如何解除sql server数据库数据被锁定

12 事务的ACID原则

13 锁是关系数据库很重要的一部分, 数据库必须有锁的机制来确保数据的完整和一致性 131 SQL Server中可以锁定的资源:

132 锁的粒度:

133 锁的升级: 锁的升级门限以及锁升级是由系统自动来确定的，不需要用户设置 134 锁的类型: (1) 共享锁: 共享锁用于所有的只读数据 *** 作 (2) 修改锁: 修改锁在修改 *** 作的初始化阶段用来锁定可能要被修改的资源，这样可以避免使用共享锁造成的死锁现象 (3) 独占锁: 独占锁是为修改数据而保留的。它所锁定的资源，其他事务不能读取也不能修改。独占锁不能和其他锁兼容。 (4) 架构锁 结构锁分为结构修改锁(Sch-M)和结构稳定锁(Sch-S)。执行表定义语言 *** 作时，SQL Server采用Sch-M锁，编译查询时，SQL Server采用Sch-S锁。 (5) 意向锁 意向锁说明SQL Server有在资源的低层获得共享锁或独占锁的意向。 (6) 批量修改锁 批量复制数据时使用批量修改锁 134 SQL Server锁类型 (1) HOLDLOCK: 在该表上保持共享锁，直到整个事务结束，而不是在语句执行完立即释放所添加的锁。 (2) NOLOCK：不添加共享锁和排它锁，当这个选项生效后，可能读到未提交读的数据或“脏数据”，这个选项仅仅应用于SELECT语句。 (3) PAGLOCK：指定添加页锁(否则通常可能添加表锁)。 (4) READCOMMITTED用与运行在提交读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。默认情况下，SQL Server 2000 在此隔离级别上 *** 作。 (5) READPAST: 跳过已经加锁的数据行，这个选项将使事务读取数据时跳过那些已经被其他事务锁定的数据行，而不是阻塞直到其他事务释放锁， READPAST仅仅应用于READ COMMITTED隔离性级别下事务 *** 作中的SELECT语句 *** 作。 (6) READUNCOMMITTED：等同于NOLOCK。 (7) REPEATABLEREAD：设置事务为可重复读隔离性级别。 (8) ROWLOCK：使用行级锁，而不使用粒度更粗的页级锁和表级锁。

在 *** 作数据库的时候，有时候会由于 *** 作不当引起数据库表被锁定，这么我们经常不知所措，不知怎么给这些表解锁，在pl/sql Developer工具的的菜单“tools”里面的“sessions”可以查询现在存在的会话，但是我们很难找到那个会话被锁定了，想找到所以被锁的会话就更难了，下面这叫查询语句可以查询出所以被锁的会话。如下：

SELECT snusername, mSID,snSERIAL#, mTYPE,

DECODE (mlmode,

0, 'None',

1, 'Null',

2, 'Row Share',

3, 'Row Excl',

4, 'Share',

5, 'S/Row Excl',

6, 'Exclusive',

lmode, LTRIM (TO_CHAR (lmode, '990'))

) lmode,

DECODE (mrequest,

0, 'None',

1, 'Null',

2, 'Row Share',

3, 'Row Excl',

4, 'Share',

5, 'S/Row Excl',

6, 'Exclusive',

request, LTRIM (TO_CHAR (mrequest, '990'))

) request,

mid1, mid2

FROM v$session sn, v$lock m

WHERE (snSID = mSID AND mrequest != 0) --存在锁请求，即被阻塞

OR ( snSID = mSID --不存在锁请求，但是锁定的对象被其他会话请求锁定

AND mrequest = 0

AND lmode != 4

AND (id1, id2) IN (

SELECT sid1, sid2

FROM v$lock s

WHERE request != 0 AND sid1 = mid1

AND sid2 = mid2)

)

ORDER BY id1, id2, mrequest;

通过以上查询知道了sid和 SERIAL#就可以开杀了

alter system kill session 'sid,SERIAL#';

