大型网站数据库系统，怎么连接那么多并发数量的

按我个人经验有以下几种方法：1在连接数据库的时候可以优化，使用连接池。主要就是不要频繁地创建，销毁连接。这是很费时的一个 *** 作。因此，使用连接池来代替普通的建立连接 *** 作，能提高并发度。2 使用缓存技术。并不是每次都需要去数据库里面查询的，我们其实可以把前一次的查询结果放在内存里，如果下一次用户来查询相同的内容，直接内存返回即可，不需要再次查询。这样可以大大降低查询频率。3使用分布式技术，将数据库分布在多台服务器上，同时也将用户分区（如根据用户ID的哈希值分区），不同的服务器负责不同用户群，这样就能大大减少单台服务器的负载，使得整体的吞吐量提高。这几样技术可以同时使用，你的并发数量将获得非常大的提高。

通过工具DTS的设计器进行导入或导出

DTS的设计器功能强大，支持多任务，也是可视化界面，容易 *** 作，但知道的人一般不多，如果只是进行SQL Server数据库中部分表的移动，用这种方法最好，当然，也可以进行全部表的移动。在SQL Server Enterprise Manager中，展开服务器左边的 ，选择数据库，右击，选择All tasks/Import Data(或All tasks/Export Data)，进入向导模式，按提示一步一步走就行了，里面分得很细，可以灵活的在不同数据源之间复制数据，很方便的。而且可以另存成DTS包，如果以后还有相同的复制任务，直接运行DTS包就行，省时省力。也可以直接打开DTS设计器，方法是展开服务器名称下面的Data Transformation Services，选Local Packages，在右边的窗口中右击，选New Package，就打开了DTS设计器。值得注意的是：如果源数据库要拷贝的表有外键，注意移动的顺序，有时要分批移动，否则外键主键，索引可能丢失，移动的时候选项旁边的提示说的很明白，或者一次性的复制到目标数据库中，再重新建立外键，主键，索引。

其实建立数据库时，建立外键，主键，索引的文件应该和建表文件分开，而且用的数据文件也分开，并分别放在不同的驱动器上，有利于数据库的优化。

2 利用Bcp工具

这种工具虽然在SQL Server7的版本中不推荐使用，但许多数据库管理员仍很喜欢用它，尤其是用过SQL Server早期版本的人。Bcp有局限性，首先它的界面不是图形化的，其次它只是在SQL Server的表（视图）与文本文件之间进行复制，但它的优点是性能好，开销小，占用内存少，速度快。有兴趣的朋友可以查参考手册。

3 利用备份和恢复

先对源数据库进行完全备份，备份到一个设备（device）上，然后把备份文件复制到目的服务器上（恢复的速度快），进行数据库的恢复 *** 作，在恢复的数据库名中填上源数据库的名字（名字必须相同），选择强制型恢复（可以覆盖以前数据库的选项），在选择从设备中进行恢复，浏览时选中备份的文件就行了。这种方法可以完全恢复数据库，包括外键，主键，索引。

4 直接拷贝数据文件

把数据库的数据文件（mdf）和日志文件（ldf）都拷贝到目的服务器，在SQL Server Query Analyzer中用语句进行恢复：

EXEC sp_attach_db @dbname = ’test’,

@filename1 = ’d:mssql7data est_datamdf’,

@filename2 = ’d:mssql7data est_logldf’

这样就把test数据库附加到SQL Server中，可以照常使用。如果不想用原来的日志文件，可以用如下的命令：

EXEC sp_detach_db @dbname = ’test’

EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = ’test’,

@physname = ’d:mssql7data est_datamdf’

这个语句的作用是仅仅加载数据文件，日志文件可以由SQL Server数据库自动添加，但是原来的日志文件中记录的数据就丢失了。

5 在应用程序中定制

可以在应用程序（PB、VB）中执行自己编写的程序，也可以在Query Analyzer中执行，这种方法比较灵活，其实是利

首先要检查你的表与表之间是不是有约束（主外键约束），如果存在，才可以像 上面这位朋友的方式进行连接，一般连接有左连接、右连接、内连接，下面给你举例：

----做笛卡尔积

select sid,sname,scid,scsname,scscore from infom s ,score sc

------内连接 写法一

select sid,sname,scid,scsname,scscore

from infom s ,score sc inner join score sc

on sid= scid ------内连接的条件

------on sid <>scid --------是全集 - 交集

------where scscore>80

------内连接 方法二

select sid,sname,scid,scsname,scscore

from infom s ,score sc

where sid= scid

------

-------------------------------------------------------外连接 左连接

--------------左表数据完全显示，右表中相同的数据显示，不同数据null

select Studentname,scorescore

from Student left join score -----------------先写的为左表

on Studentid=score id -----------------连接条件

-------------------------------------------------------外连接 右连接

--------------右表数据完全显示，左表中相同的数据显示，不同数据显示null

select Studentname,scorescore

from Student right join score

on Studentid=score id

-------------------------------------------------------全连接 full join

-------------------------------------------------------左、右表的数据完全显示，相同的数据显示一次

select Studentname,scorescore

from Student full join score

on Studentid=score id

-------------------------------------------------------交叉联接

------------------------------------------交叉联接得到的是两表联接所有的数据组合

------------------------------------------（A表的数据记录 B 表的数据记录）

-------------------------------------------方式一

select Student,score from Student,score

-------------------------------------------方式二

select score ,Student from Student

cross join score

-----------------------------------------------------多表联接

--------------------------------------要求查出张三 C#的考试成绩，涉及student，score，subject三个表

---------方式一:

select studentname,subjectsname ,score score

from Student

inner join score

on studentid= scoreid

inner join subject

on scoreid=subjectid

where Studentname='张三' and subjectsname='C#'

---------方式二:等值联接

select studentname,subjectsname ,score score

from Student,score ,subject

where StudentDBid=scoreid and score id=subjectid

and Studentname='张三' and subjectsname='C#'

我觉得捷速ocr文字识别软件，好一点，识别率比汉王等其他的要高一点， *** 作也是，而且可以识别英文。

使用方法：

第一步：打开下载好的软件，软件就自动进入到 *** 作主界面，界面非常的简洁，所有的 *** 作键都在软件的左上方。首先我们点击第一个“读取”按钮，找到需要识别的文件所在位置，点击即可完成文件的添加工作。

第二步：页面会出现原文件，这个时候我们点击“纸面解析”按钮，软件会对文件的段落等进行分析，这样识别得到的文件就会与原文件的段落排版一致。

第三步：一切准备就绪，点击“识别”按钮，单页的文件瞬间就能完成识别工作。页面的右边就会出现识别的结果，根据原文进行核对。

第四步：识别好的文件选择保存的格式，直接点击“word”或是“”即可。

图形数据库每个对象是一个节点，之间的关系是一条边。相对于关系数据库来说，图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，由于这些查询会导致大量的表连接，从而导致性能问题，而且在设计使用上也不方便。

图形数据库适合用于社交网络，推荐系统等专注于构建关系图谱的系统。

图数据库的代表有Neo4J、FlockDB、InfoGrid、、GraphDB等。

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