电脑数据库在哪里

问题一：如何在电脑上找到SQL数据库的路径？ 一般的都在C盘的Program Files里的Microsoft SQL Server。这个就是路径c:\Program Files\Microsoft SQL Server但是如果安装的时候换过盘，一般的都在D盘的。

重做系统sql在C盘的在C盘的安装组件就会删除，但是D盘的不会（装在D的），打开路径d:\Program Files\Microsoft SQL Server然后把这个Microsoft SQL Server重命名（例如Microsoft SQL Server01）。然后在重装sql的时候就不会被覆盖，然后装sql后回复数据，1直接附加，就是右击数据库点附加数据库，然后找到d:\Pro常ram Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\里面你要的数据（比如是ND1的数据，然后附加的时候选择ND01mdf即可）。2如果你在重装前做了数据备份，那就是还原数据库，先新建一个数据库，名字按照你的数据来取，然后右击，所有任务，还原数据库，然后找到你要的路径，然后在点确定前把强制勾，和路径改下即可点确定。

问题二：mysql创建的数据库在电脑什么位置 你可以在mysql 命令行里执行 show variables like '%datadir%';攻显示出你数据文件的路径，能找到以你创建的数据库的名字的文件夹了

问题三：怎么查看自己电脑上安装了什么数据库 对于mysql，sqlserver，oracle这些数据库

开始->运行->输入servicesmsc在服务里查看有没有这几个数据库的服务，如果有的话就安装了，没有的话就没有安装。

像sqlite这类数据库基本上是不需要安装的，所以看你电脑上有没文件就行

问题四：如何在电脑中建立本地数据库！越简单越好！ excel 基本满足你的需求，维护查询也很方便。

不要把数据库考虑太神秘。

问题五：请问我的win7电脑 怎么进入mysql数据库？ 首先，你应该是环境变量没有指向安装路径。所以，你打开命令行后第一件事就是cd到mysql的安装目录下，且确认那个目录下有mysqlexe程序，然后再运行命令

问题六：SQL的数据库IP地址在哪找？ 方法如下：

首先确认数据库服务器功能开启没有。

服务里面找到SQL Server Agent (MSSQLSERVER) ，启动。

本机IP地址一般绩是127001,至于名字，一般都是装数据库时实例的名字 。

问题七：电脑数据库密码在哪找 你指的是数据库密码吧，这个是看不到的，在安装的时候设置的，问问知道的人；或者以window身份验证登录数据库，重置sa密码。

问题八：个人电脑上使用的数据库软件有哪些？ windows上比较多的是微软自己的Sql Server吧 不过商用正版需要花钱 然后MySQL是免费的

这俩一般的都够用了吧 再大一点的就是Oracle和IBM的DB2了吧 都是商用的大牛

自己用的话用SqlServer和工ySQL吧

简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。

显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢让我们先看看WHInmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。

“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的。

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案。

1效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。

2数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

3扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

大约再过50亿年，我们的太阳就会走到自己的末日，膨胀成一颗红巨星，最终以白矮星的命运结束自己的一生。

白矮星是宇宙中数量最多的致密星，因为绝大部分恒星都会以这种方式谢幕。 当死亡恒星的内核质量大于太阳的144倍时，才会变成另一种致密星——中子星。

白矮星内部绝大部分都是碳元素，此外还会有一小部分氧、氮、氢。而中子星的引力过于巨大，以至于电子都被压进了原子核，与质子结合成为中子。 因此，这种致密星几乎完全由中子构成，所以称为中子星。这么看来，中子星可以近似看作是一个只有中子、没有质子的特殊原子，而白矮星则可以看作是几乎完全由碳原子构成的一个巨大分子。

在中子星之上，还有黑洞，这要求死亡恒星的内核质量超过太阳的15-3倍。 在黑洞内部，连中子也不复存在，一切物质都彻底被吞噬到奇点内，损失除质量、角动量以及电荷之外的所有物质。

这是迄今为止人类已知的三种致密星，但是我们发现，这里还有缺失的一环！

按照白矮星近似于几乎只含有碳原子的分子、中子星可看作只有中子的原子的话，黑洞已经属于虚无。 可是，中子并非基本粒子，它仍然可以继续分割。 中子是由夸克组成的，分别是两个下夸克和一个上夸克 。那么问题来了：难道宇宙中就没有一种夸克星吗？

