数据库中的存储过程是什么

存储过程是存储在

dbc

文件中的

Visual

FoxPro

代码，是专门 *** 作数据库中数据的代码过程。存储过程可以提高数据库的性能，因为在打开一个数据库时，它们便加载到了内存中。

使用存储过程主要是为了创建用户自定义函数，字段级规则和记录级有效性规则将引用这些函数。当把一个用户自定义函数作为存储过程保存在数据库中时，函数的代码保存在

dbc

文件中，并且在移动数据库时，会自动随数据库移动。使用存储过程能使应用程序更容易管理，因为可以不必在数据库文件之外管理用户自定义函数。

1，每个数据库对应一个文件夹，文件夹名和库名相同；

2，(单独的表空间中) 每张表对应几个文件，文件名和表名相同，innodb引擎中对应两个文件，后缀名为：frm、ibd；

frm文件：存储的是表结构信息。

ibd文件：存储的是表里的数据、索引等。

mysql数据库会在硬盘上建立相应的各种数据文件，然后会把数据分文别类的放到各个数据文件上。至于文件的位置，当然是在你安装的硬盘上。

主要分为几类文件

（1）存放表结构的frm文件：文件名与表名相同，每个表对应一个同名frm文件

（2）根据数据库管理方式的不同（myisam和innodb两种方式）设置不同的文件

myiasm：

MYD文件：表数据文件

MYI文件：索引文件

log文件：日志文件

innodb：

InnoDB数据库文件（即InnoDB文件集）：

ibdata1、ibdata2等：系统表空间文件，存储InnoDB系统信息和用户数据库表数据和索引，所有表共用

ibd文件：单表表空间文件，每个表使用一个表空间文件（file per table），存放用户数据库表数据和索引

日志文件： ib_logfile1、ib_logfile2

浙西文件都存在具体的存储器中，这个存储器就是硬盘（就算在云上，其实也是在网络存储上）。

具体位置跟你安装的数据库的位置有关。

在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。当表中定义有varchar、nvarchar或varbinary类型列时，如果向表中插入的数据行超过8092字节时将导致Transact-SQL语句失败，并产生错误信息。SQL

Server对每个表中行的数量没有直接限制，但它受数据库存储空间的限制。每个数据库的最大空间1048516TB，所以一个表可用的最大空间为1048516TB减去数据库类系统表和其它数据库对象所占用的空间。

逻辑结构、物理结构

数据库的存储结构也就是数据库存储数据的方式

逻辑存储结构主要用于描述在Oracle内部的组织和管理数据的方式；而物理存储结构则用于描述在Oracle外部,即 *** 作系统中组织和管理数据的方式

对数据库数据进行下载保存。下载保存为原数据库文件名。

但是像保证数据时时更新就必须不断下载，遇有数据库错误的时候使用最新的一次下载文件进行覆盖，但是这一过程中的数据文件就丢失了，这就是所谓得倒档。

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、 *** 作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。根据BillInmon的定义，“数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的：1 是 *** 作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分)2 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分)因此 *** 作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 *** 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改，所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换，而是原封不动地与业务数据库保持一致。即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用：1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。2） 转移一部分业务系统细节查询的功能在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

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