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分析接口配置

反向一觉 2019-12-01 21:06:56 1330 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:40:40 946 浏览量 回答数 0

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mssql2000链接服务器MYSQL的诸多问题

蛮大人123 2019-12-01 19:48:37 1171 浏览量 回答数 1

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MYSQL使用(一)

云栖大讲堂 2019-12-01 21:47:16 1029 浏览量 回答数 0

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SQL Server实例管理页面简介

云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:54 806 浏览量 回答数 0

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同步两个SQLServer数据库 如何同步两个sqlserver数据库的内容?程序代码可以有版本管理cvs进行同步管理,可是数据库同步就非常麻烦,只能自己改了一个后再去改另一个,如果忘记了更改另一个经常造成两个数据库的结构或内容上不一致.各位有什么好的方法吗? 一、分发与复制 用强制订阅实现数据库同步操作. 大量和批量的数据可以用数据库的同步机制处理: // 说明: 为方便操作,所有操作均在发布服务器(分发服务器)上操作,并使用推模式 在客户机器使用强制订阅方式。 二、测试通过 1:环境 服务器环境: 机器名称: zehuadb 操作系统:windows 2000 server 数据库版本:sql 2000 server 个人版 客户端 机器名称:zlp 操作系统:windows 2000 server 数据库版本:sql 2000 server 个人版 2:建用户帐号 在服务器端建立域用户帐号 我的电脑管理->本地用户和组->用户->建立 username:zlp userpwd:zlp 3:重新启动服务器mssqlserver 我的电脑->控制面版->管理工具->服务->mssqlserver 服务 (更改为:域用户帐号,我们新建的zlp用户 .\zlp,密码:zlp) 4:安装分发服务器 a:配置分发服务器 工具->复制->配置发布、订阅服务器和分发->下一步->下一步(所有的均采用默认配置) b:配置发布服务器 工具->复制->创建和管理发布->选择要发布的数据库(sz)->下一步->快照发布->下一步->选择要发布的内容->下一步->下一步->下一步->完成 c:强制配置订阅服务器(推模式,拉模式与此雷同) 工具->复制->配置发布、订阅服务器和分发->订阅服务器->新建->sql server数据库->输入客户端服务器名称(zlp)->使用sql server 身份验证(sa,空密码)->确定->应用->确定 d:初始化订阅 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->双击订阅->强制新建->下一步->选择启用的订阅服务器->zlp->下一步->下一步->下一步->下一步->完成 5:测试配置是否成功 复制监视器->发布衿?zehuadb)->双击sz:sz->点状态->点立即运行代理程序 查看: 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->sz:sz->选择zlp:sz(类型强制)->鼠标右键->启动同步处理 如果没有错误标志(红色叉),恭喜您配置成功 6:测试数据 在服务器执行: 选择一个表,执行如下sql: insert into wq_newsgroup_s select '测试成功',5 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->sz:sz->快照->启动代理程序 ->zlp:sz(强制)->启动同步处理 去查看同步的 wq_newsgroup_s 是否插入了一条新的记录 测试完毕,通过。 7:修改数据库的同步时间,一般选择夜晚执行数据库同步处理 (具体操作略) :d /* 注意说明: 服务器一端不能以(local)进行数据的发布与分发,需要先删除注册,然后新建注册本地计算机名称 卸载方式:工具->复制->禁止发布->是在"zehuadb"上静止发布,卸载所有的数据库同步配置服务器 注意:发布服务器、分发服务器中的sqlserveragent服务必须启动 采用推模式: "d:\microsoft sql server\mssql\repldata\unc" 目录文件可以不设置共享 拉模式:则需要共享~! */ 少量数据库同步可以采用触发器实现,同步单表即可。 三、配置过程中可能出现的问题 在sql server 2000里设置和使用数据库复制之前,应先检查相关的几台sql server服务器下面几点是否满足: 1、mssqlserver和sqlserveragent服务是否是以域用户身份启动并运行的(.\administrator用户也是可以的) 如果登录用的是本地系统帐户local,将不具备网络功能,会产生以下错误: 进程未能连接到distributor '@server name' (如果您的服务器已经用了sql server全文检索服务, 请不要修改mssqlserver和sqlserveragent服务的local启动。 会照成全文检索服务不能用。请换另外一台机器来做sql server 2000里复制中的分发服务器。) 修改服务启动的登录用户,需要重新启动mssqlserver和sqlserveragent服务才能生效。 2、检查相关的几台sql server服务器是否改过名称(需要srvid=0的本地机器上srvname和datasource一样) 在查询分析器里执行: use master select srvid,srvname,datasource from sysservers 如果没有srvid=0或者srvid=0(也就是本机器)但srvname和datasource不一样, 需要按如下方法修改: use master go -- 设置两个变量 declare @serverproperty_servername varchar(100), @servername varchar(100) -- 取得windows nt 服务器和与指定的 sql server 实例关联的实例信息 select @serverproperty_servername = convert(varchar(100), serverproperty('servername')) -- 返回运行 microsoft sql server 的本地服务器名称 select @servername = convert(varchar(100), @@servername) -- 显示获取的这两个参数 select @serverproperty_servername,@servername --如果@serverproperty_servername和@servername不同(因为你改过计算机名字),再运行下面的 --删除错误的服务器名 exec sp_dropserver @server=@servername --添加正确的服务器名 exec sp_addserver @server=@serverproperty_servername, @local='local' 修改这项参数,需要重新启动mssqlserver和sqlserveragent服务才能生效。 这样一来就不会在创建复制的过程中出现18482、18483错误了。 3、检查sql server企业管理器里面相关的几台sql server注册名是否和上面第二点里介绍的srvname一样 不能用ip地址的注册名。 (我们可以删掉ip地址的注册,新建以sql server管理员级别的用户注册的服务器名) 这样一来就不会在创建复制的过程中出现14010、20084、18456、18482、18483错误了。 4、检查相关的几台sql server服务器网络是否能够正常访问 如果ping主机ip地址可以,但ping主机名不通的时候,需要在 winnt\system32\drivers\etc\hosts (win2000) windows\system32\drivers\etc\hosts (win2003) 文件里写入数据库服务器ip地址和主机名的对应关系。 例如: 127.0.0.1 localhost 192.168.0.35 oracledb oracledb 192.168.0.65 fengyu02 fengyu02 202.84.10.193 bj_db bj_db 或者在sql server客户端网络实用工具里建立别名,例如: 5、系统需要的扩展存储过程是否存在(如果不存在,需要恢复): sp_addextendedproc 'xp_regenumvalues',@dllname ='xpstar.dll' go sp_addextendedproc 'xp_regdeletevalue',@dllname ='xpstar.dll' go sp_addextendedproc 'xp_regdeletekey',@dllname ='xpstar.dll' go sp_addextendedproc xp_cmdshell ,@dllname ='xplog70.dll' 接下来就可以用sql server企业管理器里[复制]-> 右键选择 ->[配置发布、订阅服务器和分发]的图形界面来配置数据库复制了。 下面是按顺序列出配置复制的步骤: 1、建立发布和分发服务器 [欢迎使用配置发布和分发向导]->[选择分发服务器]->[使"@servername"成为它自己的分发服务器,sql server将创建分发数据库和日志] ->[制定快照文件夹]-> [自定义配置] -> [否,使用下列的默认配置] -> [完成] 上述步骤完成后, 会在当前"@servername" sql server数据库里建立了一个distribion库和 一个distributor_admin管理员级别的用户(我们可以任意修改密码)。 服务器上新增加了四个作业: [ 代理程序历史记录清除: distribution ] [ 分发清除: distribution ] [ 复制代理程序检查 ] [ 重新初始化存在数据验证失败的订阅 ] sql server企业管理器里多了一个复制监视器, 当前的这台机器就可以发布、分发、订阅了。 我们再次在sql server企业管理器里[复制]-> 右键选择 ->[配置发布、订阅服务器和分发] 我们可以在 [发布服务器和分发服务器的属性] 窗口-> [发布服务器] -> [新增] -> [确定] -> [发布数据库] -> [事务]/[合并] -> [确定] -> [订阅服务器] -> [新增] -> [确定] 把网络上的其它sql server服务器添加成为发布或者订阅服务器. 新增一台发布服务器的选项: 我这里新建立的jin001发布服务器是用管理员级别的数据库用户test连接的, 到发布服务器的管理链接要输入密码的可选框, 默认的是选中的, 在新建的jin001发布服务器上建立和分发服务器fengyu/fengyu的链接的时需要输入distributor_admin用户的密码。到发布服务器的管理链接要输入密码的可选框,也可以不选,也就是不需要密码来建立发布到分发服务器的链接(这当然欠缺安全,在测试环境下可以使用)。 2、新建立的网络上另一台发布服务器(例如jin001)选择分发服务器 [欢迎使用配置发布和分发向导]->[选择分发服务器] -> 使用下列服务器(选定的服务器必须已配置为分发服务器) -> 选定服务器 -> [下一步] -> [输入分发服务器(例如fengyu/fengyu)的distributor_admin用户的密码两次] -> [下一步] -> [自定义配置] -> [否,使用下列的默认配置] -> [下一步] -> [完成] -> [确定] 建立一个数据库复制发布的过程: [复制] -> [发布内容] -> 右键选择 -> [新建发布] -> [下一步] -> [选择发布数据库] -> [选中一个待发布的数据库] -> [下一步] -> [选择发布类型] -> [事务发布]/[合并发布] -> [下一步] -> [指定订阅服务器的类型] -> [运行sql server 2000的服务器] -> [下一步] -> [指定项目] -> [在事务发布中只可以发布带主键的表] -> [选中一个有主键的待发布的表] ->[在合并发布中会给表增加唯一性索引和 rowguidcol 属性的唯一标识符字段[rowguid],默认值是newid()] (添加新列将: 导致不带列列表的 insert 语句失败,增加表的大小,增加生成第一个快照所要求的时间) ->[选中一个待发布的表] -> [下一步] -> [选择发布名称和描述] -> -> [下一步] -> [自定义发布的属性] -> [否,根据指定方式创建发布] -> [下一步] -> [完成] -> [关闭] 发布属性里有很多有用的选项:设定订阅到期(例如24小时) 设定发布表的项目属性: 常规窗口可以指定发布目的表的名称,可以跟原来的表名称不一样。 下图是命令和快照窗口的栏目 ( sql server 数据库复制技术实际上是用insert,update,delete操作在订阅服务器上重做发布服务器上的事务操作 看文档资料需要把发布数据库设成完全恢复模式,事务才不会丢失 但我自己在测试中发现发布数据库是简单恢复模式下,每10秒生成一些大事务,10分钟后再收缩数据库日志, 这期间发布和订阅服务器上的作业都暂停,暂停恢复后并没有丢失任何事务更改 ) 发布表可以做数据筛选,例如只选择表里面的部分列: 例如只选择表里某些符合条件的记录, 我们可以手工编写筛选的sql语句: 发布表的订阅选项,并可以建立强制订阅: 成功建立了发布以后,发布服务器上新增加了一个作业: [ 失效订阅清除 ] 分发服务器上新增加了两个作业: [ jin001-dack-dack-5 ] 类型[ repl快照 ] [ jin001-dack-3 ] 类型[ repl日志读取器 ] 上面蓝色字的名称会根据发布服务器名,发布名及第几次发布而使用不同的编号 repl快照作业是sql server复制的前提条件,它会先把发布的表结构,数据,索引,约束等生成到发布服务器的os目录下文件 (当有订阅的时候才会生成, 当订阅请求初始化或者按照某个时间表调度生成) repl日志读取器在事务复制的时候是一直处于运行状态。(在合并复制的时候可以根据调度的时间表来运行) 建立一个数据库复制订阅的过程: [复制] -> [订阅] -> 右键选择 -> [新建请求订阅] -> [下一步] -> [查找发布] -> [查看已注册服务器所做的发布] -> [下一步] -> [选择发布] -> [选中已经建立发布服务器上的数据库发布名] -> [下一步] -> [指定同步代理程序登录] -> [当代理程序连接到代理服务器时:使用sql server身份验证] (输入发布服务器上distributor_admin用户名和密码) -> [下一步] -> [选择目的数据库] -> [选择在其中创建订阅的数据库名]/[也可以新建一个库名] -> [下一步] -> [允许匿名订阅] -> [是,生成匿名订阅] -> [下一步] -> [初始化订阅] -> [是,初始化架构和数据] -> [下一步] -> [快照传送] -> [使用该发布的默认快照文件夹中的快照文件] (订阅服务器要能访问发布服务器的repldata文件夹,如果有问题,可以手工设置网络共享及共享权限) -> [下一步] -> [快照传送] -> [使用该发布的默认快照文件夹中的快照文件] -> [下一步] -> [设置分发代理程序调度] -> [使用下列调度] -> [更改] -> [例如每五分钟调度一次] -> [下一步] -> [启动要求的服务] -> [该订阅要求在发布服务器上运行sqlserveragent服务] -> [下一步] -> [完成] -> [确定] 成功建立了订阅后,订阅服务器上新增加了一个类别是[repl-分发]作业(合并复制的时候类别是[repl-合并]) 它会按照我们给的时间调度表运行数据库同步复制的作业。 3、sql server复制配置好后, 可能出现异常情况的实验日志: 1.发布服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制没有多大影响 中断期间,分发和订阅都接收到没有复制的事务信息 2.分发服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制有一些影响 中断期间,发布服务器的事务排队堆积起来 (如果设置了较长时间才删除过期订阅的选项, 繁忙发布数据库的事务日志可能会较快速膨胀), 订阅服务器会因为访问不到发布服务器,反复重试 我们可以设置重试次数和重试的时间间隔(最大的重试次数是9999, 如果每分钟重试一次,可以支持约6.9天不出错) 分发服务器sql server服务启动,网络接通以后,发布服务器上的堆积作业将按时间顺序作用到订阅机器上: 会需要一个比较长的时间(实际上是生成所有事务的insert,update,delete语句,在订阅服务器上去执行) 我们在普通的pc机上实验的58个事务100228个命令执行花了7分28秒. 3.订阅服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制影响比较大,可能需要重新初试化 我们实验环境(订阅服务器)从18:46分意外停机以, 第二天8:40分重启动后, 已经设好的复制在8:40分以后又开始正常运行了, 发布服务器上的堆积作业将按时间顺序作用到订阅机器上, 但复制管理器里出现快照的错误提示, 快照可能需要重新初试化,复制可能需要重新启动.(我们实验环境的机器并没有进行快照初试化,复制仍然是成功运行的) 4、删除已经建好的发布和定阅可以直接用delete删除按钮 我们最好总是按先删定阅,再删发布,最后禁用发布的顺序来操作。 如果要彻底删去sql server上面的复制设置, 可以这样操作: [复制] -> 右键选择 [禁用发布] -> [欢迎使用禁用发布和分发向导] -> [下一步] -> [禁用发布] -> [要在"@servername"上禁用发布] -> [下一步] -> [完成禁用发布和分发向导] -> [完成] 我们也可以用t-sql命令来完成复制中发布及订阅的创建和删除, 选中已经设好的发布和订阅, 按属标右键可以[生成sql脚本]。(这里就不详细讲了, 后面推荐的网站内有比较详细的内容) 当你试图删除或者变更一个table时,出现以下错误 server: msg 3724, level 16, state 2, line 1 cannot drop the table 'object_name' because it is being used for replication. 比较典型的情况是该table曾经用于复制,但是后来又删除了复制。 处理办法: select * from sysobjects where replinfo >'0' sp_configure 'allow updates', 1 go reconfigure with override go begin transaction update sysobjects set replinfo = '0' where replinfo >'0' commit transaction go rollback transaction go sp_configure 'allow updates', 0 go reconfigure with override go 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:58 0 浏览量 回答数 0

