各种数据库使用情况
COUNTER标准和SUSHI协议
SUSHI 工作流程
从图中可以看出，当用户希望知道某些电 子 资 源 的 使 用 情 况 时 ， 向 EMR(electronic resource management system) 服务器发出获 取使用报告的请求，服务器在收到用户需求时， 通过 SUSHI 客户端向对应的数据库商发送 SUSHI 请求，主要包括EMR的注册信息、需 求用户的信息以及需要的 COUNTER报告类型。
起初数据库商对于SUSHI协议的响应并不积极，为了推动SUSHI,COUNTER从第三 版强行要求数据库商使用SUSHI
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SUSHI 工作流程
Байду номын сангаас
SUSHI协议内容
SUSHI 协议文档的内容 SUSHI协议文档包括十个部分，分别是：目的，范围，参考文档，术语定义，
元素参考指南，SUSHI协议正文，报告命名，版本及扩展，八个附录和资料目录。
数据处理
01 02 03
仅“ 成功的、 有效的” 请求会被计量
某由服务器发出的被请求页面包含的记录（图像表单等）被忽略
某所有用户对HTML格式链接的双击仅按1次请计算
双击描述为同一用户在不超过10秒内两次点击鼠标 同一用户对同一PDF文档在30秒内多次请求仅按1次请求计算 在时间限制内的两次请求（HTML格式10秒，PDF格式30秒）仅记录第二个请求
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COUNTER报告的内容
Counter报告的内容包括：期刊报告、数据库报告和选择性报告。
统计内容包括全文请求成 功的数量和被拒绝的全文请求 数量 (均按月和期刊统计)。全 文是指一篇完整的文章,不仅包 括正文本身,还包括所有的参考 文献、图形、表格 以及与正文 相关的辅助信息。 且 包括 HTML和PDF两种格式。
网络数据库的对比分析
网络数据库的 内涵 ： 网络数据库系统是开放环境下的信 息 仓库 ， 管理着大量 的网络数据信息。既然是开放性质 的必然会 受到各种侵袭和侵犯 。 有很大的可能性 受到来 自多方面 的数据 攻击 ， 从 而导致一系列安全 问题 。 网络数据库 的安全管理 日益 成为人们 关注 的焦 点。 因此做好网络数据库 的维护工作是十分
消费 电子
２ ０ １ ３年 ２月下 Ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｅ ｒ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ Ｍａ ｇ ａ ｚ ｉ ｎ ｅ 计算机科学
网络数据库的对比分析
张 岩
（ 河北普瑞 电子有限公 司，石家庄 ０ ５ ０ ０ ０ ０） 摘 要 ：随着信 息时代 的迅猛发展 ，全球人类可 以无限的享受网络 带来的方便 。所 以网络发展到发达是一个必 然的现 象 ， 数据库 自然成 了发展 的主流 ，没有数据库就不会有 网络 ，因此本 文为了了解 目前流行的几大 网络数据库 ， 并对其进行 了对 比分析 ，来发现数 据库在 当下发展 的弊端和优势。通过对 比分析 ，我 们能更好 的发现数据库 的发展
重要且必要的。 网络数据库的安全措施和预防
一
、
数据库是网络信息系统的重要组成部分 ， 对数据库的安全 做好保障就是对整个网络的安全保 障。 这仅仅采用操作系统和 网络 中的保护是不够的，要采取更多的措施去做好预防 。 （ 一） 除 了做好网络数据库 自身 的安全 ， 更多地涉及到了 个数据库 中多级功能的安全性 。 综合数据库现今的发展情况 最 理想 的网络数据库 安全 防护应包括两个因素： 一是数据库 以 外 的安全 ：操作系统与服务器，二是数据库核心层的安全，即 数 据库 本身的安 全。 （ 二） 在 数据 库以外的设备做好病毒 的防范工作。由于 网 络平台是开放性的病 毒很 容易侵蚀 网络数据 。 避免病毒利用 网 络平台隐藏、扩散来破坏数据库 。 可 以采用防、杀、管相结合 的综合 治理方法 。 可采用防火墙 技术 ， 实现 网间隔离和 网段间 隔离， 和 杀毒软件来双层保证网络安全， 确保系统免受病毒等
在做数据查询时会遇到的问题及解决方法
在做数据查询时会遇到的问题及解决方法在做数据查询的过程中，常常会遇到一些问题，这些问题可能会影响到查询结果的准确性，导致分析和决策的偏差。
因此，了解常见的数据查询问题以及解决方法对于数据分析师和决策者来说是至关重要的。
下面将就常见的数据查询问题进行逐一讨论，并给出解决方法。
1.数据丢失或不完整在进行数据查询时，经常会发现数据丢失或不完整的情况。
