REST中的资源所指的不是数据，而是数据和表现形式的组合，比如“最新访问的10位会员”和“最活跃的10位会员”在数据上可能有重叠或者完全相同，而由于他们的表现形式不同，所以被归为不同的资源，这也就是为什么REST的全名是Representational State Transfer的原因。资源标识符就是URI(Uniform Resource Identifier)，不管是，Word还是视频文件，甚至只是一种虚拟的服务，也不管你是XML（标准通用标记语言下的一个子集）格式、txt文件格式还是其它文件格式，全部通过 URI对资源进行唯一的标识。
对资源使用一致的命名规则（naming scheme）最主要的好处就是你不需要提出自己的规则——而是依靠某个已被定义，在全球范围中几乎完美运行，并且能被绝大多数人所理解的规则。想一下你构建的上一个应用（假设它不是采用RESTful方式构建的）中的任意一个高级对象（high-level object），那就很有可能看到许多从使用唯一标识中受益的用例。比如，如果你的应用中包含一个对顾客的抽象，那么我可以相当肯定，用户会希望将一个指向某个顾客的链接，能通过电子邮件发送到同事那里，或者加入到浏览器的书签中，甚至写到纸上。更透彻地讲：如果在一个类似于Amazon的在线商城中，没有用唯一的ID（一个URI）标识它的每一件商品，可想而知这将是多么可怕的业务决策。
当面对这个原则时，许多人惊讶于这是否意味着需要直接向外界暴露数据库记录（或者数据库记录ID）——自从多年以来面向对象的实践告诫我们，要将持久化的信息作为实现细节隐藏起来之后，哪怕是刚有点想法都常会使人惊恐。但是这条原则与隐藏实现细节两者之间并没有任何冲突：通常，值得被URI标识的事物——资源——要比数据库记录抽象的多。例如，一个订单资源可以由订单项、地址以及许多其它方面（可能不希望作为单独标识的资源暴露出来）组成。标识所有值得标识的事物，领会这个观念可以进一步引导你创造出在传统的应用程序设计中不常见的资源：一个流程或者流程步骤、一次销售、一次谈判、一份报价请求——这都是应该被标识的事物的示例。同样，这也会导致创建比非RESTful设计更多的持久化实体。
下面是一些你可能想到的URI的例子：
注：网址中的“”代表“”
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对于想要将自动生成的数据添加到表中的任何人来说， MySQL 虚拟列 是一个强大、易于使用和高级的功能。
INSERT 生成的列允许您在不使用and UPDATE 子句的情况下将自动生成的数据存储在表中。 这个有用的特性自 57 版 起就已成为 MySQL 的一部分，它代表了在生成数据时触发器的另一种方法。此外，生成的列可以帮助您更轻松、更高效地查询。
虚拟列 列类似于普通列，但您不能手动更改其值。这是因为表达式定义了如何根据从同一行的其他列中读取的其他值来生成生成列的值。因此，生成的列在表的域内工作，其定义不能涉及 JOIN 语句。
换句话说，您可以将生成的列视为一种视图，但仅限于列。请注意，生成的列与 SQL 触发器 不同，您只能在使用 CREATE TABLE or语句时定义它们，语法如下： ALTER TABLE
该 AS (generated_column_expression) 子句指定要添加或更新到表中的列是生成的列。定义 MySQL 将用于计算列值的 generation_expression 表达式，它不能引用另一个生成的列或除当前表的列之外的任何内容。另外，请注意生成表达式只能涉及不可变函数。例如，您不能在生成的列表达式定义中使用返回当前日期的函数，因为它是一个可变函数。
您还可以在关键字前面 AS 加上 GENERATED ALWAYS 关键字以使生成的列的性质更加明确，但这是可选的。然后，您可以指示生成列的类型是 VIRTUAL 还是 STORED 。您将在下面的章节中了解这两种类型之间的区别。默认情况下，如果没有在查询中明确指定，MySQL 会将生成的列标记为 VIRTUAL
现在让我们看看生成的列语法在 CREATE TABLE 查询中的作用：
在此示例中，该 full_name 列将自动存储 first_name 和 last_name 列的连接。
如前所述，您可以将生成的列定义为 VIRTUAL 或 STORED。现在让我们仔细看看这两种类型。
MySQL 不存储标记为 VIRTUAL 的 虚拟列 。这意味着 MySQL 在需要时动态评估其值。 BEFORE 这通常在触发任何查询后立即发生。换句话说，虚拟生成的列不占用存储空间。
MySQL 存储任何生成的标记为 STORED 的列。这意味着每次插入或更新行时，MySQL 都会评估其值并将其存储在磁盘上。换句话说，存储列需要存储空间，就好像它是普通列一样。
现在让我们进一步了解虚拟列和存储生成列的优缺点。
优点
缺点
优点
缺点
采用生成的列有几个原因，但以下三个是最重要的。
如您所见，您可以通过将四列与以下生成的列聚合来轻松生成此数据字段：
这将产生：
在这种情况下，生成的列使您能够直接在数据库级别标准化数据字段格式。此外，存储生成的列避免了每次需要时都构造此字段的不可避免的开销。
通常，您使用网站 URL 中的资源 ID 或REST API来检索您需要的数据。但是公开暴露您的 ID 可能会带来安全问题。当您发现自己使用自动增量 ID 时尤其如此，这很容易预测并使抓取或机器人攻击更容易。
为避免这种情况，您可以考虑通过使用自动生成的、随机的、更安全的公共 ID 来隐藏您的原始 ID。您可以通过对您的 ID 进行散列处理，使用虚拟生成的列来实现这一点，如下所示：
请注意，为避免生成已知的哈希值，您可以将您的 ID 与特殊关键字连接起来。 在此处了解有关 MySQL 加密和压缩功能的更多信息。
过滤数据时，有些列比其他列更有用。此外，您通常必须更改存储在列中的值的表示形式，以使过滤更简单或更直观。您可以定义一个有用的生成列来存储以所需格式执行过滤所需的信息，而不是在每个过滤器查询中执行此 *** 作。
例如，您可以定义一个生成的列，以便更轻松地找到篮球队中的球员，如下所示：
这样的列将产生：
如前所述，您只能在表中使用生成的列。此外，它们只能涉及不可变函数，并且MySQL 生成它们的值以响应 INSERT or UPDATE 查询。另一方面，触发器是 MySQL 自动执行的存储程序，每当与特定表关联的 或 事件发生 INSERT 时 UPDATE 。 DELETE 换句话说，触发器可以涉及多个表和所有 MySQL 函数。与生成的列相比，这使它们成为更完整的解决方案。同时，MySQL 触发器本质上使用和定义更复杂，也比生成的列慢。
