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介绍: 数据的完整性用于确保数据库数据遵从一定的商业的逻辑规则.在oracle中,数据完整性可以使用约束.触发器.应用程序(过程.函数)三种方法来实现,在这三种方法中,因为约束易于维护,并且具有最好的性能,所以作为维护数据完整性的首选. 什么是约束? 约束用于确保数据库数据满足特定的商业规则. 在oracle中,约束包括: not null(非空).unique(唯一).primary key(主键).foreign key(外键)和check(检查)五种. not null非空 用于指定列的值

MASS批量维护数据 https://www.fenginfo.com/2485.html 一．说明 在SAP系统的各种批量处理工具中,批量更新(Mass Maintenance) 是一种简易快捷的批处理编辑工具,可对利润中心.销售订单等20种左右的主数据和单据对象进行编辑,主要功能是批量修改,部分对象可创建新记录.相比之下,此工具易于上手并且免去录屏的繁琐,而新建记录则不易成功. 虽易于上手,批量更新其实是一件危险系数很高的操作, 一定要确认操作的人员具备足够的经验与技能,同时还需要知道更新的

由于一些数据表的数据比较重要,不允许直接查看数据表中的数据或者通过SM30进行维护, 故可以通过新建一个视图簇的方式来实现,然后通过程序调用这个视图簇,来进行数据的维护. 运行事务码SE54 最后通过可执行程序调用视图簇 CALL FUNCTION 'VIEWCLUSTER_MAINTENANCE_CALL' EXPORTING viewcluster_name = 'YDEMO_VEIW' maintenance_action = 'S' EXCEPTIONS client_reference

简介:索引是用于加速数据存取的数据对象,合理的使用索引可以大大降低i/o 次数,从而提高数据的访问性能. 当我们从一张表中检索我们需要的数据是,oralce往往会进行全表扫描,就是遍历所有的数据行,来找到我们需要的数据,并返回结果集给我们,这个过程就像下图: 当这个人需要去图书馆找一本书,唯一的方式就是把这个图书馆的书,全部过一边,直到找到自己想要的书,如果这个图书馆的书少的话,这个时间还可以接收,但是如果这个图书馆有1000万本书,那么你懂的,这辈子能不能找的到都不一定,毕竟人没有计算机那么快

简介:约束用于确保数据库满足特定的商业规则.在Oracle中,约束包括以下几种: 1.not null      非空约束       该劣质不能为null 2.unique       唯一约束       该列值不能重复,但是可以为null 3.primary key   主键约束    not null+unique 4.foreign key    外键约束 5.check 注:一张表只能由一个主键(该主键可以使联合主键-两个字段组成一个主键),但是可以有多个unique

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4291452.html BDC批量数据导入 BDC(Batch Data Communication),是SAP系统数据传输的主要技术之一,主要用于把数据大量大批输入到SAP系统. BDC方法与A

目前postgreSQL数据库的管理,数据查询等都需要安装postgreSQL软件或安装pgadmin等,远程访问都需要先登录到服务器等繁琐的操作.如果是开发团队,那么每个开发,测试,管理人员都要经历这个麻烦的过程. 使用Treesoft数据库管理系统,基于web方式管理postgreSQL,只需安装一次,大家直接通过浏览器使用,维护及监控数据库,大大简化工作量. 监控的指标包括:连接数,数据库大小,表空间,锁情况,QPS事务数等. Treesoft数据库管理系统,支持直接网络在线维护数据,数据

目前Oracle数据库的管理,数据查询等都需要安装Oracle软件或安装Oracle Client等,远程访问都需要先登录到服务器等繁琐的操作.如果是开发团队,那么每个开发,测试,管理人员都要经历这个麻烦的过程. 使用Treesoft数据库管理系统,基于web方式管理ORACLE,只需安装一次,大家直接通过浏览器使用,维护及监控数据库,大大简化工作量. 监控的指标包括:连接数,缓冲区命中率,共享池的命中率,日志缓冲占用,锁情况,表空间使用情况,I/O读写等. Treesoft数据库管理系统支持直

相关文章:http://www.cnblogs.com/caizjian/p/3248499.html 1.se11进去新建一个数据表 2.se55进去生产表维护 3.sm30进去维护数据表 4.se51进去调整屏幕元素,(应该也可以拷贝到另外的程序生成程序) 5.函数在程序中调用维护窗口 CALL FUNCTION 'VIEW_MAINTENANCE_CALL'   EXPORTING     action                               = 'U' *   COR

随着移动互联网的发展,大量的非结构化数据随之产生,不仅对数据库存储大数据提出了新的要求,同时对于查询数据和进行大数据分析也提出了苛刻的要求,这些显然是单服务器处理能力无法满足的,自然建立一个集群是不可避免的.集群的复杂性大家众所周知,而MongoDB的优势之一正式可以帮助我们解决这些问题. 分片(sharding) 分片是MongoDB提供的一种机制,其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上.与其他的分区方案相比,MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情.只要我们进行简单的配置,并告诉Mon