这可能是因为数据收集的不及时或者不完整，也有可能是因为数据质量不佳导致的。
在这种情况下，查询结果可能会不准确，影响后续的数据分析和决策。
解决方法：a.了解数据源：首先需要了解数据的来源，明确数据是如何收集和存储的，以及可能存在的问题和不足。
然后可以对数据源进行分析，了解数据质量的情况，找出数据丢失或不完整的原因。
b.数据清洗和补全：针对数据丢失或者不完整的问题，可以进行数据清洗和补全。
对于数据质量较差或丢失的数据，可以选择删除或填补缺失值，以保证后续的数据分析和决策的准确性。
2.数据格式不统一在进行数据查询时，可能会发现不同部门或者不同数据源的数据格式不统一。
这样的情况下，可能会导致查询结果不准确，以及后续数据分析的困难。
解决方法：a.统一数据格式：对于不同部门或不同数据源的数据，可以进行数据格式的统一，比如将日期数据格式转换成统一的格式，将文本数据进行统一的编码等。
这样可以减少数据查询和分析的困难，提高数据查询的效率。
b.数据整合：对于不同部门或者不同数据源的数据，可以进行数据整合，将其整合成一张表格或者数据库，以方便进行查询和分析。
3.数据量过大在进行数据查询时，可能会遇到数据量过大的问题。
这种情况下，可能会导致查询速度慢，数据库负荷过大等问题。
解决方法：a.数据分片：对于数据量较大的情况，可以将数据进行分片处理，将数据分成多个部分进行查询，以加快查询速度。
b.数据索引：对于经常查询的字段和表格，可以进行数据索引，以加快查询速度。
4.查询语句错误在进行数据查询时，可能会因为查询语句错误而导致查询失败或者结果不准确的情况。
labview database用法
labview database用法LabVIEW是一款强大的图形化编程工具，广泛应用于实验室和工业环境中进行数据采集、分析和存储。
数据库作为数据存储的重要方式，对于LabVIEW的应用来说，如何正确使用数据库成为了一个关键问题。
本文将详细介绍LabVIEW数据库的用法，帮助读者更好地理解和应用数据库技术。
一、数据库连接在LabVIEW中，使用数据库首先需要建立与数据库的连接。
常见的数据库类型包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）。
连接数据库的方法可以通过NI公司提供的相关驱动程序实现，或者通过编程方式进行连接。
建立连接时，需要提供正确的服务器地址、用户名、密码等必要信息。
二、数据库操作建立连接后，可以使用LabVIEW提供的数据库操作函数对数据库进行操作。
常见的操作包括查询、插入、更新和删除数据。
这些操作可以通过调用相应的函数实现，例如SQL查询语句可以通过调用SQL查询函数进行执行。
需要注意的是，不同的数据库类型可能需要不同的查询语句和函数，因此需要根据实际情况进行调整。
三、数据检索在LabVIEW中，可以使用查询函数从数据库中检索数据。
检索的数据可以通过数组或列表的形式进行展示。
为了提高检索效率，可以使用索引和循环结构对数据进行处理。
同时，可以根据实际需求对检索到的数据进行筛选和过滤，以满足特定的数据要求。
四、数据存储在完成数据检索和处理后，需要将数据存储到数据库中。
可以使用插入、更新或删除等操作将数据存储到数据库中。
需要注意的是，在进行数据存储时，需要考虑数据类型、大小和安全性等因素，以确保数据的正确性和安全性。
五、异常处理在使用数据库时，可能会出现各种异常情况，如网络中断、服务器故障等。
因此，需要对异常情况进行处理，以确保程序的稳定性和可靠性。
可以使用LabVIEW提供的异常处理机制对异常情况进行捕获和处理，例如使用try/catch块对异常情况进行处理。
SpringBoot+Mybatis——适配支持各种各样数据库的方法
SpringBoot+Mybatis——适配⽀持各种各样数据库的⽅法使⽤mybatis的databaseId属性直接配置多数据库⽀持注意事项：1、本⽂针对的是多数据库切换，⽽⾮多数据源切换；2、本⽂所使⽤的⽅法是在配置⽂件中配置好需要使⽤的数据库，⽽不是在项⽬运⾏以后随时切换，若要切换数据库，需要修改配置⽂件并重启项⽬。
⼤家阅读本⽂前请注意以上两条事项，确定本⽂内容是否符合你的功能要求，再决定是否继续阅读本⽂。