使用GM工具攻破。

其次，你得知道对方的数据库ip端口和密码这个如果他的私服没有更改，你用gm工具可以直接连接到他的数据库，然后就可以攻破。

非法私服网站、软件可能含有木马等恶意程序，造成游戏账号及财产损失，请谨慎辨别。

大数据急需攻克的五大世界性难题

世界人民的健康记录：医学领域最急需的资源，人脑图谱：了解身体的各个部分如何运作，统筹世界范围内的铀原料供应：追踪武器化活动与能源供给等这些人们最关注的世界性难题，IBM、谷歌等巨头级企业已经开始对这类高难度挑战发起冲击，这很令人期待。

尽管计算性能、存储容量以及分析技术一直在不断进步，某些现实挑战对于大数据而言仍然过于庞大以至于无法应对。在今天的文章中，我们将探讨五个此类难题 ——看看如何才能将其解决。

如果大数据能够在传统领域之外进一步解决世界性难题，结果会怎么样？到目前为止，IBM、谷歌以及惠普等巨头级企业已经开始对这类高难度挑战发起冲击，其中包括分析繁忙的高速公路上到底会有多少车辆通过某条桥梁，或者计算会有多少用户查看网络浏览器中的一条小广告。谷歌公司甚至公布了一项雄心勃勃的计划，称将解决人类衰老这一历史性难题。

但仍有几大世界性难题等待着我们攻克。在某些情况下，分析所需要的数据根本无迹可寻。在其它情况下，足以应对如此庞大数据量的计算机还没有被发明出来。目前有五大课题值得我们关注。会有大数据技术企业站出来排忧解难吗？我们等待时间带来答案。

世界人民的健康记录：医学领域最急需的资源

大多数人都拥有一份电子健康记录（简称HER），不过其中的内容颇为有限——甚至只包含最近一次健康检查的基本结果。目前足以支撑全世界健康记录资料库的工具与技术已经到位。这样的全球性数据库一旦出现，制药企业就能对其进行分析以开发人民群众最急需的疫苗及药物——也就是说，根据供应链的实际需要进行优先选择。

既然前景一片光明，为什么我们还没有感受到由此带来的益处呢？这是由于目前还缺乏一套访问全球数据的可行机制。“健康记录被保存在一大堆彼此隔离的系统当中，而资料持有者没有足够的动力来分享这些信息，”分布式数据库供应商Cloudant公司联合创始人兼首席科学家 MikeMiller表示。“即使我们真的把所有数据都归拢在一起，也仍然需要通过机器学习算法及实时分析对其进行全面优化。这也正是我们目前正在努力钻研的课题。”

人脑图谱：了解身体的各个部分如何运作

人类大脑模型能够为科学研究带来巨大帮助。医生可以查看肿瘤的生长情况或者了解大脑如何通过一系列功能控制身体的其它器官。目前已经有包括欧洲人类大脑项目在内的多个科学项目尝试在未来十年之内创建出大脑模拟系统。

障碍何在？要完成这项工作，我们需要一台运算速度千倍于当前水平的超级计算机。大脑当中存在数以百万计的神经递质，而且它们彼此之间互相连通、共同数据我们所接触到的“数据”。

“这样的计算规模要求我们从传统的硅芯片领域脱离出来，迈向生物芯片时代——这是分子计算的前提条件，”曾任克林顿政府前副助理国务卿（负责运输体系技术政策）、现任霍华德大学教授的OliverGMcGee解释道。“从直观角度看，分子计算在数据管理方面的运算速度比传统硅芯片高750倍，只有这样的机制才能处理颅腹脑体系当中的关系认知奥秘。”

统筹世界范围内的铀原料供应：追踪武器化活动与能源供给

毫无疑问，在全球范围内收集任何数据都将是一项极为艰巨的任务，但追踪全球铀原料供应至少拥有其积极意义——当然，前提是所有信息碎片都能严丝合缝地被拼接在一起。

数据收集企业Connotate公司CEOKeithCooper指出，我们目前只能解决其中一部分难题，因为某些国家并没有公开其铀原料供应记录。“目前，很多铀储量丰富的国家虽然已经拥有便捷的互联网体系，但却仍然拒绝以标准化方式公布其资源流向。”幸运的是，计算宏观形势倒不太困难——毕竟将铀原料投入武器化领域的国家数量有限。

