数据库文件

索引的概念 索引的用途：我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准，而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。 索引是什么：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。在数据库中，数据库程序使用索 引可以重啊到表中的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。 索引的利弊：查询执行的大部分开销是I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有 索引指向数据值，则查询只需要读少数次的磁盘就行啦。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不总是提高系统的性能，带索引的表需要在数 据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需的处理时间会更长。所以我们要合理使用索引，及时更新去除次优索引。 数据表的基本结构 一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个 8K用完的时候，数据库指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号, 每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页

索引的概念 索引的用途：我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准，而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。 索引是什么：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。在数据库中，数据库程序使用索 引可以重啊到表中的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。 索引的利弊：查询执行的大部分开销是I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有 索引指向数据值，则查询只需要读少数次的磁盘就行啦。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不总是提高系统的性能，带索引的表需要在数 据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需的处理时间会更长。所以我们要合理使用索引，及时更新去除次优索引。 数据表的基本结构 一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个 8K用完的时候，数据库指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号, 每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页

Mongodb安全认证在单实例和副本集两种情况下不太一样，单实例相对简单，只要在启动时加上 --auth参数即可，但副本集则需要keyfile。 一、单实例 1.启动服务（先不要加auth参数） 2.登陆后切换到admin库并添加管理员账号 2.1 创建系统管理员用户 默认条件下，超级管理员只能用于帐号管理，不能进行其他数据库操作，可以通过自己给自己授权实现。生产环境中的管理员，如果某个帐号包含了角色userAdminAnyDatabase或者userAdmin，就应该仅仅用于帐号和角色管理，不应该再授予别的角色了。 （1）我们首先就要建立一个超级管理员，然后再用超级管理员建立其他帐号： use admin db.addUser( { user: "superman", pwd: "talent", roles: [ "userAdminAnyDatabase" ] } ) （2）为帐号启用admin数据库认证,这样他就可以操作admin数据库了。 db.auth("root", "123456") //为账号授权 db.system.users.find(); //查看当前已有的用户信息 （3）使用用刚才的超级帐号登录数据库(admin)mongo localhost:27017admin -u superman -p superman 现在，我们就可以为其他数据库添加用户了：

问题背景： 客户数据库环境遭遇断电宕机，启动数据库失败，协助查看。 报错如下： 1 Total System Global Area 6442450944 bytes 2 Fixed Size 8807168 bytes 3 Variable Size 1375735040 bytes 4 Database Buffers 5049942016 bytes 5 Redo Buffers 7966720 bytes 6 Database mounted. 7 ORA-00742: Log read detects lost write in thread 1 sequence 1202 block 137840 8 ORA-00312: online log 18 thread 1: '/u01/app/oracle/oradata/orcl/redo18.log' 9 10 11 alter pluggable database all open 12 * 13 ERROR at line 1: 14 ORA-01109: database not open 问题解决： 宕机过程中redolog丢失 1 SQL> RECOVER DATABASE UNTIL CANCEL; //尝试recover 2 ORA-01547: 警告: RECOVER 成功但 OPEN

　　1.在‘开始’菜单打开‘Microsoft SQL Server 2005→SQL Server Management Studio’。 　　2.新建一个数据库（名称自定义），选择新建的数据库点击右键选择‘任务→导入数据’。 　　3.在弹出的页面点击下一步，‘数据源’选择‘Microsoft Access’,然后选择Access数据库所在的路径，如果Access数据库有用户名和密码就需要填写，如果没有就不用填写。点击‘下一步’。 　　4.在弹出的页面，‘数据源’可以安默认的不动。‘服务器名称’及‘身份验证’要和登录时的服务器及身份验证一样（如果不一样，在下面的数据库下拉框里找不到刚才新建的数据库）。在下面的数据库下拉框选择新建的数据库（如果没有新建的数据库，点击后面的刷新按钮。如果还是没有就检查服务器名称’及‘身份验证’是否正确）。可以点击后面的‘新建’。点击‘下一步’。 　　5.在弹出的页面，按照默认选择第一项（复制一个或多个表或视图的数据）。点击‘下一步’。 　　6.在‘选择源表和源视图’页面，选中要导入的表和视图。（可以点击‘预览’查看表中的数据）点击‘下一步’。 　　7.按照默认‘立即执行’，点击‘下一步’。 　　8.点击‘完成’。此文转载自it动力。 来源： https://www.cnblogs.com/flyfengling/p/3233012.html

