数据库同步方案|数据库同步方案（必备19篇）

数据库同步方案（必备19篇）。

♥️ 数据库同步方案 ♥️

网格计算已经成为热点，它所带来的低成本、高性能以及方便的计算资源共享正是众多企业所追求的，未来的数据库将构筑在网格计算环境之上。

RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle9i数据库中采用的一项新技术，也是Oracle数据库支持网格计算环境的核心技术。它的出现解决了传统数据库应用中面临的一个重要问题：高性能、高可伸缩性与低价格之间的矛盾，

除了RAC技术，Oracle9i数据库还提供其他功能来支持网格计算，包括支持在数据库之间进行数据快速复制的Transportable Tablespaces、支持数据流更新的Oracle Streams、支持应用可移植性的One Portable Codebase等。Mendelsohn认为，对那些需要建立数据中心的企业来说，Oracle9i RAC加上刀片服务器和Linux操作系统，就完全能够替代传统的基于大型机的数据系统。

准确的说应为支持网格的数据库技术，Oracle10g中的g即为gridding网格。

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1.以 Administrator 身份登录到 Windows NT.

您需要 Administrator 权限来创建、启动和停止服务，

2.打开命令提示符。

3.使用 dbsvc 实用程序创建服务，限制如下：

必须使用 -a 开关来指定 sybase 帐户，使用 -p 开关来指定它的口令。

不能使用 -as 或 -i 开关。

对于个人数据库服务器，可执行文件的名称应当是：

C:Program FilesSybaseSQL Anywhere 9win32dbeng9.exe

对于数据库服务器则是：

C:Program FilesSybaseSQL Anywhere 9win32dbsrv9.exe

您必须使用下列引擎参数：

4.输入要运行的任何数据库文件的完整路径。

该路径应当采取 数据库文件夹 文件名 .db 格式，其中数据库文件夹是 C2 数据库文件夹，其中包括所有其它相关参数。

例如，下列命令行可创建名为 asa_svc 的手工启动的服务，并且引用网络服务器，

它在 sybase 帐户下运行，其口令为sybase_password.它执行下列命令：

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根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作

根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：

业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。

在此阶段，主要工作包括：

从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：

列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。

除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。

在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。

逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。

在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。

Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，

InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。

数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。

Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。

用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。

数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。

用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。

此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。

数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。

总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。

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一、教学目的：

利用网络是获取信息的一个主要途径，网络信息的获取分常规信息获取和网络数据库信息的获取。我们先复习常规网络文件信息的获取，再学习和体验网络数据库信息的获取。

集体复习一下怎样利用google搜索引擎和flashget下载工具来通过网络完成我们需要的文件。

网络数据库：数据和资源共享这两种技术结合在一起即成为在今天广泛应用的网络数据库（也叫WEB数据库）。它以后台数据库为基础，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询等操作的系统。

重点突出：明确目标——提炼关键字——输入执行——评价调整 这个过程

从我们目前的实际出发，一般我们建议考虑以下几个因素：

实践：

1.参考书P34页的网站，查找学习资料，如：三角函数的内容；

2.利用在线图书馆，查找某本书的情况，将书名，作者，出版社，出版年份，开本，页数，定价，内容简介等保存。

3.利用数字城市网站，查找从苏州火车站到苏州乐园的公交路线。

教学反思：一些网路数据库如数字城市网站打开后，查找地名或公交换乘，行车线路速度比较慢。导致部分同学未完成实践任务，下次要注意网速问题，尽量在容易打开的网站上查找信息，节约时间。

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本节内容是教育科学出版社《信息技术基础》教材第二章第四节“网络数据库的信息检索”的内容。本节教材分三部分构成，一是概述，教材通过一个简单的实例来体验从网络数据库获取信息的一般过程，目的是为络数据库的基本知识做准备性的铺垫。二是多样化的网络数据库，教材对这部分内容介绍比较多，意在让学生充分体验网络数据库的多样性和学会对各数据库信息的获取方法。三是网络数据库评价，在本章的最后重点安排了网络数据库的评价，目的是进一步提醒教师，在信息获取活动中，要培养学生及时、科学地评价信息的习惯，这是提高获取信息资源质量的关键，也是积累信息获取经验的关键一环。在本课教材访问丰富多彩的数据库这个模块中，应适当引导学生对资源进行点评，引导学生探索数据库这一现代信息管理手段的特点，为第七章中数据库知识的学习打下基础。

⑴虽然学生在初中有信息课,但是作为副科没有参加升学考试，所以学生在课堂上多数的时间是玩游戏、聊天，没有纠正学习这门课程的学习态度。初中学生上了高中后，其信息技术意识层次不齐，这就要教师有计划培养学生的信息技术意识。

⑵经过半个学期的学习，高一学生自觉性有所提高一般具备了一定的网络操作技能，这样对于本节课的学习已经有了相关知识上的准备。

4、教学重点与难点：

学习重点：网络数据库的理解、网络数据库的多样性、网络数据库信息的检索

学习难点：对网络数据库信息的检索、学生要用科学的评价方式判断所得信息的准确性

教学过程实质上是学生主动学习的过程，强调激发学生的兴趣，力求形成学生强烈的学习动机和乐学、善学的学习态度。本节是采用任务驱动法导入新课，采取合作探究法解决提出的任务，对于同学们的作答采取了赏识教育法树立大家的自信心。再利用提问启发法去发现新的问题，从而导入本节的内容。在新课网络数据库简介中，我采用了列举法和图表法加深对网络数据库概念的理解。网络数据库信息检索的一般过程和数字城市的介绍上都分别用了演示学习法，演示具体的各个操作步骤。网络数据库信息检索的一般过程和教育资源库的使用，都采取小组分工制合作探究法解决提出的任务。

教学指导在于提高学生的个性发展和全面发展。通过本节教学，主要使学生掌握以下几种学习方法：

同学们通过前面的学习，已学会了上网查找信息并能从网上将信息下载到本地计算机，幻灯片展示任务:

设置这三个任务的目的有2个：第一：激发学生的兴趣：“神六”的成功发射是中华民族值得骄傲的一件事情，以它为主题可以充分激发学生的探索欲望。第二：a、b项任务设置是对前面内容的复习，对c项任务设置是为了逐步导入本节的新课内容。

学生操作：学生二个为一组上网搜索合作探究完成任务（三分钟）。

信息反馈：通过大家的操作，我们可以发现a、b项任务同学们用前面所学的常规搜索引擎输入关键字的方法基本上都能找到完成，第三个任务如果还用搜索引擎查找，查找的结果就很不统一，很多同学都没有能找出来。

操作指导：这时我示意同学们如果觉得任务有困难可以先放一放，也不急于公布第三个任务的答案，使用提问启发法、发现问题法、解决问题法，导入本节新课

提问：为什么我们很多同学找不到第三个问题，而大家又是如何找到问题a和b，是如何搜索到的？

学生答：常规搜索网站：ggle、baidu、ss等搜索引擎网站。

缺点：内容有不准确性、结果重复，有许多不存在的网站，并不是所有内容都能查到。

提问：既然并不是所有的内容都能在常规搜索网站查到，且在常规搜索网站找到的内容有些又存在不准确性，有什么解决的办法呢？比如课本P31提供一则资料碰到的也是这样的问题，周小波又是如何解决的？

