什么是数据拆d

什么是数据拆d

什么是数据拆d？

数据拆d是一种数据库技术，它的目的是将一个大的数据库拆分成多个小的数据库，以提高性能和可扩展性。数据拆d的过程包括针对数据库表的拆分，将数据分发到不同的服务器，以及在客户端和服务器之间建立一个分布式应用程序。

自建数据库：

容易产生容量与性能瓶颈

当前的硬件条件下，主流数据库可以支持单表千万级数据量的存储，但是难以支撑密集的并发读写，存在性能瓶颈。

分区分表或分库方案限制太多

采用分区表方案，数据不能跨实例存储，扩展性和维护性较差。

采用分库方案，客户端需要自行管理各库连接，数据库连接管理和升级复杂，扩容迁移困难。

服务器成本高昂

普通X86服务器支撑能力有限，品牌厂商的服务器价格高昂，通过增加硬件规格来提升并发性能的成本太高，且能到达的性能高度有限。

在分布式数据库面前，上面这些都不是问题，有很长厂商都已经把分布式数据库做的不错了，如阿里云，华为云等。

如下以我熟悉的华为云分布式数据库中间件DDM为例为你介绍下，如果感兴趣可以去官网了解一下，现在好像还有试用活动：华为云分布式数据库中间件DDM

分布式数据库：

数据分布存储

DDM采用水平拆分方式，将数据记录数庞大的单表，按指定的拆分规则，分布式存储到各个分片中。同时DDM提供路由分发功能，应用服务无需考虑数据该写入哪个分片，该从哪个分片读取。

读写分离

用户可以根据数据读取压力负载情况，为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例，提高查询并发性能。