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同步两个SQLServer数据库 如何同步两个sqlserver数据库的内容?程序代码可以有版本管理cvs进行同步管理,可是数据库同步就非常麻烦,只能自己改了一个后再去改另一个,如果忘记了更改另一个经常造成两个数据库的结构或内容上不一致.各位有什么好的方法吗? 一、分发与复制 用强制订阅实现数据库同步操作. 大量和批量的数据可以用数据库的同步机制处理: // 说明: 为方便操作,所有操作均在发布服务器(分发服务器)上操作,并使用推模式 在客户机器使用强制订阅方式。 二、测试通过 1:环境 服务器环境: 机器名称: zehuadb 操作系统:windows 2000 server 数据库版本:sql 2000 server 个人版 客户端 机器名称:zlp 操作系统:windows 2000 server 数据库版本:sql 2000 server 个人版 2:建用户帐号 在服务器端建立域用户帐号 我的电脑管理->本地用户和组->用户->建立 username:zlp userpwd:zlp 3:重新启动服务器mssqlserver 我的电脑->控制面版->管理工具->服务->mssqlserver 服务 (更改为:域用户帐号,我们新建的zlp用户 .\zlp,密码:zlp) 4:安装分发服务器 a:配置分发服务器 工具->复制->配置发布、订阅服务器和分发->下一步->下一步(所有的均采用默认配置) b:配置发布服务器 工具->复制->创建和管理发布->选择要发布的数据库(sz)->下一步->快照发布->下一步->选择要发布的内容->下一步->下一步->下一步->完成 c:强制配置订阅服务器(推模式,拉模式与此雷同) 工具->复制->配置发布、订阅服务器和分发->订阅服务器->新建->sql server数据库->输入客户端服务器名称(zlp)->使用sql server 身份验证(sa,空密码)->确定->应用->确定 d:初始化订阅 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->双击订阅->强制新建->下一步->选择启用的订阅服务器->zlp->下一步->下一步->下一步->下一步->完成 5:测试配置是否成功 复制监视器->发布衿?zehuadb)->双击sz:sz->点状态->点立即运行代理程序 查看: 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->sz:sz->选择zlp:sz(类型强制)->鼠标右键->启动同步处理 如果没有错误标志(红色叉),恭喜您配置成功 6:测试数据 在服务器执行: 选择一个表,执行如下sql:        insert into wq_newsgroup_s select '测试成功',5 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->sz:sz->快照->启动代理程序 ->zlp:sz(强制)->启动同步处理 去查看同步的 wq_newsgroup_s 是否插入了一条新的记录 测试完毕,通过。 7:修改数据库的同步时间,一般选择夜晚执行数据库同步处理 (具体操作略) :d /* 注意说明: 服务器一端不能以(local)进行数据的发布与分发,需要先删除注册,然后新建注册本地计算机名称 卸载方式:工具->复制->禁止发布->是在"zehuadb"上静止发布,卸载所有的数据库同步配置服务器 注意:发布服务器、分发服务器中的sqlserveragent服务必须启动 采用推模式: "d:\microsoft sql server\mssql\repldata\unc" 目录文件可以不设置共享 拉模式:则需要共享~! */ 少量数据库同步可以采用触发器实现,同步单表即可。 三、配置过程中可能出现的问题 在sql server 2000里设置和使用数据库复制之前,应先检查相关的几台sql server服务器下面几点是否满足: 1、mssqlserver和sqlserveragent服务是否是以域用户身份启动并运行的(.\administrator用户也是可以的) 如果登录用的是本地系统帐户local,将不具备网络功能,会产生以下错误: 进程未能连接到distributor '@server name' (如果您的服务器已经用了sql server全文检索服务, 请不要修改mssqlserver和sqlserveragent服务的local启动。 会照成全文检索服务不能用。请换另外一台机器来做sql server 2000里复制中的分发服务器。) 修改服务启动的登录用户,需要重新启动mssqlserver和sqlserveragent服务才能生效。 2、检查相关的几台sql server服务器是否改过名称(需要srvid=0的本地机器上srvname和datasource一样) 在查询分析器里执行: use master select srvid,srvname,datasource from sysservers 如果没有srvid=0或者srvid=0(也就是本机器)但srvname和datasource不一样, 需要按如下方法修改: use master go -- 设置两个变量 declare @serverproperty_servername  varchar(100), @servername    varchar(100) -- 取得windows nt 服务器和与指定的 sql server 实例关联的实例信息 select @serverproperty_servername = convert(varchar(100), serverproperty('servername')) -- 返回运行 microsoft sql server 的本地服务器名称 select @servername = convert(varchar(100), @@servername) -- 显示获取的这两个参数 select @serverproperty_servername,@servername --如果@serverproperty_servername和@servername不同(因为你改过计算机名字),再运行下面的 --删除错误的服务器名 exec sp_dropserver @server=@servername --添加正确的服务器名 exec sp_addserver @server=@serverproperty_servername, @local='local' 修改这项参数,需要重新启动mssqlserver和sqlserveragent服务才能生效。 这样一来就不会在创建复制的过程中出现18482、18483错误了。 3、检查sql server企业管理器里面相关的几台sql server注册名是否和上面第二点里介绍的srvname一样 不能用ip地址的注册名。 (我们可以删掉ip地址的注册,新建以sql server管理员级别的用户注册的服务器名) 这样一来就不会在创建复制的过程中出现14010、20084、18456、18482、18483错误了。 4、检查相关的几台sql server服务器网络是否能够正常访问 如果ping主机ip地址可以,但ping主机名不通的时候,需要在 winnt\system32\drivers\etc\hosts   (win2000) windows\system32\drivers\etc\hosts (win2003) 文件里写入数据库服务器ip地址和主机名的对应关系。 例如: 127.0.0.1       localhost 192.168.0.35    oracledb    oracledb 192.168.0.65    fengyu02    fengyu02 202.84.10.193   bj_db       bj_db 或者在sql server客户端网络实用工具里建立别名,例如: 5、系统需要的扩展存储过程是否存在(如果不存在,需要恢复): sp_addextendedproc 'xp_regenumvalues',@dllname ='xpstar.dll' go sp_addextendedproc 'xp_regdeletevalue',@dllname ='xpstar.dll' go sp_addextendedproc 'xp_regdeletekey',@dllname ='xpstar.dll' go sp_addextendedproc xp_cmdshell ,@dllname ='xplog70.dll'  接下来就可以用sql server企业管理器里[复制]-> 右键选择 ->[配置发布、订阅服务器和分发]的图形界面来配置数据库复制了。 下面是按顺序列出配置复制的步骤: 1、建立发布和分发服务器 [欢迎使用配置发布和分发向导]->[选择分发服务器]->[使"@servername"成为它自己的分发服务器,sql server将创建分发数据库和日志] ->[制定快照文件夹]-> [自定义配置] -> [否,使用下列的默认配置] -> [完成] 上述步骤完成后, 会在当前"@servername" sql server数据库里建立了一个distribion库和 一个distributor_admin管理员级别的用户(我们可以任意修改密码)。 服务器上新增加了四个作业: [ 代理程序历史记录清除: distribution ] [ 分发清除: distribution ] [ 复制代理程序检查 ] [ 重新初始化存在数据验证失败的订阅 ] sql server企业管理器里多了一个复制监视器, 当前的这台机器就可以发布、分发、订阅了。 我们再次在sql server企业管理器里[复制]-> 右键选择 ->[配置发布、订阅服务器和分发] 我们可以在 [发布服务器和分发服务器的属性] 窗口-> [发布服务器] -> [新增]   -> [确定] -> [发布数据库] -> [事务]/[合并] -> [确定]  -> [订阅服务器] -> [新增]  -> [确定] 把网络上的其它sql server服务器添加成为发布或者订阅服务器. 新增一台发布服务器的选项: 我这里新建立的jin001发布服务器是用管理员级别的数据库用户test连接的, 到发布服务器的管理链接要输入密码的可选框, 默认的是选中的, 在新建的jin001发布服务器上建立和分发服务器fengyu/fengyu的链接的时需要输入distributor_admin用户的密码。到发布服务器的管理链接要输入密码的可选框,也可以不选,也就是不需要密码来建立发布到分发服务器的链接(这当然欠缺安全,在测试环境下可以使用)。 2、新建立的网络上另一台发布服务器(例如jin001)选择分发服务器 [欢迎使用配置发布和分发向导]->[选择分发服务器] -> 使用下列服务器(选定的服务器必须已配置为分发服务器) -> [选定服务器](例如fengyu/fengyu) -> [下一步] -> [输入分发服务器(例如fengyu/fengyu)的distributor_admin用户的密码两次] -> [下一步] -> [自定义配置] -> [否,使用下列的默认配置] -> [下一步] -> [完成] -> [确定] 建立一个数据库复制发布的过程: [复制] -> [发布内容] -> 右键选择 -> [新建发布] -> [下一步] -> [选择发布数据库] -> [选中一个待发布的数据库] -> [下一步] -> [选择发布类型] -> [事务发布]/[合并发布] -> [下一步] -> [指定订阅服务器的类型] -> [运行sql server 2000的服务器] -> [下一步] -> [指定项目] -> [在事务发布中只可以发布带主键的表] -> [选中一个有主键的待发布的表] ->[在合并发布中会给表增加唯一性索引和 rowguidcol 属性的唯一标识符字段[rowguid],默认值是newid()] (添加新列将: 导致不带列列表的 insert 语句失败,增加表的大小,增加生成第一个快照所要求的时间) ->[选中一个待发布的表] -> [下一步] -> [选择发布名称和描述] -> -> [下一步] -> [自定义发布的属性] -> [否,根据指定方式创建发布] -> [下一步] -> [完成] -> [关闭] 发布属性里有很多有用的选项:设定订阅到期(例如24小时) 设定发布表的项目属性: 常规窗口可以指定发布目的表的名称,可以跟原来的表名称不一样。 下图是命令和快照窗口的栏目 ( sql server 数据库复制技术实际上是用insert,update,delete操作在订阅服务器上重做发布服务器上的事务操作 看文档资料需要把发布数据库设成完全恢复模式,事务才不会丢失 但我自己在测试中发现发布数据库是简单恢复模式下,每10秒生成一些大事务,10分钟后再收缩数据库日志, 这期间发布和订阅服务器上的作业都暂停,暂停恢复后并没有丢失任何事务更改 ) 发布表可以做数据筛选,例如只选择表里面的部分列: 例如只选择表里某些符合条件的记录, 我们可以手工编写筛选的sql语句: 发布表的订阅选项,并可以建立强制订阅: 成功建立了发布以后,发布服务器上新增加了一个作业: [ 失效订阅清除 ] 分发服务器上新增加了两个作业: [ jin001-dack-dack-5 ] 类型[ repl快照 ] [ jin001-dack-3 ]      类型[ repl日志读取器 ] 上面蓝色字的名称会根据发布服务器名,发布名及第几次发布而使用不同的编号 repl快照作业是sql server复制的前提条件,它会先把发布的表结构,数据,索引,约束等生成到发布服务器的os目录下文件 (当有订阅的时候才会生成, 当订阅请求初始化或者按照某个时间表调度生成) repl日志读取器在事务复制的时候是一直处于运行状态。(在合并复制的时候可以根据调度的时间表来运行) 建立一个数据库复制订阅的过程: [复制] -> [订阅] -> 右键选择 -> [新建请求订阅] -> [下一步] -> [查找发布] -> [查看已注册服务器所做的发布] -> [下一步] -> [选择发布] -> [选中已经建立发布服务器上的数据库发布名] -> [下一步] -> [指定同步代理程序登录] -> [当代理程序连接到代理服务器时:使用sql server身份验证] (输入发布服务器上distributor_admin用户名和密码) -> [下一步] -> [选择目的数据库] -> [选择在其中创建订阅的数据库名]/[也可以新建一个库名] -> [下一步] -> [允许匿名订阅] -> [是,生成匿名订阅] -> [下一步] -> [初始化订阅] -> [是,初始化架构和数据] -> [下一步] -> [快照传送] -> [使用该发布的默认快照文件夹中的快照文件] (订阅服务器要能访问发布服务器的repldata文件夹,如果有问题,可以手工设置网络共享及共享权限) -> [下一步] -> [快照传送] -> [使用该发布的默认快照文件夹中的快照文件] -> [下一步] -> [设置分发代理程序调度] -> [使用下列调度] -> [更改] -> [例如每五分钟调度一次] -> [下一步] -> [启动要求的服务] -> [该订阅要求在发布服务器上运行sqlserveragent服务] -> [下一步] -> [完成] -> [确定] 成功建立了订阅后,订阅服务器上新增加了一个类别是[repl-分发]作业(合并复制的时候类别是[repl-合并]) 它会按照我们给的时间调度表运行数据库同步复制的作业。 3、sql server复制配置好后, 可能出现异常情况的实验日志: 1.发布服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制没有多大影响 中断期间,分发和订阅都接收到没有复制的事务信息 2.分发服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制有一些影响 中断期间,发布服务器的事务排队堆积起来 (如果设置了较长时间才删除过期订阅的选项, 繁忙发布数据库的事务日志可能会较快速膨胀), 订阅服务器会因为访问不到发布服务器,反复重试 我们可以设置重试次数和重试的时间间隔(最大的重试次数是9999, 如果每分钟重试一次,可以支持约6.9天不出错) 分发服务器sql server服务启动,网络接通以后,发布服务器上的堆积作业将按时间顺序作用到订阅机器上: 会需要一个比较长的时间(实际上是生成所有事务的insert,update,delete语句,在订阅服务器上去执行) 我们在普通的pc机上实验的58个事务100228个命令执行花了7分28秒. 3.订阅服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制影响比较大,可能需要重新初试化 我们实验环境(订阅服务器)从18:46分意外停机以, 第二天8:40分重启动后, 已经设好的复制在8:40分以后又开始正常运行了, 发布服务器上的堆积作业将按时间顺序作用到订阅机器上, 但复制管理器里出现快照的错误提示, 快照可能需要重新初试化,复制可能需要重新启动.(我们实验环境的机器并没有进行快照初试化,复制仍然是成功运行的) 4、删除已经建好的发布和定阅可以直接用delete删除按钮 我们最好总是按先删定阅,再删发布,最后禁用发布的顺序来操作。 如果要彻底删去sql server上面的复制设置, 可以这样操作: [复制] -> 右键选择 [禁用发布] -> [欢迎使用禁用发布和分发向导] -> [下一步] -> [禁用发布] -> [要在"@servername"上禁用发布] -> [下一步] -> [完成禁用发布和分发向导] -> [完成] 我们也可以用t-sql命令来完成复制中发布及订阅的创建和删除, 选中已经设好的发布和订阅, 按属标右键可以[生成sql脚本]。(这里就不详细讲了, 后面推荐的网站内有比较详细的内容) 当你试图删除或者变更一个table时,出现以下错误 server: msg 3724, level 16, state 2, line 1 cannot drop the table 'object_name' because it is being used for replication. 比较典型的情况是该table曾经用于复制,但是后来又删除了复制。 处理办法: select * from sysobjects where replinfo >'0' sp_configure 'allow updates', 1 go reconfigure with override go begin transaction update sysobjects set replinfo = '0' where replinfo >'0' commit transaction go rollback transaction go sp_configure 'allow updates', 0 go reconfigure with override go 答案来源网络,供参考,希望对您有帮助

