北大青鸟java培训：python编程开发关于程序扩展 *** 作

随着互联网的不断发展，我们对python编程开发技术的学习和掌握程度也在不断的提高。

下面我们就通过案例分析来了解和学习一下，关于程序扩展都有哪些 *** 作方法。

必要的概念传统编程依赖于两个核心概念：函数和类。

使用这些构建块就可以构建出无数的应用程序。

但是，当我们将应用程序迁移到分布式环境时，这些概念通常会发生变化。

一方面，OpenMPI、Python多进程和ZeroMQ等工具提供了用于发送和接收消息的低级原语。

这些工具非常强大，但它们提供了不同的抽象，因此要使用它们就必须从头开始重写单线程应用程序。

另一方面，我们也有一些特定领域的工具，例如用于模型训练的TensorFlow、用于数据处理且支持SQL的Spark，以及用于流式处理的Flink。

这些工具提供了更高级别的抽象，如神经网络、数据集和流。

但是，因为它们与用于串行编程的抽象不同，所以要使用它们也必须从头开始重写应用程序。

用于分布式计算的工具Ray占据了一个独特的中间地带。

它并没有引入新的概念，而是采用了函数和类的概念，并将它们转换为分布式的任务和actor。

Ray可以在不做出重大修改的情况下对串行应用程序进行并行化。

开始使用Rayrayinit()命令将启动所有相关的Ray进程。

在切换到集群时，这是需要更改的行(我们需要传入集群地址)。

java课程培训机构>

数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。

数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。

为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。

数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。

随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。

《通用数据保护条例》（GDPR）《加州消费者隐私法案》（CCPA）等隐私法律法规的相继发布实施，中国也提出《个人信息保护法（草案）》，因此企业在管理和理解隐私数据上的责任持续加重。企业需要通过使用数据和数据分析来推动业务的独特需求，即便个人数据的存储超过了业务有效期（导致潜在的泄露隐患风险），也无法保证企业未来是否会出现使用数据的新业务需求。另一方面，在全球隐私法律法规逐步成熟的前提下，人们对滥用个人信息的警惕意识有所提高。此外，各类数据泄露事件导致公众对企业保护个人信息能力普遍不信任，人们开始要求能够访问数据，甚至是删除数据的权利。

2017年6月开始实施的《中华人民共和国网络安全法》提出了个人信息保护的要求。从2017年至2020年，GB/T 35273-2020《个人信息安全规范》三次改版，该国家标准规范了个人信息的保护与处理的建议，2020年10月21日，全国人大法工委也就《个人信息保护法（草案）》公开征求意见，可见对个人信息的保护已逐步成为强制性的法律，要求各大企业也在数字化转型的过程中，将个人信息划入敏感信息的范畴。为了保证合规，除如何保护敏感信息外，如何处置敏感信息也成为了企业需要考量的要务之一。

数据处置（data disposition）是一个综合术语，用于帮助企业采取不同方法处置敏感数据。这些处置方法符合法规、数据保留制度、消费者要求或其他业务需求。要建立高效的数据处置程序，企业应当与业务部门建立伙伴关系，从而了解数据的生命周期和流转过程，并衔接数据安全的各个层面。

可执行的数据处置方案通常基于业务需求和数据用例，采用以下三种方法中的一种或两种。

01 删除

删除是指永久、彻底地删除现有系统中的个人数据（例如重写和删除记录）。删除的好处是能够做到数据存储最小化并降低监管风险，但数据将无法再用于分析或其他业务需求，且企业需要维护删除记录

02 去标识化

去标识化指个人信息的去标识化，如匿名化等。优点是能够去除个人身份可识别性并保留相关数据，同时能够对去标识化的信息继续进行分析；但这种做法的挑战是需要根据其他字段重新识别敏感数据，而且高效的数据字典和数据处置框架也不可或缺

03 聚合

聚合指个人数据的聚合，如汇总和区间。聚合的好处是能够进行分析，而且在理解大型数据集的同时又不保留底层敏感数据，但可能会移除个人信息中的重要内容，而且当商业分析需求变化时可能无法满足需求

随着数字时代的到来，企业的发展和创新迎来巨大的机遇，同时也伴随着很多艰难的挑战，其中之一就是数据处置。很多企业难以跟上其数据生命周期（即数据的收集、存储、保留和删除）的节奏。要部署高效的数据处置程序，常见的挑战包括监管计划和新兴合规要求范围扩大、云端或本地数据处理、存储和使用出现激增、收集和存储的 历史 敏感数据超过保留期、有限的业务整合和所有权、缺乏数据治理能力、无法管理数据生命周期等。