高性能

在实际业务访问中，SQL主要的性能瓶颈集中在物理数据库节点上。

DDM实例关联多个RDS节点，减少单个RDS存储的数据量，同时实现并行计算，支持PB级数据量访问，以及百万级高并发。

在线平滑扩容

DDM在不中断业务的情况下，支持新增RDS实例，水平扩容存储空间。一键式扩容，轻松解决单机数据库的容量瓶颈。

同步两个SQLServer数据库 如何同步两个sqlserver数据库的内容程序代码可以有版本管理cvs进行同步管理,可是数据库同步就非常麻烦,只能自己改了一个后再去改另一个,如果忘记了更改另一个经常造成两个数据库的结构或内容上不一致各位有什么好的方法吗 一、分发与复制 用强制订阅实现数据库同步 *** 作 大量和批量的数据可以用数据库的同步机制处理: // 说明： 为方便 *** 作,所有 *** 作均在发布服务器(分发服务器)上 *** 作,并使用推模式 在客户机器使用强制订阅方式。 二、测试通过 1:环境 服务器环境: 机器名称： zehuadb *** 作系统：windows 2000 server 数据库版本：sql 2000 server 个人版 客户端 机器名称：zlp *** 作系统：windows 2000 server 数据库版本：sql 2000 server 个人版 2:建用户帐号 在服务器端建立域用户帐号 我的电脑管理->本地用户和组->用户->建立 username:zlp userpwd:zlp 3:重新启动服务器mssqlserver 我的电脑->控制面版->管理工具->服务->mssqlserver 服务 (更改为：域用户帐号,我们新建的zlp用户 \zlp,密码:zlp) 4:安装分发服务器 a:配置分发服务器 工具->复制->配置发布、订阅服务器和分发->下一步->下一步(所有的均采用默认配置) b:配置发布服务器 工具->复制->创建和管理发布->选择要发布的数据库(sz)->下一步->快照发布->下一步->选择要发布的内容->下一步->下一步->下一步->完成 c:强制配置订阅服务器(推模式,拉模式与此雷同) 工具->复制->配置发布、订阅服务器和分发->订阅服务器->新建->sql server数据库->输入客户端服务器名称(zlp)->使用sql server 身份验证(sa,空密码)->确定->应用->确定 d:初始化订阅 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->双击订阅->强制新建->下一步->选择启用的订阅服务器->zlp->下一步->下一步->下一步->下一步->完成 5:测试配置是否成功 复制监视器->发布衿zehuadb)->双击sz:sz->点状态->点立即运行代理程序 查看： 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->sz:sz->选择zlp:sz(类型强制)->鼠标右键->启动同步处理 如果没有错误标志(红色叉)，恭喜您配置成功 6:测试数据 在服务器执行: 选择一个表，执行如下sql: insert into wq_newsgroup_s select '测试成功',5 复制监视器->发布服务器(zehuadb)->sz:sz->快照->启动代理程序 ->zlp:sz(强制)->启动同步处理 去查看同步的 wq_newsgroup_s 是否插入了一条新的记录 测试完毕，通过。 7:修改数据库的同步时间,一般选择夜晚执行数据库同步处理 (具体 *** 作略) :d / 注意说明： 服务器一端不能以(local)进行数据的发布与分发,需要先删除注册，然后新建注册本地计算机名称 卸载方式：工具->复制->禁止发布->是在"zehuadb"上静止发布,卸载所有的数据库同步配置服务器 注意：发布服务器、分发服务器中的sqlserveragent服务必须启动 采用推模式: "d:\microsoft sql server\mssql\repldata\unc" 目录文件可以不设置共享 拉模式:则需要共享~! / 少量数据库同步可以采用触发器实现,同步单表即可。 三、配置过程中可能出现的问题 在sql server 2000里设置和使用数据库复制之前，应先检查相关的几台sql server服务器下面几点是否满足： 1、mssqlserver和sqlserveragent服务是否是以域用户身份启动并运行的（\administrator用户也是可以的） 如果登录用的是本地系统帐户local，将不具备网络功能，会产生以下错误: 进程未能连接到distributor '@server name' (如果您的服务器已经用了sql server全文检索服务, 请不要修改mssqlserver和sqlserveragent服务的local启动。 会照成全文检索服务不能用。请换另外一台机器来做sql server 2000里复制中的分发服务器。) 修改服务启动的登录用户，需要重新启动mssqlserver和sqlserveragent服务才能生效 2、检查相关的几台sql server服务器是否改过名称(需要srvid=0的本地机器上srvname和datasource一样) 在查询分析器里执行: use master select srvid,srvname,datasource from sysservers 如果没有srvid=0或者srvid=0（也就是本机器）但srvname和datasource不一样, 需要按如下方法修改: use master go -- 设置两个变量 declare @serverproperty_servername varchar(100), @servername varchar(100) -- 取得windows nt 服务器和与指定的 sql server 实例关联的实例信息 select @serverproperty_servername = convert(varchar(100), serverproperty('servername')) -- 返回运行 microsoft sql server 的本地服务器名称 select @servername = convert(varchar(100), @@servername) -- 显示获取的这两个参数 select @serverproperty_servername,@servername --如果@serverproperty_servername和@servername不同(因为你改过计算机名字),再运行下面的 --删除错误的服务器名 exec sp_dropserver @server=@servername --添加正确的服务器名 exec sp_addserver @server=@serverproperty_servername, @local='local' 修改这项参数，需要重新启动mssqlserver和sqlserveragent服务才能生效。 这样一来就不会在创建复制的过程中出现18482、18483错误了。 3、检查sql server企业管理器里面相关的几台sql server注册名是否和上面第二点里介绍的srvname一样 不能用ip地址的注册名。 （我们可以删掉ip地址的注册，新建以sql server管理员级别的用户注册的服务器名） 这样一来就不会在创建复制的过程中出现14010、20084、18456、18482、18483错误了。 4、检查相关的几台sql server服务器网络是否能够正常访问 如果ping主机ip地址可以，但ping主机名不通的时候，需要在 winnt\system32\drivers\etc\hosts (win2000) windows\system32\drivers\etc\hosts (win2003) 文件里写入数据库服务器ip地址和主机名的对应关系。 例如： 127001 localhost 192168035 oracledb oracledb 192168065 fengyu02 fengyu02 2028410193 bj_db bj_db 或者在sql server客户端网络实用工具里建立别名，例如: 5、系统需要的扩展存储过程是否存在(如果不存在，需要恢复): sp_addextendedproc 'xp_regenumvalues',@dllname ='xpstardll' go sp_addextendedproc 'xp_regdeletevalue',@dllname ='xpstardll' go sp_addextendedproc 'xp_regdeletekey',@dllname ='xpstardll' go sp_addextendedproc xp_cmdshell ,@dllname ='xplog70dll' 接下来就可以用sql server企业管理器里[复制]-> 右键选择 ->[配置发布、订阅服务器和分发]的图形界面来配置数据库复制了。 下面是按顺序列出配置复制的步骤: 1、建立发布和分发服务器 [欢迎使用配置发布和分发向导]->[选择分发服务器]->[使"@servername"成为它自己的分发服务器,sql server将创建分发数据库和日志] ->[制定快照文件夹]-> [自定义配置] -> [否,使用下列的默认配置] -> [完成] 上述步骤完成后, 会在当前"@servername" sql server数据库里建立了一个distribion库和 一个distributor_admin管理员级别的用户(我们可以任意修改密码)。 