最近做了一个小东西,用的是.net framework 2.0 ,我的开发工具是VS2008(VS2008可以制作.net 2.0 的程序 这个大家应该知道吧) 因为东西不大,考虑到.net 3.5 200多M实在是太大不方便,所以改成.net 2.0 只有20多M 还是可以接受的(一个程序还不到1M,却要要带一个20
最近做了一个小东西,用的是.net framework 2.0 ,我的开发工具是VS2008(VS2008可以制作.net 2.0 的程序 这个大家应该知道吧)因为东西不大,考虑到.net 3.5 200多M实在是太大不方便,所以改成.net 2.0 只有20多M 还是可以接受的(一个程序还不到1M,却要要带一个200M的.net 3.5 实在是有点夸张)
在制作安装包的时候遇到了一个问题,相信很多人也遇到过这个问题,网上搜了一下,没解决,然后到CSDN论坛上问,也没搞定,最后还是只能靠自己啦,终于被我找到了,这个地方实在是有点隐蔽啊!
就是项目已经是.net 2.0 的啦,打包部署的时候,系统必备也是选择的.net 2.0 ,但是安装的时候却提示需要.net 3.5?
废话不多说啦,直奔主题:
因为在建项目的时候是可以选择 .net framework2.0 如图:
如果没有在这里选择没有选择.net 2.0,而是选择的.net 3.5,但是你需要改成2.0 怎么办:
选择项目(类库不是解决方案) --- 右键 --- 属性 --- 应用程序(项) --- 目标 Framework --- 选择.net framework2.0,每个项目都要这样做,并且去掉cs文件里面的 using System.Linq
在制作安装包的时候,[系统必备]里面选择的就是.net framework 2.0(x86) 如图:
但是拿去安装的时候确提示需要.net framework 3.5 如图:
问题来啦.............找了半天终于找到地方啦!
双击依赖项中的 Microsoft .Net Framework 看图:
您会看到一个启动条件,选择.net framework --- 右键 --- 属性窗口
属性栏里会看到一个Version 项,默认是:3.5 .30729 , 您只要选择2.0.50727 即可
OK ,这样就完成,重新生成一下,然后在把安装包拿到用户机器上,就不在会提示需要.net 3.5 啦
需要运行程序,请到微软官方站上下载 .net framework 2.0 sp2
http://blog.csdn.net/wxm3630478/article/details/5823167,在此感谢作者。

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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