Oracle Database 12c是Oracle公司推出的一个重要版本，它带来了许多创新特性和增强功能，旨在提高性能、可用性、可扩展性和管理效率。以下是Oracle Database 12c的一些核心新特性及其应用案例： 1. **多租户架构 (Multitenant Architecture)**：Oracle 12c引入了容器数据库（CDB）的概念，允许在一个数据库实例中容纳多个独立的、逻辑隔离的可插拔数据库（PDB）。这种架构使得数据库管理和更新更为集中，同时减少了硬件和许可证成本。 2. **自动存储优化 (Automatic Storage Optimization, ASO)**：ASO自动选择最佳的数据存储方式，如表空间或对象级别的压缩，以提高空间利用率和查询性能。 3. **SQL计划基准 (SQL Plan Baselines)**：这个特性允许数据库捕获和存储执行良好的SQL语句计划，确保未来的执行遵循这些基准，以避免性能问题。 4. **In-Memory Option**：Oracle 12c增加了内存中列式存储，加速分析查询速度，同时不影响事务处理性能。 5. **自动工作负载 repository (Automatic Workload Repository, AWR)** 和 **ASH (Active Session History)** 的增强：提供了更详细、更灵活的性能监控和诊断工具。 6. **PL/SQL性能增强**：包括PL/SQL编译器优化、并行执行改进，以及新的PL/SQL语言元素，如匿名块的异常处理改进。 7. **Real Application Clusters (RAC) 功能增强**：支持更快速的故障转移，提高了高可用性和灾难恢复能力。 8. **Data Guard**：增强了物理 standby数据库的功能，如快速开放standby数据库进行读操作，以及更高效的redo应用。 9. **GoldenGate集成**：Oracle 12c将GoldenGate集成到数据库中，简化了实时数据复制和数据集成的部署。 10. **闪回数据归档 (Flashback Data Archive)**：提供了一种历史数据的非破坏性存档方法，方便审计和合规性需求。 11. **SQL查询并行执行**：通过改进的并行执行策略，提高了大型查询的性能。 12. **Advanced Compression**：提供了更高级别的数据压缩选项，节省存储空间，同时降低I/O成本。 13. **安全增强**：包括统一审计、动态数据屏蔽和透明数据加密等，增强了数据安全性。 14. **数据库云服务 (Database Cloud Service)**：Oracle 12c支持云计算环境，允许用户快速部署和管理数据库实例。 15. **Oracle Resource Manager**：提供了更精细的资源调度和限制，以保证关键业务的性能。 16. **SQL开发工具**：例如SQL Developer的增强，支持更高效地编写、调试和优化SQL代码。 17. **自动索引管理**：数据库现在能自动创建、监控和调整索引，以优化查询性能。 以上只是Oracle 12c众多新特性的一部分，每个特性都为数据库管理员和开发者提供了更多工具和灵活性，以应对日益复杂的企业级数据库挑战。通过案例研究和实际操作，可以深入了解这些特性如何在实践中提升数据库的性能和管理效率。例如，RAC+DG+OGG的配置和维护，可以帮助实现高可用性和容灾，而12cR2的RAC集群管理则展示了如何进行集群的安装、维护和升级。这些资源对于深入理解和应用Oracle 12c的新特性非常有价值。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架连接到Microsoft Access数据库。Qt是一个强大的跨平台应用程序开发框架，支持多种数据库系统，包括Access。以下是一些关键知识点，帮助你理解和实现这一功能。 1. **Qt的数据库模块**：Qt的数据库支持是通过QSql库提供的，它包含了一系列类和函数，用于与各种数据库系统进行交互。为了连接到Access，我们需要使用ODBC（Open Database Connectivity）驱动。 2. **安装ODBC驱动**：在Windows系统上，你需要确保已经安装了Microsoft Access Database Engine，通常通过下载并安装AccessDatabaseEngine.exe来完成。这个引擎提供了ODBC驱动，使得Qt能够识别和连接到Access数据库。 3. **配置ODBC数据源**：在控制面板中，找到“管理工具”>“ODBC数据源管理员”，创建一个新的系统DSN（数据源名称），指定Access数据库文件的路径和名称。这将创建一个ODBC连接，Qt可以使用该连接与数据库通信。 