資料庫列高

⑴ 資料庫佔用內存越來越高，怎麼處理

資料庫運行應該一段時間內，內存會隨著時間的增長而變長，但不會無限增長，根據資料庫的大小應該在一定的水平范圍里，如果持續增長，可以考慮讀寫資料庫的程序是不是有內存溢出的情況，或者根本是表設計不合理，造成業務讀取表時消耗內存過大

⑵ 在資料庫中如何用select-sql給相應的數據排序從高到低

1、打開一個Access資料庫軟體，可以打開已創建好的資料庫，使用表設計工具，創建一個表，如下圖所示。

⑶ 數據倉庫的特點

1、數據倉庫是面向主題的；操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。
2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自於分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之後才能進入數據倉庫；
數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；
4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好的滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。
5、匯總的。操作性數據映射成決策可用的格式。
6、大容量。時間序列數據集合通常都非常大。
7、非規范化的。Dw數據可以是而且經常是冗餘的。
8、元數據。將描述數據的數據保存起來。
9、數據源。數據來自內部的和外部的非集成操作系統。
數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它並不是所謂的「大型資料庫」。數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，由於有較大的冗餘，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應用服務，數據倉庫往往有如下幾點特點：
1.效率足夠高。數據倉庫的分析數據一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數據要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內，客戶能看到昨天的數據分析。由於有的企業每日的數據量很大，設計不好的數據倉庫經常會出問題，延遲1-3日才能給出數據，顯然不行的。
2.數據質量。數據倉庫所提供的各種信息，肯定要准確的數據，但由於數據倉庫流程通常分為多個步驟，包括數據清洗，裝載，查詢，展現等等，復雜的架構會更多層次，那麼由於數據源有臟數據或者代碼不嚴謹，都可以導致數據失真，客戶看到錯誤的信息就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴展性。之所以有的大型數據倉庫系統架構設計復雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴展性，這樣的話，未來不用太快花錢去重建數據倉庫系統，就能很穩定運行。主要體現在數據建模的合理性，數據倉庫方案中多出一些中間層，使海量數據流有足夠的緩沖，不至於數據量大很多，就運行不起來了。
從上面的介紹中可以看出，數據倉庫技術可以將企業多年積累的數據喚醒，不僅為企業管理好這些海量數據，而且挖掘數據潛在的價值，從而成為通信企業運營維護系統的亮點之一。正因為如此，
廣義的說，基於數據倉庫的決策支持系統由三個部件組成：數據倉庫技術，聯機分析處理技術和數據挖掘技術，其中數據倉庫技術是系統的核心，在這個系列後面的文章里，將圍繞數據倉庫技術，介紹現代數據倉庫的主要技術和數據處理的主要步驟，討論在通信運營維護系統中如何使用這些技術為運營維護帶來幫助。
4.面向主題
操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。主題是與傳統資料庫的面向應用相對應的，是一個抽象概念，是在較高層次上將企業信息系統中的數據綜合、歸類並進行分析利用的抽象。每一個主題對應一個宏觀的分析領域。數據倉庫排除對於決策無用的數據，提供特定主題的簡明視圖。

⑷ 大型資料庫高性能技術體現在哪些方面

對於資料庫系統而言，絕大多數情況下影響資料庫性能的三個要素是：數據運算能力、數據讀寫時延和數據吞吐帶寬，簡稱計算、時延、吞吐。計算指的是CPU的運算能力，時延是數據從存儲介質跑到CPU所需的時間長短，吞吐則是數據從存儲介質到CPU的道路寬度。一般情況下，關注計算和時延是比較多的，但是在數據量越來越多的情況下，吞吐也成為影響資料庫性能的重要因素。如果吞吐帶寬不夠，會造成計算等待隊列的增加，CPU佔用率虛高不下。這種情況下，即使增加再多的計算資源也於事無補，相當於千軍萬馬擠獨木橋，馬再好也是枉然。一個高性能的資料庫平台，一定是計算、時延、吞吐三方面的能力齊頭並進，相互匹配。

⑸ delphi listbox 自適應高度 根據讀取資料庫的列而改變LISTBOX的高度,請各位高手幫幫忙,這應怎麼寫啊

所謂自適應，其實是由程序在後台計算所得，並非真的自適應。
如此，就需要編程人員，根據每一個過程進行計算，獲取、設置展現方式。
具體到你的提問，其實蠻簡單的。
動態生成這個控制項，在生成前，通過獲取資料庫的列數，設置listbox的高度。

⑹ 怎樣在資料庫中對單列進行自動總合並由高到低排序

int main()
{
int i,j,t,a[10];
printf("Please input 10 integers:\n");
for(i=0;i<10;i++)
scanf("%d",&a[i]);
for(i=0;i<9;i++) /* 冒泡法排序 */
for(j=0;j<10-i-1;j++)
if(a[j]>a[j+1])
{t=a[j];/* 交換a[i]和a[j] */
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=t;

⑺ 什麼是列式存儲資料庫

列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合與批量數據處理和即席查詢。
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。

由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。

⑻ 常用的資料庫有哪幾種試著闡述每種資料庫的特點和使用范圍

關系資料庫、非關系型資料庫。
1、關系資料庫
特點：數據集中控制；減少數據冗餘等。
適用范圍：對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢。
2、非關系資料庫
特點：易擴展；大數據量，高性能；靈活的數據模型等。
使用范圍：據模型比較簡單；需要靈活性更強的IT系統；對資料庫性能要求較高。

(8)資料庫列高擴展閱讀：
非關系資料庫的分類：
1、列存儲資料庫
這部分資料庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra，
HBase，
Riak。
2、文檔型資料庫
文檔型資料庫的靈感是來自於Lotus
Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可
以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB，
MongoDb.
國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。
參考資料來源：網路-資料庫
參考資料來源：網路-NoSQL

⑼ 資料庫的類型都有哪些

資料庫有兩種類型，分別是關系型資料庫與非關系型資料庫。

資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

關系型資料庫主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非關系型資料庫主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

(9)資料庫列高擴展閱讀：

非關系型資料庫的優勢：

1、性能高：NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。

2、可擴展性好：同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。

關系型資料庫的優勢：

1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。

2、事務支持良好：使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。

⑽ oracle資料庫 BTREE索引：默認，適合列值基數比較高的情況

就好比 unique index每一個值都不同， 打個比方來說 一列數據 90萬行，如果85萬條中該列數據都不一樣那麼基數比較高的， 如果 90萬行里 只有幾個不同值，那麼算比較低。