服务器上新增加了四个作业: [ 代理程序历史记录清除: distribution ] [ 分发清除: distribution ] [ 复制代理程序检查 ] [ 重新初始化存在数据验证失败的订阅 ] sql server企业管理器里多了一个复制监视器, 当前的这台机器就可以发布、分发、订阅了。 我们再次在sql server企业管理器里[复制]-> 右键选择 ->[配置发布、订阅服务器和分发] 我们可以在 [发布服务器和分发服务器的属性] 窗口-> [发布服务器] -> [新增] -> [确定] -> [发布数据库] -> [事务]/[合并] -> [确定] -> [订阅服务器] -> [新增] -> [确定] 把网络上的其它sql server服务器添加成为发布或者订阅服务器 新增一台发布服务器的选项： 我这里新建立的jin001发布服务器是用管理员级别的数据库用户test连接的， 到发布服务器的管理链接要输入密码的可选框, 默认的是选中的， 在新建的jin001发布服务器上建立和分发服务器fengyu/fengyu的链接的时需要输入distributor_admin用户的密码。到发布服务器的管理链接要输入密码的可选框，也可以不选，也就是不需要密码来建立发布到分发服务器的链接(这当然欠缺安全，在测试环境下可以使用)。 2、新建立的网络上另一台发布服务器(例如jin001)选择分发服务器 [欢迎使用配置发布和分发向导]->[选择分发服务器] -> 使用下列服务器(选定的服务器必须已配置为分发服务器) -> [选定服务器](例如fengyu/fengyu) -> [下一步] -> [输入分发服务器（例如fengyu/fengyu）的distributor_admin用户的密码两次] -> [下一步] -> [自定义配置] -> [否，使用下列的默认配置] -> [下一步] -> [完成] -> [确定] 建立一个数据库复制发布的过程: [复制] -> [发布内容] -> 右键选择 -> [新建发布] -> [下一步] -> [选择发布数据库] -> [选中一个待发布的数据库] -> [下一步] -> [选择发布类型] -> [事务发布]/[合并发布] -> [下一步] -> [指定订阅服务器的类型] -> [运行sql server 2000的服务器] -> [下一步] -> [指定项目] -> [在事务发布中只可以发布带主键的表] -> [选中一个有主键的待发布的表] ->[在合并发布中会给表增加唯一性索引和 rowguidcol 属性的唯一标识符字段[rowguid],默认值是newid()] (添加新列将: 导致不带列列表的 insert 语句失败,增加表的大小,增加生成第一个快照所要求的时间) ->[选中一个待发布的表] -> [下一步] -> [选择发布名称和描述] -> -> [下一步] -> [自定义发布的属性] -> [否，根据指定方式创建发布] -> [下一步] -> [完成] -> [关闭] 发布属性里有很多有用的选项：设定订阅到期(例如24小时) 设定发布表的项目属性: 常规窗口可以指定发布目的表的名称，可以跟原来的表名称不一样。 下图是命令和快照窗口的栏目 ( sql server 数据库复制技术实际上是用insert,update,delete *** 作在订阅服务器上重做发布服务器上的事务 *** 作 看文档资料需要把发布数据库设成完全恢复模式，事务才不会丢失 但我自己在测试中发现发布数据库是简单恢复模式下，每10秒生成一些大事务，10分钟后再收缩数据库日志， 这期间发布和订阅服务器上的作业都暂停，暂停恢复后并没有丢失任何事务更改 ) 发布表可以做数据筛选，例如只选择表里面的部分列: 例如只选择表里某些符合条件的记录, 我们可以手工编写筛选的sql语句: 发布表的订阅选项，并可以建立强制订阅: 成功建立了发布以后,发布服务器上新增加了一个作业: [ 失效订阅清除 ] 分发服务器上新增加了两个作业: [ jin001-dack-dack-5 ] 类型[ repl快照 ] [ jin001-dack-3 ] 类型[ repl日志读取器 ] 上面蓝色字的名称会根据发布服务器名,发布名及第几次发布而使用不同的编号 repl快照作业是sql server复制的前提条件,它会先把发布的表结构,数据,索引,约束等生成到发布服务器的os目录下文件 (当有订阅的时候才会生成, 当订阅请求初始化或者按照某个时间表调度生成) repl日志读取器在事务复制的时候是一直处于运行状态。(在合并复制的时候可以根据调度的时间表来运行) 建立一个数据库复制订阅的过程: [复制] -> [订阅] -> 右键选择 -> [新建请求订阅] -> [下一步] -> [查找发布] -> [查看已注册服务器所做的发布] -> [下一步] -> [选择发布] -> [选中已经建立发布服务器上的数据库发布名] -> [下一步] -> [指定同步代理程序登录] -> [当代理程序连接到代理服务器时:使用sql server身份验证] (输入发布服务器上distributor_admin用户名和密码) -> [下一步] -> [选择目的数据库] -> [选择在其中创建订阅的数据库名]/[也可以新建一个库名] -> [下一步] -> [允许匿名订阅] -> [是，生成匿名订阅] -> [下一步] -> [初始化订阅] -> [是，初始化架构和数据] -> [下一步] -> [快照传送] -> [使用该发布的默认快照文件夹中的快照文件] (订阅服务器要能访问发布服务器的repldata文件夹，如果有问题，可以手工设置网络共享及共享权限) -> [下一步] -> [快照传送] -> [使用该发布的默认快照文件夹中的快照文件] -> [下一步] -> [设置分发代理程序调度] -> [使用下列调度] -> [更改] -> [例如每五分钟调度一次] -> [下一步] -> [启动要求的服务] -> [该订阅要求在发布服务器上运行sqlserveragent服务] -> [下一步] -> [完成] -> [确定] 成功建立了订阅后，订阅服务器上新增加了一个类别是[repl-分发]作业(合并复制的时候类别是[repl-合并]) 它会按照我们给的时间调度表运行数据库同步复制的作业。 3、sql server复制配置好后, 可能出现异常情况的实验日志: 1发布服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制没有多大影响 中断期间,分发和订阅都接收到没有复制的事务信息 2分发服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制有一些影响 中断期间,发布服务器的事务排队堆积起来 (如果设置了较长时间才删除过期订阅的选项, 繁忙发布数据库的事务日志可能会较快速膨胀), 订阅服务器会因为访问不到发布服务器,反复重试 我们可以设置重试次数和重试的时间间隔(最大的重试次数是9999, 如果每分钟重试一次,可以支持约69天不出错) 分发服务器sql server服务启动,网络接通以后,发布服务器上的堆积作业将按时间顺序作用到订阅机器上: 会需要一个比较长的时间(实际上是生成所有事务的insert,update,delete语句,在订阅服务器上去执行) 我们在普通的pc机上实验的58个事务100228个命令执行花了7分28秒 3订阅服务器断网,sql server服务关闭,重启动,关机的时候,对已经设置好的复制影响比较大,可能需要重新初试化 我们实验环境(订阅服务器)从18:46分意外停机以, 第二天8:40分重启动后, 已经设好的复制在8:40分以后又开始正常运行了, 发布服务器上的堆积作业将按时间顺序作用到订阅机器上, 但复制管理器里出现快照的错误提示, 快照可能需要重新初试化,复制可能需要重新启动(我们实验环境的机器并没有进行快照初试化,复制仍然是成功运行的) 4、删除已经建好的发布和定阅可以直接用delete删除按钮 我们最好总是按先删定阅，再删发布，最后禁用发布的顺序来 *** 作。 如果要彻底删去sql server上面的复制设置, 可以这样 *** 作: [复制] -> 右键选择 [禁用发布] -> [欢迎使用禁用发布和分发向导] -> [下一步] -> [禁用发布] -> [要在"@servername"上禁用发布] -> [下一步] -> [完成禁用发布和分发向导] -> [完成] 我们也可以用t-sql命令来完成复制中发布及订阅的创建和删除, 选中已经设好的发布和订阅, 按属标右键可以[生成sql脚本]。(这里就不详细讲了, 后面推荐的网站内有比较详细的内容) 当你试图删除或者变更一个table时，出现以下错误 server: msg 3724, level 16, state 2, line 1 cannot drop the table 'object_name' because it is being used for replication 比较典型的情况是该table曾经用于复制，但是后来又删除了复制。 处理办法： select from sysobjects where replinfo >'0' sp_configure 'allow updates', 1 go reconfigure with override go begin transaction update sysobjects set replinfo = '0' where replinfo >'0' commit transaction go rollback transaction go sp_configure 'allow updates', 0 go reconfigure with override go

