sql数据库存储空间满了,自动覆盖吗

可以设置自动覆盖

解决方案[1]

找到sql server 2019 的安装目录，如：X:\Microsoft Sql Server。其中，X:\是根目录。

在sql server 2019 的安装目录X:\Microsoft Sql Server下，找到路径：

MSSQL15MSSQLSERVER\Log\PolyBase\dump

删除除log文件外的所有文件。

这些文件是PolyBase 相关服务产生的日志，单个将近500MB。

停止PolyBase 相关服务

1PolyBase用于Sql Server 与外部数据源的通信 。所以，不做分布式开发，不需要启动PolyBase相关服务。

2 Sql Server 服务是Sql Server Polybase 数据移动服务（用于管理 SQL Server 和外部数据源之间的通信和数据传输） 和Sql Server Polybase 引擎服务（用于创建、协调和执行针对外部数据源的并行查询计划）的依赖项，这两个服务不停止，Sql Server服务将无法停止。

3 Sql Server Polybase 数据移动服务 和Sql Server Polybase 引擎服务如果设为自动，则运行后，将无法通过手动停止。

4 如果要阻止PolyBase 服务写入日志，应当停止Sql Server Polybase 数据移动服务 和Sql Server Polybase 引擎服务

5 如果Sql Server Polybase 数据移动服务 和Sql Server Polybase 引擎服务已设为自动，则应先分别将其属性设为手动，然后重启计算机。

6 在安装Sql Server时，应当首先将Sql Server Polybase 数据移动服务 和Sql Server Polybase 引擎服务的属性设为手动。

7 如果在安装Sql Server时，首先将Sql Server Polybase 数据移动服务 和Sql Server Polybase 引擎服务的属性默认为自动，则由于无法停止Sql Server服务，将导致后续组件如R等无法安装。

8 如果出现上述相关组件无法安装的问题，首先要将Sql Server Polybase 数据移动服务 和Sql Server Polybase 引擎服务的属性设为手动，重启计算机后，通过安装程序进行修复安装。

如需长时间运行PolyBase相关服务

在安装Sql Server前，最好专门为日志文件预留单独的分区。安装时，仔细阅读安装向导的提示，为日志文件指定单独的存储分区。这样，日志写满后，将自行覆盖，而不必担心影响应用程序运行的效率和性能。

数据库实验总结一

试验内容

1、 数据表的建立

基本表《简单的》带有主键

带有外码约束的(外码来自其他表或者本表)

2、 数据表的修改

添加删除列

修改列属性类型

添加删除约束(约束名)

元组的添加，修改，删除

删除数据表

试验过程

1、create table student

(

sno char(9) primary key , /sno是主码 列级完整性约束条件/

sname char(20) unique, /sname取唯一值/

ssex char(2),

sage smallint, /类型为smallint/

sdept char(20) /所在系/

);

create table course

(

cno char(4) primary key, /列级完整性约束条件，cno是主码/

cname char(40),

cpno char(4), /cpno的含义是先行课/

ccredit smallint,

foreign key (cpno) references course(cno)

/表级完整性约束条件，cpno是外码，被参照表是course，被参照列是cno/

);

create table sc

(

sno char(9),

cno char(4),

grade smallint,

primary key (sno,cno),

/主码有两个属性构成，必须作为表级完整性进行定义/

foreign key (sno) references student(sno),

/表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是student/

foreign key (cno) references course(cno),

/表级完整性约束条件,cno是外码,被参照表示course/

);

例1、create table s

(

cno varchar(3), /变长的字符串,输入2个字符就是两个字符不会补空格/

sname varchar(20),

status int,

city varchar(20),

constraint pk_sno primary key(sno), /约束条件的名字为pk_sno/

);

create table p

(

pno varchar(3),

pname varchar(20),

color varchar(3),

weight int,

constraint pk_pno primary key (pno), /约束条件的名字是pk_pno/

);

create table j

(

jno varchar(3),

jname varchar(20),

city varchar(20),

constraint pk_jno primary key(jno) /约束条件的名字为pk_jno/

);

