访问数据库错误？

一、访问数据库错误？

使用数据源访问数据库时常出现的一I些错误：

1.不能加载类驱动

解决方案：通过数据源访问数据库，数据源由tomcat创建，应该把JDBC驱动程序的JAR

文件复制到tomcat的lib目录下。

2.由于连接路径为null，不能创建驱动。

解决方案：此类错误多与数据库驱动或者在连接错误时出现，解决的方法是检查con

text.xml文件中数据配置的文件信息，确保文件信息完全正确。

3.jdbc名称没有绑定到当前上下文。

解决方案：(1)在使用lookup（）方法查找数据源时，如果数据源名称与配置的名称不一

，则程序运行时会报此错。解决方法是确保context.xml文件中指定的数据源名称

与代码中所要访问的数据源名称一致。

（2）look()方法查找数据源时，没有使用前缀(java:comp/env/)+数据源名称，则程序员运行时会报此错。解决方案是在使用lookup()查找数据源时，使用前缀（java:comp/env/）+数据源名称的形式。

二、数据库不能访问？

重置了IP就可以了。具体如下：

下面的步骤需要一些前提：

你的sqlserver服务已经安装了，就是找不到服务器名称。

1、打开Sql server 管理配置器

或者在命令行输入：SQLServerManager10.msc

2、点击MSSQLSERVER的协议，在右侧的页面中选择TCP/IP协议

3、右键点击TCP/IP协议，选择“属性”，需要修改连接数据库的端口地址

4、跳出来的对话框，里面有好多TCP/IP的端口，找到“IP3”，更改IP地址为自己电脑的IP地址（或者是127.0.0.1）在TCP端口添加1433，然后选择启动

5、“IPALL”的所有端口改成“1433”

6、重新启动服务

7、通过以上1-6步骤设置好端口，重新打开SQL Server Management Studio，在服务器名称输入：(local)或者127.0.0.1，即可登录数据库了。

三、怎么访问数据库？

访问数据库需要遵循以下步骤：明确结论是需要掌握数据库连接方式、编写SQL语句、执行查询结果等基本操作；其原因在于这些是数据库操作的基础，只有掌握了这些才能更加高效地访问和处理数据库。具体包括学习如何通过网络连接远程数据库、如何调用不同的数据库API实现不同的功能等。需要在实际操作中练习和深化理解。

四、数据库大数据量

博客文章：大数据量数据库处理技巧

随着科技的不断发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。然而，大数据量的数据处理也带来了一系列的问题和挑战。其中，如何有效地管理并处理大量数据，成为了许多企业和开发者所面临的一大难题。在这篇文章中，我们将探讨一些处理大数据量数据库的技巧和方法，帮助大家更好地应对这一挑战。

优化数据库设计

首先，优化数据库设计是处理大数据量的基础。在设计数据库时，应考虑以下几点：

使用合适的数据类型：选择适合的数据类型可以减少数据冗余和存储空间的使用，提高数据处理的效率。
合理划分表结构：将相关数据划分到同一个表中，可以减少查询时间，提高查询效率。
合理使用索引：索引是数据库中重要的组成部分，它可以提高查询速度，减少数据库的负担。

使用合适的数据存储技术

对于大数据量的处理，使用合适的数据存储技术也是非常重要的。常见的存储技术包括：

分布式存储系统：如Hadoop、HDFS等，可以处理海量数据，并支持数据的分布式存储和计算。
NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，可以处理大量数据，并提供灵活的数据模型和查询方式。

使用这些技术可以有效地提高大数据量的处理效率，同时降低系统的负担。

优化查询语句

查询语句是处理大数据量的重要手段之一。优化查询语句可以提高查询速度，减少数据库的负担。常见的优化方法包括：

使用合适的索引：根据查询条件建立合适的索引，可以提高查询速度。
优化SQL语句：使用更高效的SQL语句可以提高查询效率。
分页查询：对于大量数据的查询，分页查询可以有效减少查询时间。

综上所述，处理大数据量的数据库需要从多个方面进行考虑和优化。通过优化数据库设计、使用合适的数据存储技术以及优化查询语句等方法，我们可以更好地应对大数据量的挑战，提高数据处理的效率。

五、oracle数据库如何查询表数据量？

假设你的表还有一个字段：名称。数据大概是：

名称日期金额

甲 2017.10 45

乙 2017.11 53

select * from table where 名称 in ( select 名称 from table where 日期 between '2017.11' and '2018.3' group by 名称 having min(金额)>50) and 日期 between '2017.11' and '2018.3' 上面的可以查出2017.11-2018.1这段时间内符合条件的记录.

