利用Sqoop将数据从数据库导入到HDFS

利用Sqoop将数据从数据库导入到HDFS
利用Sqoop将数据从数据库导入到HDFS

基本使用

如下面这个shell脚本:

#Oracle的连接字符串,其中包含了Oracle的地址,SID,和端口号

CONNECTURL=jdbc:oracle:thin:@20.135.60.21:1521:DWRAC2

#使用的用户名

ORACLENAME=kkaa

#使用的密码

ORACLEPASSWORD=kkaa123

#需要从Oracle中导入的表名

oralceTableName=tt

#需要从Oracle中导入的表中的字段名

columns=AREA_ID,TEAM_NAME

#将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径

hdfsPath=apps/as/hive/$oralceTableName

#执行导入逻辑。将Oracle中的数据导入到HDFS中

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME

--password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --num-mappers 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'

执行这个脚本之后,导入程序就完成了。

接下来,用户可以自己创建外部表,将外部表的路径和HDFS中存放Oracle数据的路

径对应上即可。

注意:这个程序导入到HDFS中的数据是文本格式,所以在创建Hive外部表的时候,不需要指定文件的格式为RCFile,而使用默认的TextFile即可。数据间的分隔符为'\001'。如果多次导入同一个表中的数据,数据以append的形式插入到HDFS目录中。

并行导入

假设有这样这个sqoop命令,需要将Oracle中的数据导入到HDFS中:

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME

--password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26'"

请注意,在这个命令中,有一个参数“-m”,代表的含义是使用多少个并行,这个参数的值是1,说明没有开启并行功能。

现在,我们可以将“-m”参数的值调大,使用并行导入的功能,如下面这个命令:

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME

--password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 4 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26'"

一般来说,Sqoop就会开启4个进程,同时进行数据的导入操作。

但是,如果从Oracle中导入的表没有主键,那么会出现如下的错误提示:

ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table creater_user.popt_cas_redirect_his. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.

在这种情况下,为了更好的使用Sqoop的并行导入功能,我们就需要从原理上理解Sqoop并行导入的实现机制。

如果需要并行导入的Oracle表的主键是id,并行的数量是4,那么Sqoop首先会执行如下一个查询:

select max(id) as max, select min(id) as min from table [where 如果指定了where子句];

通过这个查询,获取到需要拆分字段(id)的最大值和最小值,假设分别是1和1000。

然后,Sqoop会根据需要并行导入的数量,进行拆分查询,比如上面的这个例子,并行导入将拆分为如下4条SQL同时执行:

select * from table where 0 <= id < 250;

select * from table where 250 <= id < 500;

select * from table where 500 <= id < 750;

select * from table where 750 <= id < 1000;

注意,这个拆分的字段需要是整数。

从上面的例子可以看出,如果需要导入的表没有主键,我们应该如何手动选取一个合适的拆分字段,以及选择合适的并行数。

再举一个实际的例子来说明:

我们要从Oracle中导入creater_user.popt_cas_redirect_his。

这个表没有主键,所以我们需要手动选取一个合适的拆分字段。

首先看看这个表都有哪些字段:

然后,我假设ds_name字段是一个可以选取的拆分字段,然后执行下面的sql去验证我的想法:

select min(ds_name), max(ds_name) from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc='2011-02-26'

发现结果不理想,min和max的值都是相等的。所以这个字段不合适作为拆分字段。

再测试一下另一个字段:CLIENTIP

select min(CLIENTIP), max(CLIENTIP) from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc='2011-02-26'

这个结果还是不错的。所以我们使用CLIENTIP字段作为拆分字段。

所以,我们使用如下命令并行导入:

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME

--password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 12 --split-by CLIENTIP --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by

'\001' --where "data_desc='2011-02-26'"

这次执行这个命令,可以看到,消耗的时间为:20mins, 35sec,导入了33,222,896条数据。

另外,如果觉得这种拆分不能很好满足我们的需求,可以同时执行多个Sqoop命令,然后在where的参数后面指定拆分的规则。如:

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME

--password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26' logtime<10:00:00"

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME

--password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26' logtime>=10:00:00"