针对客户在数据处置方面的挑战，安永着眼于提供可持续的解决方案，在保证合规性和数据保护要求的同时，维持数据可用性。安永的数据处置解决方案以人为中心，以流程为导向，通过专有技术平台加以实现。数据在数据处置程序中经历了不同的阶段：

01 战略和范围

02 框架开发

03 技术和自动化支持

04 持续改进

安永的数据处置方案在遵守隐私和安全保障义务方面提供了灵活性，结合使用方案中的两种数据处置方法可实现最大收益。其一是预防措施，在个人数据传送至所有系统之前，企业主动采取措施，通过删除、去标识化或聚合手段处置个人数据。其二则是按需处置，业务部门提出要求或处于隐私保护义务，如消费者基于被遗忘权要求删除个人数据时，企业应开启处置流程并在规定时间内响应请求。

通过数据处置方案，能够实现的好处包含减少风险、数据管理、成本优化、隐私简化及企业治理需求等。企业可通过删除、去识别化和聚合降低企业的整体数据隐私风险和安全风险，而数据处置能够管理企业最重要的数据并使其合理化，进一步实现数据优先级并减少重复，并且使个人和组织的权利得到尊重，包括数据库分类、隐私控制、业务规则和去标识化。

通过数据处置，企业能够确定需要优先去标识化的最敏感数据，其 *** 作步骤远远少于通常为保护个人信息安全所规定的步骤，最后，通过创建/更新流程与协议，确认所有数据处置方式都已按照现有的与数据保留和删除有关的企业制度、标准和法规执行。

01 定义数据和数据框架： 与数据所有者和业务负责人进行访谈，以确定用于企业业务流程的数据类型、数据元素和系统。

02 理解数据使用方式： 通过与业务人员合作，了解在业务流程和数据分析过程中，数据如何被创建、提取、强化、存储和共享。

03 确认数据互依性： 确定数据元素的关联和交叉引用，以了解数据沿袭以及不断变化的数据对企业的影响。

04 数据应依法留存并与留存计划相关联： 根据法律法规要求留存数据并制定相应的留存计划，确保战略要求符合最短的留存期限规定。

05 设计数据去标识化和数据处置的方案： 设计数据去标识化或数据处置方法（删除、加密、匿名化等），以实现业务发展并满足保留和处理要求。

06 制定并实施数据处置计划： 开发用于实施数据处置程序、控制流程和解决方案的项目，以符合数据保留和处理要求。

07 制定计划实施路线图： 优先实施数据处置项目，估算部署和稳定状态成本，并确定项目实施计划。

要使数据处置对企业产生最大效用，必须使其与总体数据保护战略和企业战略保持一致。关键点包括将数据处置纳入数据治理、管理和转换，还包含元数据管理、数据隐私、数据保护等等。为了更好地理解企业数据处置需求的范围，制定能够识别和降低重大风险的最优战略，各流程（如数据发现）必须支持数据的持续维护和管理。这些关键点协助支持和定义数据保护战略，以便在不中断业务职能的同时降低数据风险。

企业可以重新考虑数据保留方式以及数据保护和数据处置的控制方式，通过以下措施管理和降低风险：

成功要素包括：

为使数据处置程序更加有效，企业应了解该程序与其他数据保护和隐私保护措施的关联。安永团队基于我们所有数据保护和隐私的核心服务经验，帮助客户战略性地构建符合安全和隐私概念的数据处置程序。我们帮助企业采用这种整体方案，了解它对更广泛的数据保护和隐私的影响，企业就能成功控制和降低重大风险。

01 数据保护战略和转换： 测评、设计和改进整体数据保护战略计划及其治理的服务

02 隐私保护程序评估和改进： 服务支持识别数据隐私战略，并在客户隐私转型过程中为其提供支持

03 高价值信息资产（High Value Information Asset, HVIA）保护： 设计并实施HVIA保护计划的服务，包括识别、分类、治理、保护和处置高价值信息

04 数据保护技术支持： 协助客户选择并部署针对关键数据保护和隐私保护方案的技术解决方案

05 管理服务： 协助客户持续运营、执行数据保护和隐私流程的服务

06 数据保护战略和转换： 协助客户开发和部署用于处置和保护信息的加密解决方案的服务

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

事务性数据处理过程的特征：原子性、一致性、隔离性、持久性。

1、原子性。原子性是指事务包含的所有 *** 作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的 *** 作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果 *** 作失败则不能对数据库有任何影响。

2、一致性。一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

3、隔离性。隔离性是当多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的 *** 作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