SQLServer2000使用三种类型的复制1快照复制快照复制可精确地复制数据或数据库对象在任一时刻的瞬时状态。快照发布通常被定义为按调度发生。订阅服务器包含发布的项目在上次快照复制时的复本。当源数据相对来说是静态的，订阅服务器可能已有些过期，以及要复制的数据量很少时，使用快照复制。2事务复制在事务复制中，一般先通过快照复制使订阅服务器与发布服务器同步，然后，当发布数据被修改时，捕获事务并将其发送到订阅服务器。通过在发布服务器上进行所有的修改，然后将所有修改复制到订阅服务器，得以在订阅服务器间维护事务完整性。当必须在数据被修改时对其进行复制，必须保留事务，以及发布服务器和订阅服务器通过网络可靠和/或经常地连接在一起时，使用事务复制。3合并复制合并复制使多个站点得以自主地使用一组订阅服务器，然后过一段时间将工作合在一起合并到发布服务器。通过快照复制使订阅服务器与发布服务器同步。对订阅服务器和发布服务器上的更改进行跟踪。过一段时间，合并更改以形成单个的数据版本。在合并过程中，如果多个订阅服务器修改相同的数据，可能会发生冲突。合并复制支持冲突解决程序的定义，即用来定义如何解决上述冲突的规则集。也可以编写自定义冲突解决程序脚本，以处理正确解决复杂冲突情形所需的任何逻辑。当自主运行对于订阅服务器计算机（例如移动的脱接用户）很重要时，或者当多个订阅服务器必须更新相同的数据时，使用合并复制。

Microsoft SQL Server 2000复制的概念：在数据库之间对数据和数据库对象进行复制和分发并进行同步以确保其一致性的一组技术。

使用复制可以将数据分发到不同位置，通过局域网、使用拨号连接、通过 Internet 分发给远程或移动用户。复制还能够使用户提高应用程序性能，根据数据的使用方式物理分隔数据（例如，将联机事务处理 （OLTP） 和决策支持系统分开），或者跨越多个服务器分布数据库处理。

