3问题排查与更多查询方式 当我们在实际编程中进行访问远程数据时 因为不同操作环境会引发各种各样的异常,如下我会提出一种常见的异常方式解决办法和关于远程数据操作更多查询方式. 3.1无法建立远程连接 其实这个问题在做分布式查询时极其常见. 而引起这个问
问题排查与更多查询方式
当我们在实际编程中进行访问远程数据时 因为不同操作环境会引发各种各样的异常,如下我会提出一种常见的异常方式解决办法和关于远程数据操作更多查询方式.
无法建立远程连接
其实这个问题在做分布式查询时极其常见. 而引起这个问题的因素过多. 我们一时无法判断真正引发这个异常地方. 只能通过逐个排查方式来进行设置:
例如我们在建立关联关系后 进行查询时会遇到:
提示是: 在进行远程连接时超时, 引起这个问题原因可能是远程服务器积极拒绝访问!
首先要在Sql Server Configuation Manager中保证你服务已经运行 且是开机自动运行.
再次检查SQl2005外围配置DataBaseEngine允许远程连接:
设置完成后.我们还需要设置Sql Server Analysis Services分析服务也支持远程数据查询:
在远程服务器上如果启用了防火墙则可能对目前SQl Server方位实例进行拦截. 所以在服务器端启用防火墙情况下要为SQl DAtaBase创建例外.防止客户端请求被拦截.
进程被其他用户占用
当我们在远程分布式查询中有创建动作或是类似创建一个新的数据库. 有时会提示 “该数据库无法操作 已经别其他进程占用”异常. 导致我们无法访问数据库. 或是执行我们要做的创建操作.
遇到这种情况我们可以利用SA权限查询到Master数据库对应数据库被占用的进程 并杀掉Kill Process.查询:
<p><span>1</span><span>: </span><span>--</span><span> [sysprocesses 表中保存关于运行在 Microsoft® SQL Server™ 上的进程的信息。</span><span><br> </span><span>2</span><span>: </span><span>--</span><span> 这些进程可以是客户端进程或系统进程。sysprocesses 只存储在 master 数据库中]</span><span><br></span><span>4</span><span>: </span><span>use</span><span> Master<br> </span><span>5</span><span>: </span><span>go</span><span><br> </span><span>7</span><span>: </span><span>SELECT</span><span>*</span><span>FROM</span><span> sysprocesses ,sysdatabases </span><span>WHERE</span><span> sysprocesses.dbid</span><span>=</span><span>sysdatabases.dbid </span><span>AND</span><span> sysdatabases.Name</span><span>=</span><span>'</span><span>CustomerDB</span><span>'</span><span><br> </span><span>9</span><span>: </span><span>select</span><span>*</span><span>from</span><span> sysprocesses<br> </span><span>11</span><span>: </span><span>select</span><span>*</span><span>from</span><span> sysdatabases<br> </span><span>13</span><span>: </span><span>--</span><span> 杀死占用进程</span><span><br></span><span>14</span><span>: </span><span>kill</span><span>5</span></p>
当我们对进程占用清除时有可能访问数据库被系统进程占用. 则这时用Sa无法杀死.这时提示:
“Only use Process can be Kill ”在SQl2005 只有只有用户进程才能Kill掉.
更多的查询操作
往往我们在实际操作中需要对数据读写有更多要求. 例如从远程连接多个服务器进行数据读取或是把本地数据提交到服务器上. 为了提高效率和性能采用分布式事务来进行批量操作等等. 如下简单介绍在分布式查询中多中数据操作:
把远程数据导入本地:
<p><span>1</span><span>: </span><span>--</span><span> 导入数据操作</span><span><br> </span><span>2</span><span>: </span><span>select</span><span>top</span><span>(</span><span>3</span><span>) </span><span>*</span><span>into</span><span> TestDB.dbo.CopyDb </span><span>from</span><span>[</span><span>192.168.10.76</span><span>]</span><span>.wl.dbo.Users<br></span></p>
导入时使用Into方式 自动在本地创建CopyDB表完全复制远程服务器上Users表的数据结构.但是要注意在进行后 的CopyDB将不包含原表的主键和索引约束. 虽然能快构建 但是主键和索引设置都会丢失.
本地数据导入远程:
<p><span>--</span><span> 把本地表导入远程表 [openWset方式]</span><span><br></span><span>insert</span><span>openrowset</span><span>( </span><span>'</span><span>SQLOLEDB </span><span>'</span><span>, </span><span>'</span><span>sql服务器名 </span><span>'</span><span>; </span><span>'</span><span>用户名 </span><span>'</span><span>; </span><span>'</span><span>密码 </span><span>'</span><span>,数据库名.dbo.表名) </span><span>select</span><span>*</span><span>from</span><span> 本地表 <br></span><span>--</span><span> 把本地表导入远程表 [open Query方式]</span><span><br></span><span>insert</span><span>openquery</span><span>(ITSV, </span><span>'</span><span>SELECT * FROM 数据库.dbo.表名 </span><span>'</span><span>) </span></p>
更新本地表数据:<br>
<p><span>1</span><span>: </span><span>--</span><span> 把本地表导入远程表 [opendataSource方式]</span><span><br> </span><span>2</span><span>: </span><span>insert</span><span>opendatasource</span><span>( </span><span>'</span><span>SQLOLEDB </span><span>'</span><span>, </span><span>'</span><span>Data Source=ip/ServerName;User ID=登陆名;Password=密码 </span><span>'</span><span>).数据库.dbo.表名 <br> </span><span>3</span><span>: <br> </span><span>4</span><span>: </span><span>--</span><span> 更新本地表 [openowset方式]</span><span><br></span><span>5</span><span>: </span><span>update</span><span> b </span><span>set</span><span> b.列A</span><span>=</span><span>a.列A </span><span>from</span><span>openrowset</span><span>( </span><span>'</span><span>SQLOLEDB </span><span>'</span><span>, </span><span>'</span><span>sql服务器名 </span><span>'</span><span>; </span><span>'</span><span>用户名 </span><span>'</span><span>; </span><span>'</span><span>密码 </span><span>'</span><span>,数据库名.dbo.表名)<br> </span><span>6</span><span>: </span><span>as</span><span> a </span><span>inner</span><span>join</span><span> 本地表 b </span><span>on</span><span> a.column1</span><span>=</span><span>b.column1 </span></p>
当然还有更多方式来操作分布式查询操作.各位都可以尝试.
尾 语
如上是我最近在项目中处理关于分布式查询涉及到方方面面. 从系统架构到分部是查询具体操作细节.基本都是一些非常基础运用.当然也参考不少资料.以及动手来验证整个过程出现问题原因所在. 篇幅有限 写的有些仓促. 难免有纰漏地方 还望各位指正.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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