接下来进⼊正题，⾸先是数据库配置，直接按照常规的配法就可以了，例如：spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/demoername=rootspring.datasource.password=rootspring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver⽽要想使⽤databaseId的话，需要增加⼀个bean的配置，如下：import java.util.Properties;import org.apache.ibatis.mapping.DatabaseIdProvider;import org.apache.ibatis.mapping.VendorDatabaseIdProvider;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configurationpublic class BeanConfig {@Beanpublic DatabaseIdProvider getDatabaseIdProvider() {DatabaseIdProvider databaseIdProvider = new VendorDatabaseIdProvider();Properties p = new Properties();p.setProperty("DM DBMS", "dm7");p.setProperty("MySQL", "mysql");databaseIdProvider.setProperties(p);return databaseIdProvider;}}在这段代码中，给Properties设置了两个对象，对应着两种数据库，⼀个是达梦7，⼀个是mysql。
数据库中断恢复与故障处理的常见问题与解决
数据库中断恢复与故障处理的常见问题与解决数据库是现代数据管理系统中不可或缺的一部分。
然而，由于各种原因，数据库中断或发生故障的情况并不罕见。
在这篇文章中，我们将讨论数据库中断恢复的常见问题，并分享一些解决方法，以帮助您高效地处理这些问题。
1. 数据库崩溃数据库崩溃是指数据库系统发生错误导致无法正常工作的情况。
常见原因包括硬件故障，软件错误，电力供应中断等。
当数据库崩溃时，您需要采取以下步骤来恢复：首先，了解崩溃的原因。
如果是硬件故障，您可能需要更换损坏的硬件。
如果是软件错误，您可以尝试重新启动数据库系统。
其次，检查日志文件以了解崩溃发生的时间点和可能的原因。
这将有助于确定数据库基于哪个时间点进行恢复。
最后，执行数据库恢复。
您可以使用备份文件来恢复数据库，并应用崩溃之前执行的事务日志来保持一致性。
2. 数据库锁定数据库锁定是指数据库系统中一个或多个资源被独占使用而无法访问的情况。
这可能导致其他用户无法正常访问或修改数据。
常见的数据库锁定类型包括行锁，表锁和页面锁等。
以下是处理数据库锁定的常见方法：首先，检查是否有其他用户正在使用您想要访问的资源。
如果是这种情况，您可以等待其他用户完成操作，或者与其他用户协商以获得访问权限。
其次，检查是否有长时间运行的事务占用了资源。
如果是这种情况，您可以终止或回滚该事务，释放资源。
最后，优化数据库锁管理策略。
您可以使用更细粒度的锁或调整事务隔离级别来减少锁冲突，提高系统性能。
3. 数据库备份和恢复数据库备份是保护数据库免受数据丢失或损坏的重要手段。
然而，备份文件本身也可能发生损坏，或者备份策略可能不够完善。
以下是一些建议来处理数据库备份和恢复的常见问题：首先，定期备份数据库。
您可以根据数据的重要性和系统工作量来选择备份频率，一般建议每天进行完全备份，并定期进行增量备份。
其次，验证备份文件的完整性。
您可以使用验证工具或自动化脚本来检查备份文件是否受损。
如果备份文件损坏，您可以尝试从其他备份中恢复数据。
sql server数据库cpu过高 排查方法
sql server数据库cpu过高排查方法摘要：一、问题概述二、排查方法1.查询CPU使用情况2.查询内存使用情况3.查询磁盘使用情况4.查询网络连接情况5.查询SQL Server配置6.查询运行中的查询语句7.查询系统日志三、解决措施1.优化SQL查询语句2.调整SQL Server配置3.优化数据库表结构4.调整服务器硬件配置5.优化网络环境6.定期清理系统日志正文：在日常工作中，SQL Server数据库CPU使用过高是一个常见问题，可能导致服务器性能下降，影响业务正常运行。
为了解决这个问题，我们需要对数据库进行排查，找出导致CPU使用率过高的原因，并采取相应的解决措施。
以下是一些排查方法和解决措施供大家参考。
一、问题概述当SQL Server数据库CPU使用过高时，可能导致以下现象：1.服务器响应变慢。
2.运行查询语句时，查询速度降低。
3.数据库连接数增多，但实际处理能力没有明显提升。
二、排查方法1.查询CPU使用情况：通过系统监控工具或查询SQL Server性能监控表，查看CPU使用情况。
2.查询内存使用情况：检查内存使用是否充足，是否存在内存泄漏现象。