从而达到并行导入的目的。

实验空间数据库管理及属性编辑实验报告

实验报告 一、实验名称 二、实验目的 三、实验准备 四、实验内容及步骤 五、实验后思考题 班级:资工(基)10901 姓名:魏文风 序号:28 实验二、空间数据库管理及属性编辑 一、实验目的 1.利用ArcCatalog管理地理空间数据库,理解Personal Geodatabse空间数据库模型的有关概念。 2.掌握在ArcMap中编辑属性数据的基本操作。 3.掌握根据GPS数据文件生成矢量图层的方法和过程。 4.理解图层属性表间的连接(Join)或关联(Link)关系。 二、实验准备 预备知识: ArcCatalog 用于组织和管理所有GIS 数据。它包含一组工具用于浏览和查找地理数据、记录和浏览元数据、快速显示数据集及为地理数据定义数据结构。 ArcCatalog 应用模块帮助你组织和管理你所有的GIS 信息,比如地图,数据集,模型,元数据,服务等。它包括了下面的工具: ●浏览和查找地理信息。 ●记录、查看和管理元数据。 ●创建、编辑图层和数据库 ●导入和导出geodatabase 结构和设计。 ●在局域网和广域网上搜索和查找的GIS 数据。

管理ArcGIS Server。 ArcGIS 具有表达要素、栅格等空间信息的高级地理数据模型,ArcGIS支持基于文件和DBMS(数据库管理系统)的两种数据模型。基于文件的数据模型包括Coverage、Shape文件、Grids、影像、不规则三角网(TIN)等GIS数据集。 Geodatabase 数据模型实现矢量数据和栅格数据的一体化存储,有两种格式,一种是基于Access文件的格式-称为Personal Geodatabase,另一种是基于Oracle或SQL Server等RDBMS关系数据库管理系统的数据模型。 GeoDatabase是geographic database 的简写,Geodatabase 是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。Geodatabase是ArcGIS软件中最主要的数据库模型。 Geodatabase 支持在标准的数据库管理系统(DBMS)表中存储和管理地理信息。 在Geodatabase数据库模型中,可以将图形数据和属性数据同时存储在一个数据表中,每一个图层对应这样一个数据表。 Geodatabase可以表达复杂的地理要素(如,河流网络、电线杆等)。比如:水系可以同时表示线状和面状的水系。 基本概念:要素数据集、要素类 数据准备: 数据文件:National.mdb ,GPS.txt (GPS野外采集数据)。 软件准备: ArcGIS Desktop 9.x ---ArcCatalog 三、实验内容及步骤 第1步启动ArcCatalog打开一个地理数据库 当ArcCatalog打开后,点击, 按钮(连接到文件夹). 建立到包含练习数据的连接(比如 “E:\ARCGIS\EXEC2”), 在ArcCatalog窗口左边的目录树中, 点击上面创建的文件夹的连接图标旁的(+)号,双击个人空间数据库-National.mdb。打开它。. 在National.mdb中包含有2个要素数据集、1个关系类和1个属性表第2步预览地理数据库中的要素类 在ArcCatalog窗口右边的数据显示区内,点击“预览”选项页切换到“预览”视图界面。在目录树中,双击数据集要素集-“WorldContainer”,点击要素类-“Countries94”激活它。 在此窗口的下方,“预览”下拉列表中,选择“表格”。现在,你可以看到Countries94的属性表。查看它的属性字段信息。 花几分钟,以同样的方法查看一下National.mdb地理数据库中的其它数据。

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南大通用安全数据库管理系统

南大通用安全数据库管理系统 技术白皮书 2011年1月

GBase版权所有?2011,保留所有权利。 版权声明 本文档所涉及的软件著作权、版权和知识产权已依法进行了相关注册、登记,由南大通用数据技术有限公司合法拥有,受《中华人民共和国著作权法》、《计算机软件保护条例》、《知识产权保护条例》和相关国际版权条约、法律、法规以及其它知识产权法律和条约的保护。未经授权许可,不得非法使用。 免责声明 本文档包含的南大通用公司的版权信息由南大通用公司合法拥有,受法律的保护,南大通用公司对本文档可能涉及到的非南大通用公司的信息不承担任何责任。在法律允许的范围内,您可以查阅,并仅能够在《中华人民共和国著作权法》规定的合法范围内复制和打印本文档。任何单位和个人未经南大通用公司书面授权许可,不得使用、修改、再发布本文档的任何部分和内容,否则将视为侵权,南大通用公司具有依法追究其责任的权利。 本文档中包含的信息如有更新,恕不另行通知。您对本文档的任何问题,可直接向南大通用数据技术有限公司告知或查询。 未经本公司明确授予的任何权利均予保留。 通讯方式 南大通用数据技术有限公司 天津华苑产业区海泰发展六道6号海泰绿色产业基地J座(300384) 电话:400-817-9696 邮箱:info@https://www.360docs.net/doc/7c12035963.html, 商标声明 标,注册商标专用权由南大通用公司合法拥有,受法律保护。未经南大通用公司书面许可,任何单位及个人不得以任何方式或理由对该商标的任何部分进行使用、复制、修改、传播、抄录或与其它产品捆绑使用销售。凡侵犯南大通用公司商标权的,南大通用公司将依法追究其法律责任。

