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    再来谈离散性,Java 比 SQL 又有什么优势?

    我们讨论了 SQL 对 Java 的优势,也就是集合化特性,我们现在再来看看 Java 比 SQL 有什么优势。 Java 的代码长是长了,看起来也乱,但仔细研读会发现,它描述的运算逻辑并不困难,基本上就是按部就班地实现业务目标。也就是说,Java 是书写繁琐,而不是思考困难。 但 SQL 却不一样,看懂每一个子查询的技术意义并不难,但你却很难明白它到底想干吗,是怎样为最终的业务目标服务的。也就是说,SQL 写起来要简洁一些,但思维难度却更大了。 这是为什么? 我们之前讲过一期 三行五行的 SQL 只存在于教科书和培训班 ,指出 SQL 有集合化不彻底、缺乏有序支持等问题,这些问题,以及 SQL 还有的其它问题,都有一个共同的根源,这导致虽然 SQL 的繁琐度低于 Java,但难度却更大。

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    SQL Server数据库进阶之表分区实战演练

    1.1、需求背景 假设,你有一个销售记录表,记录着每个销售情况,那么你就可以把这个销售记录表按时间分成几个小表,例如说5个小表吧。2009年以前的记录使用一个表,2010年的记录使用一个表,2011年的记录使用一个表,2012年的记录使用一个表,2012年以后的记录使用一个表。那么,你想查询哪个年份的记录,就可以去相对应的表里查询,由于每个表中的记录数少了,查询起来时间自然也会减少。但将一个大表分成几个小表的处理方式,会给程序员增加编程上的难度。以添加记录为例,以上5个表是独立的5个表,在不同时间添加记录的时候,程序员要使用不同的SQL语句,例如在2011年添加记录时,程序员要将记录添加到2011年那个表里;在2012年添加记录时,程序员要将记录添加到2012年的那个表里。这样,程序员的工作量会增加,出错的可能性也会增加。 使用分区表就可以很好的解决以上问题。 1.2、解决方案 数据库结构和索引的是否合理在很大程度上影响了数据库的性能,但是随着数据库信息负载的增大,对数据库的性能也发生了很大的影响。可能我们的数据库在一开始有着很高的性能,但是随着数据存储量的急速增长—例如订单数据—数据的性能也受到了极大的影响,一个很明显的结果就是查询的反应会非常慢。在这个时候,除了你可以优化索引及查询外,你还可以做什么?建立分区表(Table Partition)可以在某些场合下提高数据库的性能,在SQL Server 2005中也可以通过SQL语句来创建表分区,但在SQL Server 2008中提供了向导形式来创建分区表。 1.3、本次分享课程适合人群如下 1)、有一定的.NET 开发基础。 2)、有一定的SQL SERVER基础知识。 如果您同样对本次分享《SQL Server数据库进阶之表分区实战演练》课程感兴趣的话,那么请跟着阿笨一起学习吧。废话不多说,直接上干货,我们不生产干货,我们只是干货的搬运工。

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    JDBC 基础操作

    JDBC 的全称是 Java Database Connectivity,即 Java 数据库连接,它是一种可以执行 SQL 语句的 Java API。程序可通过 JDBC API 连接到关系数据库,并使用结构化查询语言(SQL,数据库标准的查询语言)来完成对数据库的查询、更新。   与其他数据库编程环境相比,JDBC 为数据库开发提供了标准的 API,所以使用 JDBC 开发的数据库应用可以跨平台运行,而且可以跨数据库(如果全部使用标准的 SQL)。也就是说,如果使用 JDBC 开发一个数据库应用,则该应用既可以在 Windows 平台上运行,也可以在 UNIX 等其他平台上运行;既可以使用 MySQL 数据库,也可以使用 Oracle 等数据库,而程序无须进行任何修改。   最早的时候,Sun 公司希望自己开发一组 Java API,程序员通过这组 Java API 即可操作所有的数据库系统,但后来 Sun 发现这个目标具有不可实现性,因为数据库系统太多了,而且各数据库系统的内部特性又各不相同。后来 Sun 就制定了一组标准的 API,它们只是接口,没有提供实现类(这些实现类由各数据库厂商提供实现),这些实现类就是驱动程序。而程序员使用 JDBC 时只要面向标准的 JDBC API 编程即可,当需要在数据库之间切换时,只要更换不同的实现类(即更换数据库驱动程序)就行,这是面向接口编程

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    领券