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>SQL Server 数据库的备份与恢复</TITLE>
<meta >
在ArcGIS API中删除Feature Layer时出现错误可能有多种原因，以下是一些常见原因及对应的解决方法：
1 权限不足：如果您没有足够的权限进行删除 *** 作，那么您将无法删除Feature Layer。请确保您具有执行此 *** 作所需的足够权限。
2 Feature Layer正在被使用：如果Feature Layer正在被其他进程或用户占用，您无法删除该图层。请关闭所有正在使用该Layer的应用程序或按照需要等待其他用户完成其任务后再尝试删除该图层。
3 文件路径或名称错误：如果您给定的文件路径或名称是错误的，删除Feature Layer时可能会出现错误。请确保文件路径和名称正确，并且文件确实存在。
4 数据库连接问题：如果Feature Layer是通过数据库连接添加到地图中的，则数据库连接问题可能会阻止您删除该图层。请检查数据库连接是否正确并确保连接成功。
5 其他未知问题：如果您遇到了其他未知错误，可以尝试通过重启应用程序或重启计算机来解决问题。
总之，要解决删除Feature Layer时出现的错误，关键是先找出错误的原因。只有找到了具体的原因，才能有针对性地采取措施来解决问题。
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Aess等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL *** 作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。
大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型
1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个
（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。
（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。
（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项
（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。
（6）AzureTables：WindowsAzureTableStorageService为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和ManagedAPI访问。
2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个
（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。
（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。
（4）OracleNoSQLDatabase：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。
（5）OracleNoSQLDatabase：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。
3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个
（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。
（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用>
（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一个基于NET语言的面向文档数据库。
（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。
4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个
（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。
（2）：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。
（3）：是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。
5、内存数据网格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个
（1）Hazelcast：HazelcastCE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。
（2）OracleCoherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。
（3）TerracottaBigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。
（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。
（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer及client/server架构。
（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQLNoSQL键值数据库。支持ACID事务。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。
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