4 使用抽象工厂模式重构数据库连接池 还是演示课堂开始的JDBC操作案例，我们每次操作都需要重新创建数据库连接。其实每次创建都非常耗费性能，消耗业务调用时间。 我们使用抽象工厂模式，将数据库连接预先创建好，放到容器中缓存着，当业务调用时就只需现取现用。我们来看代码。 Pool抽象类的代码如下。 Pool的实例 * * @param driverName 数据库驱动字符串 * @return * @throws IOException * @throws /** * 数据库连接池管理类 * @author Tom * */ public final class DBConnectionPool extends Pool { private ) { pool = new DBConnectionPool(); } return pool; } /** * 获得一个数据库连接池的实例
– 分享审核数据表 id => ‘ID’ status => ‘状态 0 审核中，1 已忽略’ dateline => ’0′ pre_portal_article_moderate – 文章审核数据表 sortid => ‘分类信息id’ tid => ‘分类信息数据对应帖子id’ fid => ‘分类信息数据对应帖子板块id’ optionid => ‘分类信息数据对应选项id’ expiration ‘模板中用到的模块分类字段’ moreurl => ‘是否有更多链接’ pre_common_block_item – 模块数据表 itemid => ‘信息ID’ bid => ‘模块ID’ id ’ pageorder => ‘分页排序’ dateline => ‘添加时间’ pre_portal_article_count – 门户文章统计数据表 aid => ‘文章ID’ catid => – 门户文章回收站表 aid => ‘垃圾文章ID’ content => ‘文章数据的seriallize存储’ pre_portal_comment – 门户评论表 cid => ‘评论id’ uid
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欢迎回到数据库深度探索，在这里我们将与数据库领域的工程师、构建者和领导者进行一对一的交流。最近，我们采访了来自MongoDB的Richard Kreuter。 文档——灵活的、受json启发的文档——比许多人熟悉的处理数据的严格结构的传统方式更加简单、自然、通用和高性能。 Atlas数据湖提供了MongoDB查询语言的全部功能，MongoDB查询语言是一种非常强大且丰富的查询语言，人们在操作数据库上下文中已经享受了多年，并将这种能力带到了对象存储中的数据中。 对多文档事务的技术需求始于MongoDB的第一次收购，一个名为WiredTiger的数据库存储引擎，它是由创建BerkeleyDB嵌入式数据库(世界上最流行的数据库引擎之一)的人创建的。 微信小号 激烈深度讨论，报上你想加入的群：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化.社群已经有5000人，赶快加入讨论。
问题描述 我们在进行数据库的增删改查的操作时，当我们插入英文或者数字等字符串的时候能够正常显示，但的当我们插入中文字体的时候我们就会在我们的表中发现显示的是一连串的问号，没有显示出我们本该插入的中文字体 这时候我们就需要去查看我们的这张表的编码格式，首先我们进入数据库，查看我们的编码格式； ? 2、character_set_connection 主要用来设置连接数据库时的字符集，如果程序中没有指明连接数据库使用的字符集类型则按照这个字符集设置。 3、character_set_database 主要用来设置默认创建数据库的编码格式，如果在创建数据库时没有设置编码格式，就按照这个格式设置。 7、character_set_system 数据库系统使用的编码格式，这个值一直是utf8，不需要设置，它是为存储系统元数据的编码格式。
接下来本文将详细分析两类数据库的不同点： 数据组成差别 - 数据时间范围差别 一般来讲，操作型数据库只会存放90天以内的数据，而分析型数据库存放的则是数年内的数据。 因为Hive是一种数据仓库，而数据仓库和分析型数据库的关系非常紧密(后文会讲到)。它只提供查询接口，不提供更新接口，这就使得消除冗余的诸多措施不需要被特别严格地执行了。 2.5 数据仓库开发流程 2.5.1 概述 数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 比如某关系中昨天存货量字段+当天进货量字段-当天销售量字段等于当天存货量就可能是数据质量有问题。 及时性 及时性要求数据库系统中的数据'保鲜'。比如当天的购买记录当天就要入库。 通常，数据保存在那里用于特定用途，例如财务分析。 数据集市也比数据仓库小得多 – 它们可以容纳数十千兆字节，相比之下，数据仓库可以存储数百千兆字节到PB级数据，并可用于数据处理。
