记录与管理的艺术
非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）是一种不同于传统关系型数据库的新型数据库，它以数据模型的不同、数据结构的灵活性、扩展性和高性能等特点，受到了广泛的关注和应用，在非关系型数据库中,日志管理是保证数据一致性和系统稳定性的关键环节。
非关系型数据库日志的重要性
数据一致性与可靠性
非关系型数据库日志记录了数据的所有变更，包括插入、更新、删除等操作，通过日志，可以追踪数据的变化过程,确保数据的一致性和可靠性。
故障恢复与数据恢复
在非关系型数据库中，日志扮演着至关重要的角色，当系统出现故障时，可以通过日志进行故障恢复和数据恢复,保证数据的完整性。
性能优化与监控
日志可以帮助数据库管理员了解系统的运行状况，对性能进行优化和监控，通过对日志的分析，可以发现潜在的性能瓶颈,并采取相应的措施进行优化。
非关系型数据库日志的常见类型
普通日志
普通日志记录了数据库的基本操作，如插入、更新、删除等,普通日志对于数据恢复和故障恢复具有重要意义。
慢查询日志
慢查询日志记录了执行时间超过设定阈值的SQL语句，通过分析慢查询日志，可以找出性能瓶颈,优化数据库性能。
错误日志
错误日志记录了数据库在运行过程中出现的错误信息，通过分析错误日志,可以快速定位问题并进行修复。
非关系型数据库日志的管理
日志格式
非关系型数据库日志的格式应遵循统一的规范，以便于后续的分析和处理，常见的日志格式包括文本格式、XML格式和JSON格式等。
日志存储
日志的存储方式应考虑数据的持久性和可扩展性，常见的存储方式包括文件存储、数据库存储和分布式存储等。
日志备份与归档
为了防止数据丢失，需要对日志进行备份和归档，备份可以采用定时备份、增量备份等方式；归档可以将旧日志转移到其他存储介质,以节省空间。
日志分析工具
日志分析工具可以帮助数据库管理员快速定位问题、优化性能，常见的日志分析工具有Elasticsearch、Kibana、Grafana等。
非关系型数据库日志在保证数据一致性和系统稳定性方面具有重要意义，通过对日志的有效管理和分析，可以提高数据库的性能和可靠性，在未来的发展中，非关系型数据库日志管理技术将不断优化,为数据库应用提供更强大的支持。
C语言的返回值返回到什么地方了?
这个是运行时存储空间的问题，在你调用的一个函数的时候。 有一个叫做活动记录的概念。 以下是活动记录的概念：一个过程的一次执行所需信息的管理，是通过使用一个所谓活动记录的连续存储块来实现的。 在PASCAL和C语言中，我们通常采用以过程为单位的动态存储分配方案。 即：当一个过程被调用时，就把它的活动记录推入运行时存储栈的栈顶，而在控制返回调用程序时，再从栈顶弹出相应的活动记录。 活动记录中各种域的作用如下：(1) 临时变量域——用来存放目标程序临时变量的值，如计算表达式时所产生的结果；(2) 局部数据域——用来存放过程本次执行中的局部数据、简单变量以及数组内情向量等；(3) 机器状态域——用来保存在调用一个过程之前有关机器状态的信息，其中包括各种寄存器的当前值和返回地址等； (4) 任选的存取链——为访问其它活动记录中所存放的非局部数据提供链地址(这在PASCAL语言中是需要用到的)；(5) 任选的控制链——用以指向主调过程的活动记录；(6) 实在参数——用于存放主调过程为被调用过程所提供的实在参数信息(在活动记录中，我们列出了实在参数的存放空间，但是为了提高效率，有时参数是通过机器寄存器来传递的)；(7) 返回值域——被调用过程用来为主调过程存放返回值的域。 每个活动记录都可分为定长部分和可变部分。 定长部分用来存放那些在编译时就能确定其体积的量，如简单变量、常界数组等；可变部分用来存放只有在运行时，才能确定其体积的量，如可变数组、动态指针等。 虽然只有在运行时，才能为这些可变体积的数据在活动记录的可变部分分配其存储空间，但在编译时却能产生通过活动记录的首地址(一般用一个指示器指示)来访问它们的目标代码，这是因为在该活动记录的定长部分，已设定了存放确定其体积的有关信息的域(如数组的内情向量)，而这些域在活动记录中的相对位置是恒定的。 里面一个是返回值域，就是当时开辟活动记录是的一块空间，希望对你有帮助
4、空间数据库中,矢量数据的管理方式有哪些,各有什么优缺点?
1、文件-关系数据库混合管理方式不足：①属性数据和图形数据通过ID联系起来，使查询运算，模型操作运算速度慢；② 数据分布和共享困难；③属性数据和图形数据分开存储，数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能；④缺乏表示空间对象及其关系的能力。 因此，目前空间数据管理正在逐步走出文件管理模式。 2、全关系数据库管理方式对于变长结构的空间几何数据，一般采用两种方法处理。 ⑴ 按照关系数据库组织数据的基本准则，对变长的几何数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。 然而，根据关系模型的分解与连接原则，在处理一个空间对象时，如面对象时，需要进行大量的连接操作，非常费时，并影响效率。 ⑵ 将图形数据的变长部分处理成Binary二进制Block块字段。 3、对象-关系数据库管理方式由于直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高，而非结构化的空间数据又十分重要，所以许多数据库管理系统的软件商在关系数据库管理系统中进行扩展，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。 这种扩展的空间对象管理模块主要解决了空间数据的变长记录的管理，由数据库软件商进行扩展，效率要比前面所述的二进制块的管理高得多。 但是它仍然没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构也不能内用户任意定义，使用上仍受到一定限制。 矢量图形数据与属性数据的管理问题已基本得到解决。 从概念上说，空间数据还应包括数字高程模型、影像数据及其他专题数据。 虽然利用关系数据库管理系统中的大对象字段可以分块存贮影像和DEM数据，但是对于多尺度DEM数据，影像数据的空间索引、无缝拼接与漫游、多数据源集成等技术还没有一个完整的解决方案。
ORACLE 常用操作语句规范和注意事项
规范： i. 尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。 ii. 尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。 iii. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该改写；如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。 iv. 注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。 v. 不要在where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 vi. 尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率。 vii. 尽量使用“>=”，不要使用“>”。 viii. 注意一些or子句和union子句之间的替换 ix. 注意表之间连接的数据类型，避免不同类型数据之间的连接。 x. 注意存储过程中参数和数据类型的关系。 xi. 注意insert、update操作的数据量，防止与其他应用冲突。 如果数据量超过200个数据页面（400k），那么系统将会进行锁升级，页级锁会升级成表级锁。 b) 索引的使用规范： i. 索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引。 ii. 尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过index index_name来强制指定索引 iii. 避免对大表查询时进行table scan，必要时考虑新建索引。 iv. 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用。 v. 要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。 c) tempdb的使用规范： i. 尽量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute，因为这些语句会加重tempdb的负担。 ii. 避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源的消耗。 iii. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替create table，避免log，提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，建议先create table，然后insert。 iv. 如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建临时表和建立索引的过程放在单独一个子存储过程中，这样才能保证系统能够很好的使用到该临时表的索引。 v. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先trunCate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 vi. 慎用大的临时表与其他大表的连接查询和修改，减低系统表负担，因为这种操作会在一条语句中多次使用tempdb的系统表。 d) 合理的算法使用： 根据上面已提到的SQL优化技术和ASE Tuning手册中的SQL优化内容,结合实际应用,采用多种算法进行比较,以获得消耗资源最少、效率最高的方法。 具体可用ASE调优命令：set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等。
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