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数字航道空间数据库管理系统

长江空间数据库管理系统 1、项目介绍 建设长江航道数据库管理软件,包括元数据管理、数据预处理、数据管理、空间分析、测绘成果管理、区域局空间数据发布、空间数据应用接口等模块,同时接合各区域局业务需求,定制相关业务功能处理模块。要满足6个区域局和长江航道局、长江航道测量中心、长江规划研究院9个用户的需求。 2、系统功能模块 系统分为数据入库、数据管理、业务应用、系统设置、数据交换及建库工具等功能模块。 数据入库模块:包括数据质检检查、数据预处理和数据入库三大模块;主要用于数据入库及入库数据的准备工作。

数据入库:完成全要素数据、水深、DEM、DRG、DOM数据的入库工作。 数据质检:对入库数据进行质量检查,并将检查结果与清华山维进行对接,以在清华山维中显质检结果。 数据处理工具:对入库前数据进行相应处理,如果坐标转换、格式转换、DEM生成等。

数据编辑:对ESRI格式的数据进行简单的图形和属性编辑。 数据管理模块:包括数据数据浏览、基础数据管理、测绘成果管理、查询分析、制图与输出、测绘成果管理、DEM基础分析、工具箱等模块,主要完成对入库数据的管理和浏览工作,是数据管理系统的的核心。 数据制图输出:对当前分析结果进行制图成图,并打印输出等,以及对数据库中进行数据输出。

工具箱:提供数据处理的常用工具。 查询分析:查询统计模块主要是针对图层数据属性的查询与统计,这是对数据信息展示,方便用户随时了解数据成果的详细详细,整个“查询统计”功能模块包含以下功能点。 测绘成果管理:对工程测图成果、维护性测图成果、专项测图成果、ENC测图成果及整治建筑物测量成果等专题测绘成果进行管理,包括测量项目信息、成果入果、成果管理等。

