部件基礎結構提供。RDBMS 的部件用于指定如何為關系查詢和寫入優化 SQL 語句。用戶可以輕松添加其他關系系統的部件；部件被作為 XSL 文件實現。

使用分析服務器（如 Analysis Services）最大的爭議之一就是其集中定義復雜計算的能力。Analysis Services 一直以來都能交付豐富的分析數據，但對某些復雜概念卻很難實現。

其中一種概念就是半累積量度。最通用的量度值（如 [銷售額]）能夠清晰地匯總所有維度：長期以來的 [總銷售額] 是指所有產品、所有客戶在所有時間內的銷售總額。相比之下，半累積量度值可能在某些維度中是累積的，而在其他的維度卻不是累積的。最常見的一個例子便是余額，如倉庫中的貨品數。很顯然的，昨天和今天這兩天的余額總計肯定不等于昨天的余額加上今天的余額。相反，它可能是期末余額，雖然在有些情況下它是期初余額。在 Analysis Services 2000 中，您必須定義一個復雜的 MDX 計算，幫能交付正確的度量值。而在 Analysis Services 2005 中，期初余額和期末余額都是本機聚合類型。

非重復計數度量值在 2005 中也得到了很大的改進?，F在，非重復計數度量值可定義在字符串數據上，而查詢可以被定義為在任意集合上執行“非重復計算”。而 Analysis Services 2000 只能夠在預先定義的層次結構上執行非重復計算。

“時間智能”向導將創建一個時間計算維度，其中包含該期間與最后期間的對比計算，可以移動平均值，同時還可創建其他的通用時間計算構造。

多維表達式 (MDX: MultiDimension Expression) 是一種功能非常強大的語言，可用于定義 Analysis Services 2000 計算和安全規則。MDX 功能強大，但也也很復雜。Analysis Services 2005 利用被簡化了結構和語法的“MDX 腳本”定義了一種新的計算模型。

MDX 還是 Analysis Services 系統中的查詢語言。查詢工具（如 Excel 透視表）根據用戶的“拖放”行為生成 MDX 查詢。MDX 的這種使用與“MDX 腳本”無關；“MDX 腳本”用于服務器定義的對象，如計算成員和單元計算，并非用于用戶查詢。

在定義 Analysis Services 2005 多維數據集時，其中只包含結構，而沒有數據?！癕DX 腳本”是多維數據集結構的組成部分。一般情況下都會定義一個默認的“MDX 腳本”命令，用來計算默認的聚合。默認的“MDX 腳本”命令只包含一條語句：

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目前，零售業市場的競爭越來越激烈，適合于能夠快速反映市場變化的系統變得越來越重要，在服務變得至關重要的時代，移動和遠程系統扮演著重要的角色。在交易點上捕捉并訪問企業數據的能力意味著零售商將總能獲取最新的市場信息及客戶 需求 。 Sybase：驅動零

目前，零售業市場的競爭越來越激烈，適合于能夠快速反映市場變化的系統變得越來越重要。在服務變得至關重要的時代，移動和遠程系統扮演著重要的角色。在交易點上捕捉并訪問企業數據的能力意味著零售商將總能獲取最新的市場信息及客戶需求。

Sybase 在移動和嵌入式計算領域保持著長期的領先地位。事實上，在過去三年中，Sybase已經被公認為移動數據庫市場的領導者，擁有400萬個用戶和400多個OEM合作伙伴。通過業界領先的技術，Sybase可將零售業信息分布到任何地方，從銷售點及嵌入設備（如掃描儀和票據打印機）到客戶自服務攤點、存貨跟蹤和基于Web的應用等。

當前，客戶在面對比以往更多的產品選擇的時候，更看重商家所提供的方便服務。能夠提供高級客戶服務經驗的零售商明顯要優于其他競爭者，并可以很好地加強客戶關系。Sybase移動和嵌入式數據庫技術提供了各種非傳統方式以訪問企業數據，將數據子集存儲在銷售點設備（POSD）上并采用雙向復制技術來保證信息傳送到企業系統并回送到銷售點。零售商能在各種增值地點，例如計費停車場、臨時商店或自服務商亭等，有效地服務于客戶。利用本地存儲數據，即使商店通訊系統出現故障，客戶服務也不會被中斷。

Sybase移動和嵌入式數據庫技術增加了銷售機會，

Sybase內置高級復制技術允許零售商在任何時候根據需要同步總部和銷售點之間的信息，因而在POSDs 和存貨控制系統中的數據總是最新的。這些系統提供了至關重要的信息以快速反映不斷變化的市場情況。

在當今零售環境中，一旦數據需要更新，商儲系統必須與該組織中其它系統之間交換數據。隨著零售技術擴展到手持設備這一全新的領域，這個需求是意義深遠的。Sybase推出的數據庫技術滿足了下一代移動設備的要求，并確保雇員無論在柜臺、工作臺或倉庫清點存貨時能夠繼續有效地獲取并共享數據。Sybase移動和嵌入數據庫技術使得一些關鍵的銷售、庫存和客戶數據在企業范圍內得到共享，并確?？焖俚母?。

Sybase SQL Anywhere Studio 確保你成功

Sybase 的低開銷、易于使用的移動和嵌入式數據庫技術，滿足了開放式的開發及靈活的解決方案。這些解決方案有效地滿足了大型零售商的需求，然而價格卻連小型零售商也能夠承受。目前，零售商在尋找他們所需要的系統來幫助他們在競爭激烈的行業中處于領先位置；他們會看到Sybase數據庫技術提供給他們較為明顯的優勢，即無論業務發生在哪里，他們都可以立即訪問到前端數據，并傳遞客戶服務信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被證明的適用于零售商的技術

5新型UltraLite提交選項和MobiLink同步技術可把企業數據擴展到手持設備、智能應用和嵌入系統中

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Web數據庫具有用戶界面統一,自動更新,使用方便、利用率高等優點.體系完備、查詢方便的Internet稀土化合物物性數據庫目前鮮有報道.運用最新的'Web技術,選擇了數據庫的軟件集成環境,規劃了數據庫的總體結構,實現了數據庫的查詢功能.