一、下载 sqlite 创建 sqlite 数据库来实现 【1】下载sqllite数据库 　　本机（windows系统）安装sqlite数据库。 　　下载地址为（ http://www.sqlite.org/download.html ），在Precompiled Binaries for Windows选项中，选择下载（ sqlite-tools-win32-x86-3220000.zip ）。 　　解压之后会有三个文件（sqldiff.exe, sqlite3.exe, sqlite2_analyzer.exe），把这三个文件放到一个文件夹中，比如sqlite 　　　　 【2】解压sqlite 　　解压后把这个文件夹的全路径（E:\sqlite）添加到系统环境变量path中。重启cmd，输入sqlite3，会有提示SQLite version等等的提示，表示安装成功； 【3】创建准备装载数据的sqlite数据库（xxx.db） 　　创建一个文件夹mySqlite，在此文件夹中运行cmd，输入命令'sqlite3 test.db'回车，然后输入'.database，就会自动创建一个数据库（test.db）； 【4】使用navicat连接sqlite数据库 　　点击‘连接’，选中sqlite，连接名填写test.db，选择‘现有数据库文件’，选中数据库（test.db）的路径

hive中conf/hive-site.xml文件配置（没有该文件则新建） <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> <description>username to use against metastore database</description> <

oracle服务器和客户端字符集的查看和修改 https://www.cnblogs.com/lcword/p/5854186.html 一、什么是oracle字符集 Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储，处理，检索数据。它使数据库工具，错误消息，排序次序，日期，时间，货币，数字，和日历自动适应本地化语言和平台。 影响oracle数据库字符集最重要的参数是NLS_LANG参数。 它的格式如下: 　　NLS_LANG = language_territory.charset 它有三个组成部分(语言、地域和字符集)，每个成分控制了NLS子集的特性。 其中: Language 指定服务器消息的语言，territory 指定服务器的日期和数字格式，charset 指定字符集。如:AMERICAN _ AMERICA. ZHS16GBK 从NLS_LANG的组成我们可以看出，真正影响数据库字符集的其实是第三部分。 所以两个数据库之间的字符集只要第三部分一样就可以相互导入导出数据，前面影响的只是提示信息是中文还是英文。 二.查看数据库字符集 这涉及三方面的字符集， 一是oracel server端的字符集; 二是oracle client端的字符集; 三是dmp文件的字符集。

Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 读者福利，想要了解python人工智能可直接点击链接即可领取相关学习福利包： 石墨文档 是安全网站放心，继续访问就可以领取了哦 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs(-3.2) Python标准库：Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： importstringstring.find('abcde','b') 第三方库：Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：非Python写成的库或包，用于Python数据工作的相关工具。 「推荐度」3星最高，1星最低。 01 文件读写 文件的读写包括常见的txt、Excel

因为自己有一本基于SQL Server 2005的数据库教程，里边使用的 示例数据库 是AdventureWorks for SQL Server 2005，而我的机子上装的是SQL Server 2008，示例数据库是AdventureWorks for SQL Server 2008。起初我以为示例数据库AdventureWorks for SQL Server 200 5 与AdventureWorks for SQL Server 200 8 数据库结构应该差不多，可是在练习的过程中，我发现两个数据库中很多表的结构还是有很多不一样的地方。于是决定到微软下载中心将示例数据库AdventureWorks for SQL Server 2005下过来，附加到SQL Server 2008上，以便顺利进行练习。我以SQL Server 2008的超级管理员账户“ sa ”连接登录到实例SQLSERVER2008： 在附加示例数据库AdventureWorks for SQL Server 2005时，弹出了下图 这个错误： 仔细看了一下主要信息“ 尝试打开或创建物理文件......时，CREATE FILE遇到操作系统错误 5(拒绝访问。) ” ，一看就知道应当是对要附加的数据文件的操作权限不够。 按一般的思维习惯，我们会对操作权限不够的文件授予足够的操作权限。比如，有网友说“