4. **Qt中的QODBC类**：QODBC是Qt数据库模块的一部分，它是QSqlDriver的子类，专门用于与ODBC兼容的数据库进行交互。使用QODBC类，你可以创建一个QSqlDatabase实例，并指定刚刚创建的DSN来连接到Access数据库。 5. **建立数据库连接**：在Qt代码中，首先导入必要的库，然后使用QSqlDatabase::addDatabase()方法创建一个数据库连接。例如： ```cpp QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QODBC"); db.setHostName(""); db.setDatabaseName("DSN名称"); db.setUserName(""); // 如果需要的话，提供用户名 db.setPassword("password"); // 如果需要的话，提供密码 ``` 然后，调用`db.open()`尝试建立连接。如果连接成功，你可以开始执行SQL查询。 6. **执行SQL查询**：使用QSqlQuery类执行SQL语句。例如，读取表中的数据： ```cpp QSqlQuery query; query.prepare("SELECT * FROM 表名"); if (query.exec()) { while (query.next()) { // 处理查询结果 } } else { qDebug() << "Error:" << query.lastError().text(); } ``` 7. **事务处理**：Qt支持数据库事务，这对于确保数据一致性非常重要。你可以使用QSqlDatabase的beginTransaction(), commit()和rollback()方法来控制事务。 8. **数据库操作的安全性和最佳实践**：始终确保在使用完数据库连接后关闭它，避免资源泄漏。在处理用户输入时，使用参数化查询防止SQL注入攻击。 9. **错误处理**：Qt提供了丰富的错误处理机制，如QSqlError类，可以捕获并打印出错信息，帮助调试。 10. **跨平台性**：虽然这里我们主要讨论的是在Windows上使用Qt连接Access，但Qt的数据库支持是跨平台的。只要系统有合适的ODBC驱动，你也可以在其他支持ODBC的平台上（如Linux或macOS）实现类似的功能。 通过以上步骤，你应该能够成功地使用Qt连接到Access数据库并进行数据操作。记住，实践中可能会遇到特定问题，如权限问题、驱动兼容性等，根据实际情况调整和解决即可。

BCB6.0 使用 sqlite 数据库简单方法， 工程--添加到工程---选择 .c类型 添加 sqlite3.c再引入头文件 #include "sqlite3.h"。例程可以帮助新学SQLite入门。

使用一年半，修改了使用过程中不符合用户使用的BUG。目前系统已经很稳定，很适用了。 主要需求： 1.将流水账般的记录按工作任务进行归类排序； 2.提供按照时间段和关键字进行任意搜索。 关键技术： 1.本系统采用EXCEL作为展现前端（VBA开发），SQL视图作为中间业务处理层（筛选、分组、排序），ACCESS数据库作为后台，仿照BI(BUSINESS INTELLIGENCE)商务智能的数据挖掘和数据钻取原理进行开发。 2.报表展现和录入、修改和删除集成在同一页面中。该统前端EXCEL不仅展现报表数据，同时允许记录的新增、修改、删除。 3.报表多维查询和钻取功能。支持数据按照“任务-任务进度”的粒度进行钻取，允许按照“关键字”和“时间段”两个维度进行查询。

演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV18Y411k7nY 工具：Tomcat8+MySQL 技术：Java+jsp+servlet+MySQL+jdbc+css+js+jQuery+html+B/S模式 前台显示商品列表首页，用户可以进行注册、登录、查看商品列表与商品详情、将选中的商品加入购物车、查看购物车列表并进行删减修改、下单购买等。 后台管理员可以进行管理用户、商品、分类、查看订单等。 (1) 注册功能：新用户进行账号注册。 (2) 登录功能：用户输入用户名和密码，进行登录验证。 (3) 商品浏览：可以查询商品，显示商品详情，提供购买链接进行跳转。 (4) 购物车管理：欲购买商品可以增添到购物车，也可以从购物车删除商品。 (5) 订单查询：用户登录后可以下订单，用户登录后也可以查看自己的订单。 (6) 商品种类管理：管理员可以对商品种类进行添加、删除操作。 (7) 商品管理：管理员可以添加商品、删除商品，查看所有商品。 (8) 订单管理：管理员登录后可以对订单进行管理。 (9) 用户管理：管理员可以管理注册用户信息。

