❶ 请告诉我sqlServer数据库和Access数据库的各自特点
Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。
SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。SQL Server还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。
SQL Server数据库的特征及其与Access数据库的区别
内 容
Access特征
MS SQL特征
版本
桌面版
网络版，可支持跨界的集团公司异地使用数据库的要求
节点
一人工作，要锁定，其他人无法使用 节点多，支持多重路由器
管理权限
否
管理权限划分细致，对内安全性高
防黑客能力
否
数据库划分细致，对外防黑客能力高
并发处理能力
100人或稍多
同时支持万人在线提交，在其它硬件例如网速等条件匹配的情况下可完全实现
导出XML格式
可以，需要单作程序
可导出成为XML格式，与Oracle数据库和DB2数据库通用，减少开发成本
数据处理能力
一般
快
是否被优化过
否
是
SQL Server 2005—数据库管理10个最重要的特点
1.数据库镜像
通过新数据库镜像方法，将记录档案传送性能进行延伸。您将可以使用数据库镜像，通过将自动失效转移建立到一个待用服务器上，增强您SQL服务器系统的可用性。
2.在线恢复
使用SQL2005版服务器，数据库管理人员将可以在SQL服务器运行的情况下，执行恢复操作。在线恢复改进了SQL服务器的可用性，因为只有正在被恢复的数据是无法使用的，而数据库的其他部分依然在线、可供使用。
3.在线检索操作
在线检索选项可以在指数数据定义语言（DDL）执行期间，允许对基底表格、或集簇索引数据和任何有关的检索，进行同步修正。例如，当一个集簇索引正在重建的时候，您可以对基底数据继续进行更新、并且对数据进行查询。
4.快速恢复
新的、速度更快的恢复选项可以改进SQL服务器数据库的可用性。管理人员将能够在事务日志向前滚动之后，重新连接到正在恢复的数据库。
5.安全性能的提高
SQL Server 2005包括了一些在安全性能上的改进，例如数据库加密、设置安全默认值、增强密码政策、缜密的许可控制、以及一个增强型的安全模式。
6.新的SQL Server Management Studio
SQL Server 2005引入了SQL Server Management Studio，这是一个新型的统一的管理工具组。这个工具组将包括一些新的功能，以开发、配置SQL Server数据库，发现并修理其中的故障，同时这个工具组还对从前的功能进行了一些改进。
7.专门的管理员连接
SQL Server 2005将引进一个专门的管理员连接，即使在一个服务器被锁住，或者因为其他原因不能使用的时候，管理员可以通过这个连接，接通这个正在运行的服务器。这一功能将能让管理员，通过操作诊断功能、或Transact—SQL指令，找到并解决发现的问题。
8.快照隔离
我们将在数据库层面上提供一个新的快照隔离（SI）标准。通过快照隔离，使用者将能够使用与传统一致的视野观看数据库，存取最后执行的一行数据。这一功能将为服务器提供更大的可升级性。
9.数据分割
数据分割 将加强本地表检索分割，这使得大型表和索引可以得到高效的管理。
10.增强复制功能
对于分布式数据库而言，SQL Server 2005提供了全面的方案修改（DDL）复制、下一代监控性能、从甲骨文（Oracle）到SQL Server的内置复制功能、对多个超文本传输协议（http）进行合并复制，以及就合并复制的可升级性和运行，进行了重大的改良。另外，新的对等交易式复制性能，通过使用复制，改进了其对数据向外扩展的支持。
参考资料：http://..com/question/1980267.html
http://www.e-dragon.com.cn/Html/DEMO_SqlServer/Info/2007071813510021HQ640S05.shtml
❷ 如何保证数据库同步中目的端交易提交的原子性
数据库同步过程中既要保证数据库装载的效率，又要保证数据库每个交易的原子性，即保证一个事务中多条SQL语句执行的成功出于以上目的，我们选择多表并发加多断点方式来进行同步，原理是取出需要同步的事务，按照表及SQL语句量进行划分，分给不同的进程来执行，每个进程有一个断点，当一个表的某一条SQL语句执行出错的时候，该进程会记录下此断点，该表停止同步，其他表的数据同步继续进行，当手工处理完该表出错的SQL语句后，该进程根据标志把错误表需要同步的SQL语句重新执行或跳过，这样同步进程会继续，并且个别表的错误不会影响整体的同步
那么原子性如何能够在同步过程中保持一致呢？借助网格断点就可以达到该目的。网格断点实际上就是把交易的SCN号和每条SQL语句的表顺序进行关联，记录该SCN号中的某条SQL语句执行情况的流水文件，日志分析进程按照表名创建多个网格文件，内容是SCN号以及执行语句，按照SCN号来排序，这样每个同步进程就可以读取属于自己的相关表文件，并按照SCN号的顺序进行并发装载，这样保证同一时点的数据是按照SCN号进行装载的，保证了在备库上查询统计的一致性。
❸ 如何实现交易数据到大数据平台的实时同步
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapRece把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9：1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。
❹ 电子商务的交易记录，数据库怎么设计
首先来说对于这种场景有两种设计方法，这两种方法都能够满足扩展性要求
1. 把原有的横表转化为纵表存储属性，即
产品表：（proct_id, proct_name, proct_class)
