SQL Server

HeidiSQL 是一款用于简单化迷你的服务器和数据库管理的图形化界面，采用Delphi开发，支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL服务器。HeidiSQL提供了一个用于在数据库浏览之间切换SQL查询和标签带有语法突出显示的简单易用的界面。可以方便浏览您的数据库，管理表、视图、存储过程、触发器，浏览和编辑记录，管理用户权限。此外，你可以从文本文件导入数据，运行SQL查询，在两个数据库之间同步表以及导出选择的表到其它数据库或者SQL脚本中。 安装教程 1、点击右键安装后进入下图的安装界面，我们可以看到HidiSQL支持MySQL,SQL Server,PostgreSQL，点击next 2、更改安装的目录（也可以使用默认） 3、点击install安装，完成后点击Finish即可 使用教程 1、点击新建后，选择在根分类创建会话 2、左侧在会话名称下出现的Unnamed，右键选择Rename即可重命名。右侧选择数据库类型（mysql），输入主机名（默认本机127.0.0.1），用户名（默认root）和密码，点击“打开”按钮即可连接。点击“保存”按钮，下次连接便可不用输入密码。 3、打开后的界面如下图所示，在右边可以看到数据库的基本信息 4、点击查询直接进入查询编辑界面，我们在查询编辑界面输入sql语句，点击“执行”三角形按钮即可，下方便会出现执行结果，或正确或错误。

0 引言 主要讲述如何搭建故障转移集群，因为AlwaysOn是基于Windows的故障转移集群的。 在讲解步骤之前需要了解一下故障转移集群仲裁配置 下面图片来自《Windows Server2012系统配置指南》 四种集群的仲裁配置： 1、多数节点：这种配置不会用到仲裁磁盘，而所谓多数节点就是在正常节点数量占多数的情况下，集群才会提供服务，否则就停止服务。这种配置适用于奇数节点的集群，例如5个节点的集群，其正常节点数量必须至少3个，集群才会提供服务 2、多数节点和磁盘：适用于偶数节点的集群，他在计算法定数量时会将仲裁磁盘计算进来，例如，4个节点+1个仲裁磁盘节点的集群，可以将其视为5个节点的集群，这时正常节点数量必须至少3个，集群才会提供服务 3、多数节点和文件共享：它和（多数节点和磁盘）类似，不过仲裁磁盘改为共享文件夹内的文件 4、没有多数：只有磁盘，只要仲裁磁盘脱机，集群就会停止提供服务（不建议使用，这种方式很早之前已经有了） 简单说一下见证磁盘和见证共享文件夹 见证共享文件夹是Windows 2008才推出的见证磁盘方式，因为以前的见证磁盘（简称仲裁盘）需要共享存储，也就是各个节点需要挂载同一个磁盘，这个磁盘叫见证磁盘，是放在共享存储上面的 推出见证共享文件夹之后我们可以不需要高大上的共享存储，用共享文件夹就可以了 我们在使用故障转移集群的时候，只用两种仲裁配置：（多数节点）

转自： https://www.cnblogs.com/zuizui1204/p/9197248.html 一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力，而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。 所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。具体情况是：在日期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前日期的记录，没有则插入一条当前日期的记录。在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误）， 数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。 为了保证数据库的一致性和完整性

文章目录 一、ACID特性概述 二、ACID特性详解 1、原子性 2、一致性 3、隔离性 4、持久性 三、ACID特性总结 ACID特性概述 数据库管理系统中 事务(transaction) 的四个特性（即ACID特性、分析时根据首字母缩写依次解释）： 原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability） ； 所谓事务，它是一个 操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位 。（执行单个逻辑功能的一组指令或操作称为事务）。 ACID特性详解 1、原子性 原子性是指事务是一个 不可再分割的工作单元 ，事务中的操作要么都发生，要么都不发生，不可能停滞在中间某个环节；事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。 可采用“ A向B转账 ”这个例子来说明解释 在DBMS中，默认情况下 一条SQL就是一个单独事务 ，事务是 自动提交 的。只有显式的使用 start transaction 开启一个事务，才能将一个代码块放在事务中执行。 2、一致性 一致性是指在 事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏 。这是说数据库事务不能破坏 关系数据的完整性 以及 业务逻辑上的一致性 。 如A给B转账，不论转账的事务操作是否成功