问问小秘 2019-12-02 03:02:42 0 浏览量 回答数 0

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杨冬芳 2019-12-01 20:15:28 3030 浏览量 回答数 1

回答

流处理,听起来很高大上啊,其实就是分块读取。有这么一些情况,有一个很大的几个G的文件,没办法一次处理,那么就分批次处理,一次处理1百万行,接着处理下1百万行,慢慢地总是能处理完的。 使用类似迭代器的方式 data=pd.read_csv(file, chunksize=1000000)for sub_df in data: print('do something in sub_df here') 1234索引 Series和DataFrame都是有索引的,索引的好处是快速定位,在涉及到两个Series或DataFrame时可以根据索引自动对齐,比如日期自动对齐,这样可以省去很多事。 缺失值 pd.isnull(obj)obj.isnull()12将字典转成数据框,并赋予列名,索引 DataFrame(data, columns=['col1','col2','col3'...], index = ['i1','i2','i3'...]) 12查看列名 DataFrame.columns 查看索引 DataFrame.index 重建索引 obj.reindex(['a','b','c','d','e'...], fill_value=0] 按给出的索引顺序重新排序,而不是替换索引。如果索引没有值,就用0填充 就地修改索引 data.index=data.index.map(str.upper)12345列顺序重排(也是重建索引) DataFrame.reindex[columns=['col1','col2','col3'...])` 也可以同时重建index和columns DataFrame.reindex[index=['a','b','c'...],columns=['col1','col2','col3'...])12345重建索引的快捷键 DataFrame.ix[['a','b','c'...],['col1','col2','col3'...]]1重命名轴索引 data.rename(index=str.title,columns=str.upper) 修改某个索引和列名,可以通过传入字典 data.rename(index={'old_index':'new_index'}, columns={'old_col':'new_col'}) 12345查看某一列 DataFrame['state'] 或 DataFrame.state1查看某一行 需要用到索引 DataFrame.ix['index_name']1添加或删除一列 DataFrame['new_col_name'] = 'char_or_number' 删除行 DataFrame.drop(['index1','index2'...]) 删除列 DataFrame.drop(['col1','col2'...],axis=1) 或 del DataFrame['col1']1234567DataFrame选择子集 类型 说明obj[val] 选择一列或多列obj.ix[val] 选择一行或多行obj.ix[:,val] 选择一列或多列obj.ix[val1,val2] 同时选择行和列reindx 对行和列重新索引icol,irow 根据整数位置选取单列或单行get_value,set_value 根据行标签和列标签选择单个值针对series obj[['a','b','c'...]]obj['b':'e']=512针对dataframe 选择多列 dataframe[['col1','col2'...]] 选择多行 dataframe[m:n] 条件筛选 dataframe[dataframe['col3'>5]] 选择子集 dataframe.ix[0:3,0:5]1234567891011dataframe和series的运算 会根据 index 和 columns 自动对齐然后进行运算,很方便啊 方法 说明add 加法sub 减法div 除法mul 乘法 没有数据的地方用0填充空值 df1.add(df2,fill_value=0) dataframe 与 series 的运算 dataframe - series 规则是: -------- v 指定轴方向 dataframe.sub(series,axis=0)规则是:-------- --- | | | | ----->| | | | | | | | | | | | -------- ---12345678910111213141516171819202122apply函数 f=lambda x:x.max()-x.min() 默认对每一列应用 dataframe.apply(f) 如果需要对每一行分组应用 dataframe.apply(f,axis=1)1234567排序和排名 默认根据index排序,axis = 1 则根据columns排序 dataframe.sort_index(axis=0, ascending=False) 根据值排序 dataframe.sort_index(by=['col1','col2'...]) 排名,给出的是rank值 series.rank(ascending=False) 如果出现重复值,则取平均秩次 在行或列上面的排名 dataframe.rank(axis=0)12345678910111213描述性统计 方法 说明count 计数describe 给出各列的常用统计量min,max 最大最小值argmin,argmax 最大最小值的索引位置(整数)idxmin,idxmax 最大最小值的索引值quantile 计算样本分位数sum,mean 对列求和,均值mediam 中位数mad 根据平均值计算平均绝对离差var,std 方差,标准差skew 偏度(三阶矩)Kurt 峰度(四阶矩)cumsum 累积和Cummins,cummax 累计组大致和累计最小值cumprod 累计积diff 一阶差分pct_change 计算百分数变化唯一值,值计数,成员资格 obj.unique()obj.value_count()obj.isin(['b','c'])123处理缺失值 过滤缺失值 只要有缺失值就丢弃这一行 dataframe.dropna() 要求全部为缺失才丢弃这一行 dataframe.dropna(how='all') 根据列来判断 dataframe.dropna(how='all',axis=1) 填充缺失值 1.用0填充 df.fillna(0) 2.不同的列用不同的值填充 df.fillna({1:0.5, 3:-1}) 3.用均值填充 df.fillna(df.mean()) 此时axis参数同前面, 123456789101112131415161718192021将列转成行索引 df.set_index(['col1','col2'...])1数据清洗,重塑 合并数据集 取 df1,df2 都有的部分,丢弃没有的 默认是inner的连接方式 pd.merge(df1,df2, how='inner') 如果df1,df2的连接字段名不同,则需要特别指定 pd.merge(df1,df2,left_on='l_key',right_on='r_key') 其他的连接方式有 left,right, outer等。 如果dataframe是多重索引,根据多个键进行合并 pd.merge(left, right, on=['key1','key2'],how = 'outer') 合并后如果有重复的列名,需要添加后缀 pd.merge(left, right, on='key1', suffixes=('_left','_right'))1234567891011121314索引上的合并 针对dataframe中的连接键不是列名,而是索引名的情况。 pd.merge(left, right, left_on = 'col_key', right_index=True) 即左边的key是列名,右边的key是index。 多重索引 pd.merge(left, right, left_on=['key1','key2'], right_index=True)123456dataframe的join方法 实现按索引合并。 其实这个join方法和数据库的join函数是以一样的理解 left.join(right, how='outer') 一次合并多个数据框 left.join([right1,right2],how='outer')123456轴向连接(更常用) 连接:concatenation 绑定:binding 堆叠:stacking列上的连接 np.concatenation([df1,df2],axis=1) #np包pd.concat([df1,df2], axis=1) #pd包 和R语言中的 cbind 是一样的 如果axis=0,则和 rbind 是一样的 索引对齐,没有的就为空 join='inner' 得到交集 pd.concat([df1,df2], axis=1, join='innner') keys 参数,还没看明白 ignore_index=True,如果只是简单的合并拼接而不考虑索引问题。 pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)123456789101112131415合并重复数据 针对可能有索引全部或者部分重叠的两个数据集 填充因为合并时索引赵成的缺失值 where函数 where即if-else函数 np.where(isnull(a),b,a)12combine_first方法 如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first(df2)12345重塑层次化索引 stact:将数据转为长格式,即列旋转为行 unstack:转为宽格式,即将行旋转为列result=data.stack()result.unstack()12长格式转为宽格式 pivoted = data.pivot('date','item','value') 前两个参数分别是行和列的索引名,最后一个参数则是用来填充dataframe的数据列的列名。如果忽略最后一个参数,得到的dataframe会带有层次化的列。 123透视表 table = df.pivot_table(values=["Price","Quantity"], index=["Manager","Rep"], aggfunc=[np.sum,np.mean], margins=True)) values:需要对哪些字段应用函数 index:透视表的行索引(row) columns:透视表的列索引(column) aggfunc:应用什么函数 fill_value:空值填充 margins:添加汇总项 然后可以对透视表进行筛选 table.query('Manager == ["Debra Henley"]')table.query('Status == ["pending","won"]')123456789101112131415移除重复数据 判断是否重复 data.duplicated()` 移除重复数据 data.drop_duplicated() 对指定列判断是否存在重复值,然后删除重复数据 data.drop_duplicated(['key1'])123456789交叉表 是一种用于计算分组频率的特殊透视表. 注意,只对离散型的,分类型的,字符型的有用,连续型数据是不能计算频率这种东西的。 pd.crosstab(df.col1, df.col2, margins=True)1类似vlookup函数 利用函数或映射进行数据转换 1.首先定义一个字典 meat_to_animal={ 'bacon':'pig', 'pulled pork':'pig', 'honey ham':'cow' } 2.