数据库的排查方法包括哪些，MySQL 问题排查都有哪些手段

本文目录一览

1，MySQL 问题排查都有哪些手段
2，多媒体数据库的查询方法主要有哪些
3，如何检查数据库中数据的一致性
4，多媒体数据库中的常用的查询与检索方法是什么
5，数据查询无结果的情况下从哪几个方面去排查

1，MySQL 问题排查都有哪些手段

可以使用 show processlist 命令查看当前所有连接信息。使用 explain 命令查询 SQL 语句执行计划。开启慢查询日志，查看慢查询的 SQL。

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MySQL 问题排查都有哪些手段

2，多媒体数据库的查询方法主要有哪些

多媒体数据模型多媒体数据模型主要采用关系数据模型的扩充和采用面向对象的设计方法。由于用传统的关系模型难以描述多媒体信息和定义对多媒体数据对象的操作，目前在关系模型扩充方面除了引入抽象数据类型外，较多的采用语义模型的方法。关系模型主要描述数据的结构，而语义模型则主要表达数据的语义，语义模型的层次高于关系模型，后者可以作为前者的基础。目前的研究表明，采用面向对象的方法来描述和建立多媒体数据模型是较好的方法，面向对象的主要概念包括对象、类、方法、消息、封装和继承等，可以方便地描述复杂的多媒体信息。 b 数据的压缩和解压缩由于多媒体数据，如声音、图像及视频等数据量大，存贮和传输需要很大的空间和时间，因此必须考虑对数据进行压缩编码，压缩方法要考虑到复杂性，实现速度及压缩质量等问题。 c 多媒体数据的存贮管理和存取方法目前常用的有分页管理、B+树和Hash方法等。在多媒体数据库中还要引入基于内容的检索方法、矢量空间模型信息索引检索技术、超位检索技术及智能索引技术等。 d 多媒体信息的再现及良好的用户界面在多媒体数据库中应提供多媒体宿主语言调用，还应提供对声音、图像、图形和动态视频的各种编辑和变换功能。 e 分布式技术多媒体数据通信对网络带宽有较高的要求，需要相应的高速网络，此外还要解决数据集成、异构多媒体数据语言查询、调度和共享等问题。

多媒体数据库的查询方法主要有哪些

3，如何检查数据库中数据的一致性

数据库一致性检查(dbcc)提供了一些命令用于检查数据库的逻辑和物理一致性。Dbcc主要有两个功能：使用checkstorage 或 checktable 及 checkdb 在页一级和行一级检查页链及数据指针。使用checkstorage, checkalloc, 或 checkverify, tablealloc, 及indexalloc 检查页分配。　　在下列情况中需要使用 dbcc 命令：作为数据库日常维护工作的一部分, 数据库内部结构的完整性决定于sa 或dbo 定期地运行 dbcc 检查。在系统报错以后, 确定数据库是否有损坏。在备份数据库之前, 确保备份的完整性。如果怀疑数据库有损坏时, 例如, 使用某个表时报出表损坏的信息, 可以使用 dbcc 确定数据库中其他表是否也有损坏。　　下面是dbcc的简单用法： dbcc checktable (table_name) 检查指定的表, 检查索引和数据页是否正确链接, 索引是否正确排序, 所有指针是否一致, 每页的数据信息是否合理, 页偏移是否合理。 dbcc checkdb (database_name) 对指定数据库的所有表做和checktable 一样的检查。 dbcc checkalloc (database_name,fix|nofix) 检查指定数据库, 是否所有页面被正确分配, 是否被分配的页面没被使用。当使用"fix"选项时，在检查数据库的同时会自动修复有问题的页面。（若数据库数据量很大，则该过程会持续很长时间。） dbcc tablealloc (table_name,fix|nofix) 检查指定的表, 是否所有页面被正确分配, 是否被分配的页面没被使用。是 checkalloc 的缩小版本, 对指定的表做完整性检查。当使用"fix"选项时，在检查数据表的同时会自动修复数据表中有问题的页面。　　关于上述命令的其它选项及详细使用方法和checkstorage, checkverify, indexalloc 的详细使用方法, 请参阅有关命令手册。