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我在sqlserver索引基礎知識系列中,第一篇就講了記錄數據的基本格式。那里主要講解的是，數據庫的最小讀存單元：數據頁。一個數據頁是8k大小。

對于數據庫來說，它不會每次有一個數據頁變化后，就存到硬盤。而是變化達到一定數量級后才會作這個操作。這時候，數據庫并不是以數據頁來作為操作單元，而是以64k的數據（8個數據頁，一個區）作為操作單元。

區是管理空間的基本單位。一個區是八個物理上連續的頁（即64kb）。這意味著sqlserver數據庫中每mb有16個區。

為了使空間分配更有效，sqlserver不會將所有區分配給包含少量數據的表。sqlserver有兩種類型的區：

統一區，由單個對象所有。區中的所有8頁只能由所屬對象使用。

混合區，最多可由八個對象共享。區中八頁的每頁可由不同的對象所有。

通常從混合區向新表或索引分配頁。當表或索引增長到8頁時，將變成使用統一區進行后續分配。如果對現有表創建索引，并且該表包含的行足以在索引中生成8頁，則對該索引的所有分配都使用統一區進行。

為何會這樣呢？

其實很簡單：

讀或寫8kb的時間與讀或寫64kb的時間幾乎相同。

在8kb到64kb范圍之內，單個磁盤i/o傳輸操作所花的時間主要是磁盤取數臂和讀/寫磁頭運動的時間。

因此，從數學上來講，當需要傳輸64kb以上的sql數據時，

盡可能地執行64kb磁盤傳輸是有益的，即分成數個64k的操作。

因為64kb傳輸基本上與8kb傳輸一樣快，而每次傳輸的sqlserver數據是8kb傳輸的8倍。

我們通過一個實例來看有and操作符時候的最常見的一種情況。我們有下面一個表，

createtable[dbo].[member]([member_no][dbo].[numeric_id]identity(1,1)notnull,[lastname][dbo].[shortstring]notnull,[firstname][dbo].[shortstring]notnull,[middleinitial][dbo].[letter]null,[street][dbo].[shortstring]notnull,[city][dbo].[shortstring]notnull,[state_prov][dbo].[statecode]notnull,[country][dbo].[countrycode]notnull,[mail_code][dbo].[mailcode]notnull,[phone_no][dbo].[phonenumber]null,[photograph][image]null,[issue_dt][datetime]notnulldefault(getdate()),[expr_dt][datetime]notnulldefault(dateadd(year,1,getdate())),[region_no][dbo].[numeric_id]notnull,[corp_no][dbo].[numeric_id]null,[prev_balance][money]nulldefault(0),[curr_balance][money]nulldefault(0),[member_code][dbo].[status_code]notnulldefault(''))

這個表具備下面的四個索引：

索引名細節索引的列

member_corporation_linknonclusteredlocatedonprimarycorp_no

member_identclustered,unique,primarykeylocatedonprimarymember_no

member_region_linknonclusteredlocatedonprimaryregion_no

memberfirstnamenonclusteredlocatedonprimaryfirstname

當我們執行下面的sql查詢時候，

selectm.member_no,m.firstname,m.region_nofromdbo.memberasmwherem.firstnamelike'k%'andm.region_no6andm.member_no5000go

sqlserver會根據索引方式，優化成下面方式來執行。

selecta.member_no,a.firstname,b.region_nofrom(selectm.member_no,m.firstnamefromdbo.memberasmwherem.firstnamelike'k%'andm.member_no5000)a,--這個查詢可以直接使用memberfirstname非聚集索引，而且這個非聚集索引覆蓋了所有查詢列--實際執行時，只需要邏輯讀取3次

(selectm.member_no,m.region_nofromdbo.memberasmwherem.region_no6)b

--這個查詢可以直接使用member_region_link非聚集索引，而且這個非聚集索引覆蓋了所有查詢列--實際執行時，只需要邏輯讀取10次

wherea.member_no=b.member_no

不信，你可以看這兩個sql的執行計劃，以及邏輯讀信息，都是一樣的。

其實上面的sql，如果優化成下面的方式，實際的邏輯讀消耗也是一樣的。為何sqlserver不會優化成下面的方式。是因為and操作符優化的另外一個原則。

1/26的數據和1/6的數據找交集的速度要比1/52的數據和1/3的數據找交集速度要慢。

selecta.member_no,a.firstname,b.region_nofrom(selectm.member_no,m.firstnamefromdbo.memberasmwherem.firstnamelike'k%'--1/26數據)a,

(selectm.member_no,m.region_nofromdbo.memberasmwherem.region_no6andm.member_no5000--1/3*1/2數據)bwherea.member_no=b.member_no

當然，我們要學習sql如何優化的話，就會用到查詢語句中的一個功能，指定查詢使用哪個索引來進行。

比如下面的查詢語句

selectm.member_no,m.firstname,m.region_nofromdbo.memberasmwith(index(0))wherem.firstnamelike'k%'andm.region_no6andm.member_no5000go

selectm.member_no,m.firstname,m.region_nofromdbo.memberasmwith(index(1))wherem.firstnamelike'k%'andm.region_no6andm.member_no5000goselectm.member_no,m.firstname,m.region_nofromdbo.memberasmwith(index(membercovering3))wherem.firstnamelike'k%'andm.region_no6andm.member_no5000goselectm.member_no,m.firstname,m.region_nofromdbo.memberasmwith(index(memberfirstname,member_region_link))wherem.firstnamelike'k%'andm.region_no6andm.member_no5000go