三个提问环环相扣，整个过程以学生为中心，让学生自己发现问题，解决问题。对学生的回答，老师首先要持肯定、鼓励的态度：正确的回答，要使用赏识法大力表扬树立大家的自信心，不完整或不准确的回答要委婉的指出，以免挫伤学生的积极性。在引导学生回答问题时，尽可能的给学生较多的发言机会，活跃课堂氛围，努力培养学生的兴趣，激发他们的学习热情。

根据同学的作答，导入本节的一个内容，也是本节的`重点之一。

课本只是讲述了数据库的重要性，对网络数据库的概念只是一笔带过。提供足够的资料让同学充分理解网络数据库概念。资料包括概念的列举和图表的展示：

网络数据库主要是指那些经过精心组织的提供网络访问的数据库，有专门负责人整理相关数据库，局限于某个专题的内容，针对某种特殊信息需求，以后台数据库为基础，用交互网页的形式展现在我们面前。比如关于图片、程序、驱动、小说、地图等内容的网络数据库。

简单地说，一个网络数据库就是用户利用浏览器作为输入接口，输入所需要的数据，浏览器将这些数据传送给网站，而网站再对这些数据进行处理。例如，将数据存入数据库，或者对数据库进行查询操作等，最后网站将操作结果传回给浏览器，通过浏览器将结果告知用户。

在我们的生活中回经常碰到这样的问题，检查银行帐户、股票价格、利率、实现电子商务等等。这些功能是用HTML编写的网页是无法做到的，因为用HTML无法完成交互功能，要做到这些，使用网络数据库技术。

提问：能否用网络数据库解决我们上课时候提出的第三个任务？（利用设问的形式告诉同学们答案是可以的）

提问：能否用数据库解决我们上课时候提出的第三个问题？

演示神州六号发射的时间在当年的农历时间：

我们先打开baidu 输入关键字“万年历” 打开相关的数据库网站

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　　一、 概述

1、 数据库设计的目的和意义

本系统是针对高等院校的学生信息管理，因此信息管理系统的用户包括系统管理员、教师和学生。主要涉及院系信息、学生信息、课程信息、选课记录、成绩信息、宿舍信息等多种数据信息。

系统应具体实现的功能

用户信息实现——学生或老师输入自己的账号和密码进入该系统。

基本信息实现——系统管理员负责对各种基本信息的录入、修改、删除等操作。

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信息查询实现——学生可以查询基本信息：所在院系、所在宿舍、各科的考试成绩等，系统管理员负责把老师提交的学生成绩进行管理，计算总成绩和平均成绩，统计不及格学生信息和获得奖学金学生的信息，最后再输出所有的信息。

2、 适用的软件和工具

SQL server Power Designer、 E-R图

　　二、 数据库部分

1、E-R图

（数据流程图

（

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学生管理系统数据库设计

（功能模块图

（E-R图

分E-R图

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学生管理系统数据库设计

内容需要下载文档才能查看内容需要下载文档才能查看内容需要下载文档才能查看内容需要下载文档才能查看 内容需要下载文档才能查看

3、 表结构

数据项描述

学生管理系统数据库设计

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课程表结构：

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选课表结构：

学院表结构：

宿舍表结构：

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4、 索引设计

（单表索引设计

为学生表创建一个以student_id为索引的关键字的唯一聚簇索引 1）展开数据库中的表右键学生表，单击所有任务弹出的索引管理。

“惟一值”

同理为课程表创建一个以course_cno 为索引的关键字的唯一聚簇索引； 同理为选课表创建以student_id、course_cno为索引的关键字的聚簇索引； 同理为学院表创建一个以department_ deno 为索引的关键字的唯一聚簇索引； 同理为宿舍表创建一个以dormitry_dono为索引的关键字的唯一聚簇索引；

学生管理系统数据库设计

(多表索引设计

如在本数据库中的：

学生（学号、姓名、性别、专业、学院编号、宿舍编号）

选课（学号、课程编号、成绩）

课程（课程编号、课程名、学分、授课教师、上课地点）

如果查询某一种条件时需要调用学生表、选课表、成绩表等，那么我们就把学生表属性的学号，选课表表中的`属性学号，选课表表中的课程编号以及课程表中的课程编号共同建立聚簇索引，以提高查询效率。

5、 事务管理和并发控制设计

事务管理：系统主要应完成的功能有：学生档案管理、课程管理、成绩管理、宿舍管理、学院管理以及个人信息查询等功能。具体实务管理功能如下表

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并发控制是指当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

6、 优化设计

（SQL查询语句的重写，对于一个查询可以用多种查询语句实现，但不同查询语句的数据库执行计划是不同的，一旦不能够使用索引或造成较大的内存占用会导致性能下降，因此需要对查询语句进行重写优化，最典型的例子就是not in语句使用外连接方式实现来进行优化

（创建合理的索引结构，根据查询语句的中查询条件，在关系表上建立相应的索引，如B+树索引和hash索引

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例如，设想一个“客户”维度，关系型源表有八列：•

相应的 Analysis Services 维度应具有七个属性：

数据中存在一种自然层次结构，{国家、地区、城市、客户}。出于导航目的，应用程序开发人员可以选择创建第二个层次结构：{年龄、性别}。商务用户并没有看到这两个层次结构行为方式之间有何区别，但是，自然层次却可以从深谙层次关系的索引结构（对用户隐藏）中受益。

新维度结构的最大优势在于：

维度不需要加载到内存中。因此，维度可以非常巨大（经测试，Beta 2 可支持上千万名成员）。

用户可以添加和删除属性层次结构，而不必再重新处理维度。属性层次索引结构属轻型结构，在后台计算，并不影响多维数据集查询。

重复的维度信息被去除；使得维度更加轻巧。

由于引擎为并行处理创建了机会，因此维度处理信息性能得到了改进。

Analysis Services 中包括两种维度类型：常规层次类型和父子类型。Analysis Services 2005 新增了一些重要的新维度结构。其中有些结构的名称是临时的，但是，这些名称都是 BI 文献中较为通用的。

角色扮演：维度扮演着一些重要角色，具体哪些角色要依上下文而定。例如，[时间] 维度可能会被 [订购日期] 和 [发货日期] 重用。在 2005 中，扮演着某些角色的维度只需存储一次，便可多次使用。这样便可使所需的硬盘空间和处理时间降至最低。

事实：事实或“退化”维度与事实（如事务编号）具有一一对应的关系。从本质上讲，退化维度不能用于分析，但可用作标识，以定位特定的事务，或识别组成聚合单元的事务。

引用：维度并不能够直接和事实数据表发生联系，但可通过另一维度间接发生联系。这方面的原型示例有 [地理位置] 引用维度，它同时关联了 [客户] 和 [销售团队] 两个维度。引用维度可能由数据提供程序提供，并包括在多维数据集中，不必再修改事实数据。