Excel到SQLServer数据库的数据导入导出技术研究

Excel到S QL Server数据库的数据导入导出技术研究3 王晓刚 杨春金 (武汉理工大学信息工程学院 武汉 430063) 摘 要 介绍Del phi中,采用新一代数据访问技术dbExp ress和OLE技术来实现Excel数据表到S QL Server数据库的数据导入和导出,及其在高速公路车辆查询系统中的应用。 关键词 dbExp ress S QL server Excel OLE 中图分类号 TP317.3 1 引言 办公自动化信息管理系统的用户常常会遇到需要把由Excel存储的数据资料导入到S QL Server 数据库,同时又要把S QL Server数据库中的数据导出到Excel数据表的问题。不同的编程语言有不同的解决方法。本文介绍应用Del phi编程来实现Excel数据表到S QL Server数据库的数据导入导出技术。 2 基本思路 OLE自动化是W indows应用程序操纵另一个程序的一种机制。被操纵的一方称为自动化服务器,操纵自动化服务器的一方称为自动化控制器。通过引用这些对象实现对自动化服务器的调用,然后通过设置对象的属性和使用对象的方法操纵自动化服务器,实现两者之间的通讯。 Del phi在数据库方面提供的强大又富有弹性的能力给广大编程人员带来了方便。dbExp ress是Del phi下一代的数据访问技术。提供高效率数据访问以及提供跨平台能力的数据访问引擎。dbEx2 p ress包含了7个组件,它们是TS QLConnecti on、TS QLDataSet、TS QLQuery、TS QLSt oredPr oc、TS QLT2 able、TS QLMonit or和TSi m p le DataSet,这些组件的功能就是让应用程序连接后端数据库,访问数据表中的数据,把修改的数据更新回数据库中以及让程序员观察dbExp ress向后端数据库下达命令等。 Del phi完全支持OLE应用程序自动化,提供的Servers栏控件可以很容易开发OLE自动化控制器实现对OLE自动化服务器的调用。在Del phi内部运行OLE自动化程序需要在U ses语句中加入Co2 mobj来开始自动化程序。通过调用Create O le Ob2 ject来检索一个自动化对象,Create O le Object调用大量系统内部的OLE函数,创建一个I dis patch的实例,并从Variant中返回一个Del phi变量类型,可以根据不同的环境提供不同的功能,这里我们使用Variant来引用Excel内部的对象以建立Del phi与Excel之间的连接。并采用dbExp ress建立Del phi 和S QL Server之间的连接,来实现Excel数据表到S QL Server数据库的数据导入和导出。 3 dbExp ress访问S QL Server技术 dbExp ress通过TS QLConnecti on组件同S QL Server数据库进行连接。双击TS QLConnecti on,就会弹出它的组件编辑器,在这个组件编辑器里,我们就可以定义连接数据库的类型,数据库名称,登陆帐号、密码等信息。以下就是我们连接名为DB2 SERVER的数据库服务器的具体情况: D river Name=MSS QL//数据库类型 Host N a me=DBSERVER//数据库服务器 Database=ETEST//数据库名 U ser_Na me=sa//登陆帐号 Pass word=sa//登陆密码 B l obSize=-1 LocaleCode=0000 MSS QL Transls olati on=ReadComm ited OS Authenticati on=False 在连接上数据库以后,dbExp ress提供了两种方法:一是使用TSi m p le DataSet组件;二是使用TS QLDataSet搭配T DataSetPr ovider和TClient D ata2 Set组件来对数据库进行访问。在实现简单数据访 85 计算机与数字工程 第35卷3收到本文时间:2006年6月8日 作者简介:王晓刚,男,硕士研究生,研究方向:网络设计及信息管理。杨春金,男,副教授,研究方向:信号与信息处理。

MYSQL数据库系统安全管理

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3.2导出数据库数据 (建议在目录下另建db2move的目录用来存放导出数据,因为db2move命令会产生若干文件) db2move export (如果导出是发现有warning,在上面的命名后面加上 -aw参数) 以数据库名为meibof为例: 四、导入具体步骤 4.1建立新数据库 $ su – db2inst1 # 切换至db2inst1用户 db2 create db (建议使用db2cc工具来进行创建数据库) 创建名为meibof的数据库: 4.2执行.sql脚本创建数据库 切换到放置.sql的目录 db2 –tvf .sql

人口分布空间数据库设计书

人口分布空间数据库设计书 1)概念设计 概念设计是通过对错综复杂的现实世界的认识与抽象,最终形成空间数据库系统及其应用系统所需的模型。 具体是对需求分析阶段所收集的信息和数据进行分析、整理,确定地理实体、属性及它们之间的联系,将各用户的局部视图合并成一个总的全局视图,形成独立于计算机的反映用户观点的概念模式。概念模式与具体的DBMS无关,结构稳定,能较好地反映用户的信息需求。 表示概念模型最有力的工具是E-R模型,即实体-联系模型,包括实体、联系和属性三个基本成分。用它来描述现实地理世界,不必考虑信息的存储结构、存取路径及存取效率等与计算机有关的问题,比一般的数据模型更接近于现实地理世界,具有直观、自然、语义较丰富等特点。 本设计书中的E-R模型如图1所示: 图1 E-R模型 2)逻辑设计 在概念设计的基础上,按照不同的转换规则将概念模型转换为具体DBMS支持