SQL复制的基本元素包括：

发布服务器、订阅服务器、分发服务器、发布、项目。

发布服务器

发布服务器是提供数据以便复制到其它服务器的服务器。发布服务器可以具有一个或多个发布，每个发布代表一组逻辑相关的数据。除了指定其中哪些数据需要复制之外，发布服务器还检测事务复制期间发生更改的数据并维护有关此站点上所有发布的信息。

分发服务器

分发服务器是作为分发数据库宿主并存储历史数据和/或事务以及元数据的服务器。分发服务器的角色根据执行的复制类型而不同。有关更多信息，请参见复制类型。

远程分发服务器是独立于发布服务器并配置为复制的分发服务器的服务器。本地分发服务器是既配置为复制的发布服务器又配置为复制的分发服务器的服务器。

订阅服务器

订阅服务器是接收复制数据的服务器。订阅服务器订阅的是发布而不是发布中分离的项目；并且订阅服务器只订阅其需要的发布，而不是发布服务器上所有可用的发布。根据复制的类型和所选择的复制选项，订阅服务器还可以将数据更改传播回发布服务器或将数据重新发布到其它订阅服务器。

发布

发布是一个数据库中的一个或多个项目的集合。这种多个项目的分组使得指定逻辑相关的一组数据和数据库对象以一起复制变得更容易。

项目

项目是指定要复制的数据表、数据分区或数据库对象。项目可以是完整的表、某几列（使用垂直筛选）、某几行（使用水平筛选）、存储过程或视图定义、存储过程的执行、视图、索引视图或用户定义函数。

订阅

订阅是对数据或数据库对象的复本的请求。订阅定义将接收的发布和接收的时间、地点。订阅的同步或数据分发可以由发布服务器（强制订阅）或订阅服务器（请求订阅）请求。发布可以支持强制订阅和请求订阅的混合。

SQL复制的工作原理

SQL SERVER 主要采用出版物、订阅的方式来处理复制。源数据所在的服务器是出版服务器，负责发表数据。出版服务器把要发表的数据的所有改变情况的拷贝复制到分发服务器分发服务器包含有一个分发数据库，可接收数据的所有改变，并保存这些改变，再把这些改变分发给订阅服务器。

SQL SERVER复制技术类型，三种复制技术，分别是

1、快照复制

2、事务复制

3、合并复制

下介绍实现复制的步骤。（以快照复制为例）

准备工作：

1发布服务器，订阅服务器都创建一个同名的windows用户，并设置相同的密码，做为发布快照文件夹的有效访问用户。

--我的电脑

--控制面板

--管理工具

--计算机管理

--用户和组

--右键用户

--新建用户

--建立一个隶属于administrator组的登陆windows的用户

2在发布服务器上，新建一个共享目录，做为发布的快照文件的存放目录， *** 作：

我的电脑--D：\ 新建一个目录，名为： PUB

--右键这个新建的目录

--属性--共享

--选择“共享该文件夹”

--通过“权限”按纽来设置具体的用户权限，保证第一步中创建的用户具有对该文件夹的所有权限

--确定

3设置SQL代理（SQLSERVERAGENT）服务的启动用户（发布/订阅服务器均做此设置）

开始--程序--管理工具--服务

--右键SQLSERVERAGENT

--属性--登陆--选择“此账户”

--输入或者选择第一步中创建的windows登录用户名

--“密码”中输入该用户的密码

4设置SQL Server身份验证模式，解决连接时的权限问题（发布/订阅服务器均做此设置）

企业管理器

--右键SQL实例--属性

--安全性--身份验证

--选择“SQL Server 和 Windows”

--确定

5在发布服务器和订阅服务器上互相注册

企业管理器

--右键SQL Server组

--新建SQL Server注册。

--下一步--可用的服务器中，输入你要注册的远程服务器名--添加

--下一步--连接使用，选择第二个“SQL Server身份验证”

--下一步--输入用户名和密码

--下一步--选择SQL Server组，也可以创建一个新组

--下一步--完成

6对于只能用IP，不能用计算机名的，为其注册服务器别名

（在连接端配置，比如，在订阅服务器上配置的话，服务器名称中输入的是发布服务器的IP）

开始--程序--Microsoft SQL Server--客户端网络实用工具

--别名--添加

--网络库选择“tcp/ip”--服务器别名输入SQL服务器名

--连接参数--服务器名称中输入SQL服务器ip地址

--如果你修改了SQL的端口，取消选择“动态决定端口”，并输入对应的端口号

正式开始：

1配置发布服务器

a 选中指定 〔服务器〕 节点

b 从 〔工具〕 下拉菜单的 〔复制〕 子菜单中选择 〔发布、订阅服务器和分发〕 命令

c 系统d出一个对话框点 〔下一步〕 然后看着提示 *** 作

--直到“指定快照文件夹”