1. Oracle跟SQL Server 2005的区别? 宏观上: 1). 最大的区别在于平台,oracle可以运行在不同的平台上,sql server只能运行在windows平台上,由于windows平台的稳定性和安全性影响了sql server的稳定性和安全性 2). oracle使用的脚本语言为PL-SQL,而sql server使用的脚本为T-SQL 微观上: 从数据类型,数据库的结构等等回答 2. 如何使用Oracle的游标? 1).  oracle中的游标分为显示游标和隐式游标 2

INSERT INTO hk_test(username, passwd) VALUES ('qmf1', 'qmf1'),('qmf2', 'qmf11') delete from hk_test where username='qmf1' and passwd='qmf1' MySQL里查询表里的重复数据记录: 先查看重复的原始数据: 场景一:列出username字段有重读的数据 select username,count(*) as count from hk_test group by 

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

Local SharedObject 这种方法比较简单方便的保存少的数据到到设备中.你不用自己去管理这些数据,设备会自动管理他. SharedObject 在 flash.net 包中,继承自EventDispatcher . ShareObject 和浏览器中的cookie 类似,但是他不会过期,而且有一个默认的大小限制为100K.他是AMF格式的数据.可以存储Array,Object,XML,Number,等各种数据类型.使用方法: import flash.net.SharedObject

本文部分内容会涉及mysql,可能在其它数据库中并不适用. 本章节仅仅针对数据库结构设计做讨论.查询优化的其它内容待续. 数据库设计及使用是WEB开发程序猿必备的一项基础技能,在大数据量和高并发场景,合理的数据结构及SQL查询优化对项目来说都会显得格外重要.大部分有经验的程序猿都能了解到,程序的瓶颈往往不在程序本身,而在数据訪问层.造成数据訪问效率低下的原因有非常多,怎样解决这些问题.直接影响到应用的稳定性.健壮性.下面列举几个常见的问题: 数据库锁表,查询堵塞 高并发场景下.链接数量瓶颈 查询

在本文中我们介绍并比较两种最流行的开源持久框架:iBATIS和Hibernate,我们还会讨论到Java Persistence API(JPA).我们介绍每种解决方案并讨论其所规定的品质,以及在广泛的应用场景中其各自的长处和缺点.然后我们会基于诸如性能.移植性.复杂性以及对数据模型改变的适应性等因素来比较iBATIS.Hibernate和JPA. 如果你是一个刚起步的Java程序员,新接触持久性概念的话,那么就把阅读此文当作是接受一次这一主题以及大部分流行的开源持久性解决方案的启蒙.如果你对这

application发送数据到server application 发送请求到server 根据设置的load balance 规则从cluster中挑选一个coordinator,一般使用轮询即可.cluster 中的cassandra node 不仅作为数据库的储存节点,同样作为request 请求处理的server.所以保证每个节点处理的request 一样的balance算法即可 然后根据插入数据的主键hash value,来将第一份数据写入到对应节点中 然后根据replicator,

需要学习的技术很多,要自学新知识也不是一件容易的事,选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端,于是,打算学一学分布式系统. 带着问题,有目的的学习,先了解整体架构,在深入感兴趣的细节,这是我的计划. 首先得有问题,如果每日重复相同的工作,也不主动去学习,很难发现新的问题.不怕自己无知,就怕不知道自己无知,只有不断的学习,才会发现更多未知的知识领域! 带着问题出发 回到顶部 分布式要解决什么问题呢?解决持久化数据太大,单个节点的硬盘无法存储的问题:解决运算量太大,单个节点的内存.CPU无法处理

在生产环境中使用docker,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行数据共享,这涉及到容器对数据管理的操作 容器对数据的管理主要有两种方式: 数据卷(Data Volumes): 容器内数据直接映射到本地主机环境 数据卷容器(Data Volume Containers):使用特定容器维护数据卷 一:什么是数据卷? 数据卷是一个可以供容器使用的特殊目录,他将主机操作系统目录直接映射进容器,类似于Linux中的mount命令. 数据卷的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用,容器间传

分片(sharding)是MongoDB将大型集合分割到不同服务器(或者说集群)上所采用的方法,主要为应对高吞吐量与大数据量的应用场景提供了方法. 和既有的分库分表.分区方案相比,MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情,只要告诉MongoDB要分配数据,它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡. 一. 分片的集群组件 1.Mongos [路由]   作为请求的访问入口,所有的请求都由mongos来路由.分发.合并,这些动作对客户端driver透明,用户连接mongos就像连接mon