数据库列高

⑴ 数据库占用内存越来越高，怎么处理

数据库运行应该一段时间内，内存会随着时间的增长而变长，但不会无限增长，根据数据库的大小应该在一定的水平范围里，如果持续增长，可以考虑读写数据库的程序是不是有内存溢出的情况，或者根本是表设计不合理，造成业务读取表时消耗内存过大

⑵ 在数据库中如何用select-sql给相应的数据排序从高到低

1、打开一个Access数据库软件，可以打开已创建好的数据库，使用表设计工具，创建一个表，如下图所示。

⑶ 数据仓库的特点

1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；
4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。Dw数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。将描述数据的数据保存起来。
9、数据源。数据来自内部的和外部的非集成操作系统。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库往往有如下几点特点：
1.效率足够高。数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。
2.数据质量。数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
从上面的介绍中可以看出，数据仓库技术可以将企业多年积累的数据唤醒，不仅为企业管理好这些海量数据，而且挖掘数据潜在的价值，从而成为通信企业运营维护系统的亮点之一。正因为如此，
广义的说，基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成：数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心，在这个系列后面的文章里，将围绕数据仓库技术，介绍现代数据仓库的主要技术和数据处理的主要步骤，讨论在通信运营维护系统中如何使用这些技术为运营维护带来帮助。
4.面向主题
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。

⑷ 大型数据库高性能技术体现在哪些方面

对于数据库系统而言，绝大多数情况下影响数据库性能的三个要素是：数据运算能力、数据读写时延和数据吞吐带宽，简称计算、时延、吞吐。计算指的是CPU的运算能力，时延是数据从存储介质跑到CPU所需的时间长短，吞吐则是数据从存储介质到CPU的道路宽度。一般情况下，关注计算和时延是比较多的，但是在数据量越来越多的情况下，吞吐也成为影响数据库性能的重要因素。如果吞吐带宽不够，会造成计算等待队列的增加，CPU占用率虚高不下。这种情况下，即使增加再多的计算资源也于事无补，相当于千军万马挤独木桥，马再好也是枉然。一个高性能的数据库平台，一定是计算、时延、吞吐三方面的能力齐头并进，相互匹配。

⑸ delphi listbox 自适应高度 根据读取数据库的列而改变LISTBOX的高度,请各位高手帮帮忙,这应怎么写啊

所谓自适应，其实是由程序在后台计算所得，并非真的自适应。
如此，就需要编程人员，根据每一个过程进行计算，获取、设置展现方式。
具体到你的提问，其实蛮简单的。
动态生成这个控件，在生成前，通过获取数据库的列数，设置listbox的高度。

⑹ 怎样在数据库中对单列进行自动总合并由高到低排序

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];/* 交换a[i]和a[j] */
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=t;

⑺ 什么是列式存储数据库

列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询。
GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。

由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。

⑻ 常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围

关系数据库、非关系型数据库。
1、关系数据库
特点：数据集中控制；减少数据冗余等。
适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。
2、非关系数据库
特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。
使用范围：据模型比较简单；需要灵活性更强的IT系统；对数据库性能要求较高。

(8)数据库列高扩展阅读：
非关系数据库的分类：
1、列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra，
HBase，
Riak。
2、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus
Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可
以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB，
MongoDb.
国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
参考资料来源：网络-数据库
参考资料来源：网络-NoSQL

⑼ 数据库的类型都有哪些

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有：

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

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

(9)数据库列高扩展阅读：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

⑽ oracle数据库 BTREE索引：默认，适合列值基数比较高的情况

就好比 unique index每一个值都不同， 打个比方来说 一列数据 90万行，如果85万条中该列数据都不一样那么基数比较高的， 如果 90万行里 只有几个不同值，那么算比较低。