数据库

零基础打造社区团购小程序 前期需要准备的东西 1、 服务和域名（域名需要备案） 2、 营业执照（公司或个体都行） 3、 公众号和小程序（公众号需认证） 4、 微信支付商户号 一、服务器和域名 1.根据社区团购系统官方要求2U4G3M带宽以上配置，同时考虑商用200同时在线，建议带宽在5M以上。 2.域名： 没有域名的也可以在腾讯云注册，现在注册有免费送SSL证书。小程序连接后台服务器必须配置SSL证书，已经域名的也没关系，宝塔面板也支持申请免费SSL证书 域名购买成功后需要解析到服务器， 二、配置服务器环境 操作系统推荐选择linux系统，这里以centos7.6 为例。 服务器购买完成后，等待系统配置，完成后开始操作服务器。 操作linux服务器 需要使用SSH 连接工具，推荐下面两款软件。 PuTTY 下载：https://www.onlinedown.net/soft/2186.htm （注意这是64位软件，不是64位操作系统的去百度搜索下载32位的） WinSCP 下载：https://www.onlinedown.net/soft/20088.htm 下载安装以上两个软件 先从云控制台获取服务器IP，输入服务器IP地址没登记open，有跳出提示点“是”。 输入root，点击回车 输入你设置的密码，输入完成点击回车 （输入密码的时候界面不显示字符）

本文旨在介绍如何升级GaussDB单机版数据库，从1.0.0升级到1.0.2版本。单机支持小版本升级和二进制升级这两种类型的自动升级。进行自动升级时，只需要在节点上执行一次升级命令。 1、上传软件包以及解压 上传以下两个软件包至同一目录： GaussDB_T_1.0.2-DATABASE-REDHAT-64bit.tar.gz DIALECT-SCRIPT-GaussDB_T_1.0.2.tar.gz [omm@hwd10 gaussdb]$ tar -xzf GaussDB_T_1.0.2-DATABASE-REDHAT-64bit.tar.gz 2、创建配置文件 [omm@hwd10 gaussdb]$ vi /opt/gaussdb/config_file.ini 192.168.120.31=/opt/software/gaussdb/GaussDB_T_1.0.2-DATABASE-REDHAT-64bit.tar.gz,/opt/gaussdb/app,/opt/gaussdb/ backup,/opt/gaussdb/data [omm@hwd10 gaussdb]$ mkdir /opt/gaussdb/backup 192.168.120.31是数据库所在服务器IP。 /opt/software/gaussdb/GaussDB_T_1.0.2-DATABASE

索引概述 在MySQL中，索引由数据表中一列或多列组合而成，创建索引的目的是为了优化数据库的查询速度。其中，用户创建的索引指向数据库中具体数据所在位置。当用户通过索引查询数据库中的数据时，不需要遍历所有数据库中的所有数据。这样，大幅度提高了查询效率。 MySQL索引概述 1.索引是一种将数据库中单列或者多列的值进行排序的结构。应用索引，可以大幅度提高查询的速度。 2.用户通过索引查询数据，不但可以提高查询速度，也可以降低服务器的负载。 3.应用MySQL数据库时，并非用户在查询数据的时候，总需要应用索引来优化查询。 4.整体来说，索引可以提高查询的速度，但是会影响用户操作数据库的插入操作。 MySQL索引分类 MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。 创建索引 创建索引是指在某个表中至少一列中建立索引，以便提高数据库性能。其中，建立索引可以提高表的访问速度。本节通过几种不同的方式创建索引。其中包括在建立数据库时创建索引、在已经建立的数据表中创建索引和修改数据表结构创建索引。 在建立数据表时创建索引 在建立数据表时可以直接创建索引，这种方式比较直接，且方便、易用。 基本语法结构如下: create table table_name( 属性名 数据类型[约束条件], 属性名 数据类型[约束条件] …… 属性名 数据类型 [UNIQUE |

touch mysql.sh vim mysql.sh 写入： mysql -h host -u userName -p chmod +x mysql.sh 执行： ./mysql.sh 输入密码即登录成功 来源： 51CTO 作者： Jinl_bm 链接： https://blog.51cto.com/jinliang/2450154

PowerDesigner是一款功能非常强大的建模工具软件，足以与Rose比肩，同样是当今最著名的建模软件之一。Rose是专攻UML对象模型的建模工具，之后才向数据库建模发展，而PowerDesigner则与其正好相反，它是以数据库建模起家，后来才发展为一款综合全面的Case工具。 PowerDesigner主要分为7种建模文件： 1. 概念数据模型 (CDM) 对数据和信息进行 建模 ，利用实体-关系图（E-R图）的形式组织数据，检验数据设计的有效性和合理性。 2. 逻辑数据模型 (LDM) PowerDesigner 15 新增的模型。逻辑模型是概念模型的延伸，表示概念之间的逻辑次序，是一个属于方法层次的模型。具体来说，逻辑模型中一方面显示了实体、实体的属性和实体之间的关系，另一方面又将继承、实体关系中的引用等在实体的属性中进行展示。逻辑模型介于 概念模型 和物理模型之间，具有物理模型方面的特性，在概念模型中的多对多关系，在逻辑模型中将会以增加中间实体的一对多关系的方式来实现。 逻辑模型主要是使得整个概念模型更易于理解，同时又不依赖于具体的数据库实现，使用逻辑模型可以生成针对具体数据库管理系统的 物理模型 。逻辑模型并不是在整个步骤中必须的，可以直接通过概念模型来生成物理模型。 3. 物理数据模型 (PDM) 基于特定DBMS，在概念数据模型、逻辑 数据模型 的基础上进行设计