我们真正需要追踪并掌握的是全球可用铀原料当中最为宝贵的、仅占15%的浓缩铀，他解释道。“我们需要识别并追踪所有与浓缩铀相关的销售活动（通过黑市或者合法渠道）以及矿藏分布，并通过论坛、博客、监管机构及其它周边体系进行数据统计，包括各政府及非政府组织对于铀原料生产数据及开采活动的报道等。为了处理收集到的这些结果，我们还需要设计出一套智能化人机交流方案。”

全球实时犯罪数据：更加主动的警务处理能力

很多地方性执法机构已经掌握着非常丰富的犯罪数据，警务人员则可以在自己的警车内轻松访问犯罪记录数据库，从而根据犯罪嫌疑人的具体情况做出反应。

障碍何在？这些数据只包含过往的罪行，Cloudant公司的Miller表示，其中无法体现刚刚发生或者正在进行中的犯罪活动。由于无法在犯罪活动进行的过程中进行阻止，警方只能被迫采取更为被动的应对措施。

不过情况已经有所转变，Miller指出。举例来说，加利福尼亚州奥克兰市警方已经配备声学监控器用于识别q声。技术人士将其称为 “ShotSpotter”，配合大数据分析机制即可用于追踪潜在的犯罪发生地点，警员则根据分析结论立即前往对应位置。实时犯罪数据所带来的易处并不局限于执法领域：TruliaLocal热点地图能够提供犯罪活动报告，从而帮助住房买家选择更友善、更安全的生活环境。

追踪儿童行踪：更好、更及时的AmberAlert

时至今日，我们已经拥有很多种通报失踪儿童的方式，例如美国所采用的AmberAlert系统。不过这些通告机制的最大问题在于，只能在事后发起提醒。追踪儿童位置所必要的技术已经存在，当下大部分智能手机都能通过谷歌位置报告功能将儿童的当前所在地发送给父母。与此同时，大众汽车的Car-Net以及福特汽车的MyKey应用也能在青少年驾车到达特殊地理位置时发送报告。

障碍何在？分析。数字营销企业RoundarchIsobar公司副总裁JaisonManian指出，预测技术能够助我们一臂之力。大数据厂商能够分析儿童的行为模式，当然前提是家长愿意分享相关数据。

“预测分析能够追踪儿童的日常行动模式，并在出现严重偏差时立即向父母发出警示，”他表示。只要满足警示条件，信息会被实时发出 ——这能有效阻止重大事故的发生。

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“大数据”已经成为时下最火热的IT行业词汇，各行各业的大数据解决方案层出不穷。究竟什么是大数据、大数据给信息安全带来哪些挑战和机遇、为什么网络安全需要大数据，以及怎样把大数据思想应用于网络安全技术，本文给出解答。

一切都源于APT

APT（Advanced Persistent Threat）攻击是一类特定的攻击，为了获取某个组织甚至是国家的重要信息，有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。APT攻击利用了多种攻击手段，包括各种最先进的手段和社会工程学方法，一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部的人员作为攻击跳板。有时候，攻击者会针对被攻击对象编写专门的攻击程序，而非使用一些通用的攻击代码。此外，APT攻击具有持续性，甚至长达数年。这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段，以及在渗透到网络内部后长期蛰伏，不断收集各种信息，直到收集到重要情报。更加危险的是，这些新型的攻击和威胁主要就针对国家重要的基础设施和单位进行，包括能源、电力、金融、国防等关系到国计民生，或者是国家核心利益的网络基础设施。

