存储点名称
在执行存储过程时，我们常遇到执行超时的情况。如果是因为要处理的数据过多，修改流程复杂等原因的话，如以用以下方法解决：在存储过程的处理工作中加上事务管理:SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ --->要这行
BEGIN TRAN /* 这里是程序处理代码段*/commit transaction
QuitWithRollback:
IF (@@TRANCOUNT > 0)
BEGIN
ROLLBACK TRANSACTION
END 以下是事务相关的知识:BEGIN TRANSACTION--开始事务DECLARE @errorSun INT --定义错误计数器SET @errorSun=0 --没错为0UPDATE a SET id=232 WHERE a=1 --事务操作SQL语句SET @errorSun=@errorSun+@@ERROR --累计是否有错UPDATE aa SET id=2 WHERE a=1 --事务操作SQL语句SET @errorSun=@errorSun+@@ERROR --累计是否有错IF @errorSun<>0 BEGIN PRINT '有错误，回滚'ROLLBACK TRANSACTION--事务回滚语句END ELSE BEGIN PRINT '成功，提交'COMMIT TRANSACTION--事务提交语句END1.什么是事务：事务是一个不可分割的工作逻辑单元，在数据库系统上执行并发操作时事务是做为最小的控制单元来使用的。他包含的所有数据库操作命令作为一个整体一起向系提交或撤消，这一组数据库操作命令要么都执行，要么都不执行。2.事务的语句开始事物：BEGIN TRANSACTION 提交事物：COMMIT TRANSACTION 回滚事务：ROLLBACK TRANSACTION3.事务的4个属性①原子性(Atomicity)：事务中的所有元素作为一个整体提交或回滚，事务的个元素是不可分的，事务是一个完整操作。②一致性(Consistemcy)：事物完成时，数据必须是一致的，也就是说，和事物开始之前，数据存储中的数据处于一致状态。保证数据的无损。③隔离性(Isolation)：对数据进行修改的多个事务是彼此隔离的。这表明事务必须是独立的，不应该以任何方式以来于或影响其他事务。④持久性(Durability)：事务完成之后，它对于系统的影响是永久的，该修改即使出现系统故障也将一直保留，真实的修改了数据库4.事务的保存点 SAVE TRANSACTION 保存点名称 --自定义保存点的名称和位置 ROLLBACK TRANSACTION 保存点名称 --回滚到自定义的保存点 二事例 所谓事务是指一组逻辑操作单元，它使数据从一种状态变换到另一种状态。包括四个特性:1、原子性 就是事务应作为一个工作单元,事务处理完成，所有的工作要么都在数据库中保存下来，要么完全回滚，全部不保留2、一致性 事务完成或者撤销后，都应该处于一致的状态3、隔离性 多个事务同时进行，它们之间应该互不干扰.应该防止一个事务处理其他事务也要修改的数据时， 不合理的存取和不完整的读取数据4、持久性 事务提交以后，所做的工作就被永久的保存下来 示例：创建一个存储过程,向两个表中同时插入数据Create proc RegisterUser(@usrName varchar(30),@usrPasswd varchar(30),@age int,@sex varchar(10),@PhoneNum varchar(20),@Address varchar(50) )as beginbegin traninsert into userinfo(userName,userPasswd)values(@usrName,@usrPasswd)if @@error<>0begin rollback tranreturn -1endinsert into userdoc(userName,age,sex,PhoneNumber,Address)values(@Usrname,@age,@sex,@PhoneNum,@Address)if @@error<>0begin rollback tranreturn -1endcommit tranreturn 0end事务的分类按事务的启动与执行方式，可以将事务分为3类:显示事务 也称之为用户定义或用户指定的事务，即可以显式地定义启动和结束的事务。