的数据模型的过程,即导出具体DBMS可处理的地理数据库的逻辑结构(或外模式),包括确定数据项、记录及记录间的联系、安全性、完整性和一致性约束等。导出的逻辑结构是否与概念模式一致,能否满足用户要求,还要对其功能和性能进行评价,并予以优化。 2.1要素分类 我们制作、统计的地理信息数据应该提供准确、可靠、经得起专业部门检验的地理信息,这就要求测绘部门和相关专业部门应该有一致的地理要素的定义和分类体系。依据GB/T 13923-2006《基础地理信息要素分类与编码》将地理要素分为了地位基础、水系、居民地及设施、交通、管线、境界与政区、地貌、植被 2.2 数据层设计 GIS的数据可以按照空间数据的逻辑关系或专业属性分为各种逻辑数据层或 专业数据层,原理上类似于图片的叠置。在进行空间分析、数据处理、图形显示时,往往只需要若干相应图层的数据。 数据层的设计一般是按照数据的专业内容和类型进行的。数据的专业内容的类型通常是数据分层的主要依据,同时也要考虑数据之间的关系。如需考虑两类物体共享边界(道路与行政边界重合、河流与地块边界的重合)等,这些数据间的关系在数据分层设计时应体现出来。不同类型的数据由于其应用功能相同,在分析和应用时往往会同时用到,因此在设计时应反映出这样的需求,即可将这些数据作为一层。 本设计书中的数据层设计如表2所示: 表2 数据层设计 2.3关系数据表 本设计书中的关系数据表如表3-表6所示:

oracle数据库数据的导入导出

Oracle数据库导入导出命令(备份与恢复) Toad 一个很好的oralce数据库操作与管理工具,使用它可以很方便地导入导出数据表,用户以及整个数据库。今天在这里主要讲一下用命令行来操作oracle数据导入和导出: 备份数据 1、获取帮助: exp help=y 2. 导出一个完整数据库 exp user/pwd@instance file=path full=y 示例:exp system/system@xc file = c:/hehe full =y imp tax/test@tax file=d:/dbbak.dmp full=y 3 、导出一个或一组指定用户所属的全部表、索引和其他对象 exp system/manager file=seapark log=seapark owner=seapark exp system/manager file=seapark log=seapark owner=(seapark,amy,amyc,harold) 示例:exp system/system@xc file=c:/hehe owner=uep 4、导出一个或多个指定表 exp system/manager file=tank log=tank tables=(seapark.tank,amy.artist) 示例:exp system/system@xc file=c:/heh tables=(ueppm.ne_table) 恢复数据 1. 获取帮助 imp help=y 2. 导入一个完整数据库 imp system/manager file=bible_db log=dible_db full=y ignore=y 3. 导入一个或一组指定用户所属的全部表、索引和其他对象 imp system/manager file=seapark log=seapark fromuser=seapark imp system/manager file=seapark log=seapark fromuser=(seapark,amy,amyc,harold) 4. 将一个用户所属的数据导入另一个用户 imp system/manager file=tank log=tank fromuser=seapark touser=seapark_copy imp system/manager file=tank log=tank fromuser=(seapark,amy) touser=(seapark1, amy1) 5. 导入一个表 imp system/manager file=tank log=tank fromuser=seapark TABLES=(a,b) ************************ **************************** 利用Export可将数据从数据库中提取出来,利用Import则可将提取出来的数据送回Oracle 数据库中去。 1. 简单导出数据(Export)和导入数据(Import) Oracle支持三种类型的输出: (1)表方式(T方式),将指定表的数据导出。 (2)用户方式(U方式),将指定用户的所有对象及数据导出。 (3)全库方式(Full方式),将数据库中的所有对象导出。 数据导出(Import)的过程是数据导入(Export)的逆过程,它们的数据流向不同。

安全隐患数据库管理办法

安全隐患数据系统管理规定 为推动公司安全管理工作“公开化、透明化、规范化”,体现“齐抓共管,确保安全”的原则,安检部与信息中心联合开发了“安全生产隐患数据信息系统”,经过试运行,证明这种管理模式有助于全员参与查找不安全因素,最终达到彻底消除隐患之目的。 为确保此项工作落到实处,充分调动职工参与的积极性,规范安全管理人员的行为,制定如下管理办法。 一、管理规定 (一)公司任何一位员工,均有查找不安全隐患,并向安全隐患数据库填、录的权利和义务。在OA系统上未注册的人员,可借用已注册人员的OA登录,已注册人员不许拒绝。 (二)各公司主要负责人需经常关注该数据库系统的内容,对安全员提出的处理结果与完成时限进行审核,并提供大力支持,确保隐患按期整改完成。 (三)各公司安全员作为安全生产管理专职人员,负责对在周、月及不定时检查中发现的安全生产隐患及时录入数据库系统,各公司主管安全生产的经理对此负有监督、管理责任; (四)各公司安全员对隐患整改过程,负有监督、检查的权利和义务,对不能完成整改的,要说明原因,写出书面报告,报本公司经理,经理确认、签字后,上报安检部。 (五)各公司安全员应将安全隐患数据库的使用方法,宣贯到每一个职工,并鼓励和支持他们发现和填报安全生产隐患。