或许，宇宙中就存在这么一种神秘的天体，介于中子星与黑洞之间，那就是夸克星。

在关于中子星的标准模型中，中子星的核心应该是保持完整的，也就是说，它的内部应该也是充满了中子。不过，最近的一些研究认为，中子星的内部或许会发生分解，形成传说中的物质—— 夸克汤 。

由于夸克禁闭作用，我们几乎不可能分离出单个夸克来。 但是在宇宙大爆炸或者中子星内部这种恐怖的超高压、超高温环境下，夸克有可能会游离出来，这种状态就叫做夸克汤。 而在中子星内部，这种夸克汤就可能形成神秘的夸克星。它看起来和中子星有些相似，但比中子星还要更小。

如果这样的夸克星真的存在，那么它的内部会发生一些有趣的事情。我们知道，夸克一共有6种，而构成一切可见物质的质子和中子都是由上、下两种夸克组成的。而在夸克星内部，上夸克和下夸克会发生碰撞，从而产生另一种夸克—— 奇异夸克 。奇异夸克比上、下夸克更重，并且会形成一种非常诡异的核子—— 奇异夸克团 。

一个简单的奇异夸克团，是由一个上夸克、一个下夸克和一个奇异夸克组成。由于奇异夸克团密度远超过质子和中子，所以会将靠近自己的质子和中子撕裂，然后通过上述过程形成更多奇异夸克团。理论上来说，一个奇异夸克团一旦接触了普通物质，就会很快将其完全转变为奇异物质，小则是普通的奇异夸克团，大的就是奇异夸克星了。

这个理论听起来挺有趣的，可是很多科学家并不愿意接受。

首先，按照这个理论，所有的中子星内应该都有奇异夸克的存在，这就会导致中子星全都崩溃为夸克星。而实际上我们观测到的中子星，体积都超过了理论上夸克星的极限。

另外，虽然说质子和中子是由上、下夸克组成的，但不代表它们内部就绝对不存在奇异夸克。量子涨落允许奇异夸克偶尔在极短的时间内出现一下，而我们从未见过这样的情况导致周围的一切都变成奇异物质，因为单个的奇异夸克是不稳定的。因此，如果奇异物质真的存在，那也只可能存在于巨大而且密度极高的天体内。

即便如此，科学家们仍然锲而不舍，希望在宇宙中找到答案。最近的一项研究，似乎发现了一些秘密。在这项研究中，科学家试图寻找一种叫做 奇异夸克矮星 的天体。根据他们的假设，这种天体质量和白矮星差不多，但因为它是由奇异物质构成的，所以要比白矮星小得多。

那么，他们该如何寻找这种神奇的天体呢？

研究人员指出：宇宙中的白矮星似乎都遵从一个 质量-半径函数 ，如果我们发现一些看似是白矮星却又不符合这个规律的，那就有可能是奇异夸克矮星。

目前来说，一颗天体的质量相对比较容易获得，而半径则比较复杂。好在，当我们知道一颗恒星的质量和表面的引力时，就可以很轻松地计算出它的半径——简单的万有引力公式就可以计算出来。因此，研究人员调用了蒙特利尔白矮星数据库内关于白矮星的数据来进行寻找。

在这个数据库中一共记录了超过5万颗白矮星的数据，其中4万颗同时有质量和引力的数据。这些数据相对来说并不难获得，通过引力透镜效应或者多普勒效应就可以计算出白矮星的质量，而表面的引力通过观测它产生的引力红移就可以计算出来。通过这些数据和上面提到的奇异矮星可能的性质，就可以寻找这种神秘的天体。

结果发现，绝大部分白矮星都遵从着质量-半径函数关系，但是其中也有8颗并不符合预测。 这8颗白矮星的质量相对更小一点，这意味着它们有可能就是研究团队一直在寻找的奇异矮星 。

当然，这也不意味着他们就已经找到了奇异矮星，毕竟我们要先排除观测数据的误差，还要确定是否白矮星还有些不了解的机制。

不管怎么说，这是一个好机会，值得深入研究。也许在宇宙中，就真的有奇异矮星这种神秘的天体甚至更加神奇的天体，等着我们去发现，并且届时将会让我们大吃一惊呢！

区块链有两个含义：

1、区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

2、区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。

狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

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