目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。 （即从生产系统同步过来的ods层数据），那么这个加工逻辑是非常复杂的，难以维护，肯定是存在计算逻辑重复，那么我们要改善这一点，在数据仓库里面其实就是建立数据模型，进行分层，将共有逻辑进行抽象下沉（非本文重点 一套科学的数据仓库建模，需要强有力的理论支撑，本文主要以kimball的建模理论进行阐述。 大概的建模步骤可以分为： 需求调研-》业务调研-》划分业务域-》构建指标体系-》加工dim层-》ods层-》dwd层-》dws层-》ads层（数据集市），以上非本文重点，简要描述下分层模型。 数据不准确(与线上业务系统不匹配) 3.字段命名应该达到统一规范定义(多业务线为了满足自身的需求，往往很难做到命名统一) 4.字段类型的规范统一 5.度量单位的统一 6.应该将每个字段都写上注释，特别是带有枚举的字段
NoSQL，泛指非关系型的数据库。 NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 简单说，通常我们使用的SQLite3、MySQL都是关系型数据库，使用一种通用的SQL脚本语言来操作，NoSQL数据则没有这种SQL语言，其内部保存的是一种JSON字符串。 MongoDB 它是一款开源、跨平台、分布式，具有大数据处理能力的文档数据库。由C++语言编写，主要解决的是海量数据的访问效率问题，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 当数据量达到50GB以上的时候，MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。 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。
-3.4节：字符集的基本知识、数据库的字符集、字符集文件及字符支持、NLS_LANG的设置与影响、导入导出及字符转换。 这篇介绍第三章的3.1-3.4：字符集的基本知识、数据库的字符集、字符集文件及字符支持、NLS_LANG的设置与影响、导入导出及字符转换。 在创建数据库的过程中，如图3-1所示的界面用于选择字符集。 ，如果这个字符文件丢失或损坏，则数据库将会出现故障。 所以通常在执行导出操作时，最好把客户端字符集设置得和数据库相同，这样可以避免在导出时发生不必要的数据转换，导出文件将和数据库具有相同的字符集，数据得以完好备份。 · 源数据库和目标数据库具有相同字符集设置。 这时，只需要设置NLS_LANG等于数据库字符集即可导入（前提是，导出使用的是和源数据库相同字符集，即三者相同） · 源数据库和目标数据库字符集不同。
SQLServer 连接字符串 <add name="DapperSql" connectionString="Data Source=.; Initial Catalog=HangFire_DB ;User Id=sa;Password=123456;"/> MySql 连接字符串 Data Source=127.0.0.1;Database=DBName;User Id=root;Password
private String finename; private Long contentSize; private String fileType; //Java的Object类型来对应数据库的
这样，从库到表，到字段，到字段类型，都有所规范了，我们这个数据库就有点样子了。 首先，建一个索引文件（没错，索引本身也是一个文件，只是在不同的数据库中，不一定是单独一个文件，但是不管什么形式，索引都是需要占用空间的，所以并不是多多益善），在这个文件里，直接score字段排好序： ID 刚才我们说的是的索引字段是数值型的，如果是文本型的呢，例如对name字段怎么建索引？ 所谓列式数据库，我们我们来定义的话，可以这样理解：前面关系数据库时，每个库目录下存放数据表文件，而到了列式数据库，我们的表这层也定义成目录，而每列的数据单独保存成文件，这样如果对该列进行分析时，那基本只需要加载对应的列文件即可 所有数据库，无论是数据还是索引，最终都是以文件的形式保存到文件系统中，只是其数据库系统本身保证了保存时的某种规范。
文章目录 计算机安全性概述 数据库安全性控制 视图机制 审计（Audit） 数据加密 统计数据库安全性 问题的提出 数据库的一大特点是数据可以共享 数据共享必然带来数据库的安全性问题 数据库系统中的数据共享不能是无条件的共享 数据库安全性控制的常用方法 ➢ 用户标识和鉴定 ➢ 存取控制 ➢ 视图 ➢ 审计 ➢ 密码存储 一、用户标识与鉴别 系统提供的最外层安全保护措施 基本方法 ➢ 系统提供一定的方式让用户标识自己的名字或身份 AUDIT语句：设置审计功能 NOAUDIT语句：取消审计功能 数据加密 防止数据库中数据在存储和传输中失密的 有效手段 一、加密的基本思想 ➢ 根据一定的算法将原始数据（术语为明文，Plain text）变换为不可直接识别的格式（术语为密文，Cipher text） ➢ 不知道解密算法的人无法获知数据的内容 二、加密方法 1.替换方法 •使用密钥（Encryption Key）将明文中的每一个字符转换为密文中的一个字符 2.置换方法 将明文的字符按不同的顺序重新排列 3.混合方法 美国1977年制定的官方加密标准：数据加密标准（Data Encryption Standard，简称DES） 三、DBMS中的数据加密