对某一列应用一个函数,或者字典,顺便根据这一列的结果创建新列 data['new_col']=data['food'].map(str.lower).map(meat_to_animal)123456789替换值 data.replace(-999,np.na) 多个值的替换 data.replace([-999,-1000],np.na) 对应替换 data.replace([-999,-1000],[np.na,0]) 对应替换也可以传入一个字典 data.replace({-999:np.na,-1000:0})123456789离散化 定义分割点 简单分割(等宽分箱) s=pd.Series(range(100))pd.cut(s, bins=10, labels=range(10)) bins=[20,40,60,80,100] 切割 cats = pd.cut(series,bins) 查看标签 cats.labels 查看水平(因子) cats.levels 区间计数 pd.value_count(cats) 自定义分区的标签 group_names=['youth','youngAdult','MiddleAge','Senior']pd.cut(ages,bins,labels=group_names)1234567891011121314151617181920212223分位数分割 data=np.random.randn(1000)pd.qcut(data,4) #四分位数 自定义分位数,包含端点 pd.qcut(data,[0,0.3,0.5,0.9,1])12345异常值 查看各个统计量 data.describe() 对某一列 col=data[3]col[np.abs(col)>3] 选出全部含有“超过3或-3的值的行 data[(np.abs(data)>3).any(1)] 异常值替换 data[np.abs(data)>3]=np.sign(data)*312345678910111213抽样 随机抽取k行 df.take(np.random.permutation(len(df))[:k]) 随机抽取k行,但是k可能大于df的行数 可以理解为过抽样了 df.take(np.random.randint(0,len(df),size=k))1234567数据摊平处理 相当于将类别属性转成因子类型,比如是否有车,这个字段有3个不同的值,有,没有,过段时间买,那么将会被编码成3个字段,有车,没车,过段时间买车,每个字段用0-1二值填充变成数值型。 对摊平的数据列增加前缀 dummies = pd.get_dummies(df['key'],prefix='key') 将摊平产生的数据列拼接回去 df[['data1']].join(dummies)12345字符串操作 拆分 strings.split(',') 根据正则表达式切分 re.split('s+',strings) 连接 'a'+'b'+'c'...或者'+'.join(series) 判断是否存在 's' in strings`strings.find('s') 计数 strings.count(',') 替换 strings.replace('old','new') 去除空白字符 s.strip()12345678910111213141516171819202122232425正则表达式 正则表达式需要先编译匹配模式,然后才去匹配查找,这样能节省大量的CPU时间。 re.complie:编译 findall:匹配所有 search:只返回第一个匹配项的起始和结束地址 match:值匹配字符串的首部 sub:匹配替换,如果找到就替换 原始字符串 strings = 'sdf@153.com,dste@qq.com,sor@gmail.com' 编译匹配模式,IGNORECASE可以在使用的时候对大小写不敏感 pattern = r'[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,4}'regex = re.compile(pattern,flags=re.IGNORECASE) 匹配所有 regex.findall(strings) 使用search m = regex.search(strings) #获取匹配的地址strings[m.start():m.end()] 匹配替换 regex.sub('new_string', strings)12345678910111213141516根据模式再切分 将模式切分,也就是将匹配到的进一步切分,通过pattern中的括号实现. pattern = r'([A-Z0-9._%+-]+)@([A-Z0-9.-]+)\.([A-Z]{2,4})'regex = re.compile(pattern)regex.findall(strings) 如果使用match m=regex.match(string)m.groups() 效果是这样的 suzyu123@163.com --> [(suzyu123, 163, com)] 获取 list-tuple 其中的某一列 matches.get(i)12345678910111213分组聚合,计算 group_by技术 根据多个索引分组,然后计算均值 means = df['data1'].groupby([df['index1'],df['index2']).mean() 展开成透视表格式 means.unstack()12345分组后价将片段做成一个字典 pieces = dict(list(df.groupby('index1'))) pieces['b']123groupby默认是对列(axis=0)分组,也可以在行(axis=1)上分组 语法糖,groupby的快捷函数 df.groupby('index1')['col_names']df.groupby('index1')[['col_names']] 是下面代码的语法糖 df['col_names'].groupby(df['index1']) df.groupby(['index1','index2'])['col_names'].mean()1234567通过字典或series进行分组 people = DataFrame(np.random.randn(5, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim','Travis']) 选择部分设为na people.ix[2:3,['b','c']]=np.na mapping = {'a': 'red', 'b': 'red', 'c': 'blue', 'd': 'blue', 'e': 'red', 'f' : 'orange'} people.groupby(mapping,axis=1).sum()1234567891011通过函数进行分组 根据索引的长度进行分组 people.groupby(len).sum()12数据聚合 使用自定义函数 对所有的数据列使用自定义函数 df.groupby('index1').agg(myfunc) 使用系统函数 df.groupby('index1')['data1']describe()12345根据列分组应用多个函数 分组 grouped = df.groupby(['col1','col2']) 选择多列,对每一列应用多个函数 grouped['data1','data2'...].agg(['mean','std','myfunc'])12345对不同列使用不同的函数 grouped = df.groupby(['col1','col2']) 传入一个字典,对不同的列使用不同的函数 不同的列可以应用不同数量的函数 grouped.agg({'data1':['min','max','mean','std'], 'data2':'sum'}) 123456分组计算后重命名列名 grouped = df.groupby(['col1','col2']) grouped.agg({'data1':[('min','max','mean','std'),('d_min','d_max','d_mean','d_std')], 'data2':'sum'}) 1234返回的聚合数据不要索引 df.groupby(['sex','smoker'], as_index=False).mean()1分组计算结果添加前缀 对计算后的列名添加前缀 df.groupby('index1').mean().add_prefix('mean_')12将分组计算后的值替换到原数据框 将函数应用到各分组,再将分组计算的结果代换原数据框的值 也可以使用自定义函数 df.groupby(['index1','index2'...]).transform(np.mean)123更一般化的apply函数 df.groupby(['col1','col2'...]).apply(myfunc) df.groupby(['col1','col2'...]).apply(['min','max','mean','std'])123禁用分组键 分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引 df.groupby('smoker', group_keys=False).apply(mean)1分组索引转成df的列 某些情况下,groupby的as_index=False参数并没有什么用,得到的还是一个series,这种情况一般是尽管分组了,但是计算需要涉及几列,最后得到的还是series,series的index是层次化索引。这里将series转成dataframe,series的层次化索引转成dataframe的列。 def fmean(df): """需要用两列才能计算最后的结果""" skus=len(df['sku'].unique()) sums=df['salecount'].sum() return sums/skus 尽管禁用分组键,得到的还是series salemean=data.groupby(by=['season','syear','smonth'],as_index=False).apply(fmean) 将series转成dataframe,顺便设置索引 sub_df = pd.DataFrame(salemean.index.tolist(),columns=salemean.index.names,index=salemean.index) 将groupby的结果和sub_df合并 sub_df['salemean']=salemean12345678910111213桶分析与分位数 对数据切分段,然后对每一分段应用函数 frame = DataFrame({'col1':np.random.randn(1000), 'col2':np.random.randn(1000)}) 数据分段,创建分段用的因子 返回每一元素是属于哪一分割区间 factor = pd.cut(frame.col1, 4) 分组计算,然后转成数据框形式 grouped = frame.col2.groupby(factor)grouped.apply(myfunc).unstack()12345678910用分组的均值填充缺失值 自定义函数 fill_mean= lambda x:x.fillna(x.mean()) 分组填充 df.groupby(group_key).apply(fill_mean)12345分组后不同的数据替换不同的值 定义字典 fill_value = {'east':0.5, 'west':-1} 定义函数 fill_func = lambda x:x.fillna(fill_value(x.name)) 分组填充 df.groupby(['index1','index2'...]).apply(fill_func)12345678sql操作 有时候觉得pandas很方便,但是有时候却很麻烦,不如SQL方便。因此pandas中也有一些例子,用pandas实现SQL的功能,简单的就不说了,下面说些复杂点的操作。 之所以说这个复杂的语句,是因为不想将这些数据操作分写在不同的语句中,而是从头到尾连续编码实现一个功能。 SQL复杂操作用到的主要函数是assign,简单说其实和join的功能是一样的,根据df1,df2的索引值来将df2拼接到df1上。 两个函数是query,也听方便的。 有一批销量数据,筛选出那些有2个月以上的销量产品的数据,说白了就是剔除那些新上市产品的数据 方法是先统计每个产品的数据量,然后选出那些数据量>2的产品,再在数据表中选择这些产品 sku smonth a 1 a 2 a 3 a 4 b 5 b 6 b 7 b 8 c 9 c 10 按sku分组,统计smonth的次数,拼接到salecount中,然后查询cnt>2的 salecount.assign(cnt=salecount.groupby(['sku'])['smonth'].count()).query('cnt>2')