分布式事务属于显示事务自动提交事务默认事务管理模式。如果一个语句成功地完成，则提交该语句；如果遇到错误，则回滚该语句。隐性事务当连接以此模式进行操作时，sql将在提交或回滚当前事务后自动启动新事务。无须描述事务的开始，只需提交或回滚每个事务。它生成连续的事务链。一、显示事务通过begin transacton、commit transaction、commit work、rollback transaction或rollback work等语句完成。1、启动事务格式:begin tran 事务名或变量 with mark 描述2、结束事务格式:commit tran 事务名或变量 (事务名与begin tran中的事务名一致或commit work 但此没有参数3、回滚事务 rollback tran 事务名或变量 | savepoint_name | savepoint_variable 或rollback work 说明:清除自事务的起点或到某个保存点所做的所有数据修改4、在事务内设置保存点格式:save tran savepoint_name | savepoint_variable 示例:use bookdbgobegin tran mytraninsert into book values(9,"windows2000',1,22,'出版社')save tran mysavedelete book where book_id=9rollback tran mysavecommit trangoselect * from bookgo可以知道，上面的语句执行后，在book中插入了一笔记录，而并没有删除。因为使用rollback tran mysave 语句将操作回滚到了删除前的保存点处。5、标记事务格式:with mark 例：使用数据库标记将日志恢复到预定义时间点的语句 在事务日志中置入一个标记。请注意，被标记的事务至少须提交一个更新，以标记该日志。BEGIN TRAN MyMark WITH MARK UPDATE pubs.dbo.LastLogMark SET MarkTime = GETDATE() COMMIT TRAN MyMark 按照您常用的方法备份事务日志。BACKUP LOG pubs TO DISK='C:/Backups/Fullbackup.bak' WITH INIT 现在您可以将数据库恢复至日志标记点。首先恢复数据库，并使其为接受日志恢复做好准备。 RESTORE DATABASE pubs FROM DISK=N'C:/Backups/Fullbackup.bak' WITH NORECOVERY 现在将日志恢复至包含该标记的时间点，并使其可供使用。请注意，STOPAT在数据库正在执行大容量日志时禁止执行。 RESTORE LOG pubs FROM DISK=N'C:/Backups/Logbackup.bak' WITH RECOVERY, STOPAT='02/11/2002 17:35:00'5、不能用于事务的操作创建数据库 create database 修改数据库 alter database 删除数据库 drop database 恢复数据库 restore database 加载数据库 load database 备份日志文件 backup log 恢复日志文件 restore log 更新统计数据 update statitics 授权操作 grant 复制事务日志 mp tran 磁盘初始化 disk init 更新使用sp_configure后的系统配置 reconfigure二、自动提交事务 sql连接在begin tran 语句启动显式事务，或隐性事务模式设置为打开之前，将以自动提交模式进行操作。当提交或回滚显式事务，或者关闭隐性事务模式时，将返回到自动提交模式。示例: 由于编译错误，使得三个insert都没执行use testgocreate table testback(cola int primary key ,colb char(3))goinsert into testback values(1,'aaa')insert into testback values(2,'bbb')insert into testback value(3,'ccc')goselect * from testbackgo 没有任何结果返回三、隐式事务通过 API 函数或 Transact-SQL SET IMPLICIT_TRANSACTIONS ON 语句，将隐性事务模式设置为打开。