❶ 請告訴我sqlServer資料庫和Access資料庫的各自特點
Access是一種桌面資料庫，只適合數據量少的應用，在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的，效率也很高。但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。access資料庫有一定的極限，如果數據達到100M左右，很容易造成伺服器iis假死，或者消耗掉伺服器的內存導致伺服器崩潰。
SQL Server是基於伺服器端的中型的資料庫，可以適合大容量數據的應用，在功能上管理上也要比Access要強得多。在處理海量數據的效率，後台開發的靈活性，可擴展性等方面強大。因為現在資料庫都使用標準的SQL語言對資料庫進行管理，所以如果是標准SQL語言，兩者基本上都可以通用的。SQL Server還有更多的擴展，可以用存儲過程，資料庫大小無極限限制。
SQL Server資料庫的特徵及其與Access資料庫的區別
內 容
Access特徵
MS SQL特徵
版本
桌面版
網路版，可支持跨界的集團公司異地使用資料庫的要求
節點
一人工作，要鎖定，其他人無法使用 節點多，支持多重路由器
管理許可權
否
管理許可權劃分細致，對內安全性高
防黑客能力
否
資料庫劃分細致，對外防黑客能力高
並發處理能力
100人或稍多
同時支持萬人在線提交，在其它硬體例如網速等條件匹配的情況下可完全實現
導出XML格式
可以，需要單作程序
可導出成為XML格式，與Oracle資料庫和DB2資料庫通用，減少開發成本
數據處理能力
一般
快
是否被優化過
否
是
SQL Server 2005—資料庫管理10個最重要的特點
1.資料庫鏡像
通過新資料庫鏡像方法，將記錄檔案傳送性能進行延伸。您將可以使用資料庫鏡像，通過將自動失效轉移建立到一個待用伺服器上，增強您SQL伺服器系統的可用性。
2.在線恢復
使用SQL2005版伺服器，資料庫管理人員將可以在SQL伺服器運行的情況下，執行恢復操作。在線恢復改進了SQL伺服器的可用性，因為只有正在被恢復的數據是無法使用的，而資料庫的其他部分依然在線、可供使用。
3.在線檢索操作
在線檢索選項可以在指數數據定義語言（DDL）執行期間，允許對基底表格、或集簇索引數據和任何有關的檢索，進行同步修正。例如，當一個集簇索引正在重建的時候，您可以對基底數據繼續進行更新、並且對數據進行查詢。
4.快速恢復
新的、速度更快的恢復選項可以改進SQL伺服器資料庫的可用性。管理人員將能夠在事務日誌向前滾動之後，重新連接到正在恢復的資料庫。
5.安全性能的提高
SQL Server 2005包括了一些在安全性能上的改進，例如資料庫加密、設置安全默認值、增強密碼政策、縝密的許可控制、以及一個增強型的安全模式。
6.新的SQL Server Management Studio
SQL Server 2005引入了SQL Server Management Studio，這是一個新型的統一的管理工具組。這個工具組將包括一些新的功能，以開發、配置SQL Server資料庫，發現並修理其中的故障，同時這個工具組還對從前的功能進行了一些改進。
7.專門的管理員連接
SQL Server 2005將引進一個專門的管理員連接，即使在一個伺服器被鎖住，或者因為其他原因不能使用的時候，管理員可以通過這個連接，接通這個正在運行的伺服器。這一功能將能讓管理員，通過操作診斷功能、或Transact—SQL指令，找到並解決發現的問題。
8.快照隔離
我們將在資料庫層面上提供一個新的快照隔離（SI）標准。通過快照隔離，使用者將能夠使用與傳統一致的視野觀看資料庫，存取最後執行的一行數據。這一功能將為伺服器提供更大的可升級性。
9.數據分割
數據分割 將加強本地表檢索分割，這使得大型表和索引可以得到高效的管理。
10.增強復制功能
對於分布式資料庫而言，SQL Server 2005提供了全面的方案修改（DDL）復制、下一代監控性能、從甲骨文（Oracle）到SQL Server的內置復制功能、對多個超文本傳輸協議（http）進行合並復制，以及就合並復制的可升級性和運行，進行了重大的改良。另外，新的對等交易式復制性能，通過使用復制，改進了其對數據向外擴展的支持。
參考資料：http://..com/question/1980267.html
http://www.e-dragon.com.cn/Html/DEMO_SqlServer/Info/2007071813510021HQ640S05.shtml
❷ 如何保證資料庫同步中目的端交易提交的原子性