数据挖掘：数据挖掘维度支持从数据挖掘模型（包括群集、决策树和关联规则）生成的维度。

多对多：这些维度有时被称为多值维度。在大部分维度中，事实能且只能连接一个维度成员。多对多维度解决了多维度成员问题。例如，银行储蓄客户可以有多个帐户（支票、储蓄)；一个帐户可以有多个客户 (Mary Smith、John Smith)。[客户] 维度有多个成员，这些成员都与一个帐户事务相关联。在维度不能够直接关联事实数据表时，2005 多对多维度支持复杂的分析，并扩展了维度模型，使之超越了传统的星形架构。

Analysis Services 2005 引入了“量度组”和“透视”，以用来简化分析数据库的设计和部署。在 Analysis Services 2000 中，鼓励用户构建多个物理多维数据集。每个多维数据集相当于一个特定的维度，通常还相当于一个特定的关系事实数据表。虚拟多维数据集以一种对商务用户透明，而对开发人员设计又不太复杂的方式，合并多个事实数据表。

在 2005 中，最通用的方案将具有一个包含一个或多个“量度组”的物理多维数据集。量度组中的事实数据具有特定的细化程度（由维度层次的交叉点定义）。查询根据需要被自动定向到不同的量度组。在物理层上，分区（与 Analysis Services 2000 分区类似）在“量度组”上定义。

大型应用程序将为用户提供大量的维度、量度组，而且还会给导航带来难度。在“多维数据集编辑器”的“透视”选择卡中定义的“透视”可以创建一个多维数据集的子集“视图”。为了要提供一定程度的个性化，可以将安全性角色与适合该角色的透视集相关联。

我们希望大部分的 Analysis Services 2005 数据库都包含一个具有多个量度组和多个透视的多维数据集。

对多维数据集事实结构和查询性能所做的其他改进有：

量度可以为空；在 SQL SERVER 2000 中，“null” 量度被当作 0 处理。

适当的多维数据集分区使得“非重复计数度量值”的查询性能得到了改进，性能值增加了几个数量级。

对备选数据库管理系统的访问由可扩展的部件基础结构提供。RDBMS 的部件用于指定如何为关系查询和写入优化 SQL 语句。用户可以轻松添加其他关系系统的部件；部件被作为 XSL 文件实现。

使用分析服务器（如 Analysis Services）最大的争议之一就是其集中定义复杂计算的能力。Analysis Services 一直以来都能交付丰富的分析数据，但对某些复杂概念却很难实现。

其中一种概念就是半累积量度。最通用的量度值（如 [销售额]）能够清晰地汇总所有维度：长期以来的 [总销售额] 是指所有产品、所有客户在所有时间内的销售总额。相比之下，半累积量度值可能在某些维度中是累积的，而在其他的维度却不是累积的。最常见的一个例子便是余额，如仓库中的货品数。很显然的，昨天和今天这两天的余额总计肯定不等于昨天的余额加上今天的余额。相反，它可能是期末余额，虽然在有些情况下它是期初余额。在 Analysis Services 2000 中，您必须定义一个复杂的 MDX 计算，帮能交付正确的度量值。而在 Analysis Services 2005 中，期初余额和期末余额都是本机聚合类型。

非重复计数度量值在 2005 中也得到了很大的改进。现在，非重复计数度量值可定义在字符串数据上，而查询可以被定义为在任意集合上执行“非重复计算”。而 Analysis Services 2000 只能够在预先定义的层次结构上执行非重复计算。

“时间智能”向导将创建一个时间计算维度，其中包含该期间与最后期间的对比计算，可以移动平均值，同时还可创建其他的通用时间计算构造。

多维表达式 (MDX: MultiDimension Expression) 是一种功能非常强大的语言，可用于定义 Analysis Services 2000 计算和安全规则。MDX 功能强大，但也也很复杂。Analysis Services 2005 利用被简化了结构和语法的“MDX 脚本”定义了一种新的计算模型。

MDX 还是 Analysis Services 系统中的查询语言。查询工具（如 Excel 透视表）根据用户的“拖放”行为生成 MDX 查询。MDX 的这种使用与“MDX 脚本”无关；“MDX 脚本”用于服务器定义的对象，如计算成员和单元计算，并非用于用户查询。

在定义 Analysis Services 2005 多维数据集时，其中只包含结构，而没有数据。“MDX 脚本”是多维数据集结构的组成部分。一般情况下都会定义一个默认的“MDX 脚本”命令，用来计算默认的聚合。默认的“MDX 脚本”命令只包含一条语句：

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目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要，在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户 需求 。 Sybase：驱动零

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要。在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户需求。

Sybase 在移动和嵌入式计算领域保持着长期的领先地位。事实上，在过去三年中，Sybase已经被公认为移动数据库市场的领导者，拥有400万个用户和400多个OEM合作伙伴。通过业界领先的技术，Sybase可将零售业信息分布到任何地方，从销售点及嵌入设备（如扫描仪和票据打印机）到客户自服务摊点、存货跟踪和基于Web的应用等。

当前，客户在面对比以往更多的产品选择的时候，更看重商家所提供的方便服务。能够提供高级客户服务经验的零售商明显要优于其他竞争者，并可以很好地加强客户关系。Sybase移动和嵌入式数据库技术提供了各种非传统方式以访问企业数据，将数据子集存储在销售点设备（POSD）上并采用双向复制技术来保证信息传送到企业系统并回送到销售点。零售商能在各种增值地点，例如计费停车场、临时商店或自服务商亭等，有效地服务于客户。利用本地存储数据，即使商店通讯系统出现故障，客户服务也不会被中断。

Sybase移动和嵌入式数据库技术增加了销售机会，

Sybase内置高级复制技术允许零售商在任何时候根据需要同步总部和销售点之间的信息，因而在POSDs 和存货控制系统中的数据总是最新的。这些系统提供了至关重要的信息以快速反映不断变化的市场情况。

在当今零售环境中，一旦数据需要更新，商储系统必须与该组织中其它系统之间交换数据。随着零售技术扩展到手持设备这一全新的领域，这个需求是意义深远的。Sybase推出的数据库技术满足了下一代移动设备的要求，并确保雇员无论在柜台、工作台或仓库清点存货时能够继续有效地获取并共享数据。Sybase移动和嵌入数据库技术使得一些关键的销售、库存和客户数据在企业范围内得到共享，并确保快速的更新。

Sybase SQL Anywhere Studio 确保你成功

Sybase 的低开销、易于使用的移动和嵌入式数据库技术，满足了开放式的开发及灵活的解决方案。这些解决方案有效地满足了大型零售商的需求，然而价格却连小型零售商也能够承受。目前，零售商在寻找他们所需要的系统来帮助他们在竞争激烈的行业中处于领先位置；他们会看到Sybase数据库技术提供给他们较为明显的优势，即无论业务发生在哪里，他们都可以立即访问到前端数据，并传递客户服务信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被证明的适用于零售商的技术

5新型UltraLite提交选项和MobiLink同步技术可把企业数据扩展到手持设备、智能应用和嵌入系统中

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Web数据库具有用户界面统一,自动更新,使用方便、利用率高等优点.体系完备、查询方便的Internet稀土化合物物性数据库目前鲜有报道.运用最新的'Web技术,选择了数据库的软件集成环境,规划了数据库的总体结构,实现了数据库的查询功能.