4、持久性。持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的 *** 作。

数据处理：

数据处理（data processing），是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。

数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。

如果你正在负责一个基于SQL Server的项目 或者你刚刚接触SQL Server 你都有可能要面临一些数据库性能的问题 这篇文章会为你提供一些有用的指导（其中大多数也可以用于其它的DBMS）

在这里 我不打算介绍使用SQL Server的窍门 也不能提供一个包治百病的方案 我所做的是总结一些经验 关于如何形成一个好的设计 这些经验来自我过去几年中经受的教训 一直来 我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复

你了解你用的工具吗？

不要轻视这一点 这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条 也许你也看到有很多的SQL Server程序员没有掌握全部的T SQL命令和SQL Server提供的那些有用的工具

什么？我要浪费一个月的时间来学习那些我永远也不会用到的SQL命令？？？ 你也许会这样说 对的 你不需要这样做 但是你应该用一个周末浏览所有的T SQL命令 在这里 你的任务是了解 将来 当你设计一个查询时 你会记起来 对了 这里有一个命令可以完全实现我需要的功能 于是 到MSDN查看这个命令的确切语法

不要使用游标

让我再重复一遍 不要使用游标 如果你想破坏整个系统的性能的话 它们倒是你最有效的首选办法 大多数的初学者都使用游标 而没有意识到它们对性能造成的影响 它们占用内存 还用它们那些不可思议的方式锁定表 另外 它们简直就像蜗牛 而最糟糕的是 它们可以使你的DBA所能做的一切性能优化等于没做 不知你是否知道每执行一次FETCH就等于执行一次SELECT命令？这意味着如果你的游标有 条记录 它将执行 次SELECT！如果你使用一组SELECT UPDATE或者DELETE来完成相应的工作 那将有效率的多

初学者一般认为使用游标是一种比较熟悉和舒适的编程方式 可很不幸 这会导致糟糕的性能 显然 SQL的总体目的是你要实现什么 而不是怎样实现

我曾经用T SQL重写了一个基于游标的存储过程 那个表只有 条记录 原来的存储过程用了 分钟才执行完毕 而新的存储过程只用了 秒钟 在这里 我想你应该可以看到一个不称职的程序员究竟在干了什么！！！

我们可以写一个小程序来取得和处理数据并且更新数据库 这样做有时会更有效 记住 对于循环 T SQL无能为力

我再重新提醒一下 使用游标没有好处 除了DBA的工作外 我从来没有看到过使用游标可以有效的完成任何工作

规范化你的数据表

为什么不规范化数据库？大概有两个借口 出于性能的考虑和纯粹因为懒惰 至于第二点 你迟早得为此付出代价 而关于性能的问题 你不需要优化根本就不慢的东西 我经常看到一些程序员 反规范化 数据库 他们的理由是 原来的设计太慢了 可结果却常常是他们让系统更慢了 DBMS被设计用来处理规范数据库的 因此 记住 按照规范化的要求设计数据库

不要使用SELECT

这点不太容易做到 我太了解了 因为我自己就经常这样干 可是 如果在SELECT中指定你所需要的列 那将会带来以下的好处

减少内存耗费和网络的带宽

你可以得到更安全的设计

给查询优化器机会从索引读取所有需要的列

了解你将要对数据进行的 *** 作

为你的数据库创建一个健壮的索引 那可是功德一件 可要做到这一点简直就是一门艺术 每当你为一个表添加一个索引 SELECT会更快了 可INSERT和DELETE却大大的变慢了 因为创建了维护索引需要许多额外的工作 显然 这里问题的关键是 你要对这张表进行什么样的 *** 作 这个问题不太好把握 特别是涉及DELETE和UPDATE时 因为这些语句经常在WHERE部分包含SELECT命令

不要给 性别 列创建索引

首先 我们必须了解索引是如何加速对表的访问的 你可以将索引理解为基于一定的标准上对表进行划分的一种方式 如果你给类似于 性别 这样的列创建了一个索引 你仅仅是将表划分为两部分 男和女 你在处理一个有 条记录的表 这样的划分有什么意义？记住 维护索引是比较费时的 当你设计索引时 请遵循这样的规则 根据列可能包含不同内容的数目从多到少排列 比如 姓名 省份 性别

使用事务

请使用事务 特别是当查询比较耗时 如果系统出现问题 这样做会救你一命的 一般有些经验的程序员都有体会 你经常会碰到一些不可预料的情况会导致存储过程崩溃

小心死锁

按照一定的次序来访问你的表 如果你先锁住表A 再锁住表B 那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们 如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B 再锁定表A 这可能就会导致一个死锁 如果锁定顺序没有被预先详细的设计好 死锁是不太容易被发现的

