钉钉数据库需要整理是怎么回事

建议你随用随连接，好处有2个，一是不占用服务器资源，不需要一直给你保持连接

二是保证程序健壮性，你只在程序启动时连接数据库，后面调用，一旦网络有异常或者发生其他情况，连接中断了，你只能关闭程序，或者就出问题，一部分数据更新，一部分没更新，导致数据异常。

所以建议你随用随连，而且最好采用数据库事务，一个完整事务处理完立刻提交更改，并且判断更改是否成功，发现问题及时回滚，避免数据异常。不要攒到一大堆再处理。

1、数据

数据是客观事物的反映和记录，是用以载荷信息的物理符号。数据不等同于数字，数据包括两大类，及数值型数据和非数值型数据。

2、信息

信息是指有意义的数据，即在数据上定义的有意义的描述。

3、数据处理

数据处理就是将数据转换为信息的过程。数据处理包括：数据的收集、整理、存储、加工、分类、维护、排序、检索和传输等一系列活动的总和。

4、数据库

数据库是数据库系统的核心，是被管理的对象。

5、数据库管理系统

数据库管理系统负责对数据库进行管理和维护，它是数据库系统的主要软件系统，是管理的部门。它借助于 *** 作系统实现对数据的存储管理。

一般来说，DBMS应包括如下几个功能

数据定义语言（DDL）：用来描述和定义数据库中各种数据及数据之间的联系。

数据管理语言（DML）：用来对数据库中的数据进行插入、查找、修改和删除等 *** 作。

数据控制语言（DCL）：用来完成系统控制、数据完整性控制及并发控制等 *** 作。

6、数据库系统

数据库系统实际上是一个应用系统，它由数据库、数据库管理系统、用户和计算机系统组成。

数据库是数据库系统 *** 作的对象。

数据库管理系统是数据库系统负责对数据进行管理的软件系统。

用户是指使用数据库的人员。数据库系统中的用户有终端用户、应用程序员和数据库管理员。

计算机系统是指存储数据库及运行DBMS的软、硬件资源，如 *** 作系统和磁盘、I/O通道等。

作者: 佘涛 对于像Sybase这样的大型DBMS系统而言 作为OLTP(联机事务处理)应用的基石 它需要能每天 小时 每年 天不间断运行 由于其应用程序每天对数据库进行大量的插入 更新 删除等 *** 作 在数据库的物理存储介质上产生了大量存储碎片 从而影响了存储的效率以及数据库应用运行的速度 是否可以像Windows *** 作系统的 碎片整理 程序一样 整理这些碎片 从而优化数据库存储 提高数据库的运行速度呢？答案是肯定的 本文将介绍Sybase数据库的碎片类型以及碎片整理方法 碎片类型 由于Sybase是通过OAM页 分配单元和扩展页来管理数据的 所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除 插入和更新等 *** 作 时间一长就会出现以下几种情况 页碎片 即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上 如果这些页存储在不同的扩展单元上 Database Server就要访问多个扩展单元 因此降低了系统性能 扩展单元碎片 在堆表中 当删除数据链中间的记录行时 会出现空页 随着空页的累积 扩展单元的利用率也会下降 从而出现扩展单元碎片 带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片 当有扩展单元碎片存在 会出现以下问题 ● 对表进行处理时 常常出现死锁 ● 利用较大的I/O *** 作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度 ● 行 *** 作的争用 扩展单元遍历 带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂 但当删除记录后 页会获得释放 从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据 而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元 这将导致访问/查询记录的时间大大延长 开始时数据库的性能虽然较高 但使用一段时间后性能就会下降等问题 实际上 数据在存储空间上排列得越紧密有序 Database Server访问的速度就越快 消除碎片有助于提高系统的性能和更有效地利用数据存储空间 碎片优化方法 处理碎片有多种方法 如重新定义table的填充因子 根据table的定义删除并重新创建索引 重建表等 本文给出的方法是通过BCP实用程序将用户数据库的数据以文本形式导出 然后将用户数据库彻底清空 截断 再将文本数据导入到数据库 从而达到消除碎片的目的 具有通用性 下面以Sun Solaris *** 作系统下的Sybase Adaptive Server Enterprise 为例 说明整理数据库数据的具体方法 备份数据库 为防止在数据库碎片整理过程中出现不可预见的问题 有必要先备份数据库 创建bcp out脚本并导出数据 ● 创建包含下列SQL语句的文件 cre_bcp_out sql select bcp + name + out / + name + _out txt Udboname Pdbopwd Ssys_name c from sysobjects where type = U order by name go ● isql Udboname Pdbopwd Ssystemname < cre_bcp_out sql > b_out ● 编辑输出文件 去掉文件第一行和最后两行无关的字符 vi b_out ● 执行脚本 将数据库的数据导出到文本文件 sh b_out 创建truncate table脚本并截断数据库 ● 创建包含下列SQL语句的文件 cre_trunc_out sql select truncate table + name from sysobjects where type = U order by name go ● isql Udboname Pdbopwd Ssystemname < cre_ trunc_out sql > trunc_out sql ● 编辑输出文件 去掉文件第一行和最后两行无关的字符 并在最后一行加入 go构成完整的SQL语句 vi trunc_out ● 执行以下语句 清空数据库的数据 isql Udboname Pdbopwd < trunc_out sql 4 创建bcp in脚本并导入数据 ● 创建包含下列SQL语句的文件： cre_bcp_in sql select “bcp” + name + “in /” + name + “_outtxt -Udboname -Pdbopwd -Ssys_name -c”from sysobjects where type = ‘U’ order by name go ● isql -Udboname -Pdbopwd -Ssystemname < cre_ bcp_in sql > b_in ● 编辑输出文件，去掉文件第一行和最后两行无关的字符：vi b_in ● 从文本中导入数据：sh b_in 5 更新数据库状态 Sybase不自动维护索引的统计信息，当用truncate table截断数据库时，索引并没有改变，所以必须用update statistics来确保索引的统计信息对应当前表数据的统计。tWWiNgwiT ● 创建包含下列SQL语句的文件： cre_upd_st sql select “update statistics” + name from sysobjects where type = “U” order by name go ● isql -Udboname -Pdbopasswd -Ssystemname < cre_upd_st sql > upd_st sql ● 编辑输出文件，去掉文件第一行和最后两行无关的字符，在最后一行加入 go构成完整的SQL语句： vi upd_st sql ● 更新数据库状态： isql -Udboname -Pdbopasswd -Ssystemname < upd_st sql 至此，基本上完成了数据库用户表的碎片整理工作。 小 结 在整理过程中，有以下两点需要注意: 1 Tempdb的大小 当Sybase执行bcp in脚本时，会占用导入数据2倍的tempdb空间，因此在执行前要仔细估计最大的table的大小，保证有足够的tempdb空间。当空间不够时，要考虑用分割table或删除陈旧数据的方法缩小table的大小，或者考虑增加tempdb的大小。 2 数据库配置选项的设置 当数据库执行bcp in脚本时会产生大量的log，为保证bcp in进程不致因为log溢出而中断，应该设置database的选项“truncate log on cpt”为“true”。 虽然Sybase数据库是自优化的，但只要数据库是动态的，数据库碎片现象就会存在。在OLTP应用的场合，随着数据的不断增大，系统变得越来越缓慢，并且经常出现死锁时，应该检查数据库的碎片，并且采用以上方法进行优化。 实际上，应该定期做数据库的碎片整理，保证数据库的物理存储经常处于最优状态，相对于增加硬件而言，这是一种更好的保持数据库性能的低成本的途径。 lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17019