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我在sqlserver索引基础知识系列中,第一篇就讲了记录数据的基本格式。那里主要讲解的是，数据库的最小读存单元：数据页。一个数据页是8k大小。

对于数据库来说，它不会每次有一个数据页变化后，就存到硬盘。而是变化达到一定数量级后才会作这个操作。这时候，数据库并不是以数据页来作为操作单元，而是以64k的数据（8个数据页，一个区）作为操作单元。

区是管理空间的基本单位。一个区是八个物理上连续的页（即64kb）。这意味着sqlserver数据库中每mb有16个区。

为了使空间分配更有效，sqlserver不会将所有区分配给包含少量数据的表。sqlserver有两种类型的区：

统一区，由单个对象所有。区中的所有8页只能由所属对象使用。

混合区，最多可由八个对象共享。区中八页的每页可由不同的对象所有。

通常从混合区向新表或索引分配页。当表或索引增长到8页时，将变成使用统一区进行后续分配。如果对现有表创建索引，并且该表包含的行足以在索引中生成8页，则对该索引的所有分配都使用统一区进行。

为何会这样呢？

其实很简单：

读或写8kb的时间与读或写64kb的时间几乎相同。

在8kb到64kb范围之内，单个磁盘i/o传输操作所花的时间主要是磁盘取数臂和读/写磁头运动的时间。

因此，从数学上来讲，当需要传输64kb以上的sql数据时，

尽可能地执行64kb磁盘传输是有益的，即分成数个64k的操作。

因为64kb传输基本上与8kb传输一样快，而每次传输的sqlserver数据是8kb传输的8倍。

我们通过一个实例来看有and操作符时候的最常见的一种情况。我们有下面一个表，

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(''))

这个表具备下面的四个索引：

索引名细节索引的列

member_corporation_linknonclusteredlocatedonprimarycorp_no

member_identclustered,unique,primarykeylocatedonprimarymember_no

member_region_linknonclusteredlocatedonprimaryregion_no

memberfirstnamenonclusteredlocatedonprimaryfirstname

当我们执行下面的sql查询时候，

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

sqlserver会根据索引方式，优化成下面方式来执行。

selecta.member_no,a.firstname,b.region_nofrom(selectm.member_no,m.firstnamefromdbo.memberasmwherem.firstnamelike'k%'andm.member_no5000)a,--这个查询可以直接使用memberfirstname非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列--实际执行时，只需要逻辑读取3次

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

--这个查询可以直接使用member_region_link非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列--实际执行时，只需要逻辑读取10次

wherea.member_no=b.member_no

不信，你可以看这两个sql的执行计划，以及逻辑读信息，都是一样的。

其实上面的sql，如果优化成下面的方式，实际的逻辑读消耗也是一样的。为何sqlserver不会优化成下面的方式。是因为and操作符优化的另外一个原则。

1/26的数据和1/6的数据找交集的速度要比1/52的数据和1/3的数据找交集速度要慢。

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

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

当然，我们要学习sql如何优化的话，就会用到查询语句中的一个功能，指定查询使用哪个索引来进行。

比如下面的查询语句

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

这里index计算符可以是0，1，指定的一个或者多个索引名字。对于0，1的意义如下：

如果存在聚集索引，则index(0)强制执行聚集索引扫描，index(1)强制执行聚集索引扫描或查找（使用性能最高的一种）。

如果不存在聚集索引，则index(0)强制执行表扫描，index(1)被解释为错误。

总结知识点：

简单来说，我们可以这么理解：sqlserver对于每一条查询语句。会根据实际索引情况（sysindexes系统表中存储这些信息），分析每种组合可能的成本。然后选择它认为成本最小的一种。作为它实际执行的计划。

成本代价计算的一个主要组成部分是逻辑i/o的数量，特别是对于单表的查询。

and操作要满足所有条件，这样，经常会要求对几个数据集作交集。数据集越小，数据集的交集计算越节省成本。

的项目中，竟然出现了滥用聚集索引的问题。看来没有培训最最基础的索引的意义，代价，使用场景，是一个非常大的失误。这篇博客就是从这个角度来罗列索引的基础知识。

使用索引的意义

索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用，用来提高查找信息的速度。

使用索引查找数据，无需对整表进行扫描，可以快速找到所需数据。

使用索引的代价

索引需要占用数据表以外的物理存储空间。

创建索引和维护索引要花费一定的时间。

当对表进行更新操作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

创建索引的列

主键

外键或在表联接操作中经常用到的列

在经常查询的字段上最好建立索引

不创建索引的列

很少在查询中被引用

包含较少的惟一值

定义为text、ntext或者image数据类型的列

heaps是stagingdata的很好选择，当它没有任何index时

excellentforhighperformancedataloading(parallelbulkloadandparallelindexcreationafterload)

excellentasapartitiontoapartitionedvieworapartitionedtable

聚集索引提高性能的方法，在前面几篇博客中分别提到过，下面只是一个简单的大纲，细节请参看前面几篇博客。

何时创建聚集索引？

clusteredindex会提高大多数table的性能，尤其是当它满足以下条件时：

独特,狭窄,静止：最重要的条件

持续增长的，最好是只向上增加。例如：

identity

date,identity

guid(onlywhenusingnewsequentialid()function)

聚集索引唯一性（独特型的问题）

由于聚集索引的b+树结构的叶子节点必须指向具体数据。如果你要建立聚集索引的列不唯一，并且你指定的创建的聚集索引是非唯一的聚集索引，则会有以下情况：

如果未使用unique属性创建聚集索引，数据库引擎将向表自动添加一个四字节uniqueifier列。必要时，数据库引擎将向行自动添加一个uniqueifier值，使每个键唯一。此列和列值供内部使用，用户不能查看或访问。

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金融篇：

“微码营销”已经不仅仅是中国本土数据库营销翘楚,北京世纪微码营销咨询有限公司的简称，而是中国本土数据库营销技术和市场推广手段的缩影，“微码营销”已经被越来越多的金融企业所采用，

传统营销手段对市场的驱动越来越有限，追求领先的企业需要新的营销动力。微码营销（MicroMarketing）公司通过数据库营销和直复营销,帮助思科、甲骨文、德国宝马、中国网通、美国EMC公司、中国惠普等著名公司开发并获取更多的新客户等方面立下了汗马功劳。目前“微码营销”已经不仅仅是中国本土数据库营销翘楚,北京世纪微码营销咨询有限公司的简称（，）而是中国本土数据库营销技术和市场推广手段的缩影，“微码营销”已经逐步突破IT、电信、医疗、汽车、零售、医疗、教育等领域，在金融行业中也大受欢迎。