xuning715 2019-12-02 01:10:39 0 浏览量 回答数 0

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登录客户端。 运行客户端工具bin目录下的MaxCompute客户端(Linux系统下运行./bin/odpscmd,Windows下运行./bin/odpscmd.bat)登录。首先确认进入的项目空间名称是否正确。本例中项目空间名称为MaxCompute_DOC,如果不是该项目,您可以使用如下命令切换至该项目。 use MaxCompute_DOC; 切换成功如下图所示。完成 创建表。使用如下建表语句创建表,详细介绍请参见表操作。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [LIFECYCLE days] [AS select_statement] 本文中,需要创建表bank_data和表result_table。bank_data用于存储业务数据,result_table用于存储数据分析后产生的结果。 bank_data建表语句如下所示。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS bank_data ( age BIGINT COMMENT '年龄', job STRING COMMENT '工作类型', marital STRING COMMENT '婚否', education STRING COMMENT '教育程度', default STRING COMMENT '是否有信用卡', housing STRING COMMENT '房贷', loan STRING COMMENT '贷款', contact STRING COMMENT '联系途径', month STRING COMMENT '月份', day_of_week STRING COMMENT '星期几', duration STRING COMMENT '持续时间', campaign BIGINT COMMENT '本次活动联系的次数', pdays DOUBLE COMMENT '与上一次联系的时间间隔', previous DOUBLE COMMENT '之前与客户联系的次数', poutcome STRING COMMENT '之前市场活动的结果', emp_var_rate DOUBLE COMMENT '就业变化速率', cons_price_idx DOUBLE COMMENT '消费者物价指数', cons_conf_idx DOUBLE COMMENT '消费者信心指数', euribor3m DOUBLE COMMENT '欧元存款利率', nr_employed DOUBLE COMMENT '职工人数', y BIGINT COMMENT '是否有定期存款' ); 直接运行上述建表语句即可,成功后您会看到OK字样。 说明 如果客户端执行报错,建议您手动输入SQL语句执行,或者使用DataWorks临时查询功能运行SQL语句,详细请参考使用临时查询运行SQL语句(可选)。 result_table建表语句如下所示。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS result_table ( education STRING COMMENT '教育程度', num BIGINT COMMENT '人数' );

LiuWH 2020-03-19 18:19:00 0 浏览量 回答数 0

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该exists关键字可以以这种方式被使用,但实际上它的预期的一种方式,以避免计数: --this statement needs to check the entire table select count(*) from [table] where ... --this statement is true as soon as one match is found exists ( select * from [table] where ... ) 这在您if有条件语句的情况下最有用,因为exists它比起来要快得多count。 该in是最好的使用,你有一个静态列表通过: select * from [table] where [field] in (1, 2, 3) 当in语句中有表时,使用会更有意义join,但是大多数情况下都没有关系。查询优化程序应以两种方式返回相同的计划。在某些实现中(大多数是较旧的版本,例如Microsoft SQL Server 2000),in查询将始终获得嵌套的连接计划,而join查询将酌情使用嵌套,合并或哈希。更现代的实现更智能,即使在in使用时也可以调整计划。

保持可爱mmm 2019-12-02 03:15:42 0 浏览量 回答数 0

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elastic-job-lite频繁报主键重复错误?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-07 22:00:51 0 浏览量 回答数 1

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词汇表是什么样的?(S-V)

轩墨 2019-12-01 22:06:08 2089 浏览量 回答数 0

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爱吃鱼的程序员 2020-06-08 10:33:32 0 浏览量 回答数 1

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快速入门MySQL版-初始化配置-创建账号和数据库

李沃晟 2019-12-01 21:36:06 784 浏览量 回答数 0

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您有几种选择方法,可COUNT(*)从SQL 获取值。最简单的三个可能是: $sql = "SELECT COUNT(*) FROM news"; $result = mysqli_query($con, $sql); $count = mysqli_fetch_assoc($result)['COUNT(*)']; echo $count; 或使用列别名: $sql = "SELECT COUNT(*) as cnt FROM news"; $result = mysqli_query($con, $sql); $count = mysqli_fetch_assoc($result)['cnt']; echo $count; 或使用数值数组: $sql = "SELECT COUNT(*) FROM news"; $result = mysqli_query($con, $sql); $count = mysqli_fetch_row($result)[0]; echo $count; 不要使用mysqli_num_rows网络上某些地方建议的对数据库中的记录进行计数。此功能使用很少,计数记录绝对不是其中之一。使用mysqli_num_rows您将要求MySQL 从数据库中检索所有匹配的记录,这可能会非常消耗资源。最好将计数记录的工作委托给MySQL,然后如我的答案所示,仅获取PHP中的返回值。 我还建议您学习OOP,这会使您的代码更整洁,更易于阅读。与OOP相同,可以执行以下操作: $sql = "SELECT COUNT(*) FROM news"; $count = $con->query($sql)->fetch_row()[0]; echo $count; 如果查询使用变量,则可以执行类似的操作,但要使用准备好的语句。 $sql = "SELECT COUNT(*) FROM news WHERE category=?"; $stmt = $con->prepare($sql); $stmt->bind_param('s', $category); $stmt->execute(); $count = $stmt->get_result()->fetch_row()[0]; echo $count;来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-11 16:26:51 0 浏览量 回答数 0