(六)各公司班组负责人对在日常工作当中发现的安全生产隐患,及时录入数据库系统,未及时录入的应承担相应责任,安全员对此负有监督、管理责任。 (七)总公司安检部是安全管理的职能部门,对各种隐患的处理结果与完成期限进行跟踪与监督,发现未按要求整改的,提出处理意见并上报总公司领导。 (八)总公司信息中心对数据库的正常运行提供技术支持和服务,及时解决运行中的问题。 二、奖惩规定 (一)对于积极参与查找不安全隐患,或及时发现重大隐患的员工与管理层人员按如下办法实施奖励: 1、员工提出不安全隐患,经确认属实,每月三处以上的,根据隐患风险程度给予50-500元的奖励;发现重大隐患的给予500-2000元的奖励;并以此作为评选安全先进单位和个人的前提条件; 2、管理层人员提出不安全隐患,或处理隐患方案合理、期限及时,经确认属实,适隐患风险程度给予50-200元的奖励;对重大隐患处理及时的给予200-1000元的奖励。 (二)对于各部门经理、分公司经理(副经理)、安全员、各部门主管,不履行安全生产职责,有下列情况之一的实施处罚: 1、对在日常工作中发现了安全生产隐患,故意隐瞒不向数据库系统填报的,罚款200元; 2、对已发现的安全生产隐患,不积极采取措施处理,或对下级报送的隐患不安排,置之不理的,罚款1000元;

空间数据库管理模式

空间数据管理模式 1.文件管理——ArcInfo中Coverage文件管理 ARC/INFO7.X以前版本以Coverage作为矢量数据的基本存储单元。一个Coverage存储指定区域内地理要素的位置、拓扑关系及其专题属性。每个Coverage一般只描述一种类型的地理要素(一个专题Theme)。位置信息用X,Y表示,相互关系用拓扑结构表示,属性信息用二维关系表存储。 ?Coverage的优点 空间数据与属性数据关联 空间数据放在建立了索引的二进制文件中,属性数据则放在DBMS表(TABLES)里面,二者以公共的标识编码关连。 矢量数据间的拓扑关系得以保存 由此拓扑关系信息,我们可以得知多边形是哪些弧段(线)组成、弧段(线)由哪些点组成、两条弧段(线)是否相连以及一条弧段(线)的左 或右多边形是谁?这就是通常所说的“平面拓扑”。 ?新技术条件下Coverage的缺陷 Coverage模型可取的方面,有的已经可以不再继续作为强调的因素; 拓扑关系的建立可以由面向对象技术解决(记录在对象中) 硬件的发展,不再将存储空间的节省与否作为考虑问题的重心 计算机运算能力的提高,已经可以实时地通过计算直接获得分析结果。 空间数据不能很好地与其行为相对应; 以文件方式保存空间数据,而将属性数据放在另外的DBMS系统中。这种方式对于日益趋向企业级和社会级的GIS应用而言,已很难适应(如海量数据、 并发等) Coverage模型拓扑结构不够灵活,局部的变动必须对全局的拓扑关系重新建立(Build) “牵一发而动全身”,且费时 在不同的Coverage之间无法建立拓扑关系; 河流与国界 人井与管道 2.文件-关系数据库混合型管理——ArcInfo、ArcView GIS的Shape文件和Mapinfo中的Tab文件管理 用文件系统管理几何图形数据,用商用关系型数据库管理属性数据,两者之间通过目标标识或内部连接码进行连接。在这一管理模式中,除通过OID(object,ID)连接之外,图形数据和属性数据几乎是完全独立组织、管理与检索的。当前GIS ODBC(Open Database Consortium,开放性数据库连接协议)