银行业是中国对外开放的最后几个行业之一，随着WTO协议里中国金融业开放时间表的临近，银行业的竞争日趋激烈。外资银行和国内的新兴银行在中国的市场渠道、网点和客户数量相对于传统四大商业银行来说常处于被动地位，但是数据库营销的兴起却使这些创新型，新技术型的新银行找到了一种以小博大的营销制胜术。

民生银行是一家国内民营股份制商业银行。由于监管机构实行的8％资本充足率的要求，银行正在积极地通过加大对个人金融理财服务的投入力度来吸纳更多的优质存款，获取更多利润，以增加自有资本金量。但是民生银行在全国的高收入潜在客户资料有限，网点和渠道缺乏。为了实现个人银行业务的扩张，借助专业的数据库营销公司的力量成为其以小博大的一种手段。最终，民生银行把覆盖大约100000个目标客户，并在一年时间内发展出500个以上的合格客户的任务落实到了中国本土领先的专业数据库营销公司――微码营销身上。

“微码营销”项目小组立即成立，并很快为民生银行将目标锁定在目前国内年收入在10万元以上，平均年龄在28岁以上的高收入人群。最终，微码营销通过对其企业客户数据库的查询和分析以及市场搜寻建立了10万目标客户名单。通过对直邮广告的内容设计和创意把握及DM、EDM等沟通途径传递民生理财服务的特点，继而通过外呼电话与目标客户进行沟通，该个人理财项目总体反馈率达到了13％，并产生了数千销售机会。而这在以前是根本不敢想象的，然而民生银行的个人理财业务借“微码营销”插上翅膀。

除个人理财业务推广之外其实数据库营销的拓展也延伸到了信用卡推广、设立分行等具体业务中。万事达（Mastercard）选中“微码营销”就是一个典型的例子。

作为世界级的信用卡巨头万事达虽然在其它国家势如破竹，但在中国却遇到了消费者刷卡频率及消费额度还非常低的困境。此时，“微码营销”的进入给万事达卡带来了改变现状的希望。”微码营销”为此策划针对消费者的抽奖活动，在活动期间凡使用万事达卡进行刷卡消费者都可通过短信方式或者网站提交刷卡信息，参加抽奖。活动期间，该网站日浏览量最高可达1万,总计有近十万消费者参与了本次活动。

目前，许多外资银行及国内的新兴银行，如招商银行、民生银行、花旗银行、汇丰银行等一大批银行已经逐渐把数据库营销作为与其它银行和竞争对手争夺市场和客户的新利器，而“微码营销”更是成为银行首选的战略合作伙伴。

保险公司借力“微码营销”

保险公司也不甘寂寞。在对金融业客户维护和推广产生革命性影响的“微码营销”也被带进“汽车保险的大门”。

D保险公司，是国内一家中型保险企业，汽车保险是他的主营业务，

近一两年，在国内车市蓬勃发展，一路高歌的大环境下，D公司的业绩却一直平平，甚至出现下滑的现象。客户量很难取得明显突破，营业额停滞不前，市场投入一再增加，但始终效果甚微，公司上下显得一筹莫展。

采用数据库营销的战略方式，能否让D公司的这种状态得以改观？微码营销公司帮D公司解答了这个问题。微码营销公司经过营销战略咨询专家对D公司进行了缜密的研究，发现D公司存在1，争取新客户的手段单一，不易控制管理2，获取客户成本高，客户流失严重，难以维护3，无法界定出黄金客户4，公司过度依赖代理人，但没有有效的激励管理等4个主要问题。

寻找黄金客户成为“微码营销”帮助D保险公司首要目标。当专业并完善的数据库建立起来后，寻找黄金客户的困难就迎刃而解了。在微码营销公司的建议和帮助下，D公司采用计算客户时间价值的方法来衡量每个客户的重要性。最后在D公司的客户群中，客户价值较高，处于前15%的客户群被视为黄金级别客户。微码营销公司利用自己的电话营销中心，对这些黄金客户进行了电话访问。通过建立VIP俱乐部网站，以E-mail、直邮等方式与客户保持持续有效的沟通，D公司的黄金客户不但保留下来而且还增强了忠诚度。

保留黄金客户与开拓新市场双管齐下成为微码营销公司与D保险公司一致共识。而新客户的来源主要分为两类，从未买过车险的客户与从其他竞争对手流失的客户。

在微码营销公司的策略中两类客户是区别对待的。对从未买过车险的客户，是从所有潜在客户中，甄选出的从未买过汽车保险的人群，以近期内购买汽车的人群为主要目标。微码营销公司抓住了这一人群对汽车的关注，帮助D公司设计了一整套活动方案。借助北京国际汽车展的大力宣传，在车展前举办了“免费赢车展门票――汽车保险知识竞答”活动，收效显著。

D保险公司最后一道难题是保险代理人的管理和激励，为了有效地管理代理人微码营销设立了“代理人俱乐部”，使得D公司对代理人依赖严重的问题有了很大改观。

同样是利用网络的资源，微码营销公司为D公司量身定制了一个专门的保险代理人管理网站系统。代理人俱乐部的网站包含几个主要栏目。1. 最新保险行业资讯2. D公司保险产品推介（。）3. D公司最新活动公告4. D公司宣传资料库5. 客户资料查询6. 客户沟通活动报告7. D公司精英代理人。网站开通后，D公司分配给每个保险代理人一个专用的用户名密码，并对他的1000多位代理人进行了分期分批的培训，将代理人参与俱乐部的活动与业绩评估紧密结合，不但有效地激励了代理人的积极性，而且解决了对代理人管理困难的问题。

短短一年的时间，数据库营销战略为推动D公司的整体发展，充分地发挥出了它神奇的功效，D公司的汽车保险业务市场份额从8%猛增到了19%，成为了业内增长最快的佼佼者。更多的保险公司也竞相模仿，“微码营销”一时悄然走俏在众多保险公司中。

“微码营销”在众多金融企业中受欢迎来源于数据库营销在中国的兴起。在海外，诸如花旗银行、第一波士顿银行、汇丰等世界级金融机构运用数据库营销进行客户开发，维护已经数载并获得了丰硕成果。在国内，许多新兴银行和保险公司和有远见的金融企业也迫不及待抓住这一改写金融业格局的营销利器，纷纷与中国本土数据库营销翘楚 ―― 微码营销公司合作进行新世纪的营销革命。

正如微码营销总裁费建平先生所说，“直复营销更多研究的是客户沟通的手段，客户关系管理更多的是一种理念，而数据库营销将这种理念和营销技术落到实处。”

通过数据库营销和直复营销，微码营销（MicroMarketing）可以帮助金融企业开发并获取更多的新客户，也可以帮助企业提升老客户的忠诚度。综合利用电话营销、Email营销、反馈式直邮、网上营销等直接沟通手段，帮助客户建立客户数据库并管理相关客户信息，实现销售机会挖掘，产品促销推广，客户保留，经销商关系维护等营销目标。