資料庫同步過程中既要保證資料庫裝載的效率，又要保證資料庫每個交易的原子性，即保證一個事務中多條SQL語句執行的成功出於以上目的，我們選擇多表並發加多斷點方式來進行同步，原理是取出需要同步的事務，按照表及SQL語句量進行劃分，分給不同的進程來執行，每個進程有一個斷點，當一個表的某一條SQL語句執行出錯的時候，該進程會記錄下此斷點，該錶停止同步，其他表的數據同步繼續進行，當手工處理完該表出錯的SQL語句後，該進程根據標志把錯誤表需要同步的SQL語句重新執行或跳過，這樣同步進程會繼續，並且個別表的錯誤不會影響整體的同步
那麼原子性如何能夠在同步過程中保持一致呢？藉助網格斷點就可以達到該目的。網格斷點實際上就是把交易的SCN號和每條SQL語句的表順序進行關聯，記錄該SCN號中的某條SQL語句執行情況的流水文件，日誌分析進程按照表名創建多個網格文件，內容是SCN號以及執行語句，按照SCN號來排序，這樣每個同步進程就可以讀取屬於自己的相關表文件，並按照SCN號的順序進行並發裝載，這樣保證同一時點的數據是按照SCN號進行裝載的，保證了在備庫上查詢統計的一致性。
❸ 如何實現交易數據到大數據平台的實時同步
在企業級大數據平台的建設中，從傳統關系型資料庫（如Oracle）向Hadoop平台匯聚數據是一個重要的課題。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等幾種。Sqoop使用sql語句獲取關系型資料庫中的數據後，通過hadoop的MapRece把數據從關系型資料庫中導入數據到HDFS，其通過指定遞增列或者根據時間戳達到增量導入的目的，從原理上來說是一種離線批量導入技術；DataX 直接在運行DataX的機器上進行數據的抽取及載入，其主要原理為：通過Reader插件讀取源數據，Writer插件寫入數據到目標 ，使用Job來控制同步作業，也是一種離線批量導入技術；Oracle Goldengate for Big Data抽取在線日誌中的數據變化，轉換為GGS自定義的數據格式存放在本地隊列或遠端隊列中，並利用TCP/IP傳輸數據變化，集成數據壓縮，提供理論可達到9：1壓縮比的數據壓縮特性，它簡化了向常用大數據解決方案的實時數據交付，可以在不影響源系統性能的情況下將交易數據實時傳入大數據系統。對比以上工具及方法，結合數據處理的准確性及實時性要求，我們評估Oracle Goldengate for Big Data基本可以滿足當前大數據平台數據抽取的需求。
❹ 電子商務的交易記錄，資料庫怎麼設計
首先來說對於這種場景有兩種設計方法，這兩種方法都能夠滿足擴展性要求
1. 把原有的橫表轉化為縱表存儲屬性，即
產品表：（proct_id, proct_name, proct_class)
產品屬性表：(proct_id, property_id , property_name , property_value)
2. 保持原有橫表設計思路，但是彈性欄位含義單獨元數據表存儲
產品表：（proct_id, proct_name, proct_class, prop1, prop2, .... propn)
產品屬性含義元數據表
(proct_class , prop1_name ,prop2_name, ..... propn_name)
對於兩種設計方法，個人理解為
a. 對於首頁打開就必須要能夠快速查詢出來的屬性，而且這些屬性本身各類產品差異不大。而對於差異大的屬性基本都是針對特定一個產品查詢。可以採用方案1來做。
b. 首頁顯示產品列表時候就存在要顯示出不同產品屬性情況，採用方案2來做。當我們處理的是一個proct list的時候，由於存在數據表本身的關聯場景，用方案1會比麻煩，也影響性能。
❺ 網站一般用什麼資料庫
ACCESS的問題太多了，BUG不少，經常造成網頁無故出錯，建議避免使用ACCESS這個玩具資料庫。
我強力推薦MYSQL用於網站建設，這個東西太好了，特別他的SELECT ... LIMIT m,n語法，特別適合顯示論壇、下載等列表的第幾頁。它把資料庫的表分別存在多個文件裡面，避免了出現故障時對整個資料庫的影響，資料庫安全性大大增強。支持WINDOWS服務方式管理，支持資料庫的存儲過程、觸發器、事務處理等功能，太好了。
當然MYSQL也不是沒有缺點，一個是MYSQL4以後對多語言支持，反而使得配置很復雜，很容易造成不識別中文。另外是其全文索引功能對中文支持不好。這兩個方面我想SQL SERVER會好一點，畢竟微軟搞了那麼多年的中文軟體。
❻ 數據倉庫與資料庫的主要區別有
首先我們來了解數據倉庫和資料庫分別是什麼：
1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；
區別主要總結為以下幾點：