例2、create table spj

(

sno varchar(3), /第一个表中的主码/

pno varchar(3),

jno varchar(3),

qty int, /数量/

constraint pk_spj primary key(sno,pno,jno), /主码由3个属性组成/

foreign key(sno) references s(sno),

/表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是s/

foreign key(pno) references p(pno),

/表级完整性约束条件，pno是外码，被参照表是p/

foreign key(jno) references j(jno),

/表级完整性约束条件，jno是外码，被参照表是j/

);

2、数据表的更改

在s表中添加一个concat 列

alter table s add concat varchar(20)

在s表中删除concat 列

alter table s drop column concat

更改s表 concat列的属性 把长度由20改为30

alter table s alter column concat varchar(30)

**** 名字为concat 修改属性为唯一的 属性名为con_concat

alter table s add constraint con_concat unique(concat)

删除约束关系con_concat

alter table s drop constraint con_concat

/插入一个元组/

insert into s valus(‘s1’,’精益’,20,’天津’) /20不能写成’20’/

试验中的问题的排除与总结：

1、在创建spj时

有三个实体所以从3个实体中取主码，还有一个数量属性也要写上

主码由那3个主码确定

2、更改一个数据库中数据表时一定要先使该数据库处于正在使用状态

3、constraint

是可选关键字，表示 primary key、not null、unique、foreign key 或 check 约束定义的开始。约束是特殊属性，用于强制数据完整性并可以为表及其列创建索引。

4、--go可以不加但是要注意顺序 注：go --注释 提示错误

5、注意添加一个空元素用 null

附 sql备份

--创建一个数据库 student

create database student

go

--在数据库student中创建表student course sc 注意顺序

use student

----------------------------------------------------------------

create table student

(

sno char(9) primary key, /sno是主码 列级完整性约束条件/

sname char(10) unique, /sname取唯一值/

ssex char(2),

sage smallint, /类型为smallint/

sdept char(20) /所在系/

); /;要加/

-----------

数据库实验总结二

我在sql server 索引基础知识系列中,第一篇就讲了记录数据的基本格式。那里主要讲解的是，数据库的最小读存单元：数据页。一个数据页是8k大小。

对于数据库来说，它不会每次有一个数据页变化后，就存到硬盘。而是变化达到一定数量级后才会作这个 *** 作。 这时候，数据库并不是以数据页来作为 *** 作单元，而是以64k的数据(8个数据页，一个区)作为 *** 作单元。

区是管理空间的基本单位。一个区是八个物理上连续的页(即 64 kb)。这意味着 sql server 数据库中每 mb 有 16 个区。

为了使空间分配更有效，sql server 不会将所有区分配给包含少量数据的表。sql server 有两种类型的区：

统一区，由单个对象所有。区中的所有 8 页只能由所属对象使用。

混合区，最多可由八个对象共享。区中八页的每页可由不同的对象所有。

通常从混合区向新表或索引分配页。当表或索引增长到 8 页时，将变成使用统一区进行后续分配。如果对现有表创建索引，并且该表包含的行足以在索引中生成 8 页，则对该索引的所有分配都使用统一区进行。