【述职报告之家YS575.cOm】知识盛宴精选:
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#mysqldump -uusername -ppassword discuz >discuz_2010-04-01.sql

这样就把discuz数据库所有的表结构和数据备份到discuz_2010-04-01.sql里了，

如果数据量大会占用很大空间，这时可以利用gzip压缩数据，

命令如下：

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

系统崩溃，重建系统时，可以这样恢复数据：

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

从压缩文件直接恢复：

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

输入以下内容：

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

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一. 访问WEB数据库的多种方案

目前在WINDOWS环境下有多种访问WEB数据库的技术，主要有：

1.公共网关接口CGI(Common Gateway Interface)

CGI是较早实现的技术。适用于多种服务器平台，如UNIX、WINDOWS等，但CGI的开发成本高、维护困难、功能有限、不具备事务处理功能、占用服务器资源较多。

2. INTERNET数据库连接器IDC(Internet Database Connector)

IDC集成在ISAPI(Internet Server API)中，充分利用了DLL技术，易扩充，但编程较CGI更为复杂，只适用于小型数据库系统。

3. 先进数据库连接器ADC(Advance Database Connector)

ADC提供了ActiveX Control来访问数据库，它的主要特点是数据查询由用户端浏览器执行，因而需将服务器端数据库中的部分记录下载到用户端，系统开销较大、响应慢，只适用于特别频繁的数据库查询操作。

4. JAVA/JDBC语言编程

JAVA语言是一种面向对象、易移植、多线程控制的语言，可通过JDBC去连接数据库。用JAVA/JDBC编写的软件可移植性强，适用于多种操作系统，但其执行效率和执行速度还不理想，目前无法建立高效、高速的应用。

5. 动态服务器页面ASP(Active Server Page)

ASP是微软公司最新推出的WEB应用开发技术，着重于处理动态网页和WEB数据库的开发，编程灵活、简洁，具有较高的性能，是目前访问WEB数据库的最佳选择。

二. ASP简介

1.ASP访问数据库的原理

ASP是服务器端的脚本执行环境，可用来产生和执行动态的高性能的WEB服务器程序。 

当用户使用浏览器请求ASP主页时，WEB服务器响应，调用ASP引擎来执行ASP文件，并解释其中的脚本语言(JScript 或VBScript)，通过ODBC连接数据库，由数据库访问组件ADO(ActiveX Data Objects)完成数据库操作，最后ASP生成包含有数据查询结果的HTML主页返回用户端显示。

由于ASP在服务器端运行，运行结果以HTML主页形式返回用户浏览器，因而ASP源程序不会泄密，增加了系统的安全保密性。此外，ASP是面向对象的脚本环境，用户可自行增加ActiveX组件来扩充其功能，拓展应用范围。

2.ASP页面的结构：

ASP的程序代码简单、通用，文件名由.asp结尾，ASP文件通常由四部分构成：

1) 标准的HTML标记：所有的HTML标记均可使用。

2) ASP语法命令：位于<% %> 标签内的ASP代码。

3) 服务器端的include语句：可用#include语句调入其它ASP代码，增强了编程的灵活性。

4) 脚本语言：ASP自带JScript和VBScript两种脚本语言，增加了ASP的编程功能，用户也可安装其它脚本语言，如Perl、Rexx等。

3.ASP的运行环境

目前ASP可运行在三种环境下。

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

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

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

其中以NT server上的IIS功能最强，提供了对ASP的全面支持，是创建高速、稳定的ASP主页的最佳选择。

4.ASP的内建对象

ASP提供了六个内建对象，供用户直接调用：

1) Application对象：负责管理所有会话信息，可用来在指定的应用程序的所有用户之间共享信息。

2) Session对象：存贮特定用户的会话信息，只被该用户访问，当用户在不同WEB页面跳转时，Session中的变量在用户整个会话过程中一直保存。Session对象需cookie支持。

3) Request对象：从用户端取得信息传

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通常用户数据库有系统管理员创建，它的默认属主是dbo，系统过程sp_changeddbowner可改变数据库的属主关系，它必须由数据库管理员在要改变属主关系的数据库中执行。语法如下：

sp_changeddbowner login_name[,True]

其中参数True用于将权限一半传递给新属主。

如果扩展的设备对于数据库是新的，System和Default段会自动扩展到该设备上，

删除设备前必须删除其上的所有数据库，删除设备的命令是：sp_dropdevice

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上周有同事对数据库进行了误操作，问我可不可以回到前一天的状态，恢复数据库的问题以前学DB2的时候遇到过，那时我想SQL Server中应该也会有方法把数据库恢复到前一天的。我的机器上ERP的数据库日志从800M增张到了2G,Log增长得这么快，想必是把所有的操作都记录上了。网上找了几天的资料，SQL Server Books Online也看了一个星期，没有找到答案，CSDN上找到一篇从日志恢复数据库的文章同SQL Server Online上面的说明一样写的不清不楚。问了几个公司里资历深一点的同事，都没有找到答案，昨天早晨6点半的时候醒来，想起DB2中的恢复模型，恢复的数据库应该是在恢复点之前的数据库，于是早早就起来，来到办公室，实验了一次，以为会成功,没想到还是没有成功恢复，很沮丧。

研究这个问题都一个星期了，仍然没有解决，整个星期五一天都不好受，想起了Boy,一个新人训时跟我们开交流会的RD leader，

结果还是没有答案，不过Boy很热情，把这个问题转发给了我们的DBA Running,Running好象是搞oracle的，sql server中的这种恢复也不熟悉，不过他说：多从原理方面考虑。

没辄，只好到Microsoft的 上面去找一下，溜达了一圈，有一篇文章提到，最好不要使用Auto close,auto shrink选项，我想可能是这两个选项的问题吧。于是周五下午的时候，又试了一次，SQL Query Analyzer里面运行restore database等了半天都没反应，我只好祈祷能够恢复成功，结果并不如人愿，出来了红色的错误信息，说是数据库存取冲突，原来是SQL Server Enterprise Manager也在使用数据库，于是关了Enterprise Manager，果然顺利恢复了数据库，高兴地快要跳起来。

工作几个月，常常都感觉到理论方面的基础知识不够丰富，一些帮助文档看不懂，或者运行不了的时候，常常都是因为理论基础。一些问题想要去解决常常要花很长的时间，所以以后还是从基础理论入手学习数据库。

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理主要是为防止非法登录者或非授权用户对SQL Server 数据库或数据造成破坏，但在有些情况下这种安全管理机制显得力不从心，

的事情而导致崩溃。所以我们需要提出另外的方案即数据库的备份和恢复来解决这种问题。本章的主要目的就是介绍备份、恢复的含

义，数据库备份的种类以及备份设备等基本的概念，以及如何创建备份和恢复数据库，使读者对其有全面的了解和认识，能够自主制定自己的备份和恢复计划。

备份和恢复组件是SQL Server 的重要组成部分。备份就是指对SQL Server 数据库或事务日志进行拷贝，数据库备份记录了在进行备份这一操作时数据库中所有数据的状态，如果数据库因意外而损坏，这些备份文件将在数据库恢复时被用来恢复数据库。