下一个语句自动启动一个新事务。当该事务完成时，再下一个 Transact-SQL 语句又将启动一个新事务。当有大量的DDL 和DML命令执行时会自动开始，并一直保持到用户明确提交为止，切换隐式事务可以用SET IMPLICIT_TRANSACTIONS 为连接设置隐性事务模式.当设置为 ON 时，SET IMPLICIT_TRANSACTIONS 将连接设置为隐性事务模式。当设置为 OFF 时，则使连接返回到自动提交事务模式 语句包括: alter table insert open create delete revoke drop select fetch truncate table grant update 示例: 下面使用显式与隐式事务。它使用@@tracount函数演示打开的事务与关闭的事务:use testgoset nocount oncreate table t1(a int)goinsert into t1 values(1)goprint '使用显式事务'begin traninsert into t1 values(2)print '事务外的事务数目:'+cast(@@trancount as char(5))commint tranprint '事务外的事务数目:'+cast(@@trancount as char(5))goprintgoset implicit_transactions on go print '使用隐式事务'goinsert into t1 values*4)print'事务内的事务数目:'+cast(@@trancount as char(5))commint tran print'事务外的事务数目:'+cast(@@trancount as char(5))go执行结果: 使用显示事务事务内的事务数目:2 事务外的事务数目:1 使用隐式事务事务内的事务数目:1 事务外的事务数目:0四、分布式事务跨越两个或多个数据库的单个sql server中的事务就是分布式事务。与本地事务区别:必须由事务管理器管理，以尽量避免出现因网络故障而导致一个事务由某些资源管理器成功提交，但由另一些资源管理器回滚的情况。 sql server 可以由DTc microsoft distributed transaction coordinator 来支持处理分布式事务,可以使用 BEgin distributed transaction 命令启动一个分布式事务处理 分二阶段:A 准备阶段 B 提交阶段执行教程:1、sql 脚本或应用程序连接执行启动分布式事务的sql语句2、执行该语句的sql在为事务中的主控服务器3、脚本或应用程序对链接的服务器执行分布式查询，或对远程服务器执行远程存储过程。4、当执行了分布式查询或远程过程调用后，主控服务器将自动调用msdtc以便登记分布式事务中链接的服务器和远程服务器5、当脚本或应用程序发出commit或rollback语句时，主控sql将调用msdtc管理两阶段提交过程，或者通知链接的服务器和远程服务器回滚其事务。
❷ 对象存储、块存储、文件存储分别是什么有什么区别
你可以把块理解成整个硬盘，文件理解成硬盘中的文件，对象理解成很多台服务器中的很多块硬盘。
❸ 图的五种存储结构
图的邻接矩阵（Adjacency Matrix）： 图的邻接矩阵用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，另一个二维数组（一般称之为邻接矩阵）来存储图中的边或者弧的信息。从邻接矩阵中我们自然知道一个顶点的度（对于无向图）或者有向图中一个顶点的入度出度信息。
假设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵。
1.对于如果图上的每条边不带权值来说，那么我们就用真（一般为1）和假（一般为0）来表示一个顶点到另一个顶点存不存在边。下面是一个图的邻接矩阵的定义：
邻接矩阵法实现带权值的无向图的创建如下：
按照如图输入各边（不重复）
测试程序如下：
结果可得该矩阵，证明创建树成功。 假设n个顶点e条边的创建，createGraph算法的时间复杂度为O（n+n*n+e）。如果需要创建一个有向图，那么和上面一样一个一个录入边下标和权值。