如何检查数据库中数据的一致性

4，多媒体数据库中的常用的查询与检索方法是什么

由特征分析子系统、特征提取子系统、数据库、查询接口、检索引擎和索引过滤等子系统组成，同时需要相应的知识辅助支持特定领域的内容处理。（1）特征分析：该子系统负责将需要入库的媒体进行分割或节段化，标识出需要的对象或内容关键点，以便有针对性的对目标进行特征提取。特征标识可通过用户输入或系统定义。（2）特征提取对用户提供或系统标明的媒体对象进行特征提取处理。提取特征时需要知识处理模块的辅助，与标准化的知识定义直接有关。（3）数据库包含多媒体数据库和特征数据库，分别存放多媒体数据同对应的特征数据，它们彼此之间存在着一定的对应关系。特征库中包含了由用户输入的和预处理自动提取的特征数据，通过检索引擎组织与媒体类型相匹配的索引来达到快速搜索的目的。（4）查询接口，即人机交互界面，友好的人机交互界面是检索系统不可缺少的。在基于内容的检索中，由于特征不直观，因此必须为用户提供一个可视化的输入手段，还应在用户界面提供查询结果的创览功能，即为用户提供初步查询结果的返回，系统会根据用户选择的排序标准(如颜色、旋律、节拍等)，按照相似度的大小将结果排列后，返回给用户。（5）检索引擎，检索要将特征提取值和特征库中的值进行比较，得到一个相似度。不同的媒体各自具有不同的相似度算法，这些算法也称为相似性测度函数。检索引擎使用相似性测度函数集去进行比较，从而确定与特征库的值最接近的多媒体数据。（6）索引过滤在大规模多媒体数据检索过程中，为了提高检索效率，常在检索引擎进行匹配之前采用索引过滤方法，取出高维特征用于匹配。

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5，数据查询无结果的情况下从哪几个方面去排查

计量的相同之处主要表现在：都是来描述数据集中趋势的统计量；都可用来反映数据的一般水平；都可用来作为一组数据的代表。二、不同点它们之间的区别，主要表现在以下方面。 1、定义不同平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数。中位数：将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数。众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。 2、求法不同平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出。中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数。它的求出不需或只需简单的计算。众数：一组数据中出现次数最多的那个数，不必计算就可求出。 3、个数不同在一组数据中，平均数和中位数都具有惟一性，但众数有时不具有惟一性。在一组数据中，可能不止一个众数，也可能没有众数。 4、呈现不同平均数：是一个“虚拟”的数，是通过计算得到的，它不是数据中的原始数据。中位数：是一个不完全“虚拟”的数。当一组数据有奇数个时，它就是该组数据排序后最中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；但在数据个数为偶数的情况下，中位数是最中间两个数据的平均数，它不一定与这组数据中的某个数据相等，此时的中位数就是一个虚拟的数。众数：是一组数据中的原数据，它是真实存在的。 5、代表不同平均数：反映了一组数据的平均大小，常用来一代表数据的总体 “平均水平”。中位数：像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”。众数：反映了出现次数最多的数据，用来代表一组数据的“多数水平”。这三个统计量虽反映有所不同，但都可表示数据的集中趋势，都可作为数据一般水平的代表。 6、特点不同平均数：与每一个数据都有关,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。主要缺点是易受极端值的影响，这里的极端值是指偏大或偏小数，当出现偏大数时，平均数将会被抬高，当出现偏小数时，平均数会降低。中位数：与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值，不受数据极端值的影响。众数：与数据出现的次数有关，着眼于对各数据出现的频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，不受极端值的影响,其缺点是具有不惟一性，一组数据中可能会有一个众数，也可能会有多个或没有。 7、作用不同平均数：是统计中最常用的数据代表值，比较可靠和稳定，因为它与每一个数据都有关，反映出来的信息最充分。平均数既可以描述一组数据本身的整体平均情况，也可以用来作为不同组数据比较的一个标准。因此，它在生活中应用最广泛，比如我们经常所说的平均成绩、平均身高、平均体重等。中位数：作为一组数据的代表，可靠性比较差，因为它只利用了部分数据。但当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。众数：作为一组数据的代表，可靠性也比较差，因为它也只利用了部分数据。。在一组数据中，如果个别数据有很大的变动，且某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。平均数、中位数和众数的联系与区别:平均数应用比较广泛，它作为一组数据的代表，比较稳定、可靠。但平均数与一组数据中的所有数据都有关系，容易受极端数据的影响；简单的说就是表示这组数据的平均数。中位数在一组数据中的数值排序中处于中间的位置，人们由中位数可以对事物的大体进行判断和掌控，它虽然不受极端数据的影响，但可靠性比较差；所以中位数只是表示这组数据的一般情况。众数着眼对一组数据出现的频数的考察，它作为一组数据的代表，它不受极端数据的影响，其大小与一组数据中的部分数据有关，当一组数据中，如果个别数据有很大的变化，且某个数据出现的次数较多，此时用众数表示这组数据的集中趋势，比较合适，体现了整个数据的集中情况。平均数、中位数和众数它们都有各自的的优缺点:平均数：(1)需要全组所有数据来计算；(2)易受数据中极端数值的影响．中位数：(1)仅需把数据按顺序排列后即可确定；(2)不易受数据中极端数值的影响．众数：(1)通过计数得到；(2)不易受数据中极端数值的影响

在arcgis中的空间数据，新要素id是在添加要素对象时自动编号赋值的（依次加1），存储id字段的属性表可选中图层后，点击右键菜单打开属性表查看。

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