目录 一、Mongodb 的权限管理 二、鉴权方式 三、内部鉴权 四、数据库角色 五、相关操作 六、常见问题 七、扩展阅读 一、Mongodb 的权限管理 认识权限管理，说明主要概念及关系 与大多数数据库一样，Mongodb同样提供了一套权限管理机制。 为了体验Mongodb 的权限管理，我们找一台已经安装好的Mongodb，可以 参照这里 搭建一个单节点的Mongodb。 直接打开mongo shell： ./bin/mongo --port=27017 尝试执行stats命令以查看appdb数据库的状态： MongoDB Enterprise > use appdb MongoDB Enterprise > db.stats() { "ok" : 0, "errmsg" : "not authorized on nscl to execute command { dbstats: 1.0, scale: undefined }", "code" : 13 } 此时的提示正是说明你当前的操作没有获得许可，使用appdb预创建的用户进行鉴权： > db.auth('appuser','yourpassword') 1 > db.stats() { "db" : "appdb", "collections" : 0, "views" : 0, "objects" : 0,

在目前的企业信息系统中，数据库还是最佳的数据存储方式，虽然已经有很多的书籍在指导我们进行数据库设计，但应该那种方式是设计数据库的表结构的最好方法、设计时应遵从什么样的原则、四个范式如何能够用一种方式达到顺畅的应用等是我一直在思考和总结的问题，下文是我针对这几个问题根据自己的设计经历准备总结的一篇文章的提纲，欢迎大家一块进行探讨，集思广益。其中提到了领域建模的概念，但未作详细解释，希望以后能够有时间我们针对这个命题进行深入探讨。 1)不应该针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。 2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，这些数据项能够完整描述该职责，不会出现职责描述缺失。并且一个对象有且只有一项职责，如果一个对象要负责两个或两个以上的职责，应进行分拆。 3)根据建立的领域模型进行数据库表的映射，此时应参考数据库设计第二范式：一个表中的所有非关键字属性都依赖于整个关键字。关键字可以是一个属性

http://www.cnblogs.com/RunForLove/p/5693986.html 数据库设计的三大范式：为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 　　在实际开发中最为常见的设计范式有三个：第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式；第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中；第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。总结一下，就是： 第一范式(确保每列保持原子性)； 第二范式(确保表中的每列都和主键相关)； 第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)。 　　在目前的企业信息系统中，数据库还是最佳的数据存储方式，虽然已经有很多的书籍在指导我们进行数据库设计，但应该那种方式是设计数据库的表结构的最好方法、设计时应遵从什么样的原则、四个范式如何能够用一种方式达到顺畅的应用等是我一直在思考和总结的问题

1 引言 现实世界商务竞争越演越烈，出现更多的细分市场、深度营销和定制功能，这导致各种商务应用的用户数和业务复杂度同步增加。反映到数据库里，就是表的数量和数据量日益增长，数据库响应速度日益缓慢。 为什么一个功能好的产品，往往上线后就出现性能问题，不得不反复回炉修改？为什么一到业务高峰期，系统就慢的动弹不得，只能关闭部分业务保障关键业务？数据量从十万到百万，从百万到千万，从千万到上亿，从亿再向兆跨越，如何保障程序能够经受住大数据量的考验？这都是我们面临的真实现状，也是大家反复在思考的问题。 《道德经》上说：“有道无术 , 术尚可求 , 有术无道 , 止于术。”众人把目光集中在系统架构、查询算法、数据库软件的底层原理等等“术”上，却忽视了深刻理解数据这条光明大“道”。数据从哪里来？要到哪里去？数据用来读还是写？数据与数据之间有什么样的关系？数据的增长速度如何控制？最有价值的数据是什么？数据什么时候可以丢弃？假如不能回答这一长串问题，如果不是以这一长串问题的答案为程序设计的出发点，代码如何能经受大数据量的考验？ 在数据的采集、计算、展现和存储这一设计链条中，开发者通常负责设计关系型数据模型，编写程序计算和展现数据，数据库管理员负责数据文件存放位置、表空间存储参数等的架构设计。但是，数据库管理员往往不了解业务，不了解数据的特点，数据存储设计表现为千“表”一律。

#zabbix数据库备份 [root@zabbix-server script]# cd /server/script [root@zabbix-server script]# ll 总用量 12 -rwxr-xr-x 1 root root 124 3月 19 09:24 zabbix_db_del.sh -rwxr-xr-x 1 root root 89 3月 19 09:15 zabbix_db_to_rsync-server.sh -rwxr-xr-x 1 root root 355 3月 19 09:00 zabbix_mariadb_backup.sh #zabbix数据库备份 [root@zabbix-server script]# cat zabbix_mariadb backup.sh br/>#!/bin/bash username=root password=hotdoor@123 File=zabbix date '+%Y-%m-%d' .sql mysql -u$username -p$password -e "show databases" /usr/bin/mysqldump -u$username -p$password --all-databases >/data/zabbix-backup/$File if [ $? -eq 0 ];then