新闻管理系统数据库设计说明书样本 本文档是新闻管理系统数据库设计报告，旨在为新闻管理系统提供详细的数据库设计说明。该设计报告将作为项目验收的重要依据，对新闻管理系统的概要设计和详细设计人员具有重要的参考价值。 1. 概念结构设计 在新闻管理系统数据库设计中，概念结构设计是首要的步骤。概念结构设计的主要目的是定义新闻管理系统的概念模型，描述新闻管理系统的实体、属性和关系。通过概念结构设计，可以确保新闻管理系统数据库的正确性、完整性和一致性。 概念结构设计包括以下几个方面： * 实体识别：识别新闻管理系统中的实体，例如新闻、作者、分类、评论等。 * 属性定义：定义实体的属性，例如新闻的标题、内容、发布时间等。 * 关系定义：定义实体之间的关系，例如新闻和作者之间的关系、新闻和分类之间的关系等。 2. 逻辑结构设计 逻辑结构设计是新闻管理系统数据库设计的第二步骤。逻辑结构设计的主要目的是根据概念结构设计的结果，设计新闻管理系统数据库的逻辑结构。逻辑结构设计包括以下几个方面： * 数据库模式设计：设计新闻管理系统数据库的数据库模式，包括数据库的名称、表名、字段名等。 * 表结构设计：设计新闻管理系统数据库中的表结构，包括字段类型、字段长度、主键、外键等。 * 索引设计：设计新闻管理系统数据库中的索引，包括普通索引、唯一索引、复合索引等。 3. 物理结构设计 物理结构设计是新闻管理系统数据库设计的第三步骤。物理结构设计的主要目的是根据逻辑结构设计的结果，设计新闻管理系统数据库的物理结构。物理结构设计包括以下几个方面： * 存储设计：设计新闻管理系统数据库的存储结构，包括数据库文件的存储位置、存储格式等。 * 文件组织设计：设计新闻管理系统数据库的文件组织结构，包括数据库文件的组织方式、文件大小等。 4. 数据字典设计 数据字典是新闻管理系统数据库设计的重要组成部分。数据字典设计的主要目的是定义新闻管理系统数据库中的数据元素，包括数据元素的名称、数据类型、长度等。 数据字典设计包括以下几个方面： * 数据元素定义：定义新闻管理系统数据库中的数据元素，例如新闻的标题、内容、发布时间等。 * 数据类型定义：定义数据元素的数据类型，例如整数、字符串、日期等。 * 数据长度定义：定义数据元素的长度，例如字符串的长度、日期的格式等。 5. 安全保密设计 安全保密设计是新闻管理系统数据库设计的重要组成部分。安全保密设计的主要目的是保护新闻管理系统数据库中的数据免受未经授权的访问、修改和泄露。 安全保密设计包括以下几个方面： * 访问控制：控制新闻管理系统数据库的访问权限，例如用户身份验证、权限分配等。 * 数据加密：加密新闻管理系统数据库中的数据，例如使用加密算法、数字签名等。 *Audit trail：记录新闻管理系统数据库中的操作记录，例如数据修改记录、访问记录等。

在当今社会，数据管理规模不断扩大，数据量急剧增加。为了提高效率，数据库技术已经渗透到社会的各个领域，成为了现代信息技术的重要组成部分。数据库技术不仅是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心，而且对于实现企业自动化管理，减少人力投入，有组织、统一地管理公司业务方面，都具有重要的作用。 本文针对智丰物流管理系统数据库的设计进行了深入研究。智丰物流公司借助数据库技术，可以实现更高效的自动化管理，减少人力资源的投入，同时还可以在计算机内有序地存储和管理公司业务数据。为了设计出适应智丰物流管理需求的数据库，本设计遵循了以下步骤：需求分析、概念设计、逻辑设计以及数据库的实施和运行。本设计旨在利用课本知识，结合实际需求，为智丰物流公司设计一个小型但功能全面的数据库系统。 在需求分析阶段，我们主要任务是理解智丰物流公司的业务流程，以及它们对数据库的具体需求。在此基础上，我们进行概念设计，这一步骤包括采用适当的设计方法和步骤，进行数据抽象和局部视图的设计，并最终实现视图的集成。概念结构设计的结果将形成一系列清晰的模型，这些模型会指导后续的逻辑结构设计。 在逻辑结构设计阶段，我们将概念结构设计的成果转化为关系模型，这通常通过E-R图的转换来实现。E-R图，即实体-关系图，是数据建模中的一种常用工具，能够清晰表示实体类型、实体间的关系以及属性。此外，还会使用数据库关系图来描述数据之间的逻辑结构。 数据库的实现是本设计的最后一阶段，此阶段包括数据库的建立和数据库基本结构的建立。这涉及到数据库服务器的选择，例如SQL SERVER，以及根据逻辑设计结果创建数据库模式、表、视图、索引等数据库对象。SQL SERVER作为广泛使用的关系数据库管理系统，提供了强大的数据存储、数据处理和数据分析能力。 实际操作中，数据库的建立首先是安装和配置SQL SERVER数据库服务器，然后根据前面的设计来创建数据库、表、索引等。这些工作完成后，一个基础的数据库就建立起来了。当然，数据库建立起来后，还需要进行一系列的优化和维护，确保数据库的性能和稳定性，这包括但不限于数据库的备份、恢复、性能调优等。 在数据库基本结构的建立方面，需要定义表结构、视图、索引、触发器、存储过程等数据库对象。这些对象的合理设计和使用，对于提升数据库查询和操作的效率至关重要。例如，视图可以简化复杂的SQL查询语句，触发器可以自动执行一些数据操作任务，存储过程则可以封装一系列逻辑操作，为应用程序提供接口。 物流管理系统的数据库设计是一个系统而复杂的过程，需要经过仔细的需求分析、精确的概念设计、严谨的逻辑设计和周密的数据库实现等环节。通过这些步骤，可以为智丰物流公司构建一个高效、稳定、扩展性强的数据库系统，从而提高其物流管理的自动化水平和业务处理效率。

