网站数据库接口在applicationconfig的datadatabase里 如何关联我的数据库

使用的SystemXml;

类计划

{

静态无效的主要（字符串[] ARGS）

{

XmlDocument的使用系统; DOC =新的XmlDocument（）;

docLoad（@“C：\ applicationconfig”）;

XmlNode的测试docDocumentElement

XmlNodeList中了NodeList = NULL;

了NodeList = docSelectSingleNode（“配置/ /数据库/ /连接”）。的ChildNodes;

/ /遍历所有子节点

的foreach（XmlNode的NodeList中的XN）

{

了ConsoleWriteline（xnInnerText）;

}

}

}打破;

对数据库的 *** 作与applicationContextxml的配置无关。这个文件主要是用来配置sessionfactory的，你看下你的bean有没有配置正确。

大概是这样配：

<bean id="UserDao" class="onlinestockdaoimplUserDaoImpl">

</bean>

<bean id="UserService" class="onlinestockserviceimplUserServiceImpl">

<property name="UserDao">

<ref bean="UserDao" />

</property>

</bean>

<bean id="UserAction" class="onlinestockactionUserAction">

<property name="UserService">

<ref bean="UserService" />

</property>

</bean>

数据库是存储在计算机内所有结构的数据的集合。

数据库系统由三个层次组成：

1、数据库（dataBase）

存放数据的仓库，按照一定的格式（有组织的方式）进行储存

①数据不一定是数字

②数据是用来描述事物的

③数据是可以存储

④上述描述事物的数据的集合就构成了数据库

例如：姓名：张一；性别：男；年龄：55；组织：保卫处 构成了对保卫处某员工张一的描述，这个就是数据，若干这样的数据组成的集合就构成了某公司人员的数据库。

2、数据库管理系统（dataBase Manager System）

建立、管理、维护数据库的系统软件

3、数据库应用系统（dataBase Application System）

使用到数据库技术的应用软件

扩展资料

1、描述事物的属性值的记录，就是数据库中表的记录，表也称为关系，一个关系就是一张二维表，通常将一个没有重复行、重复列的二维表看成一个关系，每个关系都有一个关系名（表名）。是数据库的核心，是所有 *** 作的前提。

2、关系的结构, 就是表头。这表明了事物需要具有哪些属性，如上面的例子，在描述一个人员时的属性有：姓名；性别：年龄：组织

3、每个事物的属性值的记录，是关系表中水平方向的行。

4、属性值是关系表中垂直方向的列。在Access 2003中属性被称为字段，属性名叫做字段名。

5、域（有效性规则）就是属性的取值范围

6、关键字（主键），属性或属性的组合，其值能够惟一标识一个记录。

参考资料来源：百度百科-数据储存库

// 1先检查上传文件的文本框内容是否为空

// 上传文本框的 HasFile 属性 // 2获取上传文件的 扩展名

// 检查上传文件格式是否正确 （xls）

// 导入 IO 命名空间，用PathGetExtension()方法获取 上传文件的 扩展名 // 3比较扩展名是否与要存入数据文件的扩展名 一致，检查上传文件格式是否正确 （xls） // 4给上传文件 重新命名（命名格式：上传时间日期 + 上传文件名） // 5用 ServerMapPath 获得 文件要保存到目标文件夹 在服务器上相对的虚拟路径（就是文件要保存到目标文件夹中的路径）

// ×××注意×××：ServerMapPath（string path）返回 path 在服务器上的虚拟路径，这里面 path 是文件夹的名称

// path 字符串必须要写成 ServerMapPath("~\\文件夹名称\\")，前面+“~\\” ，后面+“\\”

// 然后用 DirectoryExists(文件夹的虚拟路径) 来比较要保存的文件夹是否存在，（不存在-->false，存在-->true）

// 创建文件夹 ---> DirectoryCreateDirectory(caFile) // 6获取 保存的 Excel 在服务器上的虚拟路径 savePath = 5 + 4 // 7将Excle上传保存到的服务器的指定路径

// 上传文本框的 SaveAs()方法 ---> thisFileUpload1SaveAs(savePath) // 8获取 Excel 对象 // 9open 的作用是打开一个已有的工作薄 // 10指定要 *** 作的 Sheet

// // 方法 一：

// ExcelWorksheet esheet = (ExcelWorksheet)ewSheets[1];

