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1，sql server应用在什么场景

在SQL Server中，我们使用登录账号来进入SQL Server，而该账号在服务器级别所拥有的权限由它加入服务器角色来决定。当然也可以单独赋予登录账号对于服务器对象的权限。至于登录账号在数据库中拥有的权限，由该登录账号映射到数据库的数据库用户加入的数据库角色来决定。当然也可以单独赋予数据库用户对于数据库对象的权限。
1 像中了病毒建议请安装微软补丁更新。 2 server 服务中的漏洞可能允许远程执行代码 请打上最新的sql sp4补丁 3 你对电脑做果非法事情 如用外挂、非法程序等

sql server应用在什么场景

2，常见的oracle产品都有哪些举现实中的例子

oracle 收购过不少公司 所以他 的产品也很多很广 我知道的主要有 ：数据库 主要为 oracle 经历了很多版本 如 8 ，9i, 10g, 11g 现在最常用的应该是 10gweb 服务器有 Oracle Application Server, Weblogic 其中 WebLogic 最为常用 我们现在的项目都是 在WebLogic上面发布的还有 java MySQL 等等
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常见的oracle产品都有哪些举现实中的例子

3，oracle12c inmemory适用于什么场景

INMEMORY_SIZE定义了in-memory的大小，default为0MB，INMEMORY_FORCE，定义default的行为default表示只在ddl定义下才会放到in-memory area中,off表示在关闭in-memory area。INMEMORY_CLAUSE_DEFAULT定义了在新建表的时候，是否自动加入到in-memory area，压缩等属性.optimizer_inmemory_aware表示optimizer是否对inmemory支持.inmemory_size 是一个静态参数，更改需要重启实例生效.提供给in memory并不需要有双倍内存，而是划分一块单独的内存区域给im-memeory功能使用.这块内存区域是在存放在SGA之中，先称为in-memory area，in-memory 内存区域越大越好，这样有更多数据存放在内存中，in-memory area可以由AMM或是ASMM来管理,实质是无非多了一块区域.
一些特殊场景
客户端安装比服务器端安装简单多了，而且32位的更加简单。前提是安装好JDK，然后你就一步一步Next，安装完成后，用附带的Net Manger配置一下服务器的账号与地址。这样就可以访问数据库了。
好的场景呗！！！！！
1、确保有pfile 存在， sql > create pfile from spfile; ------扫盲一下：创建pfile 一般dbca创建的实例是没有这个文件的，物理文件存在形式是： init$oracle_sid.ora 2、关闭实例。 3、mv 或者rm掉spfile,也就是spfile$oracle_sid.ora文件.---...

oracle12c inmemory适用于什么场景

4，oracle 关联数组嵌套表VARRAY使用场景

给你举一个varray的例子。许多gis项目用到空间数据，oracle就会使用到varray。因为涉及到坐标等空间数据，所以必须使用varray其它的目前还没有碰到过。像这些东西，你只要记住他们的特点就可以了。具体什么时候使用、或者怎么使用只有当你碰到设计问题，普通数据结构部能解决的时候才去考虑他们。
除了构造函数外,集合还有很多内建函数，这些函数称为方法。调用方法的语法如下：collection.method下表中列出oracle中集合的方法方法 描述 使用限制count 返回集合中元素的个数delete 删除集合中所有元素delete() 删除元素下标为x的元素，如果x为null,则集合保持不变对varray非法delete(,) 删除元素下标从x到y的元素，如果x>y集合保持不变对varray非法exist() 如果集合元素x已经初始化，则返回true, 否则返回falseextend 在集合末尾添加一个元素对index_by非法extend() 在集合末尾添加x个元素对index_by非法extend(,) 在集合末尾添加元素n的x个副本对index_by非法first 返回集合中的第一个元素的下标号，对于varray集合始终返回1。last 返回集合中最后一个元素的下标号, 对于varray返回值始终等于count.limit 返回varry集合的最大的元素个数，对于嵌套表和对于嵌套表和index_by为null index_by集合无用next() 返回在元素x之后及紧挨着它的元素的值，如果该元素是最后一个元素，则返回null.prior() 返回集合中在元素x之前紧挨着它的元素的值，如果该元素是第一个元素，则返回null。tri m 从集合末端开始删除一个元素对于index_by不合法trim() 从集合末端开始删除x个元素对index_by不合法使用实例：set serveroutput ondeclaretype my_text_table_type is table of varchar2(200)index by binary_integer;l_text_table my_text_table_type;l_index number;beginfor emp_rec in (select * from emp) loopl_text_table(emp_rec.empno):=emp_rec.ename;end loop;l_index:= l_text_table.first;--使用first方法loopexit when l_index is null;dbms_output.put_line(l_index ||:|| l_text_table(l_index));l_index :=l_text_table.next(l_index);end loop;end;

5，mongodb mysql 分别适合什么场景

MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL，究竟什么场景更需要用MongoDB？下面是一些总结。更高的写入负载默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。高可用性MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便，此外，MongoDB可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全的完成故障转移。这些特性使得MongoDB能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。数据量很大或者未来会变得很大依赖数据库(MySQL)自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在MySQL中，当一个单达表到5-10GB时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，使用MySQL通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而MongoDB内建了多种数据分片的特性，可以很好的适应大数据量的需求。基于位置的数据查询MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。表结构不明确，且数据在不断变大在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。 因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。没有DBA支持如果没有专职的DBA，并且准备不使用标准的关系型思想（结构化、连接等）来处理数据，那么MongoDB将会是你的首选。MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。BillRun – 基于MongoDB的帐单系统 (来自oc666)BillRun是由Ofer Cohen推出开源账单系统，采用MongoDB做为数据存储。这套账单系统被以色列一家增速最快的电信运营商采用，每月处理5亿条通信记录，Ofer在Slideshare上说明了具体利到了MongoDB的哪些特性：弱数据结构的特点，使得BillRun能很快的支持新的CDR(通讯记录)类型。这个特性使文档型数据库很适用于快速发展、业务需求不确定的系统中。BillRun仅使用了一个Collection，已经管理了数TB的文档数据，并且没有遇到由结构变更、数据爆发式增长的带来的限制和问题。replicaSet副本集特性使建立更多的数据中心DRP变得更轻松。内建的Sharding分片特性避免系统在数据增长的过程中遇到性能瓶颈。每秒钟2000条通信记录的插入，MongoDB在架构设计上很好的支持了高负载的数据写入。并且可以使用findAndModify(相对缓慢)完成基础的事务特性，并且通过应用层面的支持，实现双段式提交。查询方式相比SQL，更加易读、易懂，开发相对轻松。基于位置允许更好的分析用户使用情况，从而更好地制定移动电话基础设施的投入点。
使用json风格语法，易于掌握和理解：mongodb使用json的变种bson作为内部存储的格式和语法。针对mongodb的操作都使用json风格语法，客户端提交或接收的数据都使用json形式来展现。相对于sql来说，更加直观，容易理解和掌握。schema-less，支持嵌入子文档：mongodb是一个schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个collection，每个collection是documents的集合。collection和document和传统数据库的table和row并不对等。无需事先定义collection，随时可以创建。collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。

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