《海量数据库解决方案》将整体内容分为两部分： 第1部分中以影响数据读取效率的所有要素为类别，对其各自的概念、原理、 特征、应用准则，以及表的结构特征、多样化的索引类型、优化器的内部作用、优化器为各种结果制定的执行计划予以详细说明，并以对优化器的正确理解为基础，提出对执行计划和执行速度产生最大影响的索引构建战略方案； 第2部分中主要介绍提高数据读取效率的具体战略方案，在这部分中介绍与数据读取效率相关的局部范围扫描的原理和具体应用方法，以及对被认为是提高数据库使用效率基础的表连接的所有类型予以详细说明。 　　《海量数据库解决方案》系列丛书深受广大读者的喜爱已经长达10年之久，在被誉为“圣经”的同时，它已经变成了数据库用户不可或缺的必读书籍。作者竭力探求能够让it工作者在实际工作中轻松应用并掌控的巧妙方法，提供事半功倍的海量数据库解决之道。 　　《海量数据库解决方案》适合数据库开发人员和数据库管理员等阅读。 目录: 第1部分 影响数据读取的因素 第1章 数据的存储结构和特征1 1.1 表和索引分离型5 1.1.1 堆表的结构5 1.1.2 聚簇因子(cluster factor)10 1.1.3 影响读取的因素13 1.1.3.1 大范围数据读取的处理方案14 1.1.3.2 提高聚簇因子的手段17 1.2 索引组织表(index-organized table)19 1.2.1 堆表和索引组织表的比较19 1.2.2 索引组织表的结构和特征20 1.2.3 逻辑rowid和物理猜(physical guess)22 1.2.4 溢出区(overflow area)24 1.2.5 索引组织表的创建25 1.3 聚簇表26 1.3.1 聚簇表的概念27 1.3.2 单表聚簇29 1.3.3 复合表聚簇31 1.3.4 聚簇表的代价34 1.3.5 哈希聚簇39 .第2章 索引的类型和特征43 2.1 b-tree 索引44 2.1.1 b-tree 索引的结构44 2.1.2 b-tree 索引的应用47 2.1.3 反向键索引52 2.2 位图索引53 2.2.1 位图索引的形成背景54 2.2.2 位图索引的结构和特征55 2.2.3 位图索引的读取57 2.3 基于自定义的函数索引60 2.3.1 基于自定义的函数索引的概念和结构60 2.3.2 基于自定义函数索引的约束61 2.3.3 基于自定义函数索引的灵活运用64 第3章 sql的执行计划(explain plan)74 3.1 sql和优化器75 3.1.1 优化器的作用和人的作用77 3.1.2 优化器的类型80 3.1.2.1 基于规则的优化器82 3.1.2.2 基于成本的优化器86 3.1.2.3 优化器目标的选择93 3.1.2.4 执行计划的固定化方案97 3.1.2.5 优化器的局限103 3.1.3 优化器的最优化步骤106 3.1.4 查询语句的转换112 3.1.4.1 传递性规则113 3.1.4.2 视图合并(view merging)116 3.1.4.3 查看用户定义的绑定变量122 3.1.5 开发者的作用123 3.2 执行计划的类型126 3.2.1 扫描的基本类型126 3.2.1.1 全表扫描127 3.2.1.2 rowid扫描132 3.2.1.3 索引扫描133 3.2.1.4 b-tree聚簇读取(cluster access)138 3.2.1.5 哈希聚簇读取(hash cluster access)139 3.2.1.6 采样表扫描(sample table scan)140 3.2.2 表连接的执行计划143 3.2.2.1 嵌套循环连接(nested loops join)143 3.2.2.2 排序合并连接(sort merge join)146 3.2.2.3 哈希连接(hash join)148 3.2.2.4 半连接(semi join)149 3.2.2.5 笛卡儿连接151 3.2.2.6 外连接(outer join)154 3.2.2.7 索引连接159 3.2.3 其他运算方式的执行计划161 3.2.3.1 in-list迭代执行计划162 3.2.3.2 连锁执行计划163 3.2.3.3 远程执行计划165 3.2.3.4 排序操作执行计划168 3.2.3.5 