文章目录 实体完整性 参照完整性 用户定义的完整性 完整性约束命名子句 域中的完整性限制 触发器 激活触发器 删除触发器 小结 什么是数据库的完整性 ➢ 数据的正确性和相容性 ➢ 防止不合语义的数据进入数据库。 ➢ 完整性：真实地反映现实世界 数据的完整性和安全性是两个不同概念 数据的完整性 ➢防止数据库中存在不符合语义的数据，也就是防止数据库中存在不正确的数据 ➢防范对象：不合语义的、不正确的数据 数据的安全性 ：数据模型的组成部分约束数据库中数据的语义。 DBMS应提供定义数据库完整性约束条件，并把它们作为模式的一部分存入数据库中。
除此之外，Oracle自身的一些数据库对象，如目录，PL/SQL代码等等这些都是元数据，都需要存放在数据字典中。随着12c 容器数据的普及，Oracle数据字典发生了哪些变化呢，下文即是具体描述。 3、数据字典包括的内容 数据库对象的定义信息 用户定义信息 PL/SQL代码 用户创建的其他对象等 关于数据字典详细介绍可以参考：Oracle 数据字典和数据字典视图 二、CDB数据库中数据字典架构 1 、数据字典存放方式的变更 在Oracle 12c之前的数据库版本，系统数据字典和用户数据字典采取了混合存放的处理方式。 随着用户数据库对象添加到数据库，则用户添加的这些对象信息被混合存放到了系统数据字典(即Oracle提供的数据对象字典) 如下图描绘了二个基础数据字典表 左边图示中黑色条表示描述系统数据字典的行，绿色条的表示用户对象产生的行相间到数据字典表 该数据对应于元数据链路驻留在其PDB，而不是在根。例如，如果您在hrpdb上的表mytable中添加行，然后将行存储在PDB数据文件。PDB和根中的数据字典视图包含不同的行。
数据库命名规则： 根据项目的实际意思来命名。 数据表命名规则： 1.数据表的命名大部分都是以名词的复数形式并且都为小写； 2.尽量使用前缀"table_"； 3.如果数据表的表名是由多个单词组成，则尽量用下划线连接起来；但是不要超过30个字符，一旦超过 30个字符，则使用缩写来缩短表名的长度； 字段命名规则： 1.首先命名字段尽量采用小写，并且是采用有意义的单词； 2.使用前缀，前缀尽量用表的"前四个字母+下划线组成"； 3.如果字段名由多个单词组成， 则使用下划线来进行连接，一旦超过30个字符，则用缩写来缩短字段名的长度； 视图命名规则： 1.尽量使用前缀"view_"； 2.如果创建的视图牵扯多张数据表，则一定列出所有表名，如果长度超过30个字符时可以简化表名 ，中间用下划线来连接； 主键命名规则： 1.主键用"pk_"开头，后面跟上该主键所在的表名； 2.不能超过30个字符，尽量使用小写英文单词；
这里我们发现这条语句根本没有进行筛选，这是因为Exists不知道使用什么条件去筛选数据，前面是一个结果集后面为另一个结果集数据库不清楚按照哪个字段来判断前面的某条记录是否存在与后面的集合中。 2.修正错误： 这里在两个表之间显然只有sno字段是相关的，所以在最后添加判断条件： Grade.sno=Student.sno 也就是 SELECT DISTINCT sname from Student 但是结论是只有七条数据，显然差距比较大。 也就是子查询是有问题的，查表以后发现在student表中是有十二个同学，但是grade表中选课的同学总数并不是十二个，也就是说有很多人根本没有选课。
大家好，上节简单演示在Access数据库中创建对应的表的步骤。本节简单汇总下字段的数据类型，属性在下节介绍。 一、字 段 类 型 Access数据库为字段提供10种数据类型，比较容易了解，和Excel中很多数据类型类似。 后面具体说一下自动编号型： 1．文本型（Text）：用于输入文本或文本与数字相结合的数据，是最常用的字段类型之一，又分为短文本和长文本两种，区别就是短文本的字符长度不超过255个字符（字节）。 在Access中，每一个汉字和所有特殊字符（包括中文标点符号）都算作一个字符。 2．货币型（Currency）：用来存储货币值，即与货币相关的数据，占8个字节，在计算中禁止四舍五入。 8、附件：附件类型是存储数字图像等二进制文件的首选数据类型。 9、超链接型（Hyper Link）：用于存放通过超链接方式链接的Windows对象，如通过超链接跳转至文档、网页等。
dataDictionary 介绍 生成数据字典 应用场景 根据mysql数据库生成html格式数据字典，目前仅支持macos/linux/windows 使用步骤 运行程序 windows: dataDictionary
所有被支持的字符集都可以被客户端透明地使用，但少数只能在服务器上使用（即作为一种服务器方编码）。默认的字符集是在使用 initdb初始化你的PostgreSQL数据库集簇时选择的。 在你创建一个数据库时可以重载它，因此你可能会有多个数据库并且每一个使用不同的字符集。 但是，一个重要的限制是每个数据库的字符集必须和数据库的LC_CTYPE （字符分类）和LC_COLLATE （字符串排序顺序）设置兼容。 在拷贝任何其他数据库时，不能更改从源数据库得来的编码和区域设置，因为这可能会导致破坏数据。详见Section 22.3。 数据库的编码存储在系统目录pg_database中。 正如前文所述，SQL_ASCII并不强制存储在数据库中的数据具有任何特定的编码，并且这样这种选择存在着区域依赖的不正当行为的风险。 使用这种设置组合的做法已经被废弃，并且在某天将被完全禁止。
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