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)

小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)

小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0

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Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator,CheckpointCoordinator全权负责本应用的快照制作。 CheckpointCoordinator周期性的向该流应用的所有source算子发送barrier。 2.当某个source算子收到一个barrier时,便暂停数据处理过程,然后将自己的当前状 态制作成快照,并保存到指定的持久化存储中,最后向CheckpointCoordinator报告 自己快照制作情况,同时向自身所有下游算子广播该barrier,恢复数据处理 3.下游算子收到barrier之后,会暂停自己的数据处理过程,然后将自身的相关状态制作成快照,并保存到指定的持久化存储中,最后向CheckpointCoordinator报告自身 快照情况,同时向自身所有下游算子广播该barrier,恢复数据处理。 每个算子按照步骤3不断制作快照并向下游广播,直到最后barrier传递到sink算子,快照制作完成。 当CheckpointCoordinator收到所有算子的报告之后,认为该周期的快照制作成功; 否则,如果在规定的时间内没有收到所有算子的报告,则认为本周期快照制作失败 如果一个算子有两个输入源,则暂时阻塞先收到barrier的输入源,等到第二个输入源相 同编号的barrier到来时,再制作自身快照并向下游广播该barrier。具体如下图所示 两个输入源 checkpoint 过程 假设算子C有A和B两个输入源 在第i个快照周期中,由于某些原因(如处理时延、网络时延等)输入源A发出的 barrier先到来,这时算子C暂时将输入源A的输入通道阻塞,仅收输入源B的数据。 当输入源B发出的barrier到来时,算子C制作自身快照并向CheckpointCoordinator报 告自身的快照制作情况,然后将两个barrier合并为一个,向下游所有的算子广播。 当由于某些原因出现故障时,CheckpointCoordinator通知流图上所有算子统一恢复到某 个周期的checkpoint状态,然后恢复数据流处理。分布式checkpoint机制保证了数据仅被 处理一次(Exactly Once)。 持久化存储 目前,Checkpoint持久化存储可以使用如下三种: MemStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到JobManager的内存中,仅适合作为测试以及 快照的数据量非常小时使用,并不推荐用作大规模商业部署。 FsStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到文件系统中,目前支持的文件系统主要是 HDFS和本地文件。如果使用HDFS,则初始化FsStateBackend时,需要传入以 “hdfs://”开头的路径(即: new FsStateBackend("hdfs:///hacluster/checkpoint")), 如果使用本地文件,则需要传入以“file://”开头的路径(即:new FsStateBackend("file:///Data"))。在分布式情况下,不推荐使用本地文件。如果某 个算子在节点A上失败,在节点B上恢复,使用本地文件时,在B上无法读取节点 A上的数据,导致状态恢复失败。 RocksDBStateBackend RocksDBStatBackend介于本地文件和HDFS之间,平时使用RocksDB的功能,将数 据持久化到本地文件中,当制作快照时,将本地数据制作成快照,并持久化到 FsStateBackend中(FsStateBackend不必用户特别指明,只需在初始化时传入HDFS 或本地路径即可,如new RocksDBStateBackend("hdfs:///hacluster/checkpoint")或new RocksDBStateBackend("file:///Data"))。 如果用户使用自定义窗口(window),不推荐用户使用RocksDBStateBackend。在自 定义窗口中,状态以ListState的形式保存在StatBackend中,如果一个key值中有多 个value值,则RocksDB读取该种ListState非常缓慢,影响性能。用户可以根据应用 的具体情况选择FsStateBackend+HDFS或RocksStateBackend+HDFS。 语法 ​ val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() // start a checkpoint every 1000 ms env.enableCheckpointing(1000) // advanced options: // 设置checkpoint的执行模式,最多执行一次或者至少执行一次 env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) // 设置checkpoint的超时时间 env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000) // 如果在只做快照过程中出现错误,是否让整体任务失败:true是 false不是 env.getCheckpointConfig.setFailTasksOnCheckpointingErrors(false) //设置同一时间有多少 个checkpoint可以同时执行 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1) ​ 例子 需求 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,然后对统计的结果值进行checkpoint处理 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 
 产生的数据为一个四元组(Long,String,String,Integer)—------(id,name,info,count)。 
 数据经统计后,统计结果打印到终端输出。 
 打印输出的结果为Long类型的数据。 
 开发思路 
 source算子每隔1秒钟发送10000条数据,并注入到Window算子中。 window算子每隔1秒钟统计一次最近4秒钟内数据数量。 每隔1秒钟将统计结果打印到终端 每隔6秒钟触发一次checkpoint,然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 //发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count: Int) class SEventSourceWithChk extends RichSourceFunction[SEvent]{ private var count = 0L private var isRunning = true private val alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWZYX0987654321" // 任务取消时调用 override def cancel(): Unit = { isRunning = false } //// source算子的逻辑,即:每秒钟向流图中注入10000个元组 override def run(sourceContext: SourceContext[SEvent]): Unit = { while(isRunning) { for (i <- 0 until 10000) { sourceContext.collect(SEvent(1, "hello-"+count, alphabet,1)) count += 1L } Thread.sleep(1000) } } } /** 该段代码是流图定义代码,具体实现业务流程,另外,代码中窗口的触发时间使 用了event time。 */ object FlinkEventTimeAPIChkMain { def main(args: Array[String]): Unit ={ val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop01:9000/flink-checkpoint/checkpoint/")) env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) env.getCheckpointConfig.setCheckpointInterval(6000) env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) // 应用逻辑 val source: DataStream[SEvent] = env.addSource(new SEventSourceWithChk) source.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[SEvent] { // 设置watermark override def getCurrentWatermark: Watermark = { new Watermark(System.currentTimeMillis()) } // 给每个元组打上时间戳 override def extractTimestamp(t: SEvent, l: Long): Long = { System.currentTimeMillis() } }) .keyBy(0) .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(4), Time.seconds(1))) .apply(new WindowStatisticWithChk) .print() env.execute() } } //该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 // 用户自定义状态 class UDFState extends Serializable{ private var count = 0L // 设置用户自定义状态 def setState(s: Long) = count = s // 获取用户自定状态 def getState = count } //该段代码是window算子的代码,每当触发计算时统计窗口中元组数量。 class WindowStatisticWithChk extends WindowFunction[SEvent, Long, Tuple, TimeWindow] with ListCheckpointed[UDFState]{ private var total = 0L // window算子的实现逻辑,即:统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[SEvent], out: Collector[Long]): Unit = { var count = 0L for (event <- input) { count += 1L } total += count out.collect(count) } // 从自定义快照中恢复状态 override def restoreState(state: util.List[UDFState]): Unit = { val udfState = state.get(0) total = udfState.getState } // 制作自定义状态快照 override def snapshotState(checkpointId: Long, timestamp: Long): util.List[UDFState] = { val udfList: util.ArrayList[UDFState] = new util.ArrayList[UDFState] val udfState = new UDFState udfState.setState(total) udfList.add(udfState) udfList } } flink-SQL Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工件中。必须将以下依赖项添加到你的项目才能使用Table API和SQL: org.apache.flink flink-table_2.11 1.5.0 另外,你需要为Flink的Scala批处理或流式API添加依赖项。对于批量查询,您需要添加: org.apache.flink flink-scala_2.11 1.5.0 Table API和SQL程序的结构 Flink的批处理和流处理的Table API和SQL程序遵循相同的模式; 所以我们只需要使用一种来演示即可 要想执行flink的SQL语句,首先需要获取SQL的执行环境: 两种方式(batch和streaming): // *************** // STREAMING QUERY // *************** val sEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // create a TableEnvironment for streaming queries val sTableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(sEnv) // *********** // BATCH QUERY // *********** val bEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // create a TableEnvironment for batch queries val bTableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(bEnv) 通过getTableEnvironment可以获取TableEnviromment;这个TableEnviromment是Table API和SQL集成的核心概念。它负责: 在内部目录中注册一个表 注册外部目录 执行SQL查询 注册用户定义的(标量,表格或聚合)函数 转换DataStream或DataSet成Table 持有一个ExecutionEnvironment或一个参考StreamExecutionEnvironment 在内部目录中注册一个表 TableEnvironment维护一个按名称注册的表的目录。有两种类型的表格,输入表格和输出表格。 输入表可以在Table API和SQL查询中引用并提供输入数据。输出表可用于将表API或SQL查询的结果发送到外部系统 输入表可以从各种来源注册: 现有Table对象,通常是表API或SQL查询的结果。 TableSource,它访问外部数据,例如文件,数据库或消息传递系统。 DataStream或DataSet来自DataStream或DataSet程序。 输出表可以使用注册TableSink。 注册一个表 // get a TableEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // register the Table projTable as table "projectedX" tableEnv.registerTable("projectedTable", projTable) // Table is the result of a simple projection query val projTable: Table = tableEnv.scan("projectedTable ").select(...) 注册一个tableSource TableSource提供对存储在诸如数据库(MySQL,HBase等),具有特定编码(CSV,Apache [Parquet,Avro,ORC],...)的文件的存储系统中的外部数据的访问或者消息传送系统(Apache Kafka,RabbitMQ,...) // get a TableEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // create a TableSource val csvSource: TableSource = new CsvTableSource("/path/to/file", ...) // register the TableSource as table "CsvTable" tableEnv.registerTableSource("CsvTable", csvSource) 注册一个tableSink 注册TableSink可用于将表API或SQL查询的结果发送到外部存储系统,如数据库,键值存储,消息队列或文件系统(使用不同的编码,例如CSV,Apache [Parquet ,Avro,ORC],...) // get a TableEnvironment val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // create a TableSink val csvSink: TableSink = new CsvTableSink("/path/to/file", ...) // define the field names and types val fieldNames: Array[String] = Array("a", "b", "c") val fieldTypes: Array[TypeInformation[_]] = Array(Types.INT, Types.STRING, Types.LONG) // register the TableSink as table "CsvSinkTable" tableEnv.registerTableSink("CsvSinkTable", fieldNames, fieldTypes, csvSink) 例子 //创建batch执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //创建table环境用于batch查询 val tableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) //加载外部数据 val csvTableSource = CsvTableSource.builder() .path("data1.csv")//文件路径 .field("id" , Types.INT)//第一列数据 .field("name" , Types.STRING)//第二列数据 .field("age" , Types.INT)//第三列数据 .fieldDelimiter(",")//列分隔符,默认是"," .lineDelimiter("\n")//换行符 .ignoreFirstLine()//忽略第一行 .ignoreParseErrors()//忽略解析错误 .build() //将外部数据构建成表 tableEnvironment.registerTableSource("tableA" , csvTableSource) //TODO 1:使用table方式查询数据 val table = tableEnvironment.scan("tableA").select("id , name , age").filter("name == 'lisi'") //将数据写出去 table.writeToSink(new CsvTableSink("bbb" , "," , 1 , FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)) //TODO 2:使用sql方式 // val sqlResult = tableEnvironment.sqlQuery("select id,name,age from tableA where id > 0 order by id limit 2") //// //将数据写出去 // sqlResult.writeToSink(new CsvTableSink("aaaaaa.csv", ",", 1, FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)) able和DataStream和DataSet的集成 1:将DataStream或DataSet转换为表格 在上面的例子讲解中,直接使用的是:registerTableSource注册表 对于flink来说,还有更灵活的方式:比如直接注册DataStream或者DataSet转换为一张表。 然后DataStream或者DataSet就相当于表,这样可以继续使用SQL来操作流或者批次的数据 语法: // get TableEnvironment // registration of a DataSet is equivalent Env:DataStream val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val stream: DataStream[(Long, String)] = ... // register the DataStream as Table "myTable" with fields "f0", "f1" tableEnv.registerDataStream("myTable", stream) 例子 object SQLToDataSetAndStreamSet { def main(args: Array[String]): Unit = { // set up execution environment val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) //构造数据 val orderA: DataStream[Order] = env.fromCollection(Seq( Order(1L, "beer", 3), Order(1L, "diaper", 4), Order(3L, "rubber", 2))) val orderB: DataStream[Order] = env.fromCollection(Seq( Order(2L, "pen", 3), Order(2L, "rubber", 3), Order(4L, "beer", 1))) // 根据数据注册表 tEnv.registerDataStream("OrderA", orderA) tEnv.registerDataStream("OrderB", orderB) // union the two tables val result = tEnv.sqlQuery( "SELECT * FROM OrderA WHERE amount > 2 UNION ALL " + "SELECT * FROM OrderB WHERE amount < 2") result.writeToSink(new CsvTableSink("ccc" , "," , 1 , FileSystem.WriteMode.OVERWRITE)) env.execute() } } case class Order(user: Long, product: String, amount: Int) 将表转换为DataStream或DataSet A Table可以转换成a DataStream或DataSet。通过这种方式,可以在Table API或SQL查询的结果上运行自定义的DataStream或DataSet程序 1:将表转换为DataStream 有两种模式可以将 Table转换为DataStream: 1:Append Mode 将一个表附加到流上 2:Retract Mode 将表转换为流 语法格式: // get TableEnvironment. // registration of a DataSet is equivalent // ge val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // Table with two fields (String name, Integer age) val table: Table = ... // convert the Table into an append DataStream of Row val dsRow: DataStream[Row] = tableEnv.toAppendStreamRow // convert the Table into an append DataStream of Tuple2[String, Int] val dsTuple: DataStream[(String, Int)] dsTuple = tableEnv.toAppendStream(String, Int) // convert the Table into a retract DataStream of Row. // A retract stream of type X is a DataStream[(Boolean, X)]. // The boolean field indicates the type of the change. // True is INSERT, false is DELETE. val retractStream: DataStream[(Boolean, Row)] = tableEnv.toRetractStreamRow 例子: object TableTODataSet_DataStream { def main(args: Array[String]): Unit = { //构造数据,转换为table val data = List( Peoject(1L, 1, "Hello"), Peoject(2L, 2, "Hello"), Peoject(3L, 3, "Hello"), Peoject(4L, 4, "Hello"), Peoject(5L, 5, "Hello"), Peoject(6L, 6, "Hello"), Peoject(7L, 7, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(20L, 20, "Hello World")) val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val stream = env.fromCollection(data) val table: Table = tEnv.fromDataStream(stream) //TODO 将table转换为DataStream----[数控等离子切割机](http://www.158cnc.com)[http://www.158cnc.com](http://www.158cnc.com)将一个表附加到流上Append Mode val appendStream: DataStream[Peoject] = tEnv.toAppendStream[Peoject](table) //TODO 将表转换为流Retract Mode true代表添加消息,false代表撤销消息 val retractStream: DataStream[(Boolean, Peoject)] = tEnv.toRetractStream[Peoject](table) retractStream.print() env.execute() } } case class Peoject(user: Long, index: Int, content: String) 将表转换为DataSet 语法格式 // get TableEnvironment // registration of a DataSet is equivalent val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // Table with two fields (String name, Integer age) val table: Table = ... // convert the Table into a DataSet of Row val dsRow: DataSet[Row] = tableEnv.toDataSetRow // convert the Table into a DataSet of Tuple2[String, Int] val dsTuple: DataSet[(String, Int)] = tableEnv.toDataSet(String, Int) 例子: case class Peoject(user: Long, index: Int, content: String) object TableTODataSet{ def main(args: Array[String]): Unit = { //构造数据,转换为table val data = List( Peoject(1L, 1, "Hello"), Peoject(2L, 2, "Hello"), Peoject(3L, 3, "Hello"), Peoject(4L, 4, "Hello"), Peoject(5L, 5, "Hello"), Peoject(6L, 6, "Hello"), Peoject(7L, 7, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(8L, 8, "Hello World"), Peoject(20L, 20, "Hello World")) //初始化环境,加载table数据 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) val tableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) val collection: DataSet[Peoject] = env.fromCollection(data) val table: Table = tableEnvironment.fromDataSet(collection) //TODO 将table转换为dataSet val toDataSet: DataSet[Peoject] = tableEnvironment.toDataSet[Peoject](table) toDataSet.print() // env.execute() } }

