宏观数据库有哪些问题，数据库系统中的常见故障有哪些

1，数据库系统中的常见故障有哪些

当机，死锁，sql语句的优化等

暂时不知，请赐教。

数据库系统中的常见故障有哪些

2，数据库运行中可能产生的故障有哪几类哪些故障影响事务的正常执行

数据库系统中的故障可以分以下几类：（1）事务内部的故障；（2）系统故障；（3）介质故障；（4）计算机病毒。事务故障、系统故障和介质故障影响事务的正常执行；介质故障和计算机病毒破坏数据库数据

在我上的“数据库系统实现”课程中是分为一下四类：错误数据输入介质故障灾难性故障系统故障但是有些书上给出的是：一、事务内部的故障; 二、系统故障; 三、介质故障; 四、计算机病毒；五、用户操作错误这个很难说谁的匪类对错，比如计算机病毒，这个可以算作系统故障，错误数据输入可以分为事务内部和用户操作按照我自己课程的分类，错误数据输入和系统故障是影响事物正常执行的，而介质故障和灾难性故障是破坏数据库数据的具体要看你们用什么教材，毕竟不是我判卷:)

数据库运行中可能产生的故障有哪几类哪些故障影响事务的正常执行

3，dba在数据库中有什么作用

DBA 职责及日常工作职责: 1.安装和升级数据库服务器,以及应用程序工具构建和配置网络环境. 2.熟悉数据库系统的存储结构预测未来的存储需求,制订数据库的存储方案. 3.根据开发人员设计的应用系统需求创建数据库存储结构. 4.根据开发人员设计的应用系统需求创建数据库对象 5.根据开发人员的反馈信息,在必要的时候修改数据库的结构 6.管理数据库的用户维护数据库的安全性 7.控制和监控用户对数据库的存取访问 8.监控和优化数据库的性能 9.制定数据库备份计划,灾难出现时对数据库信息进行恢复 10.备份和恢复数据库 11.联系数据库系统生产厂商,跟踪技术信息 12.解决客户端中间层和服务器的链接问题 13.保证安全连接每日工作: 1 确保服务器工作状态正常,各类数据库状态正常 2 检查硬盘空间是否够用 3 查看数据库日志,查看跟踪文件,检查是否有错误信息 4 检查备份的有效性 5 通过系统的性能监视器对服务器的性能参数监控发现数据库的性能是否下降,寻找原因并解决 6 填写dba日志

DBA除了是数据库管理员的英文缩写外，同时也是工商管理博士的英文缩写。工商管理博士，英文为Doctorate of Business Administration，英文缩写为DBA，也有译作Doctor of Professional Studies in Business，英文简称DPS，是专门为工商界高层管理人员设计的全面系统的管理课程。DBA学科特色：充分强调系统学习并掌握专业知识和商战运营管理技能，提高学员经营能力和开拓创新能力;把握企业产业发展趋势和市场前景，增强学员宏观分析及战略决策能力；启迪发展思路，优化管理模式，激发创新意识与灵感，提升学员的综合能力和领导能力；全面提升企业中高层管理者专业化、规范化、国际化的管理水平和经营理念。

没有

dba在数据库中有什么作用

4，数据库中会出现哪些种类的错误

数据库的数据是不会被编译的代码是会编译的，这个是语法错误，就直接会给你显示错误如果你连接数据库，运行肯定会报错的是int型就是int型！

数据库什么连接不上服务器，报各种语句异常报各种语句参数数据类型异常，报各种表的冲突，约束，主外键等

模糊数据库指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。统计数据库管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。网状数据库处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”，以后，根据dbtg报告实现的系统一般称为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl，模式定义语言sddl，设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。演绎数据库是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护

5，为什么要进行数据挖掘

为什么要建立数据仓库，数据仓库和数据库的区别？因为理论上的优点说法都很多，但要真正很好地理解，能简洁地向客户阐述明白，让客户觉得建立数据仓库是一件值得做的事情，还是值得讨论一下这个问题。有如下一些朋友们说法（自己在批注处谈点个人的意见）： A 数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。 B 早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。（数据仓库的建立和数据挖掘都是一个过程，可以从数据仓库生命周期和OLTP系统生命周期的区别进行理解，数据挖掘过程CRISP-DM）数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫OLTP数据库（用于业务处理），这种数据库叫OLAP数据库（用于业务分析，不知道有没有这种说法，个人觉得OLAP和数据库还是不能简单地称为OLAP数据库的；OLAP是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种技术，它满足DDS从多种角度对数据进行快速、一致、交互地分析，克服传统DDS交互能力差的弊病，使决策者能够对数据进行深入观察。OLAP服务器使用为用户预定义的多维数据视图对数据仓库的信息进行统计分析处理，为具有明确分析范围和分析要求的用户提供高性能的决策支持在线分析处理，只是基于DW上的一种多维分析方式，当然我也可以不用OLAP，直接做基于DW的DM）。数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的：公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就100G以上。数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓“ETL”过程）数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如5年，用来分析。（所谓“ODS”数据）数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓“事实表”、“维度表”）。数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓“BI”工具）。这些工具能够达到几年前所谓DSS（决策分析）的效果。数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与CRM系统粘点边。总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。 C 数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

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