[TOC] [========] AlwaysOn AlwaysOn 可用性组概述 (SQL Server) 搭建 WSFC 配置计算机的 DNS 后缀 配置计算机的 DNS 后缀，注意在同个工作组 每个节点的机器都要做域名解析，修改 host 文件 C:\Windows\System32\drivers\etc 安装故障转移集群 节点服务器添加 故障转移群集 功能 等待安装完成 验证集群 打开故障转移集群管理工具 点击验证配置 添加集群节点 运行所有测试 可以点击查看验证报告，勾选 立即使用经过验证的节点创建集群 创建集群 配置集群的管理名称和管理IP 等待配置完成 可以查看集群报告，稍后配置文件共享见证 创建文件共享见证 由于我们是两个节点的故障转移集群，所以需要加上共享文件夹，如果是奇数节点，这一步是不需要做的！ 配置集群仲裁 选择文件共享见证 在集群节点之外的一台服务器上创建共享文件夹 \\XIANGMU4TEST01\share ，并设置 Everyone 完全控制的权限 配置 AlwaysOn 开启 AlwaysOn 需要重启 SQL Server 服务 检查，如果 AlwaysOn 启用成功，在服务器属性里可以看到启用HADR为True 查看各节点的投票数 SELECT * FROM sys.dm_hadr_cluster_members; 查看 cluster

华为员工发文：如果华为倒下了，无人扛得起国内通信和芯片的大旗！ 「 读者福利！2 TB 各类技术资源免费赠送 」 华为，一家国内在舆论中不断起浮的科技公司，这是我对华为这家企业第一眼的理解。不管什么时候，总有说好的，说不好的一家企业。 去年开始，这种现象是更加的明显，对于华为的消息是一条接一条，有种“一波未平，一波又起的意思。 1、2018年12月1日孟晚舟在加拿大被捕，之后事件一直持续发酵，到目前为目，虽然经历过庭审等，但一直也没能有一个明确的结果。 2、既而华为在5g的开展方面，就遭遇了美国的阻扰，高通、英特尔终止与华为的业务，其目的就是为了阻碍华为5g部署。 3、去年5月20日，谷歌母公司发言人称，已按照总统特朗普的要求，停止与华为的相关业务及服务。其中包含了硬件、技术、以及软件等方面，还包括谷歌旗下的手机操作系统：安卓。 4、去年的“鸿蒙”系统事件，也是一直是业界的一个焦点。 5、再到年底11月的离职员工事件，又让华为一度成了众人眼中的“坏企业” 6、2020年2月13日，美国政府宣布再延长华为临时许可45天，允许与美国公司继续开展业务。华为表示，不管临时许可与否延期，对华为经营产生的实质性影响有限，也不会改变华为一直遭受的不公平对待。 不管怎么样，还是有很多网友表示支持华为！ 对于，美国制裁华为这一事件来说，无疑还是说明我们国家的科技力量需要进步，而且进步的空间巨大

从数据仓库到大数据，数据平台这25年是怎样进化的？ 大数据平台 lxw1234@qq.com 2年前 (2016-03-23) 5778℃ 2评论 从「数据仓库」一词到现在的「大数据」，中间经历了太多的知识、架构模式的演进与变革。数据平台这25年究竟是怎样进化的？让InfoQ特约老司机为你讲解。 我是从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。 那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？ 我们先从两张图来看用户群体的区别。 企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索； 支撑这些人是ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员 ，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。 数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA 开发等。 用户面对是结构化生产系统数据源。 互联网企业中员工年龄比非互联网企业的要年轻、受教育程度、对计算机的焦虑程度明显比传统企业要低、还偶遇其它各方面的缘故，导致了数据平台所面对用户群体与非互联网数据平台有所差异化； 互联网数据平台的使用与建设方是来自各方面的人，数据平台又是技术、数据产品推进建设的。 分析师参与数据平台直接建设比重增加。