這里index計算符可以是0，1，指定的一個或者多個索引名字。對于0，1的意義如下：

如果存在聚集索引，則index(0)強制執行聚集索引掃描，index(1)強制執行聚集索引掃描或查找（使用性能最高的一種）。

如果不存在聚集索引，則index(0)強制執行表掃描，index(1)被解釋為錯誤。

總結知識點：

簡單來說，我們可以這么理解：sqlserver對于每一條查詢語句。會根據實際索引情況（sysindexes系統表中存儲這些信息），分析每種組合可能的成本。然后選擇它認為成本最小的一種。作為它實際執行的計劃。

成本代價計算的一個主要組成部分是邏輯i/o的數量，特別是對于單表的查詢。

and操作要滿足所有條件，這樣，經常會要求對幾個數據集作交集。數據集越小，數據集的交集計算越節省成本。

的項目中，竟然出現了濫用聚集索引的問題?？磥頉]有培訓最最基礎的索引的意義，代價，使用場景，是一個非常大的失誤。這篇博客就是從這個角度來羅列索引的基礎知識。

使用索引的意義

索引在數據庫中的作用類似于目錄在書籍中的作用，用來提高查找信息的速度。

使用索引查找數據，無需對整表進行掃描，可以快速找到所需數據。

使用索引的代價

索引需要占用數據表以外的物理存儲空間。

創建索引和維護索引要花費一定的時間。

當對表進行更新操作時，索引需要被重建，這樣降低了數據的維護速度。

創建索引的列

主鍵

外鍵或在表聯接操作中經常用到的列

在經常查詢的字段上最好建立索引

不創建索引的列

很少在查詢中被引用

包含較少的惟一值

定義為text、ntext或者image數據類型的列

heaps是stagingdata的很好選擇，當它沒有任何index時

excellentforhighperformancedataloading(parallelbulkloadandparallelindexcreationafterload)

excellentasapartitiontoapartitionedvieworapartitionedtable

聚集索引提高性能的方法，在前面幾篇博客中分別提到過，下面只是一個簡單的大綱，細節請參看前面幾篇博客。

何時創建聚集索引？

clusteredindex會提高大多數table的性能，尤其是當它滿足以下條件時：

獨特,狹窄,靜止：最重要的條件

持續增長的，最好是只向上增加。例如：

identity

date,identity

guid(onlywhenusingnewsequentialid()function)

聚集索引唯一性（獨特型的問題）

由于聚集索引的b+樹結構的葉子節點必須指向具體數據。如果你要建立聚集索引的列不唯一，并且你指定的創建的聚集索引是非唯一的聚集索引，則會有以下情況：

如果未使用unique屬性創建聚集索引，數據庫引擎將向表自動添加一個四字節uniqueifier列。必要時，數據庫引擎將向行自動添加一個uniqueifier值，使每個鍵唯一。此列和列值供內部使用，用戶不能查看或訪問。

?? 數據庫同步方案 ??

?? 數據庫同步方案 ??

金融篇：

“微碼營銷”已經不僅僅是中國本土數據庫營銷翹楚,北京世紀微碼營銷咨詢有限公司的簡稱，而是中國本土數據庫營銷技術和市場推廣手段的縮影，“微碼營銷”已經被越來越多的金融企業所采用，

傳統營銷手段對市場的驅動越來越有限，追求領先的企業需要新的營銷動力。微碼營銷（MicroMarketing）公司通過數據庫營銷和直復營銷,幫助思科、甲骨文、德國寶馬、中國網通、美國EMC公司、中國惠普等著名公司開發并獲取更多的新客戶等方面立下了汗馬功勞。目前“微碼營銷”已經不僅僅是中國本土數據庫營銷翹楚,北京世紀微碼營銷咨詢有限公司的簡稱（，）而是中國本土數據庫營銷技術和市場推廣手段的縮影，“微碼營銷”已經逐步突破IT、電信、醫療、汽車、零售、醫療、教育等領域，在金融行業中也大受歡迎。

銀行業是中國對外開放的最后幾個行業之一，隨著WTO協議里中國金融業開放時間表的臨近，銀行業的競爭日趨激烈。外資銀行和國內的新興銀行在中國的市場渠道、網點和客戶數量相對于傳統四大商業銀行來說常處于被動地位，但是數據庫營銷的興起卻使這些創新型，新技術型的新銀行找到了一種以小博大的營銷制勝術。

民生銀行是一家國內民營股份制商業銀行。由于監管機構實行的8％資本充足率的要求，銀行正在積極地通過加大對個人金融理財服務的投入力度來吸納更多的優質存款，獲取更多利潤，以增加自有資本金量。但是民生銀行在全國的高收入潛在客戶資料有限，網點和渠道缺乏。為了實現個人銀行業務的擴張，借助專業的數據庫營銷公司的力量成為其以小博大的一種手段。最終，民生銀行把覆蓋大約100000個目標客戶，并在一年時間內發展出500個以上的合格客戶的任務落實到了中國本土領先的專業數據庫營銷公司――微碼營銷身上。

“微碼營銷”項目小組立即成立，并很快為民生銀行將目標鎖定在目前國內年收入在10萬元以上，平均年齡在28歲以上的高收入人群。最終，微碼營銷通過對其企業客戶數據庫的查詢和分析以及市場搜尋建立了10萬目標客戶名單。通過對直郵廣告的內容設計和創意把握及DM、EDM等溝通途徑傳遞民生理財服務的特點，繼而通過外呼電話與目標客戶進行溝通，該個人理財項目總體反饋率達到了13％，并產生了數千銷售機會。而這在以前是根本不敢想象的，然而民生銀行的個人理財業務借“微碼營銷”插上翅膀。