查出2个时间段可以将上面的SQL复制一份union一下。不union也有办法实现。

六、怎么查看oracle数据库数据量大小？

1、查看所有表空间及表空间大小：

select tablespace_name ,sum(bytes) / 1024 / 1024 as MB　from dba_data_files group by tablespace_name;

2、查看所有表空间对应的数据文件：

select tablespace_name,file_name from dba_data_files;

3、修改数据文件大小：

alter database datafile 'H:\ORACLE\PRODUCT\10.1.0\ORADATA\ORACLE\USERS01.DBF' RESIZE 10240M;

七、如何访问winccsqlserver数据库？

用WINCC的C脚本访问他的SQL数据库并不合适！因为本来vc++ 和VB对比，vb访问数据库比VC要方便，容易掌握，快捷最好的方法：采用VB编写SQL访问数据，外挂于WINCC。访问WINCC SQL，用常规的方法是访问不到的，因为SQL FOR WINCC有独特的访问方式。

八、大数据量数据库设计

大数据量数据库设计是当今数据领域中一个备受关注的话题，随着数据规模的不断增长，传统数据库系统在处理大数据量时面临诸多挑战。因此，如何合理设计数据库结构，优化查询性能，提高数据处理效率，成为了数据工程师们需要深入研究和探讨的重要议题之一。

数据模型设计

在大数据量数据库设计中，一个合理的数据模型是至关重要的。数据模型的选择直接影响到数据库的性能、扩展性和可维护性。常见的数据模型包括关系型数据模型和非关系型数据模型。在选择适合的数据模型时，需要结合实际业务需求、数据特点以及系统架构来进行综合考虑。

索引优化

索引是提高数据库查询效率的关键。在处理大数据量时，设计合理的索引能够大大减少查询时间，加快数据检索速度。但是过多或不恰当的索引也可能导致数据库性能下降，因此需要根据具体情况进行索引优化，避免索引过多或者重复。

分区策略

对于大数据量的数据库，分区是一种常见的性能优化策略。通过合理的分区设计，可以将数据分散存储在不同的磁盘或者节点上，减轻单一节点的压力，提高系统并发处理能力。合理的分区策略还可以帮助快速删除、备份和恢复数据，提高数据管理的效率。

垂直切分与水平切分

在大数据量数据库设计中，垂直切分和水平切分是常用的数据切分策略。垂直切分是指根据业务功能将数据表拆分为不同的表，每个表包含不同的字段，以减少单个表的数据量，提高查询效率。水平切分是指将表按照某种规则分割为多个分片或者分区，每个分片存储部分数据，以实现数据的分布式存储和处理。

数据压缩与归档

针对大数据量数据库，数据压缩和归档是降低存储成本和提升查询效率的有效手段。通过压缩数据，可以减少存储空间的占用，提高数据的存储密度。而归档则可以将不常用或历史数据从在线存储中转移到归档存储，降低在线数据访问压力，同时保证数据的安全可靠性。

数据分片与分布式计算

数据分片和分布式计算是处理大数据量的重要技术手段。通过将数据分割成多个块，并部署在不同的节点上进行并行计算，可以有效提高数据处理的速度和效率。同时，分布式计算框架如Hadoop、Spark等工具也能够帮助实现大规模数据处理和分析，为大数据量数据库的设计和应用提供强大支持。