3.查询磁盘使用情况：检查磁盘空间是否充足，是否存在磁盘瓶颈。
4.查询网络连接情况：检查服务器网络连接是否正常，是否存在网络拥堵现象。
5.查询SQL Server配置：检查SQL Server的硬件配置和软件配置，如内存、CPU、磁盘空间等。
6.查询运行中的查询语句：查看当前运行的查询语句，是否存在低效的SQL语句。
7.查询系统日志：分析系统日志，查找可能导致CPU使用率过高的异常信息。
三、解决措施1.优化SQL查询语句：对低效的SQL查询语句进行优化，提高查询效率。
2.调整SQL Server配置：根据实际情况，调整SQL Server的硬件配置和软件配置，如增加内存、升级CPU等。
3.优化数据库表结构：对数据库表进行索引、分区等优化操作，提高数据查询效率。
网约车平台软硬件及最大处理能力、数据库最大存储能力等情况说明
平台软硬件及最大处理能力、数据库存储能力的情况说明XXXX出行科技有限公司20XX年XX月目录1. 平台软件说明 (1)1.1 资源指标 (1)1.2 系统指标 (1)2. 平台硬件说明 (2)2.1 CPU (2)2.2 内存 (2)2.3 硬盘 (2)3. 数据库性能 (3)3.1 稳定 (3)3.2 弹性 (3)3.3 安全 (3)3.4 成本 (3)3.5 易用性 (3)3.6 可拓展性 (3)4. 数据库存储及处理能力 (4)4.1 资源监控 (4)4.2 备份与恢复 (4)4.3 安全控制 (4)4.4 实例连接 (4)4.5 数据迁入与迁出 (4)根据《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》（交通运输部工业和信息化部公安部商务部工商总局质检总局国家网信办令2016年第60号）的规定，为优化服务、规范操作，方便网络预约出租汽车（以下简称网约车）经营者，现将我司网约车平台软硬件及最大处理能力，数据库存储能力的情况做如下说明：1.平台软件说明1.1 资源指标1.1.1 CPU使用率：2%-23%1.1.2 内存利用率：50%1.1.3 磁盘I/O：100千字节/秒1.1.4 网络宽带：21kbps1.2 系统指标1.2.1 平均响应时间：700ms1.2.2 吞吐量：127/sec1.2.3 并发用户数：1002. 平台硬件说明2.1 CPUCPU采用 QEMU Virtual CPU version 1.2.0(2 CPUs),~2.5GHz 2.2 内存内存为4.00 GB(1600MHz)2.3 硬盘硬盘容量为500GB3. 数据库性能3.1 稳定实例可用性达99.95%，云盘数据可靠性不低于99.9999999%自动宕机迁移，自动快照备份（需手动配置快照策略），数据恢复更方便。
3.2 弹性自由配置CPU、内存、带宽，可随时升级升级配置数据不丢失，业务暂停时间可控。
3.3 安全免费提供DDoS防护、木马查杀、防暴力破解等服务可轻松实现多用户对多服务器的访问控制。
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各种数据库使用情况
不同类型的数据库有不同的使用情况，以下是几种常见数据库的使用情况：
1. 关系型数据库（RDBMS）：关系型数据库使用广泛，特别
是用于处理结构化数据的应用，比如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、人力资源管理系统（HRM）等。
常见的关系型数据库包括Oracle、MySQL、SQL Server 等。
2. 非关系型数据库（NoSQL）：非关系型数据库在处理大数
据和无结构化数据方面有很好的表现。
常见的非关系型数据库包括MongoDB（文档数据库）、Redis（键值数据库）、Cassandra（列族数据库）等。
非关系型数据库常用于社交网络、物联网和大数据分析等领域。
3. 数据仓库：数据仓库是为了支持决策支持系统（DSS）而设
计的数据库。
它用于存储和分析大量历史数据，以提供有关业务运营和趋势的报告和分析。
常见的数据仓库系统包括Teradata、Redshift（亚马逊云服务）等。
4. 图数据库：图数据库用于存储和处理图结构数据，适用于表示复杂的关系和网络。
常见的图数据库包括Neo4j、ArangoDB等。
图数据库常用于社交网络分析、推荐系统、网
络安全等领域。
5. 内存数据库：内存数据库是将数据存储在内存中的数据库系
统。
由于内存的高速访问速度，内存数据库比磁盘数据库具有更快的读写性能。
常见的内存数据库包括SAP HANA、Ignite 等。
内存数据库适用于需要低延迟和高吞吐量的应用，如实时分析和高并发交易处理。
这只是一些数据库的常见使用情况，实际应用中可能会根据具体需求选择合适的数据库。