除個人理財業務推廣之外其實數據庫營銷的拓展也延伸到了信用卡推廣、設立分行等具體業務中。萬事達（Mastercard）選中“微碼營銷”就是一個典型的例子。

作為世界級的信用卡巨頭萬事達雖然在其它國家勢如破竹，但在中國卻遇到了消費者刷卡頻率及消費額度還非常低的困境。此時，“微碼營銷”的進入給萬事達卡帶來了改變現狀的希望?！蔽⒋a營銷”為此策劃針對消費者的抽獎活動，在活動期間凡使用萬事達卡進行刷卡消費者都可通過短信方式或者網站提交刷卡信息，參加抽獎?；顒悠陂g，該網站日瀏覽量最高可達1萬,總計有近十萬消費者參與了本次活動。

目前，許多外資銀行及國內的新興銀行，如招商銀行、民生銀行、花旗銀行、匯豐銀行等一大批銀行已經逐漸把數據庫營銷作為與其它銀行和競爭對手爭奪市場和客戶的新利器，而“微碼營銷”更是成為銀行首選的戰略合作伙伴。

保險公司借力“微碼營銷”

保險公司也不甘寂寞。在對金融業客戶維護和推廣產生革命性影響的“微碼營銷”也被帶進“汽車保險的大門”。

D保險公司，是國內一家中型保險企業，汽車保險是他的主營業務，

近一兩年，在國內車市蓬勃發展，一路高歌的大環境下，D公司的業績卻一直平平，甚至出現下滑的現象?？蛻袅亢茈y取得明顯突破，營業額停滯不前，市場投入一再增加，但始終效果甚微，公司上下顯得一籌莫展。

采用數據庫營銷的戰略方式，能否讓D公司的這種狀態得以改觀？微碼營銷公司幫D公司解答了這個問題。微碼營銷公司經過營銷戰略咨詢專家對D公司進行了縝密的研究，發現D公司存在1，爭取新客戶的手段單一，不易控制管理2，獲取客戶成本高，客戶流失嚴重，難以維護3，無法界定出黃金客戶4，公司過度依賴代理人，但沒有有效的激勵管理等4個主要問題。

尋找黃金客戶成為“微碼營銷”幫助D保險公司首要目標。當專業并完善的數據庫建立起來后，尋找黃金客戶的困難就迎刃而解了。在微碼營銷公司的建議和幫助下，D公司采用計算客戶時間價值的方法來衡量每個客戶的重要性。最后在D公司的客戶群中，客戶價值較高，處于前15%的客戶群被視為黃金級別客戶。微碼營銷公司利用自己的電話營銷中心，對這些黃金客戶進行了電話訪問。通過建立VIP俱樂部網站，以E-mail、直郵等方式與客戶保持持續有效的溝通，D公司的黃金客戶不但保留下來而且還增強了忠誠度。

保留黃金客戶與開拓新市場雙管齊下成為微碼營銷公司與D保險公司一致共識。而新客戶的來源主要分為兩類，從未買過車險的客戶與從其他競爭對手流失的客戶。

在微碼營銷公司的策略中兩類客戶是區別對待的。對從未買過車險的客戶，是從所有潛在客戶中，甄選出的從未買過汽車保險的人群，以近期內購買汽車的人群為主要目標。微碼營銷公司抓住了這一人群對汽車的關注，幫助D公司設計了一整套活動方案。借助北京國際汽車展的大力宣傳，在車展前舉辦了“免費贏車展門票――汽車保險知識競答”活動，收效顯著。

D保險公司最后一道難題是保險代理人的管理和激勵，為了有效地管理代理人微碼營銷設立了“代理人俱樂部”，使得D公司對代理人依賴嚴重的問題有了很大改觀。

同樣是利用網絡的資源，微碼營銷公司為D公司量身定制了一個專門的保險代理人管理網站系統。代理人俱樂部的網站包含幾個主要欄目。1. 最新保險行業資訊2. D公司保險產品推介（。）3. D公司最新活動公告4. D公司宣傳資料庫5. 客戶資料查詢6. 客戶溝通活動報告7. D公司精英代理人。網站開通后，D公司分配給每個保險代理人一個專用的用戶名密碼，并對他的1000多位代理人進行了分期分批的培訓，將代理人參與俱樂部的活動與業績評估緊密結合，不但有效地激勵了代理人的積極性，而且解決了對代理人管理困難的問題。

短短一年的時間，數據庫營銷戰略為推動D公司的整體發展，充分地發揮出了它神奇的功效，D公司的汽車保險業務市場份額從8%猛增到了19%，成為了業內增長最快的佼佼者。更多的保險公司也競相模仿，“微碼營銷”一時悄然走俏在眾多保險公司中。

“微碼營銷”在眾多金融企業中受歡迎來源于數據庫營銷在中國的興起。在海外，諸如花旗銀行、第一波士頓銀行、匯豐等世界級金融機構運用數據庫營銷進行客戶開發，維護已經數載并獲得了豐碩成果。在國內，許多新興銀行和保險公司和有遠見的金融企業也迫不及待抓住這一改寫金融業格局的營銷利器，紛紛與中國本土數據庫營銷翹楚 ―― 微碼營銷公司合作進行新世紀的營銷革命。

正如微碼營銷總裁費建平先生所說，“直復營銷更多研究的是客戶溝通的手段，客戶關系管理更多的是一種理念，而數據庫營銷將這種理念和營銷技術落到實處。”

通過數據庫營銷和直復營銷，微碼營銷（MicroMarketing）可以幫助金融企業開發并獲取更多的新客戶，也可以幫助企業提升老客戶的忠誠度。綜合利用電話營銷、Email營銷、反饋式直郵、網上營銷等直接溝通手段，幫助客戶建立客戶數據庫并管理相關客戶信息，實現銷售機會挖掘，產品促銷推廣，客戶保留，經銷商關系維護等營銷目標。

【述職報告之家YS575.cOm】知識盛宴精選:
• sql數據庫學習計劃?|?數據核查方案?|?數據述職報告?|?述職報告數據?|?數據庫同步方案?|?數據庫同步方案

?? 數據庫同步方案 ??

