问题: 在有些场景下,数据中心会分为不同的服务器场:数据库场和应用程序
问题:
在有些场景下,数据中心会分为不同的服务器场:数据库场和应用程序场。服务器场间有严格的防火墙控制,其中数据库场只能建立从应用程序场的防火墙穿越,也就是说不允许任何客户端直接连接到防火墙。
这种策略对于数据库引擎来说没什么问题,但是对于分析服务来说就被完全限制住了,通常我们都是通过Excel直接连接分析服务数据库的,并且通过分析服务的角色来控制对数据的访问权限。那么是否有什么方法可以解决这个问题呢?
解决思路:
我们知道SSAS是可以通过http的方式来访问的,那么我们只要让这个站点接受windows方式的身份验证就可以简介的实现excel客户端到分析服务数据库的连接。
实验环境:
Windows 8.1 IIS
SQL Server 2012
Adveuture Works微软官方示例数据库,这里用到的是分析服务数据库。
实验步骤:
首先,确保IIS已经被填加,然后windows身份模式已经被安装。
分别在操作系统下建立测试账户aaa和bbb依次填加到这两个组中。
在分析服务数据库下,建立两个角色, Team1和Team2。
找到维度数据的设置,分别指定第一个角色拥有Department维度下的前两个成员,另一个角色拥有这个维度下的后三个成员。
填加完毕,确认两个组都被填加到分析服务数据库中。
接下来测试一下角色权限控制的结果,用管理员身份登录,可以看到Department下的所有维度成员。
用aaa账户登录Management Studio(提示,按住Shift右键单击),可以看到其隶属的Team1角色只能看到前两个成员。
打开IIS,配置站点,打开Windows身份验证模式。
浏览数据,可以看到返回的xml结果页面。
用这个URL地址连接分析服务,用aaa账户连接,可以看到通过http的方式识别出了当前客户端的账户。
并且里面的数据接受了分析服务数据库的权限控制。
接下来在Excel中实验下,右键单击Excel.exe,选择使用指定的账户运行。
数据账户aaa的信息,使Excel以这个身份运行。
在Excel下新建透视表。
选择连接到分析服务数据库。
在服务器名称下输入URL。
选择连接到Adventure Works多维数据集。在微软的这个示例数据库下,这个是最全的多维数据集,其它能看到的数据集实际上都是出自这个数据集的一个透视。
在Excel的透视表下,拖拽Department维度,可以看到已经接受了分析服务的角色权限控制。
保存这个Excel文件,再用管理员帐号打开这个文件,刷新透视表,可以看到根据分析服务数据库的权限设定,返回了Department下的全部维度成员数据。
结论:
通过http的方式连接到分析服务数据库,可以看到通过站点的windows身份验证模式,是可以接受分析服务数据库的角色权限控制的。通过这种方法,就可以通过应用程序服务器间接的实现对于服务器场中的分析服务数据库的访问,并且跟直接连接到分析服务数据库的效果是一样的。

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。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

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。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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