产品属性表：(proct_id, property_id , property_name , property_value)
2. 保持原有横表设计思路，但是弹性字段含义单独元数据表存储
产品表：（proct_id, proct_name, proct_class, prop1, prop2, .... propn)
产品属性含义元数据表
(proct_class , prop1_name ,prop2_name, ..... propn_name)
对于两种设计方法，个人理解为
a. 对于首页打开就必须要能够快速查询出来的属性，而且这些属性本身各类产品差异不大。而对于差异大的属性基本都是针对特定一个产品查询。可以采用方案1来做。
b. 首页显示产品列表时候就存在要显示出不同产品属性情况，采用方案2来做。当我们处理的是一个proct list的时候，由于存在数据表本身的关联场景，用方案1会比麻烦，也影响性能。
❺ 网站一般用什么数据库
ACCESS的问题太多了，BUG不少，经常造成网页无故出错，建议避免使用ACCESS这个玩具数据库。
我强力推荐MYSQL用于网站建设，这个东西太好了，特别他的SELECT ... LIMIT m,n语法，特别适合显示论坛、下载等列表的第几页。它把数据库的表分别存在多个文件里面，避免了出现故障时对整个数据库的影响，数据库安全性大大增强。支持WINDOWS服务方式管理，支持数据库的存储过程、触发器、事务处理等功能，太好了。
当然MYSQL也不是没有缺点，一个是MYSQL4以后对多语言支持，反而使得配置很复杂，很容易造成不识别中文。另外是其全文索引功能对中文支持不好。这两个方面我想SQL SERVER会好一点，毕竟微软搞了那么多年的中文软件。
❻ 数据仓库与数据库的主要区别有
首先我们来了解数据仓库和数据库分别是什么：
1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；
区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
❼ 请问数据库有哪些种类呢
数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。
1、关系数据库
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基网络从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
2、非关系型数据库（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、键值（key-value）数据库
Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(7)河北交易性数据库扩展阅读：
数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。
数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。
❽ 数据库与数据仓库的区别
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。
拓展资料：
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
❾ 逾期上报金融数据库啥意思
“逾期上报金融数据库”里的“金融数据库”全称是：“金融信用信息基础数据库”，又可以称作为“企业和个人信用信息基础数据库”，其实也就是指的中国人民银行征信系统。所以“逾期上报金融数据库”也就是逾期上报征信的意思。
【拓展资料】
如果农行提交给金融信用信息基础数据库，将对未来的信用报告产生影响，银行通常会在月底将这些数据汇总到中国银行。金融信贷，即提供贷款和产生债务。在很多场合，金融信用也可以指借款人的信用和偿还债务的能力。随着市场化经济体制改革的逐步深入，政府逐渐退出市场。
《商业银行法》规定，四大国有银行的改革方向是建立具有独立主体资格的商业银行。国家信用不再是金融信用的立足点。然而，现行经济体制在打破计划经济下高度集中统一的信用体系的同时，却从未建立起符合市场规范的金融信用体系，导致金融市场信用关系严重扭曲，道德风险行为普遍存在。
企业信用信息基础数据库首先帮助商业银行验证客户和客户的身份，消除信用欺诈，保证信用交易的合法性。其次，全面反映企业和个人的信用状况，通过获得信用的难易程度、金额大小、利率高低等不同因素，对守信者进行奖励，对失信者进行惩罚。三是利用全国企业和个人信用信息系统网络及其对企业和个人信用交易等重大经济活动的影响，提高法院、环保、税务、工商等政府部门的行政执法水平。
信用卡逾期上报数据库怎么办
1.立即还款：当我们发现信用卡逾期时，不论是否已经上了征信，首先就应该在第一时间内立即还款。因为如果还未上征信，那就不用担心，若是上了征信，这种逾期记录会保存5年，但是从欠款结清之后开始计算。
2.查看是否超过宽限期：大多数银行有2至3天的的宽限期，在宽限期内还款仍旧算正常还款，不算逾期，也没有高额罚息和违约金。所以，如果我们未能在还款日及时还款，可以向发卡行咨询是否有还款宽限期，时间是多久，截止的时间是什么时候。
3.与银行协商：如果我们是因为一些特殊的原因导致逾期，可以尝试与银行协商能否延期还款，但通常情况下，没有极特殊原因和证明文件，银行都是不会同意的。
4.修改或是补充信息：当我们的逾期记录上征信报告之后，如果报告中有错误、遗漏信息，我们可以免费申请异议处理。
❿ 数据库与数据仓库的本质差别是什么
数据库与数据仓库的本质差别如下：
1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。
2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。