#mysqldump -uusername -ppassword discuz >discuz_2010-04-01.sql

這樣就把discuz數據庫所有的表結構和數據備份到discuz_2010-04-01.sql里了，

如果數據量大會占用很大空間，這時可以利用gzip壓縮數據，

命令如下：

#mysqldump -uusername -ppassword discuz | gzip >discuz_2010-04-01.sql.gz

系統崩潰，重建系統時，可以這樣恢復數據：

#mysql -uusername -ppassword discuz < discuz_2010-04-01.sql

從壓縮文件直接恢復：

#gzip < discuz_2010-04-01.sql.gz | mysql -uusername -ppassword discuz

輸入以下內容：

mysqldump -umysql -p51uptry uptry | gzip >/mysqldata/uptry`date +%Y-%m-%d_%H%M%S`.sql.gz

01 3 * * * root /usr/sbin/bakmysql

#mysql discuz < /mysqldata/discuz_2010-04-01.sql

?? 數據庫同步方案 ??

一.?訪問WEB數據庫的多種方案

目前在WINDOWS環境下有多種訪問WEB數據庫的技術，主要有：

1.公共網關接口CGI(Common?Gateway?Interface)

CGI是較早實現的技術。適用于多種服務器平臺，如UNIX、WINDOWS等，但CGI的開發成本高、維護困難、功能有限、不具備事務處理功能、占用服務器資源較多。

2.?INTERNET數據庫連接器IDC(Internet?Database?Connector)

IDC集成在ISAPI(Internet?Server?API)中，充分利用了DLL技術，易擴充，但編程較CGI更為復雜，只適用于小型數據庫系統。

3.?先進數據庫連接器ADC(Advance?Database?Connector)

ADC提供了ActiveX?Control來訪問數據庫，它的主要特點是數據查詢由用戶端瀏覽器執行，因而需將服務器端數據庫中的部分記錄下載到用戶端，系統開銷較大、響應慢，只適用于特別頻繁的數據庫查詢操作。

4.?JAVA/JDBC語言編程

JAVA語言是一種面向對象、易移植、多線程控制的語言，可通過JDBC去連接數據庫。用JAVA/JDBC編寫的軟件可移植性強，適用于多種操作系統，但其執行效率和執行速度還不理想，目前無法建立高效、高速的應用。

5.?動態服務器頁面ASP(Active?Server?Page)

ASP是微軟公司最新推出的WEB應用開發技術，著重于處理動態網頁和WEB數據庫的開發，編程靈活、簡潔，具有較高的性能，是目前訪問WEB數據庫的最佳選擇。

二.?ASP簡介

1.ASP訪問數據庫的原理

ASP是服務器端的腳本執行環境，可用來產生和執行動態的高性能的WEB服務器程序。?

當用戶使用瀏覽器請求ASP主頁時，WEB服務器響應，調用ASP引擎來執行ASP文件，并解釋其中的腳本語言(JScript?或VBScript)，通過ODBC連接數據庫，由數據庫訪問組件ADO(ActiveX?Data?Objects)完成數據庫操作，最后ASP生成包含有數據查詢結果的HTML主頁返回用戶端顯示。

由于ASP在服務器端運行，運行結果以HTML主頁形式返回用戶瀏覽器，因而ASP源程序不會泄密，增加了系統的安全保密性。此外，ASP是面向對象的腳本環境，用戶可自行增加ActiveX組件來擴充其功能，拓展應用范圍。

2.ASP頁面的結構：

ASP的程序代碼簡單、通用，文件名由.asp結尾，ASP文件通常由四部分構成：

1)?標準的HTML標記：所有的HTML標記均可使用。

2)?ASP語法命令：位于<%?%>?標簽內的ASP代碼。

3)?服務器端的include語句：可用#include語句調入其它ASP代碼，增強了編程的靈活性。

4)?腳本語言：ASP自帶JScript和VBScript兩種腳本語言，增加了ASP的編程功能，用戶也可安裝其它腳本語言，如Perl、Rexx等。

3.ASP的運行環境

目前ASP可運行在三種環境下。

1)?WINDOWS?NT?server?4.0運行IIS?3.0(Internet?Information?Server)以上。

2)?WINDOWS?NT?workstation?4.0運行Peer?Web?Server?3.0以上。

3)?WINDOWS?95/98運行PWS(Personal?Web?Server)。

其中以NT?server上的IIS功能最強，提供了對ASP的全面支持，是創建高速、穩定的ASP主頁的最佳選擇。

4.ASP的內建對象

ASP提供了六個內建對象，供用戶直接調用：

1)?Application對象：負責管理所有會話信息，可用來在指定的應用程序的所有用戶之間共享信息。

2)?Session對象：存貯特定用戶的會話信息，只被該用戶訪問，當用戶在不同WEB頁面跳轉時，Session中的變量在用戶整個會話過程中一直保存。Session對象需cookie支持。

3)?Request對象：從用戶端取得信息傳

?? 數據庫同步方案 ??

通常用戶數據庫有系統管理員創建，它的默認屬主是dbo，系統過程sp_changeddbowner可改變數據庫的屬主關系，它必須由數據庫管理員在要改變屬主關系的數據庫中執行。語法如下：

sp_changeddbowner login_name[,True]

其中參數True用于將權限一半傳遞給新屬主。

如果擴展的設備對于數據庫是新的，System和Default段會自動擴展到該設備上，

刪除設備前必須刪除其上的所有數據庫，刪除設備的命令是：sp_dropdevice

?? 數據庫同步方案 ??