由于SQL Server 支持在线，备份所以通常情况下可一边进行备份，一边进行其它操作，但是，在备份过程中不允许执行以下操作：

创建或删除数据库文件；

创建索引；

执行非日志操作；

自动或手工缩小数据库或数据库文件大小。如果以上各种操作正在进行当中，且准备进行备份则备份，处理将被终止；如果在备份过程中，打算执行以上任何操作，则操作将失败而备份继续进行。

恢复就是把遭受破坏或丢失数据或出现错误的数据库恢复到原来的正常状态，这一状态是由备份决定的，但是为了维护数据库的一致性，在备份中未完成的事务并不进行恢复。

进行备份和恢复的工作主要是由数据库管理员来完成的。实际上数据库管理员日常比较重要、比较频繁的工作就是对数据库进行备份和恢复。

注意：如果在备份或恢复过程中发生中断，则可以重新从中断点开始执行备份或恢复。这在备份一个大型数据库时极有价值。

在SQL Server 中有四种备份类型，分别为；

差异备份（Differential Database Backups）

文件和文件组备份（File and File Group Backup）下面我们将详细介绍其所表述的内容，并涉及到一些使用时注意事项。

数据库备份是指对数据库的完整备份，包括所有的数据以及数据库对象。实际上备份数据库过程就是首先将事务日志写到磁盘上，

然后根据事务创建相同的数据库和数据库对象以及拷贝数据的过程。由于是对数据库的完全备份，所以这种备份类型不仅速度较慢，

而且将占用大量磁盘空间。正因为如此，在进行数据库备份时，常将其安排在晚间，因为此时整个数据库系统几乎不进行其它事务操作，从而可以提高数据库备份的速度。

在对数据库进行完全备份时，所有未完成的事务或者发生在备份过程中的事务都不会被备份。如果您使用数据库备份类型，

则从开始备份到开始恢复这段时间内发生的任何针对数据库的修改将无法恢复。所以我们总是在一定的要求或条件下才使用这种备份类型，比如：

数据不是非常重要，尽管在备份之后恢复之前数据被修改，但这种修改是可以忍受的；

通过批处理或其它方法，在数据库恢复之后可以很容易地重新实现在数据损坏前发生的修改；

数据库变化的频率不大。在进行数据库备份时，如果您在备份完成之后又进行了事务日志备份，则在数据库备份过程中发生的事务将被备份：但若只进行数据库备份，常将数据库选项“trunc.log onchkpt” 设置为true， 这样每次在运行到检查点（checkpoint） 时，都会将事务日志截断。

注意：如果对数据一致性要求较高（将数据库恢复到发生损坏的刻），则不应使用数据库备份。

2 事务日志备份（Transaction Log Backup）

事务日志备份是指对数据库发生的事务进行备份，包括从上次进行事务日志备份、差异备份和数据库完全备份之后，所有已经完成的事务。在以下情况下我们常选择事务日志备份。

不允许在最近一次数据库备份之后发生数据丢失或损坏现象；

存储备份文件的磁盘空间很小或者留给进行备份操作的时间有限，例如兆字节级的数据库需要很大的磁盘空间和备份时间；

准备把数据库恢复到发生失败的前一点；

数据库变化较为频繁。由于事务日志备份仅对数据库事务日志进行备份，所以其需要的磁盘空间和备份时间都比数据库备份（备份数据和事务）少得多，这是它的优点所在。正是基于此，我们在备份时常采用这样的策略，即每天进行一次数据库备份，而以一个或几个小时的频率备份事务日志。这样利用事务日志备份，我们就可以将数据库恢复到任意一个创建事务日志备份的时刻。

但是，创建事务日志备份却相对比较复杂。因为在使用事务日志对数据库进行恢复操作时，还必须有一个完整的数据库备份，而且事务日志备份恢复时必须要按一定的顺序进行。比如在上周末对数据库进行了完整的数据库备份，在从周一到本周末的每一天都进行一次事务日志备份，那么若要打算对数据库进行恢复，则首先恢复数据库备份，然后按照顺序恢复从周一到本周末的事务日志备份。

有些时侯数据库事务日志会被中断，例如数据库中执行了非日志操作（如创建索引、创建或删除数据库文件、自动或手工缩小数据库文件大小），此时应该立即创建数据库或差异备份，然后再进行事务日志备份。以前进行的事务日志备份也没有必要了。

3 差异备份（Differential Database Backups）

差异备份是指将最近一次数据库备份以来发生的数据变化备份起，来因此差异备份实际上是一种增量数据库备份，

与完整数据库备份相比，差异备份由于备份的数据量较小，所以备份和恢复所用的时间较短。通过增加差异备份的备份次数，可以降低丢失数据的风险，将数据库恢复至进行最后一次差异备份的时刻，但是它无法像事务日志备份那样提供到失败点的无数据损失备份。

但在实际中为了最大限度地减少数据库恢复时间以及降低数据损失数量，我们常一起使用数据库备份、事务日志备份和差异备份，而采用的备份方案是这样的；

首先有规律地进行数据库备份，比如每晚进行备份；

其次以较小的时间间隔进行差异备份，比如三个小时或四个小时；

最后在相临的两次差异备份之间进行事务日志备份，可以每二十或三十分钟一次。

这样在进行恢复时，我们可先恢复最近一次的数据库备份，接着进行差异备份，最后进行事务日志备份的恢复。

但是，在更多的情况下我们希望数据库能恢复到数据库失败那一时刻，那么我们该怎样做呢？下面的方法也许会有大帮助。

首先如果能够访问数据库事务日志文件则应备份当前正处于活动状态的事务日志；

其次恢复最近一次数据库备份；

接着恢复最近一次差异备份；

最后按顺序恢复自差异备份以来进行的事务日志备份。当然，如果无法备份当前数据库正在进行的事务，则只能把数据库恢复到最后一次事务日志备份的状态，而不是数据库失败点。

4 文件和文件组备份（File and File Group Backup）

文件或文件组备份是指对数据库文件或文件夹进行备份，但其不像完整的数据库备份那样同时也进行事务日志备份。使用该备份方法可提高数据库恢复的速度，因为其仅对遭到破坏的文件或文件组进行恢复。

但是在使用文件或文件组进行恢复时，仍要求有一个自上次备份以来的事务日志备份来保证数据库的一致性。所以在进行完文件或文件组备份后应再进行事务日志备份。否则备份在文件或文件组备份中所有数据库变化将无效。

如果需要恢复的数据库部分涉及到多个文件或文件组，则应把这些文件或文件组都进行恢复。例如，如果在创建表或索引时，表或索引是跨多个文件或文件组，则在事务日志备份结束后应再对表或索引有关的文件或文件组进行备份，否则在文件或文件组恢复时将会出错。