为何会这样呢

其实很简单：

读或写 8kb 的时间与读或写 64 kb的时间几乎相同。

在 8 kb 到 64 kb 范围之内，单个磁盘 i/o 传输 *** 作所花的时间主要是磁盘取数臂和读/写磁头运动的时间。

因此，从数学上来讲，当需要传输 64 kb 以上的 sql 数据时，

尽可能地执行 64 kb 磁盘传输是有益的，即分成数个64k的 *** 作。

因为 64 kb 传输基本上与 8 kb 传输一样快，而每次传输的 sql server 数据是 8 kb 传输的 8 倍。

我们通过一个实例来看 有and *** 作符时候的最常见的一种情况。我们有下面一个表，

create table [dbo][member]( [member_no] [dbo][numeric_id] identity(1,1) not null, [lastname] [dbo][shortstring] not null, [firstname] [dbo][shortstring] not null, [middleinitial] [dbo][letter] null, [street] [dbo][shortstring] not null, [city] [dbo][shortstring] not null, [state_prov] [dbo][statecode] not null, [country] [dbo][countrycode] not null, [mail_code] [dbo][mailcode] not null, [phone_no] [dbo][phonenumber] null, [photograph] [image] null, [issue_dt] [datetime] not null default (getdate()), [expr_dt] [datetime] not null default (dateadd(year,1,getdate())), [region_no] [dbo][numeric_id] not null, [corp_no] [dbo][numeric_id] null, [prev_balance] [money] null default (0), [curr_balance] [money] null default (0), [member_code] [dbo][status_code] not null default (' '))

这个表具备下面的四个索引：

索引名 细节 索引的列

member_corporation_link nonclustered located on primary corp_no

member_ident clustered, unique, primary key located on primary member_no

member_region_link nonclustered located on primary region_no

memberfirstname nonclustered located on primary firstname

当我们执行下面的sql查询时候，

select mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as mwhere mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000go

sql server 会根据索引方式，优化成下面方式来执行。

select amember_no,afirstname,bregion_nofrom(select mmember_no, mfirstname from dbomember as m where mfirstname like 'k%' and mmember_no < 5000) a , -- 这个查询可以直接使用 memberfirstname 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 3 次

(select mmember_no, mregion_no from dbomember as mwhere mregion_no > 6) b

-- 这个查询可以直接使用 member_region_link 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 10 次

where amember_no = bmember_no

不信，你可以看这两个sql 的执行计划，以及逻辑读信息，都是一样的。

其实上面的sql，如果优化成下面的方式，实际的逻辑读消耗也是一样的。为何sql server 不会优化成下面的方式。是因为 and *** 作符优化的另外一个原则。

1/26 的数据和 1/6 的数据找交集的速度要比 1/52 的数据和 1/3 的数据找交集速度要慢。

select amember_no,afirstname,bregion_nofrom(select mmember_no, mfirstname from dbomember as mwhere mfirstname like 'k%' -- 1/26 数据) a,

(select mmember_no, mregion_no from dbomember as mwhere mregion_no > 6 and mmember_no < 5000-- 1/3 1/ 2 数据) bwhere amember_no = bmember_no

当然，我们要学习sql 如何优化的话，就会用到查询语句中的一个功能，指定查询使用哪个索引来进行。

比如下面的查询语句

select mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (0))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000go

select mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (1))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000goselect mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (membercovering3))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000goselect mmember_no, mfirstname, mregion_nofrom dbomember as m with (index (memberfirstname, member_region_link))where mfirstname like 'k%' and mregion_no > 6 and mmember_no < 5000go

这里 index 计算符可以是 0 ，1， 指定的一个或者多个索引名字。对于 0 ，1 的意义如下：

如果存在聚集索引，则 index(0) 强制执行聚集索引扫描，index(1) 强制执行聚集索引扫描或查找(使用性能最高的一种)。

如果不存在聚集索引，则 index(0) 强制执行表扫描，index(1) 被解释为错误。

总结知识点：

简单来说，我们可以这么理解：sql server 对于每一条查询语句。会根据实际索引情况(sysindexes 系统表中存储这些信息)，分析每种组合可能的成本。然后选择它认为成本最小的一种。作为它实际执行的计划。

成本代价计算的一个主要组成部分是逻辑i/o的数量，特别是对于单表的查询。

and *** 作要满足所有条件，这样，经常会要求对几个数据集作交集。数据集越小，数据集的交集计算越节省成本。

的项目中，竟然出现了滥用聚集索引的问题。看来没有培训最最基础的索引的意义，代价，使用场景，是一个非常大的失误。这篇博客就是从这个角度来罗列索引的基础知识。

使用索引的意义

索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用，用来提高查找信息的速度。

使用索引查找数据，无需对整表进行扫描，可以快速找到所需数据。

使用索引的代价

索引需要占用数据表以外的物理存储空间。

创建索引和维护索引要花费一定的时间。

当对表进行更新 *** 作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

创建索引的列

主键

外键或在表联接 *** 作中经常用到的列

在经常查询的字段上最好建立索引

不创建索引的列

很少在查询中被引用

包含较少的惟一值

定义为 text、ntext 或者 image 数据类型的列

heaps是staging data的很好选择，当它没有任何index时

excellent for high performance data loading (parallel bulk load and parallel index creation after load)