上周有同事對數據庫進行了誤操作，問我可不可以回到前一天的狀態，恢復數據庫的問題以前學DB2的時候遇到過，那時我想SQL Server中應該也會有方法把數據庫恢復到前一天的。我的機器上ERP的數據庫日志從800M增張到了2G,Log增長得這么快，想必是把所有的操作都記錄上了。網上找了幾天的資料，SQL Server Books Online也看了一個星期，沒有找到答案，CSDN上找到一篇從日志恢復數據庫的文章同SQL Server Online上面的說明一樣寫的不清不楚。問了幾個公司里資歷深一點的同事，都沒有找到答案，昨天早晨6點半的時候醒來，想起DB2中的恢復模型，恢復的數據庫應該是在恢復點之前的數據庫，于是早早就起來，來到辦公室，實驗了一次，以為會成功,沒想到還是沒有成功恢復，很沮喪。

研究這個問題都一個星期了，仍然沒有解決，整個星期五一天都不好受，想起了Boy,一個新人訓時跟我們開交流會的RD leader，

結果還是沒有答案，不過Boy很熱情，把這個問題轉發給了我們的DBA Running,Running好象是搞oracle的，sql server中的這種恢復也不熟悉，不過他說：多從原理方面考慮。

沒輒，只好到Microsoft的 上面去找一下，溜達了一圈，有一篇文章提到，最好不要使用Auto close,auto shrink選項，我想可能是這兩個選項的問題吧。于是周五下午的時候，又試了一次，SQL Query Analyzer里面運行restore database等了半天都沒反應，我只好祈禱能夠恢復成功，結果并不如人愿，出來了紅色的錯誤信息，說是數據庫存取沖突，原來是SQL Server Enterprise Manager也在使用數據庫，于是關了Enterprise Manager，果然順利恢復了數據庫，高興地快要跳起來。

工作幾個月，常常都感覺到理論方面的基礎知識不夠豐富，一些幫助文檔看不懂，或者運行不了的時候，常常都是因為理論基礎。一些問題想要去解決常常要花很長的時間，所以以后還是從基礎理論入手學習數據庫。

?? 數據庫同步方案 ??

理主要是為防止非法登錄者或非授權用戶對SQL Server 數據庫或數據造成破壞，但在有些情況下這種安全管理機制顯得力不從心，

的事情而導致崩潰。所以我們需要提出另外的方案即數據庫的備份和恢復來解決這種問題。本章的主要目的就是介紹備份、恢復的含

義，數據庫備份的種類以及備份設備等基本的概念，以及如何創建備份和恢復數據庫，使讀者對其有全面的了解和認識，能夠自主制定自己的備份和恢復計劃。

備份和恢復組件是SQL Server 的重要組成部分。備份就是指對SQL Server 數據庫或事務日志進行拷貝，數據庫備份記錄了在進行備份這一操作時數據庫中所有數據的狀態，如果數據庫因意外而損壞，這些備份文件將在數據庫恢復時被用來恢復數據庫。

由于SQL Server 支持在線，備份所以通常情況下可一邊進行備份，一邊進行其它操作，但是，在備份過程中不允許執行以下操作：

創建或刪除數據庫文件；

創建索引；

執行非日志操作；

自動或手工縮小數據庫或數據庫文件大小。如果以上各種操作正在進行當中，且準備進行備份則備份，處理將被終止；如果在備份過程中，打算執行以上任何操作，則操作將失敗而備份繼續進行。

恢復就是把遭受破壞或丟失數據或出現錯誤的數據庫恢復到原來的正常狀態，這一狀態是由備份決定的，但是為了維護數據庫的一致性，在備份中未完成的事務并不進行恢復。

進行備份和恢復的工作主要是由數據庫管理員來完成的。實際上數據庫管理員日常比較重要、比較頻繁的工作就是對數據庫進行備份和恢復。

注意：如果在備份或恢復過程中發生中斷，則可以重新從中斷點開始執行備份或恢復。這在備份一個大型數據庫時極有價值。

在SQL Server 中有四種備份類型，分別為；

差異備份（Differential Database Backups）

文件和文件組備份（File and File Group Backup）下面我們將詳細介紹其所表述的內容，并涉及到一些使用時注意事項。

數據庫備份是指對數據庫的完整備份，包括所有的數據以及數據庫對象。實際上備份數據庫過程就是首先將事務日志寫到磁盤上，

然后根據事務創建相同的數據庫和數據庫對象以及拷貝數據的過程。由于是對數據庫的完全備份，所以這種備份類型不僅速度較慢，

而且將占用大量磁盤空間。正因為如此，在進行數據庫備份時，常將其安排在晚間，因為此時整個數據庫系統幾乎不進行其它事務操作，從而可以提高數據庫備份的速度。

在對數據庫進行完全備份時，所有未完成的事務或者發生在備份過程中的事務都不會被備份。如果您使用數據庫備份類型，

則從開始備份到開始恢復這段時間內發生的任何針對數據庫的修改將無法恢復。所以我們總是在一定的要求或條件下才使用這種備份類型，比如：

數據不是非常重要，盡管在備份之后恢復之前數據被修改，但這種修改是可以忍受的；

通過批處理或其它方法，在數據庫恢復之后可以很容易地重新實現在數據損壞前發生的修改；

數據庫變化的頻率不大。在進行數據庫備份時，如果您在備份完成之后又進行了事務日志備份，則在數據庫備份過程中發生的事務將被備份：但若只進行數據庫備份，常將數據庫選項“trunc.log onchkpt” 設置為true， 這樣每次在運行到檢查點（checkpoint） 時，都會將事務日志截斷。