--在“快照文件夹”中输入准备工作中创建的目录： \\《服务器名》\pub

一〔下一步〕 直 *** 作到完成。

d 当完成了出版服务器的设置以后系统会为该服务器的树形结构中添加一个复制监视器同时也生成一个分发数据库（distribution）

2创建发布

a 选中指定的服务器

b 从 〔工具〕 菜单的 〔复制〕 子菜单中选择 〔创建和管理发布〕 命令。此时系统会d出一个对话框

c 选择要创建发布的数据库，然后单击 〔创建发布〕

d 在 〔创建发布向导〕 的提示对话框中单击 〔下一步〕 系统就会d出一个对话框。对话

框上的内容是复制的三个类型。我们现在选第一个也就是默认的快照发布（其他两个

大家可以去看看帮助）

e 单击 〔下一步〕 系统要求指定可以订阅该发布的数据库服务器类型，SQLSERVER允许在

不同的数据库如 ORACLE或ACCESS之间进行数据复制。但是在这里我们选择运行

“SQL SERVER 2000”的数据库服务器

f 单击 〔下一步〕 ，选择要发布的对象（如表，视图，存储过程，一般是表）

g 然后 〔下一步〕 直到 *** 作完成。当完成出版物的创建后创建出版物的数据库也就变成了一个共享数据库。

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3设计订阅

a 选中指定的订阅服务器

b 从 〔工具〕 下拉菜单中选择 〔复制〕 子菜单的 〔请求订阅〕

c 按照提示单击 〔下一步〕 *** 作直到系统会提示检查SQL SERVER代理服务的运行状态，执行

复制 *** 作的前提条件是SQL SERVER代理服务必须已经启动。

d 单击 〔完成〕 完成订阅 *** 作。

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完成上面的步骤其实复制也就是成功了。但是如何来知道复制是否成功了呢？

这里可以通过这种方法来快速看是否成功。

展开出版服务器下面的复制——发布内容——右键发布内容——属性——击活——状态然后点立即运行代理程序接着点代理程序属性击活调度

把调度设置为每一天发生，每一分钟，在0：00：00和23：59：59之间。

接下来就是判断复制是否成功了，打开C：\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\REPLDATA\unc\XIAOWANGZI_database_database下面，观察是否有一些以时间做为文件名的文件夹（几乎一分中产生一个）。

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

1

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Kudu

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描 *** 作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL *** 作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapReduce程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来 *** 作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive没了MapReduce启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像 *** 作本地集合对象一样轻松地 *** 作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过>

（一）农用地分等数据的组成

农用地分等数据成果丰富，按照农用地分等的流程可分为自然质量分、自然质量等指数、自然质量等别、土地利用系数、土地经济系数、利用等指数、利用等别、经济等指数和经济等别；按照农用地分等数据的性质可分为空间数据、属性数据、文本数据。为使农用地分等成果能够方便、直观地展现国家级、省级、县级、乡级各级农用地的质量与数量特征，实现对农用地分等数据的查询、分析、融合、分发等功能，必须建立一套统一、规范化的数据管理体系。这套体系能够从农用地分等的基础资料、中间成果和农用地分等成果（图、文、表）等海量数据中提取信息，供汇总平衡、调整、分析，为各级政府部门制定相关政策提供技术支持，是土地信息化的坚实基础，对各级农用地的数据（包括属性数据和矢量数据）进行更新、查询、检索和集成，建设农用地分等数据库。

农用地分等数据库的建设是实现土地资源数量、质量、产能与生态环境并重管理及国土信息化工程建设的基础保障，是实现国土资源现代化管理、社会化服务的必要前提，也是各级政府和国土资源管理部门切实保护基本农田、实施耕地占补按等级折算的重要手段。广西壮族自治区农用地分等自治区级与县级农用地分等成果主要包括文字成果、图件成果、数据成果和电子成果。

1文字成果

文字成果主要包括自治区级与县级农用地分等技术报告（包含县级农用地分等基础资料汇编等）。农用地分等技术报告主要包括4个方面的内容：一是分等对象所在区域的自然、经济和社会概况；二是分等技术方法，包括分等参数的确定，分等因素指标区、分等单元、土地利用系数等值区与土地经济系数等值区的划分方法，分等因素及其分值和权重的确定方法，等别划分方法，分等成果检验与调整方法，计算机技术在分等中的应用以及其他需要说明的技术问题等；三是分等成果及其分布特点和规律、地域组合特点、差异原因、农用地利用中存在的主要问题等；四是分等成果的应用分析。