通常而言，我们总是依赖所要求的恢复能力（如将数据库恢复到失败点） 、备份文件的大小（如完成数据库备份或只进行事务日志的备份或是差异数据库备份）以及留给备份的时间等来决定该使用哪种类型的备份。常用的备份选择方案有：仅仅进行数据库备份、或在进行数据库备份的同时进行事务日志备份，或使用完整数据库备份和差异数据库备份。

选用怎样的备份方案将对备份和恢复产生直接影响，而且也决定了数据库在遭到破坏前后的一致性水平。所以在做出该决策时，您必须认识到以下几个问题：

如果只进行数据库备份，那么将无法恢复自最近一次数据库备份以来数据库中所发生的所有事务。这种方案的优点是简单，而且在进行数据库恢复时操作也很方便；

如果在进行数据库备份时也进行事务日志备份，那么可以将数据库恢复到失败点，那些在失败前未提交的事务将无法恢复，但如果您在数据库失败后立即对当前处于活动状态的事务进行备份，则未提交的事务也可以恢复。

从以上可以看出，对数据库一致性的要求程度成为我们选择这样或那样的备份方案的主要的普遍性原因。但在某些情况下对数据库备份提出更为严格的要求，例如在处理比较重要业务的应用环境中，常要求数据库服务器连续工作，至多只留有一小段时间来执行系统维护任务，在该情况下一旦出现系统失败，则要求数据库在最短时间内立即恢复到正常状态，以避免丢失过多的重要数据，由此可见备份或恢复所需时间往往也成为我们选择何种备份方案的重要影响因素。

那么如何才能减少备份和恢复所花费时间呢？SQL Server 提供了几种方法来减少备份或恢复操作的执行时间。

使用多个备份设备来同时进行备份处理。同理，可以从多个备份设备上同时进行数据库恢复操作处理；

综合使用完整数据库备份、差异备份或事务日志备份来减少每次的需要备份的数据数量；

使用文件或文件组备份以及事务日志备份，这样可以只备份或恢复那些包含相关数据的文件，而不是整个数据库。

另外需要注意的是，在备份时我们也要决定该使用哪种备份设备如磁盘或磁带，并且决定如何在备份设备上创建备份，比如将备份添加到备份设备上或将其覆盖。在SQL Server 2000 中，有三种数据库恢复模式，它们分别是：简单恢复（SimpleRecovery）、 完全恢复（Full Recovery）、 批日志恢复（Bulk-logged Recovery）。

所谓简单恢复就是指在进行数据库恢复时仅使用了数据库备份或差异备份，而不涉及事务日志备份。简单恢复模式可使数据库恢复到上一次备份的状态，但由于不使用事务日志备份来进行恢复，所以无法将数据库恢复到失败点状态。当选择简单恢复模式时常使用的备份策略是：首先进行数据库备份，然后进行差异备份。

完全数据库恢复模式是指通过使用数据库备份和事务日志备份将数据库恢复到发生失败的时刻，因此几乎不造成任何数据丢失，这成为对付因存储介质损坏而数据丢失的最佳方法。为了保证数据库的这种恢复能力，所有的批数据操作比如SELECT INGO、创建索引都被写入日志文件。选择完全恢复模式时常使用的备份策略是：

首先进行完全数据库备份；

然后进行差异数据库备份；

最后进行事务日志的备份。

如果准备让数据库恢复到失败时刻必须对数据库失败前正处于运行状态的事务进行备份。3 批日志恢复（Bulk-logged Recovery）

批日志恢复在性能上要优于简单恢复和完全恢复模式，它能尽最大努力减少批操作所需要的存储空间。这些批操作主要是：SELECT INTO 批装载操作（如bcp 操作或批插入操作）、创建索引针对大文本或图像的操作（如WRITETEXT、 UPDATETEXT）。选择批日志恢复模式所采用的备份策略与完全恢复所采用的恢复策略基本相同。

从以上的论述中我们可以看到，在实际应用中，备份策略和恢复策略的选择不是相互孤立的，而是有着紧密的联系。我们并不仅仅是因为数据库备份为数据库恢复提供了 “原材料”这一事实，以便在采用何种数据库恢复模式的决策中考虑该怎样进行数据库备份，更多是因为在选择该使用哪种备份类型时我们必须考虑到当使用该备份进行数据库恢复时，它能把遭到损坏的数据库“带”到怎样的状态（是数据库失败的时刻，还是最近一次备份的时刻）。但有一点我们必须强调，即备份类型的选择和恢复模式的确定都应服从于这一目标：尽最大可能，以最快速度减少或消灭数据丢失。

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数据库方案设计是指按照项目需求和目标，通过确定数据库的整体架构、数据模型、关系表设计、索引设计、规约和约束等内容，来完成数据库系统的设计过程。一个好的数据库方案设计能够提高数据库的性能、可靠性和可扩展性，为项目的成功实施和运维打下坚实的基础。

在数据库方案设计过程中，需要考虑以下几个关键因素：项目需求、数据量、数据类型、访问模式、性能要求和可扩展性等。通过充分了解项目需求以及用户的使用习惯，确定数据库的功能和目标。例如，如果是一个电商网站，需求可能包括用户注册、商品管理、订单管理等功能。根据数据量和类型，选择合适的数据库管理系统（DBMS）以及相应的存储引擎。常见的DBMS包括MySQL、Oracle、SQL Server等，而存储引擎可选择InnoDB、MyISAM等。

进行数据建模，即确定数据库的概念模型和逻辑模型。概念模型是以实体-关系图（ER图）的形式展示，用于描述现实世界中的实体和它们之间的关系。逻辑模型是在概念模型的基础上，进行数据库设计的过程，包括表的设计和属性的定义。在设计表结构时，需要考虑冗余和规范化的问题。冗余是指数据在不同表中重复存储，造成存储空间和更新操作的浪费。规范化是指将原始表的数据分解成若干个满足特定条件的表，从而提高数据的一致性和完整性。

在数据库方案设计中，索引设计也是重要的一环。索引是数据库中用于提高查询效率的数据结构，通过建立索引可以加快数据的读取和查询速度。在确定索引时，需要根据具体的查询需求和访问模式，选择合适的字段进行索引。同时，还需要考虑索引的大小和维护成本，以免造成不必要的性能损失。

在数据库方案设计中，还需要考虑数据的安全性和完整性。通过制定规范和约束，如主键、外键、唯一约束、默认值等，保证数据的一致性和完整性。可以对敏感数据进行加密，采用备份和恢复的方式来保证数据的安全和可用性。

数据库方案设计还需要考虑数据库的可扩展性。随着业务的发展和数据量的增加，数据库需要能够方便地进行扩容和升级，以满足项目的需求。因此，在设计阶段就需要考虑分区、分表、集群等技术手段，来提高数据库的扩展性和负载能力。

数据库方案设计是一个复杂而又关键的过程，它直接关系到项目的成功实施和运维。一个好的数据库方案设计能够提高数据库的性能、可靠性和可扩展性，为项目的顺利进行提供有力的支持。因此，在进行数据库方案设计时，需要全面考虑项目需求、数据量、访问模式、性能要求和可扩展性等关键因素，制定合理的架构和设计，保证数据库系统的高效运行。

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