凹凹凸曼 2020-06-16 19:23:12 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档1.报错现象:HTTP Error 500.22 - Internal Server ErrorAn ASP.NET setting has been detected that does not apply in Integrated managed pipeline mode.问题描述:IIS模式不识别,模式错误。解决方案:请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>高级环境设置—>.net版本设置。  2.报错现象:php 脚本GET传递变量打印后是乱码.问题描述:NT下的php需要设定转码。解决案例: 改成中国万网")?>">添加  3.报错现象:HTTP Error 404.0 - Not FoundThe resource you are looking for has been removed, had its name changed, or is temporarily unavailable问题描述:404报错。解决方案:处理方法检查404设置,需要进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>404页面设置中检查。  4.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005' [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][Named Pipes]Specified SQL server not found. /conn.asp,行12问题描述:无法连接数据库。解决方案:1、检查其conn.asp中的数据库信息是否书写正确;2、检查数据库是否健康运行。  5.报错现象:NOT FoundThe requested URL/was not found on this server.Apache/1.3.26 Server at test.com port 80问题描述:访问的页面不存在。解决方案:检查页面的完整性或者重新上传。  6.报错现象:Directory Listing DeniedThis Virtual Directory does not allow contents to be listed.问题描述:域名没有绑定。解决方案:检查iis域名绑定和默认首页文件。请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>域名绑定和默认首页文件设置中调整。  7.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005'  [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver]常见错误 不能打开注册表关键字 'Temporary (volatile) Jet DSN for process 0x4ec Thread 0x81c DBC 0x22f3544 Jet'。问题描述:ACCESS数据库读取报错解决方案:1).放弃ODBC方式读取,改用OLEDB来连接Access。连接字符串为:Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=数据库文件名。2).客户Access数据库文件可能损坏,解决方法将Access数据库文件FTP下载到本地,用本地Access打开,用修复功能修复数据库。  8.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 ‘80040e2f‘Cannot insert the value NULL into column ‘id‘, table ‘dsc*****_db.dsc*****.message‘; column does not allow nulls. INSERT fails.问题描述:在通过企业管理器导入数据库结构时,自动增量没有选中或丢失造成的解决方案:把原的数据库生成一个.sql语句,然后在服务器上的查询分析器上执行,以便可以在服务器上先创建库结构和存储过程,其次再让客户通过企业管理器进行导入即可。请参考万网提供的手册:SQL数据库用户使用手册SQL2005数据库的使用手册SQL2000数据库升级G享2005数据库操作手册

2019-12-01 23:21:55 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档1.报错现象:HTTP Error 500.22 - Internal Server ErrorAn ASP.NET setting has been detected that does not apply in Integrated managed pipeline mode.问题描述:IIS模式不识别,模式错误。解决方案:请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>高级环境设置—>.net版本设置。  2.报错现象:php 脚本GET传递变量打印后是乱码.问题描述:NT下的php需要设定转码。解决案例: 改成中国万网")?>">添加  3.报错现象:HTTP Error 404.0 - Not FoundThe resource you are looking for has been removed, had its name changed, or is temporarily unavailable问题描述:404报错。解决方案:处理方法检查404设置,需要进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>404页面设置中检查。  4.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005' [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][Named Pipes]Specified SQL server not found. /conn.asp,行12问题描述:无法连接数据库。解决方案:1、检查其conn.asp中的数据库信息是否书写正确;2、检查数据库是否健康运行。  5.报错现象:NOT FoundThe requested URL/was not found on this server.Apache/1.3.26 Server at test.com port 80问题描述:访问的页面不存在。解决方案:检查页面的完整性或者重新上传。  6.报错现象:Directory Listing DeniedThis Virtual Directory does not allow contents to be listed.问题描述:域名没有绑定。解决方案:检查iis域名绑定和默认首页文件。请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>域名绑定和默认首页文件设置中调整。  7.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005'  [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver]常见错误 不能打开注册表关键字 'Temporary (volatile) Jet DSN for process 0x4ec Thread 0x81c DBC 0x22f3544 Jet'。问题描述:ACCESS数据库读取报错解决方案:1).放弃ODBC方式读取,改用OLEDB来连接Access。连接字符串为:Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=数据库文件名。2).客户Access数据库文件可能损坏,解决方法将Access数据库文件FTP下载到本地,用本地Access打开,用修复功能修复数据库。  8.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 ‘80040e2f‘Cannot insert the value NULL into column ‘id‘, table ‘dsc*****_db.dsc*****.message‘; column does not allow nulls. INSERT fails.问题描述:在通过企业管理器导入数据库结构时,自动增量没有选中或丢失造成的解决方案:把原的数据库生成一个.sql语句,然后在服务器上的查询分析器上执行,以便可以在服务器上先创建库结构和存储过程,其次再让客户通过企业管理器进行导入即可。请参考万网提供的手册:SQL数据库用户使用手册SQL2005数据库的使用手册SQL2000数据库升级G享2005数据库操作手册