邻接矩阵这种存储结构的优缺点： 缺点是对于边数相对顶点较少的稀疏图来说会存在极大的空间浪费。假设有n个顶点,优点是对于有向完全图和无向完全图来说邻接矩阵是一种不错的存储结构，浪费的话也只浪费了n个顶点的容量。
在树的存储结构一节中我们提到对于孩子表示法的第三种：用一段连续的存储单元（数组）存储树中的所有结点，利用一个单链表来存储数组中每个结点的孩子的信息。对于图的存储结构来说，我们也可以利用这种方法实现图的存储
邻接表(Adjacency List): 这种数组与链表相结合的存储方法叫做邻接表。1.为什么不也用单链表存储图的结点信息呢？原因就是数组这种顺序存储结构读取结点信息速率快。对于顶点数组中，每个数据元素还需要存储一个指向第一个邻接顶点的指针，这样才可以查找边的信息2.图中每个顶点Vi(i > 0)的所有邻接点构成一个线性表 （在无向图中这个线性表称为Vi的边表，有向图中称为顶点作为弧尾的出边表） ，由于邻接点的不确定性，所以用链表存储，有多少个邻接点就malloc一个空间存储邻接点，这样更不会造成空间的浪费（与邻接矩阵相比来说）。3.对于邻接表中的某个顶点来说，用户关心的是这个顶点的邻接点，完全可以遍历用单链表设计成的边表或者出边表得到，所以没必要设计成双链表。
邻接表的存储结构：
假设现在有一无向图G，如下图：
从邻接表结构中，知道一个顶点的度或者判断两个顶点之间是否存在边或者求一个顶点的所有邻接顶点是很容易的。
假设现在有一有向图G，如下图：
无向图的邻接表创建示例如下：
假设在上图（无向图）中的V0V1V2V3顶点值为ABCD，则依据下面测试程序可得结果：
邻接表的优缺点： 优点是：邻接表存储图，既能够知道一个顶点的度和顶点的邻接结点的信息，并且更不会造成空间的浪费。缺点是邻接表存储有向图时，如果关心的是顶点的出度问题自然用邻接表结构，但是想了解入度需要遍历图才知道（需要考虑逆邻接表）。
十字链表(Orthogonal List) ：有向图的一种存储方法，它把邻接表和逆邻接表结合起来，因此在十字链表结构中可以知道一个顶点的入度和出度情况。
重新定义顶点表的结点如下图：
现在有一有向图如下图：
则它的存储结构示意图为：
其定义如下：
十字链表是用来存储有向图的，这样可以看出一个顶点的出入度信息。对于无向图来说完全没必要用十字链表来存储。
在无向图中，因为我们关注的是顶点的信息，在考虑节约空间的情况下我们利用邻接表来存储无向图。但是如果我们关注的是边的信息，例如需要删除某条边对于邻接表来说是挺繁琐的。它需要操作两个单链表删除两个结点。因此我们仿照十字链表的方式对边表结点结构重新定义如下图：
它的邻接多重表结构为：
多重邻接表的优点：对于边的操作相比于邻接表来说更加方便。比如说我们现在需要删除(V0,V2)这条边，只需将69步骤中的指针改为nullptr即可。
边集数组(edgeset array)： 边集数组是由两个数组组成，一个存储顶点信息，另一个存储边的信息，这个边数组中的每个数据元素由起点下标，终点下标，和权组成（如果边上含有权值的话）。
边数组结构如下图：
边集数组实现图的存储的优缺点：优点是对于边的操作方便快捷，操作的只是数组元素。比如说删除某条边，只需要删除一个数组元素。缺点是：对于图的顶点信息，我们只有遍历整个边数组才知道，这个费时。因此对于关注边的操作来说，边集数组更加方便。
❹ 存储元数据叫什么节点
元数据是为了描述数据的相关信息而存在的数据。主节点不会存储数据，数据节点专门存储数据，主节点存储了元数据信息。主节点的磁盘中存储了文件到块的关系，集群启动后，数据节点会报告名字节点 机器和块的关系，这两个关系组合起来便可找到文件所在机器的位置。
❺ 分布式存储支持多节点，节点是什么，一个磁盘还是一个主控
节点是什么？
节点是存储节点的简称，一般来说1个节点是1个存储服务器。
其中一个存储节点坏了是否影响数据的访问？
这个主要取决于你采取的数据保护措施，主要有以下几种：
多副本：同一份数据会保存多份（通常设置为 2 副本或 3 副本），即使副本所在的节点宕机也不会造成数据丢失；
HA（高可用）：节点宕机时，该节点上的虚拟机自动迁移至集群内其它节点，降低业务中断时间；
机架感知：根据机房物理拓扑结构，将副本分配在不同的机架、机箱、主机上，有效减少甚至避免物理硬件（电源、交换机等）故障导致的数据丢失。理论上，3 副本结合机架感知配置，系统可最多容忍 2 个机架上的主机全部失效；
快照：为虚拟机打快照，在其发生故障时将数据恢复至快照状态；
双活：同城双数据中心，灾难时无损快速恢复业务（RPO=0）；
备份：异地主备数据中心，灾难时尽可能挽回数据损失。