不要打开大的数据集

在CSDN技术论坛中 :） 一个经常被提出的问题是 我怎样才能迅速的将 条记录添加到ComboBox中？这是不对的 你不能也不需要这样做 很简单 你的用户要浏览 条记录才能找到需要的记录 他一定会诅咒你的 在这里 你需要的是一个更好的UI 你需要为你的用户显示不超过 或 条记录

不要使用服务器端游标

与服务器端游标比起来 客户端游标可以减少服务器和网络的系统开销 并且还减少锁定时间

使用参数查询

有时 我在CSDN技术论坛看到类似这样的问题 SELECT FROM a WHERE a id= A B 因为单引号查询发生异常 我该怎么办？ 而普遍的回答是 用两个单引号代替单引号 这是错误的 这样治标不治本 因为你还会在其他一些字符上遇到这样的问题 更何况这样会导致严重的bug 除此以外 这样做还会使SQL Server的缓冲系统无法发挥应有的作用 使用参数查询 釜底抽薪 这些问题统统不存在了

在程序编码时使用大数据量的数据库

程序员在开发中使用的测试数据库一般数据量都不大 可经常的是最终用户的数据量都很大 我们通常的做法是不对的 原因很简单 现在硬盘不是很贵 可为什么性能问题却要等到已经无可挽回的时候才被注意呢？

不要使用INSERT导入大批的数据

请不要这样做 除非那是必须的 使用UTS或者BCP 这样你可以一举而兼得灵活性和速度

注意超时问题

查询数据库时 一般数据库的缺省都比较小 比如 秒或者 秒 而有些查询运行时间要比这长 特别是当数据库的数据量不断变大时

不要忽略同时修改同一记录的问题

有时候 两个用户会同时修改同一记录 这样 后一个修改者修改了前一个修改者的 *** 作 某些更新就会丢失 处理这种情况不是很难 创建一个timestamp字段 在写入前检查它 如果允许 就合并修改 如果存在冲突 提示用户

在细节表中插入纪录时 不要在主表执行SELECT MAX(ID)

这是一个普遍的错误 当两个用户在同一时间插入数据时 这会导致错误 你可以使用SCOPE_IDENTITY IDENT_CURRENT和@@IDENTITY 如果可能 不要使用@@IDENTITY 因为在有触发器的情况下 它会引起一些问题（详见这里的讨论）

避免将列设为NULLable

如果可能的话 你应该避免将列设为NULLable 系统会为NULLable列的每一行分配一个额外的字节 查询时会带来更多的系统开销 另外 将列设为NULLable使编码变得复杂 因为每一次访问这些列时都必须先进行检查

我并不是说NULLS是麻烦的根源 尽管有些人这样认为 我认为如果你的业务规则中允许 空数据 那么 将列设为NULLable有时会发挥很好的作用 但是 如果在类似下面的情况中使用NULLable 那简直就是自讨苦吃

CustomerName CustomerAddress CustomerEmail CustomerName CustomerAddress CustomerEmail CustomerName CustomerAddress CustomerEmail

如果出现这种情况 你需要规范化你的表了

尽量不要使用TEXT数据类型

除非你使用TEXT处理一个很大的数据 否则不要使用它 因为它不易于查询 速度慢 用的不好还会浪费大量的空间 一般的 VARCHAR可以更好的处理你的数据

尽量不要使用临时表

尽量不要使用临时表 除非你必须这样做 一般使用子查询可以代替临时表 使用临时表会带来系统开销 如果你是用 进行编程 它还会给你带来很大的麻烦 因为 使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在 SQL Server提供了一些替代方案 比如Table数据类型

学会分析查询

SQL Server查询分析器是你的好伙伴 通过它你可以了解查询和索引是如何影响性能的

使用参照完整性

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22158

qPCR这项技术，被广泛用于生物学的研究，只有有以下用途：

qPCR作为一种DNA定量手段，一般情况下， 还可以分为 绝对定量 和 相对定量 。

好的， 那么一般情况下， 我见过比较多的qPCR，都是以RNA相对定量为目的的，也是本文讨论的焦点。

qPCR和PCR一看名字就知道很像， q 就是quantitative的意思，quantitative就是定量的意思。。。（为我的废话鼓掌）

其实，说到底，qPCR就是通过荧光染料或者荧光探针来表征PCR产物的量，进而推断出PCR前，样本的初始核酸量。

具体原理是，对于不同的样本和基因，比较到达一定荧光强度所需要的循环数， 如果你的样本中DNA1的量 大于 DNA2的量，那么理论上， DNA1比DNA2需要更少次数的PCR扩增就可以达到某一个阈值