1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時
❼ 請問資料庫有哪些種類呢
資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。
1、關系資料庫
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、鍵值（key-value）資料庫
Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(7)河北交易性資料庫擴展閱讀：
資料庫模型：對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。
資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。
❽ 資料庫與數據倉庫的區別
資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料：
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。
目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
❾ 逾期上報金融資料庫啥意思
「逾期上報金融資料庫」里的「金融資料庫」全稱是：「金融信用信息基礎資料庫」，又可以稱作為「企業和個人信用信息基礎資料庫」，其實也就是指的中國人民銀行徵信系統。所以「逾期上報金融資料庫」也就是逾期上報徵信的意思。
【拓展資料】
如果農行提交給金融信用信息基礎資料庫，將對未來的信用報告產生影響，銀行通常會在月底將這些數據匯總到中國銀行。金融信貸，即提供貸款和產生債務。在很多場合，金融信用也可以指借款人的信用和償還債務的能力。隨著市場化經濟體制改革的逐步深入，政府逐漸退出市場。
《商業銀行法》規定，四大國有銀行的改革方向是建立具有獨立主體資格的商業銀行。國家信用不再是金融信用的立足點。然而，現行經濟體制在打破計劃經濟下高度集中統一的信用體系的同時，卻從未建立起符合市場規范的金融信用體系，導致金融市場信用關系嚴重扭曲，道德風險行為普遍存在。
企業信用信息基礎資料庫首先幫助商業銀行驗證客戶和客戶的身份，消除信用欺詐，保證信用交易的合法性。其次，全面反映企業和個人的信用狀況，通過獲得信用的難易程度、金額大小、利率高低等不同因素，對守信者進行獎勵，對失信者進行懲罰。三是利用全國企業和個人信用信息系統網路及其對企業和個人信用交易等重大經濟活動的影響，提高法院、環保、稅務、工商等政府部門的行政執法水平。
信用卡逾期上報資料庫怎麼辦
1.立即還款：當我們發現信用卡逾期時，不論是否已經上了徵信，首先就應該在第一時間內立即還款。因為如果還未上徵信，那就不用擔心，若是上了徵信，這種逾期記錄會保存5年，但是從欠款結清之後開始計算。
2.查看是否超過寬限期：大多數銀行有2至3天的的寬限期，在寬限期內還款仍舊算正常還款，不算逾期，也沒有高額罰息和違約金。所以，如果我們未能在還款日及時還款，可以向發卡行咨詢是否有還款寬限期，時間是多久，截止的時間是什麼時候。
3.與銀行協商：如果我們是因為一些特殊的原因導致逾期，可以嘗試與銀行協商能否延期還款，但通常情況下，沒有極特殊原因和證明文件，銀行都是不會同意的。
4.修改或是補充信息：當我們的逾期記錄上徵信報告之後，如果報告中有錯誤、遺漏信息，我們可以免費申請異議處理。
❿ 資料庫與數據倉庫的本質差別是什麼
資料庫與數據倉庫的本質差別如下：
1、邏輯層面/概念層面：資料庫和數據倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個資料庫軟體，基於某種數據模型來組織、管理數據。但是，資料庫通常更關注業務交易處理（OLTP），而數據倉庫更關注數據分析層面（OLAP），由此產生的資料庫模型上也會有很大的差異。
2、資料庫通常追求交易的速度，交易完整性，數據的一致性等，在資料庫模型上主要遵從範式模型（1NF，2NF，3NF等），從而盡可能減少數據冗餘，保證引用完整性；而數據倉庫強調數據分析的效率，復雜查詢的速度，數據之間的相關性分析，所以在資料庫模型上，數據倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數據分析的效率。
3、產品實現層面：資料庫和數據倉庫軟體是有些不同的，資料庫通常使用行式存儲，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而數據倉庫傾向使用列式存儲，如SAP IQ，SAP HANA。