2图件成果

图件成果具体包括分等单元图、农用地自然质量等别分布图、农用地利用等别分布图、农用地经济等别分布图、标准样地分布图。

3数据成果

数据成果包括广西壮族自治区的农用地分等单元原始属性数据表、样点投入产出调查数据表、农用地分等基本参数表、各指标区“指定作物－分等因素－自然质量分”记分规则表、农用地分等各指标区分等因素体系及其权重表、土地利用系数与土地经济系数汇总表、土地利用系数等值区间表、土地经济系数等值区间表、自治区级农用地分等单元指定作物计算结果表、自治区级农用地分等单元多作物综合计算结果表、农用地分等结果各乡（镇）面积汇总表、农用地分等结果各地类面积汇总表、自治区级农用地分等单元综合数据表、农用地标准样地属性数据表等，部分表格见附录。

4电子成果

广西壮族自治区农用地分等电子成果用光盘或硬盘保存，提交的农用地分等成果包括文字、图件和数据等成果的电子版本。

（二）农用地分等数据库建设的依据与内容

1农用地分等数据库建设的依据

农用地分等数据库建设首先要依据分等数据的特点：一是信息量巨大；二是数据与信息种类多种多样，按数据的特征分为属性数据和矢量数据，按数据的来源和性质分为农用地自然属性和社会经济属性，这些数据涉及土地学、农业学、地理学、测绘学、信息学和经济学等众多学科；三是成果具有复杂多层次的特征。其次，依据《农用地分等数据库标准》，农用地分等成果数据的内涵、特点及其应用需求，设计农用地分等数据库建设方案，按照《农用地分等规程》对农用地分等的各个环节及其成果数据进行整合加工标准化处理，把农用地分等成果的矢量数据和属性数据，通过关联式数据系统储存、管理、整合在一起，建立统一、规范的农用地分等数据库。

2农用地分等数据库建设的内容

农用地分等数据库建设的内容主要包括农用地分等数据的分类编码、农用地分等数据的图形要素分层、农用地分等数据的属性数据结构、分等单元扩展属性结构、外部表格信息和农用地分等数据文件命名6个方面的内容。

农用地分等数据的分类编码包括基础地理信息分类与编码、土地利用信息分类与编码和分等基础信息分类与编码。

农用地分等数据的属性数据结构内容复杂，主要包括基础地理、土地利用类图层属性表、注记属性表结构、县级分等基础层属性表结构、县级分等结果层属性表结构、自治区级分等基础层属性表结构、自治区级分等结果层属性表结构等内容。

分等单元扩展属性结构包括指定作物分等计算结果表结构和县级综合等别计算表结构。

外部表格信息包括指定作物参数表结构、“指定作物－分等因素－分值”说明表结构、“指定作物－分等因素－权重”说明表结构、标准样地属性特征基准分值表结构、“县级－自治区级”农用地分等单元对应表结构、县级文档结果和自治区级文档结果。

农用地分等数据文件命名规则包括以行政区为基础的数据文件命名规则和文档数据文件命名规则等内容。

（三）数据库系统的设计思想和目标

广西壮族自治区农用地分等数据管理信息系统的设计思想是以地理信息系统（GIS）为平台，在计算机软硬件支持下，把各种地理信息按照空间分布，以一定的格式输入、存储、检索、更新、显示、制图和综合分析的计算机技术系统。利用该系统，通过对农用地诸多因素（自然因素和社会经济因素）的综合分析，找出农用地变化的特点与规律，从而迅速地获取满足应用需要的信息，并能以地图、图形或数据的形式表示处理的结果。

1系统的设计思想和目标

广西壮族自治区农用地分等数据管理信息系统的设计是在充分研究和总结土地利用管理的实际工作需求和吸收目前计算机技术在土地管理中的应用经验的基础上，结合国土资源部新一轮国土资源大调查中《县级土地利用数据库标准》和《县（市）级土地利用数据库建设技术规范（征求意见稿）》而制定的。系统的设计综合了以下几方面的技术：①数字制图技术；②计算机的自动查询、检索分类、计算统计技术；③空间查询和分析技术；④空间信息的存储管理技术；⑤计算机网络技术。配套统一以上技术，将地理信息系统（GIS）技术应用到系统的设计中，形成系统基本的设计思想，即按照农用地分等数据的规范和标准，建立起农用地分等数据管理的技术路线和工艺流程，按照GIS的要求严格控制入库数据的精度；提供方便、快捷的实用工具，提高数据库的利用率和满足国土资源管理部门的工作需求；利用地理信息系统中的空间分析功能，完成对数据库的动态更新，维持数据库的现势性。

广西壮族自治区农用地分等数据管理信息系统设计的基本目标是满足国土资源管理部门对农用地分等数据的管理需求，提高土地管理的效率和质量，并且充分利用计算机技术来减轻土地管理工作的劳动强度，最终实现土地管理的信息化，构建“数字国土”工程的基础设施。

2数据入库

数据入库前要检查采集数据的质量，检查合格的数据方可入库。数据检查主要包括矢量数据几何精度和拓扑检查、属性数据完整性和正确性检查、图形和属性数据一致性检查、接边精度和完整性检查等。数据入库主要包括矢量数据、DEM数据、DOM数据、元数据等数据的入库。最后进行系统测试（图3-17）。