如果对于详细原理有什么执念的同学可以自行百度，必应，谷歌。。。

在实际实验过程中， 我们的实验没那么简单

一个仿真例子：

那么我们一般这样做，我会有处理和未处理的细胞，我们想比较这两种细胞geneA表达量的差异，我们在提取细胞的RNA并定量后反转成cDNA后，进行qPCR， 获得geneA和某一个内参基因（如GAPDH）的CT值。内参基因GAPDH在这里起到一个矫正的效果来去除不同的样品间 RNA产量 ， RNA质量 以及 逆转录效率 上的差别。

最最最常用的qPCR相对定量的方法是 ΔΔCT 法 （读作：delta delta CT）

公式如下

即 先用内参基因校准，再算样品与对照组间的差异 ，而我们的表达量的差异就可以表征为

虽然大多数qPCR设备都配有很完备的分析软件，

但是 。。。。。

这些软件的图可能不适合直接放文章，或者， 咳咳，很丑,你想自己修改之类的

而他们一般都不太提供最终计算结果，只提供CT值，那么这个就很让人头大了。

于是乎

秉承着 自己动手丰衣足食 一直折腾一直爽 的传统美德，我写了一个小小的工具，方便大家计算最终的相对表达量

该工具基于微软爸爸的EXCEL和VBA，不限样本数量，基因数量及每组实验的平行个数（如果你有三个复孔，其中一个如果CT和其他两个差别很大，你可以删除该孔，有些组3个复孔，有些2个，不影响程序运行）

在同学（zi）的（ji）强（xian）烈（de）要（mei）求（shi）下，我的qPCR数据处理小程序迎来了V20版本，主要增加了自动添加误差线的功能。

大家感受一下， 一键出图 的魅力，喜欢的同学记得点赞，转发哦, 获取链接在文末

获得相对表达量值之后呢，你可以使用origin或者graphpad等工具作图，读者可以查看我往期关于origin的文章哦

文章直通车>>> origin科研作图

此工具如有任何问题或者你们有什么建议或者链接失效等情况，请于同名微信公众号留言

Visual Studio是一个集成开发环境（IDE），可以用来编写各种类型的应用程序，包括激光雷达数据处理程序。以下是一些基本步骤：

1 安装Visual Studio：首先需要下载并安装Visual Studio。可以选择免费的Visual Studio Community版本，或者购买更高级别的版本。

2 创建项目：在Visual Studio中创建一个新的项目。可以选择C++或C#等语言进行编写。在创建项目时，需要选择一个适当的项目类型，例如控制台应用程序或桌面应用程序等。

3 导入激光雷达数据：将激光雷达数据导入到Visual Studio项目中。可以使用各种文件格式，例如CSV、LAS或PLY等。可以使用第三方库或SDK来读取和解析激光雷达数据。

4 数据处理：使用Visual Studio编写代码来处理激光雷达数据。可以使用各种算法和技术，例如点云滤波、配准、分割和分类等。可以使用第三方库或SDK来实现这些功能。

5 可视化：使用Visual Studio编写代码来可视化激光雷达数据。可以使用各种图形库或SDK，例如OpenGL或DirectX等。可以将处理后的数据可视化为点云、网格或其他形式。

需要注意的是，激光雷达数据处理是一个复杂的任务，需要具备一定的编程和数学知识。建议先学习相关的基础知识，例如C++或C#编程语言、线性代数和计算几何等。同时，可以参考相关的文档和教程，例如PCL（点云库）和OpenCV等。

Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。

SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。SQL Server还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。

oracle 主要是一些大公司用的，其功能什么的非常强大的，但一般的产品什么的没人用oracle数据库的，因为价格太昂贵了，不过一些大公司自己内部用的。

程序不是要重写是要改动程序访问数据库的部分

因为数据库内部的结构不一样导致他们对外界的接口不一样就好比两个方法的参数不一样,你要调用方法的时候肯定会传不同的参数

所以你要换数据库的时候 就要 改动你的数据库连接字符串(或者类)

以上就是关于北大青鸟java培训：python编程开发关于程序扩展 *** 作全部的内容，包括:北大青鸟java培训：python编程开发关于程序扩展 *** 作、数据处理包括对数据的编码录入审核插补等工作内容、安永：如何通过数据处置降低企业风险等相关内容解答，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！