注意：如果對數據一致性要求較高（將數據庫恢復到發生損壞的刻），則不應使用數據庫備份。

2 事務日志備份（Transaction Log Backup）

事務日志備份是指對數據庫發生的事務進行備份，包括從上次進行事務日志備份、差異備份和數據庫完全備份之后，所有已經完成的事務。在以下情況下我們常選擇事務日志備份。

不允許在最近一次數據庫備份之后發生數據丟失或損壞現象；

存儲備份文件的磁盤空間很小或者留給進行備份操作的時間有限，例如兆字節級的數據庫需要很大的磁盤空間和備份時間；

準備把數據庫恢復到發生失敗的前一點；

數據庫變化較為頻繁。由于事務日志備份僅對數據庫事務日志進行備份，所以其需要的磁盤空間和備份時間都比數據庫備份（備份數據和事務）少得多，這是它的優點所在。正是基于此，我們在備份時常采用這樣的策略，即每天進行一次數據庫備份，而以一個或幾個小時的頻率備份事務日志。這樣利用事務日志備份，我們就可以將數據庫恢復到任意一個創建事務日志備份的時刻。

但是，創建事務日志備份卻相對比較復雜。因為在使用事務日志對數據庫進行恢復操作時，還必須有一個完整的數據庫備份，而且事務日志備份恢復時必須要按一定的順序進行。比如在上周末對數據庫進行了完整的數據庫備份，在從周一到本周末的每一天都進行一次事務日志備份，那么若要打算對數據庫進行恢復，則首先恢復數據庫備份，然后按照順序恢復從周一到本周末的事務日志備份。

有些時侯數據庫事務日志會被中斷，例如數據庫中執行了非日志操作（如創建索引、創建或刪除數據庫文件、自動或手工縮小數據庫文件大小），此時應該立即創建數據庫或差異備份，然后再進行事務日志備份。以前進行的事務日志備份也沒有必要了。

3 差異備份（Differential Database Backups）

差異備份是指將最近一次數據庫備份以來發生的數據變化備份起，來因此差異備份實際上是一種增量數據庫備份，

與完整數據庫備份相比，差異備份由于備份的數據量較小，所以備份和恢復所用的時間較短。通過增加差異備份的備份次數，可以降低丟失數據的風險，將數據庫恢復至進行最后一次差異備份的時刻，但是它無法像事務日志備份那樣提供到失敗點的無數據損失備份。

但在實際中為了最大限度地減少數據庫恢復時間以及降低數據損失數量，我們常一起使用數據庫備份、事務日志備份和差異備份，而采用的備份方案是這樣的；

首先有規律地進行數據庫備份，比如每晚進行備份；

其次以較小的時間間隔進行差異備份，比如三個小時或四個小時；

最后在相臨的兩次差異備份之間進行事務日志備份，可以每二十或三十分鐘一次。

這樣在進行恢復時，我們可先恢復最近一次的數據庫備份，接著進行差異備份，最后進行事務日志備份的恢復。

但是，在更多的情況下我們希望數據庫能恢復到數據庫失敗那一時刻，那么我們該怎樣做呢？下面的方法也許會有大幫助。

首先如果能夠訪問數據庫事務日志文件則應備份當前正處于活動狀態的事務日志；

其次恢復最近一次數據庫備份；

接著恢復最近一次差異備份；

最后按順序恢復自差異備份以來進行的事務日志備份。當然，如果無法備份當前數據庫正在進行的事務，則只能把數據庫恢復到最后一次事務日志備份的狀態，而不是數據庫失敗點。

4 文件和文件組備份（File and File Group Backup）

文件或文件組備份是指對數據庫文件或文件夾進行備份，但其不像完整的數據庫備份那樣同時也進行事務日志備份。使用該備份方法可提高數據庫恢復的速度，因為其僅對遭到破壞的文件或文件組進行恢復。

但是在使用文件或文件組進行恢復時，仍要求有一個自上次備份以來的事務日志備份來保證數據庫的一致性。所以在進行完文件或文件組備份后應再進行事務日志備份。否則備份在文件或文件組備份中所有數據庫變化將無效。

如果需要恢復的數據庫部分涉及到多個文件或文件組，則應把這些文件或文件組都進行恢復。例如，如果在創建表或索引時，表或索引是跨多個文件或文件組，則在事務日志備份結束后應再對表或索引有關的文件或文件組進行備份，否則在文件或文件組恢復時將會出錯。

通常而言，我們總是依賴所要求的恢復能力（如將數據庫恢復到失敗點） 、備份文件的大小（如完成數據庫備份或只進行事務日志的備份或是差異數據庫備份）以及留給備份的時間等來決定該使用哪種類型的備份。常用的備份選擇方案有：僅僅進行數據庫備份、或在進行數據庫備份的同時進行事務日志備份，或使用完整數據庫備份和差異數據庫備份。

選用怎樣的備份方案將對備份和恢復產生直接影響，而且也決定了數據庫在遭到破壞前后的一致性水平。所以在做出該決策時，您必須認識到以下幾個問題：

如果只進行數據庫備份，那么將無法恢復自最近一次數據庫備份以來數據庫中所發生的所有事務。這種方案的優點是簡單，而且在進行數據庫恢復時操作也很方便；

如果在進行數據庫備份時也進行事務日志備份，那么可以將數據庫恢復到失敗點，那些在失敗前未提交的事務將無法恢復，但如果您在數據庫失敗后立即對當前處于活動狀態的事務進行備份，則未提交的事務也可以恢復。

從以上可以看出，對數據庫一致性的要求程度成為我們選擇這樣或那樣的備份方案的主要的普遍性原因。但在某些情況下對數據庫備份提出更為嚴格的要求，例如在處理比較重要業務的應用環境中，常要求數據庫服務器連續工作，至多只留有一小段時間來執行系統維護任務，在該情況下一旦出現系統失敗，則要求數據庫在最短時間內立即恢復到正常狀態，以避免丟失過多的重要數據，由此可見備份或恢復所需時間往往也成為我們選擇何種備份方案的重要影響因素。

