哪些会影响数据库的质量，影响数据库质量的是

1，影响数据库质量的是

影响数据库质量的是

2，mysql哪些参数比较影响数据库性能

table_open_cache是打开表的缓存数量,不是定义内存的大小,而是定义可以缓存多少打开的表的文件句柄信息.如果定义的太小,那么MySQL在需要打开新表的时候就要不断的关闭已经打开的表和打开此次需要打开的表,性能会受到影响.

默认值不会影响到性能的，相反，因为有默认值，所以insert的时候可以减少字段，一定程度上海可以提高性能默认值是数据库的内在实现机制，和你直接存值一样的，只不过是交给数据库自己完成，对外实现了隐藏

mysql哪些参数比较影响数据库性能

3，哪些因素会对mysql数据库服务器性能造成影响

影响到查询性能：1、表存储量，超过百万，查询效率会明显降低。2、索引类型。虽然增加索引可以增加查询效率，可是过多，会略影响性能，而且索引字段的类型，也影响查询性能，int性能是最好的，字符类型的索引查询性能略差3、表存储类型影响性能，有innodb myisam 等类型，区别和用途百度下就会知道。

简述提高mysql数据库服务器性能的措施有哪些1，存储引擎，根据应用选择合适的引擎2，索引 ----这个就有很多文章了，具体需要你自己去了解3，sql语句优化，查询条件的选择之类4，mysql自身系统配置，需要针对应用去定制5，表的选择，临时表，或者分区表，也需要针对应用的情况去选择使用

哪些因素会对mysql数据库服务器性能造成影响

4，数据库的性能方面的东西

1.应该是根据所建立信息系统客户的人数、预算的总数据量、平均访问量选择数据库。 2.性能指标就比较多了，你可以考虑一下数据库的可移植性（适用于不同的操作系统平台），数据库的并发性（同时操作一条数据或者一张表时数据的锁定方式），还有就是数据库的恢复能力（在出现异常数据能够最快完成恢复及备份的时间）。 --还有安全性,这个也很重要 300个人左右的b/s系统我推荐db2，并发性比sqlserver高，你要用常用的话甲骨文也可以，一般c/s系统都用sqlserver（中），access、mysql（小）如果要说特点,真的是太多了，10000个字都不够写,你如果要买他们的产品,可以上网站或者找售前帮你价格的话:sqlserver正版的大概就是10来万,db2要买服务,基本一年是15万到20万(基本服务),面向的应用我上面说了,b/s系统适合db2和甲骨文这个性能是无法度量的,还要看你应用的情况,db2的应用最大的数据量理论上可以上亿,只要你数据库设计得合理,软件可以不要钱,基本服务一年是15到20万,不包括数据仓库,软件就是靠的增值服务,但是你不买服务就没有技术支持,而且商用的话你也有风险如果你非要把其他baidu搜到的东西列在这里,什么具体性能指标也没什么意义,还不如看ibm的db2白皮书,以我的经验来看,你应用在300个人在500个人的在线量,百万条数据,同时访问数据库,用db2不存在什么大的负载,非要说什么特点的话,就是一个字贵,db2的硬件的要求比较高,最好能上存储.sqlserver存在一些安全性问题,而且大多数都运行在windows平台,对安全性的要求都不一样,你去了解一下aix就知道了

支持一下

5，你认为哪些是因素对于GIS数据质量影响较大

当前是分辨率了，具体有空间分辨率，时间分辨率，辐射分辨率，波段分辨率

1．数据质量的基本概念1．1准确性（accuracy）1．2精度（precision）1．3空间分辨率(spatial resolution)1．4比例尺（scale）1．5误差（error）1．6不确定性（uncertainty）2．空间数据质量问题的来源2．1空间现象自身存在的不稳定性2．2空间现象的表达2．3空间数据处理中的误差2．4空间数据使用中的误差表1：数据的主要误差来源数据处理过程误差来源数据搜集野外测量误差：仪器误差、记录误差遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷数据输入数字化误差：仪器误差、操作误差不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换数据存储数值精度不够空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大数据处理分类间隔不合理多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差比例尺太小引起的误差数据输出输出设备不精确引起的误差输出的媒介不稳定造成的误差数据使用对数据所包含的信息的误解对数据信息使用不当3．空间数据质量控制数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过程和环节入手，分别用一定的方法减少误差。空间数据质量控制常见的方法有：3．1传统的手工方法质量控制的人工方法主要是将数字化数据与数据源进行比较，图形部分的检查包括目视方法、绘制到透明图上与原图叠加比较，属性部分的检查采用与原属性逐个对比或其他比较方法。3．2元数据方法数据集的元数据中包含了大量的有关数据质量的信息，通过它可以检查数据质量，同时元数据也记录了数据处理过程中质量的变化，通过跟踪元数据可以了解数据质量的状况和变化。3．3地理相关法用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析数据的质量。如从地表自然特征的空间分布着手分析，山区河流应位于微地形的最低点，因此，叠加河流和等高线两层数据时，如河流的位置不在等高线的外凸连线上，则说明两层数据中必有一层数据有质量问题，如不能确定哪层数据有问题时，可以通过将它们分别与其它质量可靠的数据层叠加来进一步分析。因此，可以建立一个有关地理特征要素相关关系的知识库，以备各空间数据层之间地理特征要素的相关分析之用。

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