2019-12-01 23:21:56 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档1.报错现象:HTTP Error 500.22 - Internal Server ErrorAn ASP.NET setting has been detected that does not apply in Integrated managed pipeline mode.问题描述:IIS模式不识别,模式错误。解决方案:请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>高级环境设置—>.net版本设置。  2.报错现象:php 脚本GET传递变量打印后是乱码.问题描述:NT下的php需要设定转码。解决案例: 改成中国万网")?>">添加  3.报错现象:HTTP Error 404.0 - Not FoundThe resource you are looking for has been removed, had its name changed, or is temporarily unavailable问题描述:404报错。解决方案:处理方法检查404设置,需要进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>404页面设置中检查。  4.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005' [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][Named Pipes]Specified SQL server not found. /conn.asp,行12问题描述:无法连接数据库。解决方案:1、检查其conn.asp中的数据库信息是否书写正确;2、检查数据库是否健康运行。  5.报错现象:NOT FoundThe requested URL/was not found on this server.Apache/1.3.26 Server at test.com port 80问题描述:访问的页面不存在。解决方案:检查页面的完整性或者重新上传。  6.报错现象:Directory Listing DeniedThis Virtual Directory does not allow contents to be listed.问题描述:域名没有绑定。解决方案:检查iis域名绑定和默认首页文件。请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>域名绑定和默认首页文件设置中调整。  7.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005'  [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver]常见错误 不能打开注册表关键字 'Temporary (volatile) Jet DSN for process 0x4ec Thread 0x81c DBC 0x22f3544 Jet'。问题描述:ACCESS数据库读取报错解决方案:1).放弃ODBC方式读取,改用OLEDB来连接Access。连接字符串为:Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=数据库文件名。2).客户Access数据库文件可能损坏,解决方法将Access数据库文件FTP下载到本地,用本地Access打开,用修复功能修复数据库。  8.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 ‘80040e2f‘Cannot insert the value NULL into column ‘id‘, table ‘dsc*****_db.dsc*****.message‘; column does not allow nulls. INSERT fails.问题描述:在通过企业管理器导入数据库结构时,自动增量没有选中或丢失造成的解决方案:把原的数据库生成一个.sql语句,然后在服务器上的查询分析器上执行,以便可以在服务器上先创建库结构和存储过程,其次再让客户通过企业管理器进行导入即可。请参考万网提供的手册:SQL数据库用户使用手册SQL2005数据库的使用手册SQL2000数据库升级G享2005数据库操作手册

2019-12-01 23:21:55 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档1.报错现象:HTTP Error 500.22 - Internal Server ErrorAn ASP.NET setting has been detected that does not apply in Integrated managed pipeline mode.问题描述:IIS模式不识别,模式错误。解决方案:请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>高级环境设置—>.net版本设置。  2.报错现象:php 脚本GET传递变量打印后是乱码.问题描述:NT下的php需要设定转码。解决案例: 改成中国万网")?>">添加  3.报错现象:HTTP Error 404.0 - Not FoundThe resource you are looking for has been removed, had its name changed, or is temporarily unavailable问题描述:404报错。解决方案:处理方法检查404设置,需要进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>404页面设置中检查。  4.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005' [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][Named Pipes]Specified SQL server not found. /conn.asp,行12问题描述:无法连接数据库。解决方案:1、检查其conn.asp中的数据库信息是否书写正确;2、检查数据库是否健康运行。  5.报错现象:NOT FoundThe requested URL/was not found on this server.Apache/1.3.26 Server at test.com port 80问题描述:访问的页面不存在。解决方案:检查页面的完整性或者重新上传。  6.报错现象:Directory Listing DeniedThis Virtual Directory does not allow contents to be listed.问题描述:域名没有绑定。解决方案:检查iis域名绑定和默认首页文件。请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>域名绑定和默认首页文件设置中调整。  7.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005'  [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver]常见错误 不能打开注册表关键字 'Temporary (volatile) Jet DSN for process 0x4ec Thread 0x81c DBC 0x22f3544 Jet'。问题描述:ACCESS数据库读取报错解决方案:1).放弃ODBC方式读取,改用OLEDB来连接Access。连接字符串为:Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=数据库文件名。2).客户Access数据库文件可能损坏,解决方法将Access数据库文件FTP下载到本地,用本地Access打开,用修复功能修复数据库。  8.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 ‘80040e2f‘Cannot insert the value NULL into column ‘id‘, table ‘dsc*****_db.dsc*****.message‘; column does not allow nulls. INSERT fails.问题描述:在通过企业管理器导入数据库结构时,自动增量没有选中或丢失造成的解决方案:把原的数据库生成一个.sql语句,然后在服务器上的查询分析器上执行,以便可以在服务器上先创建库结构和存储过程,其次再让客户通过企业管理器进行导入即可。请参考万网提供的手册:SQL数据库用户使用手册SQL2005数据库的使用手册SQL2000数据库升级G享2005数据库操作手册

2019-12-01 23:21:54 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档1.报错现象:HTTP Error 500.22 - Internal Server ErrorAn ASP.NET setting has been detected that does not apply in Integrated managed pipeline mode.问题描述:IIS模式不识别,模式错误。解决方案:请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>高级环境设置—>.net版本设置。  2.报错现象:php 脚本GET传递变量打印后是乱码.问题描述:NT下的php需要设定转码。解决案例: 改成中国万网")?>">添加  3.报错现象:HTTP Error 404.0 - Not FoundThe resource you are looking for has been removed, had its name changed, or is temporarily unavailable问题描述:404报错。解决方案:处理方法检查404设置,需要进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>404页面设置中检查。  4.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005' [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][Named Pipes]Specified SQL server not found. /conn.asp,行12问题描述:无法连接数据库。解决方案:1、检查其conn.asp中的数据库信息是否书写正确;2、检查数据库是否健康运行。  5.报错现象:NOT FoundThe requested URL/was not found on this server.Apache/1.3.26 Server at test.com port 80问题描述:访问的页面不存在。解决方案:检查页面的完整性或者重新上传。  6.报错现象:Directory Listing DeniedThis Virtual Directory does not allow contents to be listed.问题描述:域名没有绑定。解决方案:检查iis域名绑定和默认首页文件。请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>域名绑定和默认首页文件设置中调整。  7.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005'  [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver]常见错误 不能打开注册表关键字 'Temporary (volatile) Jet DSN for process 0x4ec Thread 0x81c DBC 0x22f3544 Jet'。问题描述:ACCESS数据库读取报错解决方案:1).放弃ODBC方式读取,改用OLEDB来连接Access。连接字符串为:Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=数据库文件名。2).客户Access数据库文件可能损坏,解决方法将Access数据库文件FTP下载到本地,用本地Access打开,用修复功能修复数据库。  8.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 ‘80040e2f‘Cannot insert the value NULL into column ‘id‘, table ‘dsc*****_db.dsc*****.message‘; column does not allow nulls. INSERT fails.问题描述:在通过企业管理器导入数据库结构时,自动增量没有选中或丢失造成的解决方案:把原的数据库生成一个.sql语句,然后在服务器上的查询分析器上执行,以便可以在服务器上先创建库结构和存储过程,其次再让客户通过企业管理器进行导入即可。请参考万网提供的手册:SQL数据库用户使用手册SQL2005数据库的使用手册SQL2000数据库升级G享2005数据库操作手册

2019-12-01 23:21:54 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档1.报错现象:HTTP Error 500.22 - Internal Server ErrorAn ASP.NET setting has been detected that does not apply in Integrated managed pipeline mode.问题描述:IIS模式不识别,模式错误。解决方案:请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>高级环境设置—>.net版本设置。  2.报错现象:php 脚本GET传递变量打印后是乱码.问题描述:NT下的php需要设定转码。解决案例: 改成中国万网")?>">添加  3.报错现象:HTTP Error 404.0 - Not FoundThe resource you are looking for has been removed, had its name changed, or is temporarily unavailable问题描述:404报错。解决方案:处理方法检查404设置,需要进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>404页面设置中检查。  4.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005' [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][Named Pipes]Specified SQL server not found. /conn.asp,行12问题描述:无法连接数据库。解决方案:1、检查其conn.asp中的数据库信息是否书写正确;2、检查数据库是否健康运行。  5.报错现象:NOT FoundThe requested URL/was not found on this server.Apache/1.3.26 Server at test.com port 80问题描述:访问的页面不存在。解决方案:检查页面的完整性或者重新上传。  6.报错现象:Directory Listing DeniedThis Virtual Directory does not allow contents to be listed.问题描述:域名没有绑定。解决方案:检查iis域名绑定和默认首页文件。请您进入主机管理控制台(cp.hichina.com)—>基础环境设置—>域名绑定和默认首页文件设置中调整。  7.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers 错误 '80004005'  [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver]常见错误 不能打开注册表关键字 'Temporary (volatile) Jet DSN for process 0x4ec Thread 0x81c DBC 0x22f3544 Jet'。问题描述:ACCESS数据库读取报错解决方案:1).放弃ODBC方式读取,改用OLEDB来连接Access。连接字符串为:Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=数据库文件名。2).客户Access数据库文件可能损坏,解决方法将Access数据库文件FTP下载到本地,用本地Access打开,用修复功能修复数据库。  8.报错现象:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 ‘80040e2f‘Cannot insert the value NULL into column ‘id‘, table ‘dsc*****_db.dsc*****.message‘; column does not allow nulls. INSERT fails.问题描述:在通过企业管理器导入数据库结构时,自动增量没有选中或丢失造成的解决方案:把原的数据库生成一个.sql语句,然后在服务器上的查询分析器上执行,以便可以在服务器上先创建库结构和存储过程,其次再让客户通过企业管理器进行导入即可。请参考万网提供的手册:SQL数据库用户使用手册SQL2005数据库的使用手册SQL2000数据库升级G享2005数据库操作手册

2019-12-01 23:21:55 0 浏览量 回答数 0
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