excellent as a partition to a partitioned view or a partitioned table

聚集索引提高性能的方法，在前面几篇博客中分别提到过，下面只是一个简单的大纲，细节请参看前面几篇博客。

何时创建聚集索引

clustered index会提高大多数table的性能，尤其是当它满足以下条件时：

独特, 狭窄, 静止： 最重要的条件

持续增长的，最好是只向上增加。例如：

identity

date, identity

guid (only when using newsequentialid() function)

聚集索引唯一性(独特型的问题)

由于聚集索引的b+树结构的叶子节点必须指向具体数据。如果你要建立聚集索引的列不唯一，并且你指定的创建的聚集索引是非唯一的聚集索引，则会有以下情况：

如果未使用 unique 属性创建聚集索引，数据库引擎 将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时，数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值，使每个键唯一。此列和列值供内部使用，用户不能查看或访问。

1、在可用作条件区域的区域上方插入至少三个空白行。条件区域必须具有列标签。请确保在条件值与区域之间至少留了一个空白行。

2、在列标签下面的行中，键入所要匹配的条件。

3、单击区域中的单元格。

4、在“数据”选项卡上的“排序和筛选”组中，单击“高级”。

5、若要通过隐藏不符合条件的行来筛选区域，请单击“在原有区域显示筛选结果”。

若要通过将符合条件的数据行复制到工作表的其他位置来筛选区域，请单击“将筛选结果复制到其他位置”，然后在“复制到”编辑框中单击鼠标左键，再单击要在该处粘贴行的区域的左上角。

6、在“条件区域”框中，输入条件区域的引用，其中包括条件标签。

若要在选择条件区域时暂时将“高级筛选”对话框移走，请单击“压缩对话框”

。

7、若要更改筛选数据的方式，可更改条件区域中的值，然后再次筛选数据

一、内容概述

在地质制图技术手段的变革中，真正具有革命性的是与数字式地质图生产模式相关的技术进步，涉及从野外地质工作直至最终成果提交的全过程。建立国家数字式地质空间数据库，是推行这种新工作模式的总体目标和必然结果。为此，各国都下大力气狠抓数据库设计、建设和不同类型数据库的联网，大力推进地质制图的标准化，除了对符合现代要求的现有数据进行数字式信息提取之外，还积极创造条件把数字式工作方式延伸到最基础的野外工作环节。GIS的产生、发展与机助制图系统存在着密切的联系，两者的相同之处是基于空间数据库的空间信息的表达、显示和处理。GIS包含了机助制图系统的所有组成和功能，并且GIS还有数据处理分析的功能。它用空间数据库和属性管理地质数据，包括了图形数据及属性数据，并可对二者的数据进行空间分析和空间查询。GlS技术是数据库技术、图形图像处理技术和数据分析与处理技术的综合，在地质制图及多学科研究数据的处理、集成、模拟、显现乃至成果图件的编绘等方面，都起着不可替代的作用。通过数字式地质图生产模式的推行，可以使反映新认识、新成果的新数据得以及时输入数据库并与原有的数据资源融为一体，既能以常规纸图的形式输出，也能以数字产品的形式输出，必要时还能根据用户的要求以非标准的专用产品形式输出。GIS的出现及其在地学领域应用的深入，使地质图作为地学研究的基础图件，正在告别纸质时代，进入数字化时代（姜作勤等，2001；王永生，2011）。