1资料的收集与整理

充分利用工区开发区块钻、测井资料丰富的特点，根据以储层非均质性研究为基础，以剩余油分布规律研究为核心的指导思想，我们进行了大量的资料收集与整理工作，主要包括：

（1）对工区内7口取心井进行了详细的观察和描述，并结合其他的岩性、颜色、古生物、重矿物等样品资料，恢复目的层段兴隆台油层各小层的沉积环境及沉积相，确定各微相单元及其分布规律；

（2）收集了孔、渗等岩石物性分析测试资料；

（3）收集了近200口井的录井资料，并进行了测井沉积微相解释及目的层段的数字化处理；

（4）收集了174口井的多井资料，在测井储层参数反演方法研究的基础上，结合物性资料，对这174口井进行了储层参数的测井解释工作。经过大量实际资料的实验和研究，可以得出下面三个储层参数测井解释数学模型：

①孔隙度（φ）与声波时差（AC）的关系为（图6-2）：

φ＝0168135×AC-296174　其相关系数Rn=09688

图6-2　孔隙度与声波时差的相关图

②渗透率的测井解释数学模型：

高含水油田剩余油分布研究：以辽河油田欢26断块为例

上式即是利用FZI反算渗透率的模型。根据欢26断块兴隆台油层组6口取心井、585个孔隙度、渗透率分析样品的计算结果来看，计算的渗透率值与岩心分析数据吻合良好效果是令人满意的。

③含油饱和度（SO）与流动带指标（FZI）的数学模型（详见第七章）：

SO=exp[-00729769（ln（FZI））2+0432971ln（FZI）+3462147]

该式的相关系数Rn＝093

2数据库的建立

在上述资料的收集、整理的基础上，分别建立了下面相关的数据库（集）：

（1）Welldat：存储工区内198口井的坐标值；

（2）Layerdat：存储兴隆台油层组Ⅲ4、Ⅲ5、Ⅲ6小层各井点的孔、渗、饱等物性参数均值；

（3）Lithodat：存储作剖面模型的7口井Ⅲ4、Ⅲ5、Ⅲ6小层的岩性数据以及作三维模型的9口井的Ⅲ6小层的岩性数据，并在此基础上形成四个数据集：Ⅲ4lithodat，Ⅲ5lithodat，Ⅲ6lithodat和3Dlithodat;

（4）Parameterdat：存储各井点目的层段垂向各深度处的孔、渗、饱等物性参数，采样间隔为0125m，在此基础上也形成四个数据体：Ⅲ4paradat，Ⅲ5paradat，Ⅲ6paradat和3Dparadat

上述各种数据库的建立，为下一步建立各种储层地质模型奠定了坚实的基础。

以上就是关于钉钉数据库需要整理是怎么回事全部的内容，包括:钉钉数据库需要整理是怎么回事、什么是数据库的概念结构、Sybase数据库的碎片整理等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！