首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SharePoint列表可伸缩性

Point列表是一种基于Microsoft SharePoint的在线列表管理工具,用于创建、管理和共享列表。SharePoint列表具有良好的可伸缩性,可以根据需要轻松扩展。

SharePoint列表的可伸缩性主要体现在以下几个方面:

  1. 列表大小:SharePoint列表可以容纳大量的数据,支持创建包含数百万行的列表。
  2. 并发用户:SharePoint列表可以支持数千名并发用户同时访问和编辑列表,而不会出现性能问题。
  3. 数据存储:SharePoint列表可以存储大量的数据,支持多种数据类型,包括文本、数字、日期、选项、人员、超链接等。
  4. 列表关系:SharePoint列表支持创建多个列表之间的关系,包括主子关系、查找列表和详细列表等。
  5. 搜索和筛选:SharePoint列表支持高级搜索和筛选功能,可以快速找到需要的数据。

总之,SharePoint列表具有良好的可伸缩性,可以满足各种规模的企业需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

让Veritas数据高可用容灾释放你的双手

简介:在大数据以PB增长的时代,保证数据高可用的同时,确保数据安全已经成为企业IT领导者及数据管理人员所急迫需解决的问题,Veritas深入地了解用户的各种存储需求,从而实现了简单、高效、可扩展、高敏捷、高洞察力的全线存储备份容灾解决方案。而为保证产品的高度兼容性,为此Veritas不断提升与精进,从而汇集了得天独厚的优势,实现了统一的混合云平台管理、成熟的企业级数据可伸缩性、超乎想象的即时数据恢复与自动复制、全索引直观数据检索等等,为几乎所有的企业数据环境提供了端到端的数据可用性解决方案。下面我们就Veritas数据存储安全解决方案来进行探讨与学习。

03

microsoft project 2016破解版 32/64位简体中文专业版

microsoft project 2016中文破解版是微软最新发行的一款项目管理软件,该软件利用内置模板、 甘特条形图、日程表、现成的报表、资源规划和许多其他功能,可以帮助成功地管理您的项目。project2016拥有熟悉的自动日程安排工具,可以帮助用户减少效率低的情况和培训时间,多个日程表可帮助更轻松地对复杂的日程安排进行可视化。同时资源管理工具可帮助用户构建项目团队、请求所需的资源,以及创建更加高效的计划,从而保证你的项目、资源和团队井井有条、步入正轨。Microsoft Project2016不仅可以快速、准确地创建项目计划,而且可以帮助项目经理实现项目进度、成本的控制、分析和预测,使项目工期大大缩短,资源得到有效利用,提高经济效益。是专案管理软件程序由微软开发销售。软件设计目的在于协助专案经理发展计划、为任务分配资源、跟踪进度、管理预算和分析工作量。日程表可以以资源标准的,而且关键链以甘特图形象化。另外,Project可以辨认不同类别的用户。这些不同类的用户对专案、概观、和其它资料有不同的访问级别。自订物件如行事历、观看方式、表格、筛选器和字段在企业领域分享给所有用户。本站免费提供microsoft project 2016中文破解版,同时提供project 2016激活教程及project 2016破解文件,详细安装破解教程请参考下文。

05

多维数据库概述之一---多维数据库的选择

1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而

02
领券