集合操作执行计划171 3.2.3.6 count(stopkey)执行计划174 3.2.4 位图(bitmap)执行计划175 3.2.4.1 各种条件运算符的位图执行计划176 3.2.4.2 子查询执行计划182 3.2.4.3 与b-tree索引相结合的执行计划184 3.2.5 其他特殊处理的执行计划185 3.2.5.1 递归展开(recursive implosion)执行计划186 3.2.5.2 修改子查询执行计划191 3.2.5.3 特殊类型的执行计划193 3.3 执行计划的控制203 3.3.1 提示的活用准则204 3.3.2 使用提示实现最优化目标206 3.3.3 使用提示改变表连接顺序207 3.3.4 表连接方式选择过程中提示的使用208 3.3.5 并行操作中提示的使用209 3.3.6 数据读取方法选择中提示的使用211 3.3.7 查询转换(query transformation)过程中提示的使用214 3.3.8 其他提示216 第4章 构建索引的战略方案221 4.1 索引的选定准则222 4.1.1 不同类型表的索引应用准则223 4.1.2 离散度和损益分界点227 4.1.3 索引合并和组合索引的比较229 4.1.4 组合索引的特征232 4.1.5 组合索引中列序的决定准则239 4.1.6 索引选定步骤242 4.2 决定聚簇类型的准则263 4.2.1 全局性聚簇263 4.2.2 局部性聚簇265 4.2.3 单表聚簇266 4.2.4 单位聚簇大小的决定267 4.2.5 确保聚簇被使用的措施270 第2部分 最优化数据读取方案 第5章 局部范围扫描(partial range scan)274 5.1 局部范围扫描的概念276 5.2 局部范围扫描的应用原则281 5.2.1 局部范围扫描的条件281 5.2.2 不同优化器模式下的局部范围扫描284 5.3 提高局部范围扫描执行速度的原理285 5.4 向局部范围扫描引导的方法289 5.4.1 利用访问路径实现对sort的代替289 5.4.2 只使用索引的局部范围扫描292 5.4.3 min、max 的处理293 5.4.4 filter型局部范围扫描298 5.4.5 rownum的灵活运用300 5.4.6 利用嵌套视图的局部范围扫描306 5.4.7 利用函数的局部范围扫描308 5.4.8 利用查询语句二元化特性的局部范围扫描316 5.4.9 web留言板中的局部范围扫描318 第6章 表连接的最优化方案336 6.1 join和loop query的比较339 6.1.1 全部范围扫描方式下的比较341 6.1.2 局部范围扫描方式下的比较349 6.2 连接条件状态对表连接的影响351 6.2.1 连接条件正常353 6.2.2 连接条件一边异常358 6.2.3 连接条件两边异常361 6.3 各种表连接方式的特征及活用方案365 6.3.1 嵌套循环连接366 6.3.1.1 嵌套循环连接的基本概念367 6.3.1.2 嵌套循环连接顺序的决定370 6.3.2 排序合并连接379 6.3.3 嵌套循环连接和排序合并连接的比较383 6.3.4 哈希连接(hash join)387 6.3.4.1 in-memory哈希连接392 6.3.4.2 延迟哈希连接395 6.3.5 半连接(semi join)398 6.3.5.1 半连接的概念和特征399 6.3.5.2 半连接的执行计划401 6.3.6 星型(star)连接417 6.3.7 星变形(star transformation)连接425 6.3.8 位图连接索引436

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在人工智能快速发展的今天，如何让机器理解和检索法律文档成为了一个重要课题。本文将详细介绍如何从国家法律法规数据库（https://flk.npc.gov.cn/fl.html）获取的Word格式法律文档出发，构建一个基于FAISS的向量数据库，实现智能的法律条文检索功能。 ## 项目背景 法律文档具有条文众多、内容复杂、检索需求多样化的特点。传统的关键词搜索往往无法满足语义化检索的需求。通过构建向量数据库，我们可以： - 实现语义化的法律条文检索 - 支持模糊查询和相似条文推荐 - 提高法律工作者的检索效率 - 为法律AI应用提供基础设施 ## 技术架构 本项目采用以下技术栈： - **文档处理**：python-docx（解析Word文档） - **向量数据库**：FAISS（Facebook AI Similarity Search） - **文本向量化**：OpenAI Embedding API（通过阿里云DashScope） - **数据格式**：JSON（结构化存储） - **编程语言**：Python 3.11