现有技术为什么失灵

先看两个典型APT攻击案例，分析一下盲点在哪里：

1、 RSA SecureID窃取攻击

1) 攻击者给RSA的母公司EMC的4名员工发送了两组恶意邮件。邮件标题为“2011 Recruitment Plan”，寄件人是webmaster@Beyondcom，正文很简单，写着“I forward this file to you for review Please open and view it”;里面有个EXCEL附件名为“2011 Recruitment planxls”；

2) 很不幸，其中一位员工对此邮件感到兴趣，并将其从垃圾邮件中取出来阅读，殊不知此电子表格其实含有当时最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。这个Excel打开后啥也没有，除了在一个表单的第一个格子里面有个“X”(叉)。而这个叉实际上就是内嵌的一个Flash；

3) 该主机被植入臭名昭著的Poison Ivy远端控制工具，并开始自BotNet的C&C服务器(位于 goodmincesurcom)下载指令进行任务；

4) 首批受害的使用者并非“位高权重”人物，紧接着相关联的人士包括IT与非IT等服务器管理员相继被黑；

5) RSA发现开发用服务器(Staging server)遭入侵，攻击方随即进行撤离，加密并压缩所有资料(都是rar格式)，并以FTP传送至远端主机，又迅速再次搬离该主机，清除任何踪迹；

6) 在拿到了SecurID的信息后，攻击者就开始对使用SecurID的公司(例如上述防务公司等)进行攻击了。

2、 震网攻击

遭遇超级工厂病毒攻击的核电站计算机系统实际上是与外界物理隔离的，理论上不会遭遇外界攻击。坚固的堡垒只有从内部才能被攻破，超级工厂病毒也正充分的利用了这一点。超级工厂病毒的攻击者并没有广泛的去传播病毒，而是针对核电站相关工作人员的家用电脑、个人电脑等能够接触到互联网的计算机发起感染攻击，以此 为第一道攻击跳板，进一步感染相关人员的U盘，病毒以U盘为桥梁进入“堡垒”内部，随即潜伏下来。病毒很有耐心的逐步扩散，利用多种漏洞，包括当时的一个 0day漏洞，一点一点的进行破坏。这是一次十分成功的APT攻击，而其最为恐怖的地方就在于极为巧妙的控制了攻击范围，攻击十分精准。

以上两个典型的APT攻击案例中可以看出，对于APT攻击，现代安全防御手段有三个主要盲点：

1、0day漏洞与远程加密通信

支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配，广泛应用于各类主流网络安全产品，如杀毒、入侵检测/防御、漏洞扫描、深度包检测。Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征，或者说还没来得及积累特征，这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的。

2、长期持续性的攻击

现代网络安全产品把实时性作为衡量系统能力的一项重要指标，追求的目标就是精准的识别威胁，并实时的阻断。而对于APT这种Salami式的攻击，则是基于实时时间点的检测技术难以应对的。

3、内网攻击

任何防御体系都会做安全域划分，内网通常被划成信任域，信任域内部的通信不被监控，成为了盲点。需要做接入侧的安全方案加固，但不在本文讨论范围。

大数据怎么解决问题

大数据可总结为基于分布式计算的数据挖掘，可以跟传统数据处理模式对比去理解大数据：

1、数据采样——>全集原始数据（Raw Data）

2、小数据+大算法——>大数据+小算法+上下文关联+知识积累

3、基于模型的算法——>机械穷举（不带假设条件）

4、精确性+实时性——>过程中的预测

使用大数据思想，可对现代网络安全技术做如下改进：

1、特定协议报文分析——>全流量原始数据抓取（Raw Data）

2、实时数据+复杂模型算法——>长期全流量数据+多种简单挖掘算法+上下文关联+知识积累

3、实时性+自动化——>过程中的预警+人工调查

通过传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击，企业必须先确定日常网络中各用户、业务系统的正常行为模型是什么，才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。而安全厂商可利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间、空间、行为上的特征进行处理，总结抽象出来一些模型，变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征，建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间，企业需要耗费大量人力、物力、财力成本，才能达到目的。但可以通过整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，共享数据库之间的关键模型数据，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。

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