图3-17 入库工作流程图

数据入库前要对采集数据进行全面质量检查，并对错误进行改正，数据的检查与更正是数据建库中至关重要的一步。

（1）按照《县级土地利用数据库标准》、《农用地分等规程》等相关标准确定检查项，包括矢量数据几何精度和拓扑检查、属性数据完整性和正确性检查、图形和属性数据一致性检查、接

边完整性检查等。

（2）基于上述检查项，定制检查内容，配置相应的参数。

（3）按照定制的内容，系统自动实现批量检查，也可以采用人机交互方式对重点内容进行检查，对发现的错误及时修正。

（4）自动生成或手工编写检查报告，检查与更正工作结束（图3-18）。

图3-18 数据检查流程图

1）矢量数据入库

（1）数据检查。数据入库前，对矢量数据质量进行全面检查，并记录检查结果，对质量不合格的数据应予以返工，质量检查合格的数据方可入库。

（2）参数输入及其数据组织入库。依据参数设置的要求，向数据库管理系统中输入各种建库参数，对不同数据层的数据建立索引等，各要素数据可分层入库，也可批量入库。

（3）多尺度空间数据连接设置。对于多尺度空间数据库应设置连接参数，便于不同比例尺数据的显示。

2）元数据入库

利用数据库管理软件，采用人工和自动相结合的方法对各要素元数据内容进行检查和处理，导入各种元数据。

3）属性入库

利用Excel软件输入分等评价单元质量分值表，形成分等评价单元自然属性电子表格文件；再将各评价单元的土地利用系数和土地经济系数进行汇总，划分各等值区；然后，汇总到分等评价单元自然属性表中，计算农用地分等单元的自然质量等指数、利用等指数和经济等指数；利用相关软件将整个Excel总表转换到数据库中，存为DBASE格式文件；最后，根据关键属性字段挂接，使图、表合一，形成统一的空间数据库。

4）系统运行情况

数据入库完成后，对系统进行全面的测试；并对测试出现的问题进行全面分析和处理。

具体测试内容及要求为系统运行无死机现象；系统能对数据库中数据层进行组合查询，且数据结构正确；系统能够对数据进行汇总统计并输出相关表格成果；系统能按要求输出相关图件，等等。

（四）系统设计总体框架图

广西壮族自治区农用地分等评价数据管理系统横向包括农用地调查评价基础业务工作，纵向涵盖国家、省、市、县四级国土资源管理部门，其总体框架如图3-19和图3-20。

图3-19 总体框架横向结构图

图3-20 总体框架纵向结构图

（五）数据库系统功能的实现

依据农用地分等成果和土地利用管理的需求，该系统应具有以下基本功能：

1系统建库

系统建库是指把农用地分等成果及其涉及的信息用计算机存储起来，它具有两个方面的含义：一是全面进行数字化建库，采用MapGIS的数据结构和几何特征的描述术语，输入农用地分等数据；还可在已有的图形数据库的基础上进行建库，可利用MapGIS平台提供的数据转换和属性管理工具把图形和属性转换到系统中来；二是变更数据，根据农用地分等进展情况，及时更新农用地分等数据信息系统。

2数据查询和检索

数据查询和检索模块是系统的主要功能模块。该系统提供了强大的地图浏览、图层控制、空间索引、查询统计、空间分析和报表输出等功能，为实现统筹数量、质量与生态并重管理，建设资源节约型社会提供了良好的手段；同时，也满足公众参与管理农用地分等数据的功能，加大土地科学普及工作，树立全社会关注农用地资源安全、耕地保护与国家粮食安全的意识；通过模糊查询、条件查询、空间查找等具体功能可以快速查询村、国家级基本农田、地类图斑等重要对象的空间位置和属性信息；能对县（市、区）各级数据进行实时动态的统计汇总，并可用专题图的形式对不同区域的农用地分等数据按不同的指标进行对比分析，可以输出各种图形和报表；可以根据不同的业务需要，设计不同的数据应用分析模型，例如征地分析模型、土地开发整理前后质量评价模型、土地利用变化模型等。通过系统，按这些模型进行处理，输出分析结果，从而有效地促进国土资源管理工作的信息化、科学化、专业化，提高办事效率，避免决策失误。

3成果输出

依据农用地分等制图规范和土地利用管理需求，输出农用地分等图形和数据成果；还可以按行政区域及任意区域裁剪图件等。

4系统维护

该系统是按照国家的有关规程和标准进行设计的，可根据土地管理实际情况做进一步的编码和更新，满足国土资源管理工作的实际需要。

以上就是关于什么是数据拆d全部的内容，包括:什么是数据拆d、分布式数据库相比自建数据库具备哪些优势、怎样同步两个SQLSERVER的数据等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！