DB数据库的导入和导出详解

本文件为您介绍DB2数据库中表结构的导入和导出的两种常用方法,供您参考选择,希望能够对您有所帮助。 方法一 在控制中心的对象视图窗口中,选择所要导出表结构的数据表,按住Ctrl或Shift可多选,单击鼠标右键,选择->生成DDL即可。 方法二 ◆第一步:打开DB2的命令行工具,在DB2安装目录的BIN文件夹下新建一个文件夹data,并且进入该目录。 创建该目录: mkdir data 进入该目录: cd data ◆第二步:导出表结构,命令行如下: db2look -d dbname -e -a -x -i username -w password -o ddlfile.sql 执行成功之后,你会在刚才新建的文件夹下找到该sql文件。 ◆第三步:导出数据,命令行如下: db2move databasename export -u username -p password 至此,导出数据结束。 2导出表中数据 export to [path(例:D:"TABLE1.ixf)] of ixf select [字段(例: * or col1,col2,col3)] from TABLE1; export to [path(例:D:"TABLE1.del)] of del select [字段(例: * or col1,col2,col3)] from TABLE1; 导入表的数据 import from [path(例:D:"TABLE1.ixf)] of ixf insert into TABLE1; load from [path(例:D:"TABLE1.ixf)] of ixf insert into TABLE1;

数据库课后题答案 第八章 管理SQL Server的安全性

第八章SQL Server的安全性 要点: SQL Server 2000两级权限管理机制 登陆帐户和服务器角色 数据库用户和数据库角色 权限的管理 第一节SQL Server 2000安全性概述 作为一种数据库管理系统,SQL Server2000系统中存储了用户大量的业务数据,这些数据都是用户的商业机密。这些商业数据必须得到安全保障。安全性管理是数据库管理系统的一个重要组成部分。安全性就是确保只有授权的用户才能使用数据库中的数据和执行相应的操作,安全性管理包括两个方面的内容,一是用户能否登录系统和如何登录的管理,二是用户能否使用数据库中的对象和执行相应操作的管理。SQL Server2000提供了一套完整的安全机制。 一、认证进程和认证模式 认证进程就是指当用户访问数据库系统时,系统对该用户帐号和口令的确认过程,认证的内容包括确认用户的帐号是否有效、是否能访问系统、能访问系统中的哪些数据等。认证模式就是指系统选择何种认证进程确认用户的方式。 用户必须使用一个登录帐号,才能连接到SQL Server系统中。SQL Server 系统通过两种认证进程来确认用户的身份,这两种认证进程是:(1)WINDOWS认证进程 (2)SQL Server认证进程 当SQL Server在WINDOWS环境中运行时,系统管理员必须指定系统的认证模式类型。认证模式类型有两种: (1)WINDOWS认证模式 (2)混合模式 WINDOWS认证模式只允许使用WINDOWS认证进程。这时,用户不能指SQL Server的登录帐号。混合认证模式既允许使用WINDOWS认证进程,又允许使用SQL Server认证进程。在混合认证模式中,当某个用户希望登录SQL Server系统时,系统是采用WINDOWS认证进程还是采用SQL Server

数据库设计各阶段word版本

数据库设计各阶段

1.数据库应用系统的设计步骤 按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段 (1)需求分析; (2)概念结构设计; (3)逻辑结构设计; (4)数据库物理设计; (5)数据库实施; (6)数据库运行和维护。 2.需求分析 需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图(Data Flow Diaˉgram———DFD)是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构,就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢?在众多的分析方法中,结构化分析(Structured Analysis,简称SA方法)是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图,数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能,每个子功能继续分解,直到把系统的工作过程表达清楚为止。在

处理功能逐步分解的同时,它们所用的数据也逐级分解。形成若干层次的数据流图。数据流图表达了数据和处理过程的关系。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典(Data Dictionary,简称DD)则是对系统中数据的详尽描述,是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲,数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合,它通常包括以下5个部分: (1)数据项,是数据最小单位。 (2)数据结构,是若干数据项有意义的集合。 (3)数据流,可以是数据项,也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出。 (4)数据存储,处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。 (5)处理过程。 3.概念结构设计 如同软件工程中重视需求分析与规范说明的思想一样,数据库设计中同样十分重视数据分析、抽象与概念结构的设计。概念结构的设计,是整个数据库设计的关键之一。概念结构独立于数据库逻辑结构,独立于支持数据库的DBMS,也独立于具体计算机软件和硬件系统。归纳总结,其主要特点是:

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