// // 方法 二：

// //ExcelWorksheet esheet =(ExcelWorksheet) eaApplication; // 11指定单元格 读取数据

// // 方法 一：

// ExcelRange er = esheetget_Range("B2", TypeMissing);

// ConsoleWriteLine(erValue2); // // 方法 二：

// // cells[参数1，参数2] 参数1 ： 行 ，参数2 ： 列

// ExcelRange er2 = (ExcelRange)esheetCells[2, 3];

// ConsoleWriteLine(er2Value2); // 12获取 值，向 数据库 中添加数据 // 13最后把 已打开的 Excel对象给 Close(false,TypeMssing,TypeMssing); 关闭进程

大学计算机专业数据库方向：

1、数据库应用开发(applicationdevelopment)

除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等

数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多。

2、数据建模专家(datamodeler)

除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计，这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。

3、商业智能专家(business-BI)

主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及OLAP(onlineanalyticalprocessing)，需要使用SSRS,cognos,crystalreport等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具。

4、ETL开发(ETLDeveloper)

使用ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入，导出，转换，所接触的数据库一般数据量非常大，要求进行的数据转换也比较复杂和数据仓库和商业智能的关系比较密切。在一些数据库应用规模很大的公司里面有专门的职位，中小公司里面则可能由程序员或者DBA负责这方面的工作。

5、数据构架师(DataArchitect)

主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。

6、数据库管理员(database-DBA)

数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）。这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位

7、数据仓库专家(datawarehouse-DW)

应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。

8、存储工程师(storageengineer)

专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，这种职位也非常少。

9、性能优化工程师(performanceengineer)

专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。

10、高级数据库管理员(seniorDBA)

在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈，对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe,IBM的DPF,HADR等），对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）。熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。灾难数据恢复过程的建立，测试和执行。这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。

下列是一些数据库中经常碰到的英文单词：

Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。

Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。

Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。

Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies）

Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。

Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。

Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。

Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。

Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。

Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。

Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后

将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。

Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。

Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。

Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。

Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合

Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。

Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。

Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。

Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一个主索引或一个群集索引。

Column（列）：参加属性（attribute）。

Complex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。

Composite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。

Composite key（复合键）：包含多个列的主健。

Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完整性的一个DBMS服务。

Constraint（约束）：数据库不允许包含错误数据的一致性规则。

Data conversion and loading（数据转换和加载）：数据库应用生命周期重的一个阶段，包括转换现有数据到新数据库中以及酱下耨应用程序转换到新的数据库上运行。

Data dictionary（数据字典）：参见系统目录（system catalog）。

Data independence（数据独立性）：使用数据的应用程序的数据描述部分。这意味着，如果将新的数据结构添加到数据库中，或者数据库中现有的结构被修改了，那么使用此数据库的就会受到影响，除

非应用程序不直接依赖于被修改的部分。

Data model（数据模型）：描述数据、数据间关系以及数据的约束的概念的一个集成的集合。

Data redundancy（数据冗余）：参见冗余数据（redundant data）。

Data security（数据安全）：包括对数据库对象（如表和视图）的访问和使用以及用户可以在这些对象上实施的 *** 作。

Database（数据库）：是逻辑上相关的数据（以及这些数据的描述）的一个共享的集合，用于解决公司对信息的需求。

Database design（数据库设计）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括创建一个支持公司的 *** 作和目标的数据库的设计。

Database integrity（数据库完整性）：指存储数据的正确定和一致性。完整性通常用约束来表达。

Database Management System，DBMS（数据库管理系统）：一个能够让用户定义、创建和维护数据库并控制对数据库的访问的软件系统。

Database planning（数据库规划）：能尽可能有效的实现数据库应用的各阶段的管理活动。

Database server（数据库服务器）：同服务器。

DBMS engine（DBMS引擎）：同服务器。

DBMS selection（DBMS选择）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括选择一个合适的DBMS来支持数据库应用。

Degree of a relationship（关系的度）：一个关系中参与的实体的个数。

Denormalization（反规范化）：形式上，这个术语指的是对基本表结构的修改，这样新的表比原始的表的规范化程度要低。但也可以用此属于更宽泛地形容将两个表和并成一个新表的情形，而这个新表

与原来的表具有相同的范式，但比原表包含更多的空值。

Derived attribute（派生属性）：表示其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性，这个属性在实体中不是必须的。

