MSSQL网页设计“一卡通”信息体系数据库计划开端切磋...
Merge将一定数量的MyISAM表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用计划|数据|数据库|数据库计划“一卡通”信息体系数据库计划开端切磋福建开普教导设备无限公司陈优章弁言：卡的使用不过乎就是计费与身份辨认之用。所谓“一卡通”就是统一张卡片，每用户只必要一张卡，在多种分歧功效办理中利用。这是用户对体系的基础请求，也是“一卡通”最次要的体现。一卡，并非一种流动的卡，既能够是IC卡，也能够是ID卡；更不克不及指定某一家厂商的卡。一卡通体系可经由过程天真的接口、一致的尺度，很简单把各类范例的卡无机地分离起来，在统一体系中，可同时利用分歧的卡（如：ID卡，Mifare-One卡同时利用）。功效方面，一卡能够用来泊车、开门、考勤、巡更、身份辨认等。在“一卡通”体系数据库计划中，传统的计划办法是将“一卡通”体系一切数据会合在一同的形式下举行计划（即“一库一卡通”，出格是统一商家的“一卡通”体系产物）。固然具有：数据简单共享、数据分歧性简单包管、数据检索便利等长处。但也有其致命的弱点：第1、方便于举行体系的使用晋级与扩大。现实上，“一卡通”体系是一个不休立异与晋级的体系，依据市场需乞降软硬件相干手艺的开展，“一卡通”体系将会有新的使用到场和老的使用的晋级。一样平常情形下，“一卡通”体系的数据库必要作响应的变化与晋级，由此形成“一卡通”体系数据的兼容性、分歧性、自力性等成绩将长短常凸起，出格是针对一个运转对照久且对照年夜型的“一卡通”体系（如：某一年夜学城的“一卡通”体系）,数据量将长短常复杂的，由此发生的晋级与修改本钱将是很高的。第2、各使用子体系不成能都是统一家公司研发的，软硬件各自分歧，厥后台数据库不成能都集成在“一卡通”体系数据库中。但他们都利用统一张卡作为身份辨认与计费的前言。因而它与“一卡通”体系数据库之间必要必定的信息互换(如：卡的开户、挂掉、解挂、刊出、补卡等信息)。这时候必要增添响应的人力、设备、手艺完成与“一卡通”体系数据库相干数据的同步。在没有相干尺度的情形下，其本钱是很高的。现实上，“一卡通”就是使用统一张卡作为各类计费与身份辨认体系的前言，这是“一卡通”体系的个性。各类计费与身份辨认体系都有其本身的特性与属性。好比，“一卡通”体系中的餐饮免费体系与上机免费体系，一个是以食品量的几来计费，一个是以工夫量的是非来计费，其都有分歧的特性与属性,在厥后台数据库计划上也是有所区分的。这是“一卡通”体系的差别性。有了以上的个性与差别性，自己以为,“一卡通”信息体系数据库计划对照卓有成效的办法就是“一卡多库”---以卡信息数据库为中央库，为每个使用体系或模块创建一个专门的绝对自力的数据库！如许的优点是便于增添“一卡通”体系的天真性与自力性，便于“一卡通”使用体系的扩大与改革晋级。但也发生另外一个成绩:因为各使用体系数据库的绝对自力，一定招致卡信息数据库中的卡的开户、挂掉、解挂、补卡、信息调剂、刊出等信息与各使用体系数据库中的相干信息同步成绩，这是“一卡通”信息体系数据库计划必需思索的严重成绩！针对以上成绩，自己以为,我们能够接纳以下举措：1、在必定的工夫内，各使用体系从卡信息数据库上传或下载相干信息，两边举行需要的更新！2、使用年夜型数据库服务器本身的散布复制手艺完成相干信息的同步！以上的两种举措都要在“一卡通”体系各数据库相干表的表布局及相干的处置机制上创建"接口"（即一种尺度）为基本。这类尺度，为数据库计划供应了新的课题,由于，它思索的是数据库与数据库的接洽，而不是实体与实体的接洽。以下是自己以为一种对照卓有成效的计划：以卡信息数据库为中央库(卡信息数据库纪录的次要信息为：_______________________)，各使用体系数据库设置一个或几个有以下信息的基础表（__________________________________）。作为上传、下载或完成散布式复制之用！这类计划办法相似于接洽为1:n的数据库逻辑布局计划办法。这里的“1”方实体指卡信息数据库，"n"方实体指“一卡通”各使用体系或模块数据库。这里的“内部键”则为以上那些断定的基础表。
对于update操作，event中依次记录旧行，新行的值。 对于数据库来说，查询是数据库的灵魂，那么SQL查询效率究竟效率如何呢？下文将带对SQL查询的相关问题进行讨论，供您参考。 相信各位对数据库和怎么样学习数据库都有一些经验和看法，也会有人走了一些弯路总结出自己的经验来，希望大家能把各自的看法和经验拿出来分享，给别人一份帮助，给自己一份快乐 另一个是把SQL语句写到服务器端,就是所谓的SP(存储过程); 也可谈一下你是怎么优化存储过程的? 个人感觉没有case直观。而且默认的第三字段（还可能更多）作为groupby字段很容易造成新手的错误。 财务软件要用SQL也只是后台的数据库而已,软件都是成品的,当然多学东西肯定是有好处的.. 但是随着数据量的增大，这种成本差距会逐渐减小，趋于相等。（500万数量级只相差10%左右） 换言之，只有在不断的失败中尝试成功，而关于失败的总结却是很少的
页:
[1]