说到SQL Server服务，我们大家都知道是Microsoft公司的数据库服务，当然说到数据库，现在主要分为三大商：1：Oracle、2：Msql Server、3：Mysql；三种数据库在当下环境受到不了不同程度的关注；比如oracle主要应用到大型的商业比较多，比如银行；SQL Server主要在常见的互联网公司使用；mysql主要应用于小型的企业或者服务商使用；当然从费用上来说，Oracle是最贵的，也是最为稳定的；SQL Server也是比较贵的，但是相比Oracle稍微低点，最后我们说到的Mysql也是做开发人员经常用到的，也是管理人员经常做测试 用到的，因为是免费的，好了废话不多说了，开始进入正题，我们今天主要介绍的是Centos 7.3下安装 Linux For SQL Server及配置介绍，2016年接近年底微软公告说要出一款在Linux下可以运行的SQL Server了，当然现在已经发布了，对于功能及稳定上，需要进行测试，今天我们首先介绍的是测试，后续我们会将Linux For SQL Server写成一个集合，如有兴趣的可以参考学习。 我们知道在Linux下安装服务有很多方式，最为简单的也就是yum安装，但是很多服务通过yum是无法安装的，如果想使用yum安装，需要指定yum安装仓库，我们今天需要安装MSQL Server，所以需要指定微软的yum源；

编者按：本文是松子（李博源）的大数据平台发展史系列文章的第一篇（共四篇），本系列以独特的视角，比较了非互联网和互联网两个时代以及传统与非传统两个行业。是对数据平台发展的一个回忆，对非互联网、互联网，从数据平台的用户角度、数据架构演进、模型等进行了阐述。 前言，这个数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，文章引用了历史项目 & 平台规划架构，在这里不做更深入描述。 我是从 2000 年开始接触数据仓库，大约 08 年开始进入互联网行业，那时在互联网接触到数据平台与传统第三代数据架构还是有很大的类似之处，随着互联网的突飞猛进，每一次的技术变革都带来一场从技术、架构、业务的渐进式变革，到今天互联网、非互联网的数据平台架构已经差异非常大。 回顾早期的企业环境，企业的生产与服务是一个很长周期，导致业务数据呈现一种粗粒度模式。随着互联网的快速渗透从早期的 PC 终端到“裆下“的 移动终端，对用户的需求与服务周期将逐渐的缩短，业务量级、数据类型多样化与存储的暴增，对应着技术、架构、业务呈现出迅猛发展，相应的数据沉淀与积累也成指数暴涨。 从”数据仓库“ 词开始到现在的“大数据”，中间经历了太多的知识、架构模式的演进与变革，比如说“数据仓库、海量数据、大数据”等。（备注：数据仓库一般指的是：在相当长的时间内堆积数据，仅仅需要处理大量数据请求中的少部分的系统

create table命令 1 create table dept 2 ( dept_id int primary key , 3 dept_name nvarchar ( 100 ) not null , 4 dept_address nvarchar ( 100 ) 5 ) 6 7 creat table emp 8 ( emp_id int constraint pk_emp_id_a primary key , -- 主键约束 9 emp_name nvarchar ( 20 ) not null , 10 emp_sex nchar ( 1 ), 11 dept_id int constraint fk_dept_id_b foreign key references dept(dept_id) -- 外键约束 ) 注意点: 1. 创建表的命令后面是小括号()，而不是{}， 2. 注释用 -- 3. SQL Server里最后一行)的逗号可有可无，但是Oracle数据库不能加逗号，但是建议SQL最后一个字段不要写逗号，方便移植 4. nvarchar表示国际化编码长度可变的字符型变量 5. 变量类型写在变量名后面，跟C语言以及其他语言不同，SQLServer不是C语言写的 6. 主键外键可以命名，不然就是默认的名字 7. 写完后，鼠标左键选中整个代码，分析、执行