Design methodology（设计方法学）：一种结构化的方法，它使用过程、工具和文档来支持和简化设计过程。

Disjoint constraint（无连接约束）：描述子类的成员间的关系，并指明超类某个成员是否有可能成为一个或多个子类的成员。

Domain（域）：一个或多个属性的取值范围。

Entity（实体）：具有相同性质的对象的集合，它是由用户或公司标识并可独立存在的。

Entity integrity（实体完整性）：在一个基本表中，主健列的值不能为空。

Entity occurrence（实体出现）：实体中的一个唯一可标识的对象。

Entity-Relationship model（实体关系模型）：公司的实体、属性和关系的详细逻辑表示。

Fact-finding（事实发现）：使用诸如面谈和提问等技术收集关于系统的事实、需求和性能的形式化过程。

Fan trap（扇形陷阱）：但从第三个实体扇出的两个实体有1:关系时出现扇形陷阱，但这两个实体在他们之间应该有直接关系以提供必要的信息

Field（字段）：同元组（Tuple）。

File（文件）：存储在副主存储器中的相关记录的一个命名集合。

File-based system（基于文件的系统）：一个文件集合，用来管理（创建、插入、删除、更新和检索）一个或多个文件中的数据，并产生基于这些文件中的数据的应用（通常是报表）。

File organization（文件组织）：当文件存储在磁盘上时，对文件中的记录的安排方式。

First normal form（1NF，第一范式）：表中的每个列的交叉处以及记录包含切进包含一个值的表。

Foreign key（外健）：一个表中的一个列或者多个列的集合，这些列匹配某些其他（也可能是同一个）表中的候选键。

4GL, Fourth-Generation Language（第四代语言）：一种非过程化语言，比如SQL，他只需要用户定义必须完成什么 *** 作，4GL负责将所进行的 *** 作翻译成如何实现这些 *** 作。

Full functional dependency（完全函数依赖）：一个列在功能上依赖于复合主健，但不依赖于主健的任何一个子集的条件。

Functional dependency（函数依赖）：描述表中列之间的关系。

Generalization（泛化）：通过标识实体间的公共特征使实体间差别最小化的过程。

Generalization hierarchy（泛化层次结构）：同类型层次（type hierarchy）。

Global data model（全局数据模型）：代表整个公司（和被模型化的公司的一部分）的数据模型。

Implementation（实现）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括数据库和应用程序设计的物理实现。

Index（索引）：一种允许DBMS将特定的记录更快的放置到文件中，从而加快对用户查询的响应的数据结构。

Infomation system（信息系统）：能够在整个公司范围内收集、管理、控制和分发数据/信息的资源。

Inheritance（继承）：参见属性继承（attribute inheritance）。

Integrity constaints（完整性约束）：防止出现数据库中的数据不一致的约束。

IS-A hierarchy（IS－A层次结构）：同类型层次结构（type hierarchy）。

Local logical data model（局部逻辑数据模型）：代表特定用户视图或用户视图的组合的数据模型。

Logical database design（逻辑数据库设计）：基于特定的数据模型构建公司的数据的模型的过程，但不依赖于特定的DBMS以及其他的物理条件。

Meta-data（元数据）：关于数据的数据，参见系统目录（system catalog）。

Mision objective（使命目标）：标识数据库必须支持的特定任务。

Mission statement（使命语句）：定义数据库应用程序的主要目标。

Multiplicity（多样性）：定义与某个相关实体的一次出现有关的实体的出现数目。

Multi-valued attribute（多值属性）：为一个实体的出现保存多个值的属性。

Nonkey attribute/column（非键属性/列）：不是键的一部分的属性/列。

Normal forms（范式）：规范化过程的一个阶段。前三个范式分别为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。

Normalization（规范化）：一种产生带有需要的特性的技术，这种特性能支持用户和公司的需求。

差不多就是这些了。

1、MySQL如果使用MyISAM存储引擎，数据库文件类型就包括frm、MYD、MYI，默认存放位置是C:DocumentsandSettingsAllUsersApplicationDataMySQLMySQLServer51data

2、MySQL如果使用InnoDB存储引擎，MySQL数据库文件类型就包括frm、ibdata1、ibd，存放位置有两个，frm文件默认存放位置是C:DocumentsandSettingsAllUsersApplicationDataMySQLMySQLServer51data，ibdata1、ibd文件默认存放位置是MySQL安装目录下的data文件夹

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