那么如何才能減少備份和恢復所花費時間呢？SQL Server 提供了幾種方法來減少備份或恢復操作的執行時間。

使用多個備份設備來同時進行備份處理。同理，可以從多個備份設備上同時進行數據庫恢復操作處理；

綜合使用完整數據庫備份、差異備份或事務日志備份來減少每次的需要備份的數據數量；

使用文件或文件組備份以及事務日志備份，這樣可以只備份或恢復那些包含相關數據的文件，而不是整個數據庫。

另外需要注意的是，在備份時我們也要決定該使用哪種備份設備如磁盤或磁帶，并且決定如何在備份設備上創建備份，比如將備份添加到備份設備上或將其覆蓋。在SQL Server 2000 中，有三種數據庫恢復模式，它們分別是：簡單恢復（SimpleRecovery）、 完全恢復（Full Recovery）、 批日志恢復（Bulk-logged Recovery）。

所謂簡單恢復就是指在進行數據庫恢復時僅使用了數據庫備份或差異備份，而不涉及事務日志備份。簡單恢復模式可使數據庫恢復到上一次備份的狀態，但由于不使用事務日志備份來進行恢復，所以無法將數據庫恢復到失敗點狀態。當選擇簡單恢復模式時常使用的備份策略是：首先進行數據庫備份，然后進行差異備份。

完全數據庫恢復模式是指通過使用數據庫備份和事務日志備份將數據庫恢復到發生失敗的時刻，因此幾乎不造成任何數據丟失，這成為對付因存儲介質損壞而數據丟失的最佳方法。為了保證數據庫的這種恢復能力，所有的批數據操作比如SELECT INGO、創建索引都被寫入日志文件。選擇完全恢復模式時常使用的備份策略是：

首先進行完全數據庫備份；

然后進行差異數據庫備份；

最后進行事務日志的備份。

如果準備讓數據庫恢復到失敗時刻必須對數據庫失敗前正處于運行狀態的事務進行備份。3 批日志恢復（Bulk-logged Recovery）

批日志恢復在性能上要優于簡單恢復和完全恢復模式，它能盡最大努力減少批操作所需要的存儲空間。這些批操作主要是：SELECT INTO 批裝載操作（如bcp 操作或批插入操作）、創建索引針對大文本或圖像的操作（如WRITETEXT、 UPDATETEXT）。選擇批日志恢復模式所采用的備份策略與完全恢復所采用的恢復策略基本相同。

從以上的論述中我們可以看到，在實際應用中，備份策略和恢復策略的選擇不是相互孤立的，而是有著緊密的聯系。我們并不僅僅是因為數據庫備份為數據庫恢復提供了 “原材料”這一事實，以便在采用何種數據庫恢復模式的決策中考慮該怎樣進行數據庫備份，更多是因為在選擇該使用哪種備份類型時我們必須考慮到當使用該備份進行數據庫恢復時，它能把遭到損壞的數據庫“帶”到怎樣的狀態（是數據庫失敗的時刻，還是最近一次備份的時刻）。但有一點我們必須強調，即備份類型的選擇和恢復模式的確定都應服從于這一目標：盡最大可能，以最快速度減少或消滅數據丟失。

?? 數據庫同步方案 ??

數據庫方案設計是指按照項目需求和目標，通過確定數據庫的整體架構、數據模型、關系表設計、索引設計、規約和約束等內容，來完成數據庫系統的設計過程。一個好的數據庫方案設計能夠提高數據庫的性能、可靠性和可擴展性，為項目的成功實施和運維打下堅實的基礎。

在數據庫方案設計過程中，需要考慮以下幾個關鍵因素：項目需求、數據量、數據類型、訪問模式、性能要求和可擴展性等。通過充分了解項目需求以及用戶的使用習慣，確定數據庫的功能和目標。例如，如果是一個電商網站，需求可能包括用戶注冊、商品管理、訂單管理等功能。根據數據量和類型，選擇合適的數據庫管理系統（DBMS）以及相應的存儲引擎。常見的DBMS包括MySQL、Oracle、SQL Server等，而存儲引擎可選擇InnoDB、MyISAM等。

進行數據建模，即確定數據庫的概念模型和邏輯模型。概念模型是以實體-關系圖（ER圖）的形式展示，用于描述現實世界中的實體和它們之間的關系。邏輯模型是在概念模型的基礎上，進行數據庫設計的過程，包括表的設計和屬性的定義。在設計表結構時，需要考慮冗余和規范化的問題。冗余是指數據在不同表中重復存儲，造成存儲空間和更新操作的浪費。規范化是指將原始表的數據分解成若干個滿足特定條件的表，從而提高數據的一致性和完整性。

在數據庫方案設計中，索引設計也是重要的一環。索引是數據庫中用于提高查詢效率的數據結構，通過建立索引可以加快數據的讀取和查詢速度。在確定索引時，需要根據具體的查詢需求和訪問模式，選擇合適的字段進行索引。同時，還需要考慮索引的大小和維護成本，以免造成不必要的性能損失。

在數據庫方案設計中，還需要考慮數據的安全性和完整性。通過制定規范和約束，如主鍵、外鍵、唯一約束、默認值等，保證數據的一致性和完整性。可以對敏感數據進行加密，采用備份和恢復的方式來保證數據的安全和可用性。

數據庫方案設計還需要考慮數據庫的可擴展性。隨著業務的發展和數據量的增加，數據庫需要能夠方便地進行擴容和升級，以滿足項目的需求。因此，在設計階段就需要考慮分區、分表、集群等技術手段，來提高數據庫的擴展性和負載能力。

數據庫方案設計是一個復雜而又關鍵的過程，它直接關系到項目的成功實施和運維。一個好的數據庫方案設計能夠提高數據庫的性能、可靠性和可擴展性，為項目的順利進行提供有力的支持。因此，在進行數據庫方案設計時，需要全面考慮項目需求、數據量、訪問模式、性能要求和可擴展性等關鍵因素，制定合理的架構和設計，保證數據庫系統的高效運行。

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