总结

在大数据时代，合理的数据库设计对于数据处理效率和系统性能至关重要。结合上述提到的技术手段和优化策略，可以更好地应对大数据量的挑战，提升数据库系统的稳定性和可扩展性。希望本文对于大数据量数据库设计有所启发，也欢迎读者们分享自己的想法和经验，共同探讨大数据领域的发展和创新。

九、sql数据库数据量庞大时怎么处理？

我用的是postgresql,发现同样的逻辑，存储过程的代码是c#的三分之一。因为存储过程语言是为描述数据创建的，对于变量和数据的混合处理有天然优势。再加上一些注释，代码可读性比c#更高。而且由于服务器和数据库是一次交互，执行更快，用户体验好，服务器并发好。postgresql存储过程支持断点调试的。当然我不建议几千行的存储过程。存储过程的目的是为了执行速度更快，代码更简洁。我也不认为简单的增删改查也用存储过程。这些应该交给orm。存储过程应该用同时满足以下几个条件时：1.用户高频使用这个功能 2.这个功能需要多次访问数据库

存储过程的另一个好处是在编译时就可以检查sql语句的错误不用等执行。缺点是，当数据库修改后，你如果不重新编译存储过程是无法知道程序中哪些地方需要修改字段名。但是相比她带来的好处，这一点可以忍受。另外orm也只是可以检测字段，但是存储过程连语法都检测了。

现代互联网应用的基石是MySQL,而早期mysql没有存储过程，而且数据往往要分多个库，搞存储过程要一个个库去更新，万一漏了一个就会出问题。互联网应用的逻辑相对没有erp复杂，所以都不用存储过程。但是现在是2019年了，mysql数据库也支持分区表了，一个库就能搞定很大数据量。存储过程也支持了，适当使用存储过程并无不妥。尤其是postgresql数据库连断点调试都具备了，语法又那么优雅。

所以我支持用存储过程，但不能滥用，要好钢用刀刃上

十、域名访问数据库

域名访问数据库的重要性

在当今数字化时代，域名访问数据库已经成为许多企业和组织不可或缺的一部分。随着互联网的普及和发展，越来越多的信息被存储在数据库中，而通过域名访问数据库可以轻松快捷地检索到所需的信息。本文将探讨域名访问数据库的重要性，以及如何有效利用这一技术。

域名访问数据库的定义

域名访问数据库是指通过互联网上的域名来访问存储在数据库中的信息。数据库是一个结构化的数据集合，可以通过各种方式来管理和访问其中的数据。而域名则是用于标识和定位互联网上资源（如网站、服务器等）的字符序列。通过将域名与数据库相结合，用户可以通过简单的域名访问来获取所需的信息，而不必了解复杂的数据库结构和查询语言。

域名访问数据库的好处

域名访问数据库具有诸多好处，其中包括：

简单易用：通过域名访问数据库，用户无需了解复杂的数据库结构和查询语言，只需输入简单的域名即可获取所需信息。
快捷高效：域名访问数据库可以大大缩短信息检索的时间，提高工作效率。
便于管理：通过域名访问数据库，可以方便地管理和更新数据库中的信息，保持数据的准确性和时效性。
安全可靠：采用域名访问数据库可以对数据进行权限控制，保护数据的安全性，防止未授权访问。

如何有效利用域名访问数据库

要想有效利用域名访问数据库，可以采取以下几点措施：

选择合适的域名：域名应该简洁明了，容易记忆，能够准确反映所访问的内容。
优化数据库结构：合理设计数据库结构，建立索引、关联等，以提高数据的检索效率。
定期维护更新：定期进行数据库维护，清理无用数据，更新信息内容，确保数据的完整性和准确性。
加强安全防护：采用安全措施保护数据库，设置访问权限、加密数据等，防止数据泄露和攻击。

结语

域名访问数据库作为信息化时代的重要技术之一，为用户提供了便捷、快速访问信息的途径，极大地提高了工作效率和信息检索的准确性。通过合理利用域名访问数据库，可以更好地管理和利用数据库中的信息资源，实现信息共享与交流。希望本文能够对您理解域名访问数据库的重要性和优势有所帮助。