二、应用范围及应用实例

在国际上，美国、英国等国在20世纪80年代开始进行国家空间数据库的建设。1992年，美国国会通过了《国家地质填图法案》，要求开发一个国家地质数据库（NGMDB），该数据库涵盖了地质学、地球物理学、地球化学、地质年代学和古生物学等地质领域。从1997年起，美国地质调查局（USGS）和宇航局（NASA）建立了全国统一的分类标准和数据标准，并开始进行地质图的数字化工作。至今已完成了占国土面积一半以上区域的地质数据数字化工作，并建立了数据库。

在国际上，对1∶100万国际分幅地质图编制与更新工作非常重视。俄罗斯从1999年正式开始第三版（第三代）1∶100万国家地质图系列编制和出版工作，并且专门制定了《俄罗斯联邦1∶100万国家地质图系列编制和出版规范》，英国、法国、南非、印度、蒙古、朝鲜等也编制出版了全国1∶100万地质图件或专业图件，美国和加拿大编制出版了部分地区1∶100万地质图件或专业图件，意大利在2003年新出版了第五版1∶100万意大利地质图。

巴西1∶100万地质图由46幅按国际标准分幅的地质图幅拼接而成。这些图幅组成了数字地质信息库，通过地质信息系统来 *** 作管理。这些地质图数据是在野外工作、卫星图像解译、采样、同位素测年等工作基础上，通过对数据的编辑、分析、综合以及说明获得的。资料截止于2003年年底，由巴西地质调查局完成。他们出版了41张包含46幅地质图幅的电子光盘。

在巴西1∶100万国际分幅地质图的基础上，南美地质编图委员进行了南美洲1∶100万地质及矿产资源图的编制工作。南美洲1∶100万地质及矿产资源图由92幅标准图幅组成，其中包括了巴西的46幅。阿根廷、巴西和乌拉圭地质调查局在修正更新了1∶100万地质底图并结合了航天TDM雷达图像，共同完成了该项工作。

印度地质调查局在20世纪70～80年代编制了一套1∶100万地质图集，包括了28个图幅。近年来又陆续编制了AraValli地区1∶100万岩石层位图，KolarSchistBelt1∶100万综合地球物理及地质图，MadhyaPradest1∶100万地质矿产图（2幅），∶100万地质矿产图，喜马拉雅1∶100万地质图（45幅），印度及周边地区1∶100万地震构造图（42幅）。

目前，“planetearth”在2007～2009年的Year计划中提出了“透明地球”方案，并已经开始着手实施，目的在于提供不同比例尺的动态的、可以交互 *** 作的覆盖世界范围的数字地质图。该计划拟采用双重结构来 *** 作。第一层由UNESCO、IYPE、IUGS、CGMW、ISCGM、ICOGS组成的执行委员会来负责。第二层由各参与国家、调查机构和组织来运作。

该计划已经确定了由3个部分组成，这3个部分的图层都可以通过像GoogleEarth那样的动态地图浏览器被广大用户应用。前两个部分是为更大比例尺图层服务的介绍性图层，由CGMW提供：第一层（“25G”）建立在GCMW世界1∶2500万地质图基础上；第二层（“5G”）建立在大陆和大洋1∶500万地质图基础上。这两个图层将根据简单的图例在地质内容上进行相互协调。第三层“1M”由英国地质调查局（BGS）开始进行，又被称为“OneGeology”计划，这个图层是由各参与国地质调查局提供的1∶100万地质图组成的。不同地质数据间的重叠和不连续问题将由GeosciML（计算机图形接口数据模型及编码）软件来解决。同时，这些地质数据是动态的，可以随时进行更新。由英国地质调查局（BGS）发起并于2007年3月12日～16日在Brighton召开了会议讨论并正式启动该计划。

三、资料来源

姜作勤，张明华2001野外地质数据采集信息化所涉及的主要技术及其进展中国地质，28（2）：36～42

王永生2011地质资料信息服务集群化产业化政策研究中国地质大学（北京）博士学位论文

附加，SQLSERVER会验证目标文件的完整性和可用性，比较安全

直接覆盖，万一数据库文件有错误，SQLSERVER就不能加载该库了，而且一些配置信息，也会有丢失的情况，比如日志

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