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1，NewSql新注入检测工具破解版下载地址谁给个呀

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2，SqlOperate sqloperate new SqlOperate什么意思

SqlOperate是一个类的名字（sql数据库相关的），就是定义一个名字叫做sqloperate的SqlOperate类的对象
net operate op = new operate();?还是net中 operate op = new operate();如果后者没有什么意思,就是声明并创建新对像

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3，Oracle是否有被HADLOOPNOSQLNEWSQLMYSQLOCEANBASE

hadoop：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。多用了存在数量巨大的小文件、视频等；NOSQL：泛指非关系型的数据库。NewSQL 是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。MYSQL：被Oracle收购OCEANBASE：OceanBase是一个支持海量数据的高性能分布式数据库系统，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务，由淘宝核心系统研发部、运维、DBA、广告、应用研发等部门共同完成。总之，各有不同特点。
不会，不是一类型的数据库。

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4，如何将postgresql转换成mysql

你要转换什么？可以使用export/import方式来实现
使用导出/导入就可以,这两种数据库都有的
using System; using System.Data.SqlClient; using System.Data; public class DB static string Sql="server=.;uid=名字;pwd=密码;database=你要连的数据库"; private SqlConnection objSqlConnection = new SqlConnection(Sql); //以上是加载驱动你要连到的数据库 public int Update(string sql) objSqlConnection.Open(); SqlCommand objSqlCommand = new SqlCommand(sql,objSqlConnection); int r=objSqlCommand.ExecuteNonQuery(); objSqlConnection.Close(); return r; //r如果是=1就是增删改成功！ } //上面的方法是增删改 public DataSet Select(string sql) DataSet objDataSet = new DataSet(); SqlDataAdapter objSqlDataAdapter = new SqlDataAdapter(sql,objSqlConnection); objSqlDataAdapter.Fill(objDataSet); return objDataSet; } //这个方法是查； } 这是一个连接SQL的类； 你建这样的一个类，在哪个地方要就实例后调他的方法带入一个参数； 参数是SQL增删改查的语句；如果要在你做的那个程序实现增删改的话就DB db = new DB();int i = DB.Update(增的SQL语句);// 返回的i是1就是成功了！===========================DB db = new DB();int i = DB.Update(删的SQL语句);// 返回的i是1就是成功了！==========================DB db = new DB();int i = DB.Update(改的SQL语句);// 返回的i是1就是成功了！========================如果要查询DB db = new DB();DataSet ds = new DataSet();ds = db.Select(查的SQL语句);//查询出的结果就放在ds里面；

5，NewSQL为何使传统关系数据库黯然失色

传统关系数据库可能永远不会消失——至少不会很快，但其辉煌的日子已经远去。许多新兴的NoSQL数据库的普及，例如MongnDB和Cassandra。这很好的弥补了传统数据库系统的局限性。相对于NoSQL蓬勃发展的情况基于SQL的关系数据库系统确实显得有些死气沉沉。但这是数据库厂商的错，而不是SQL的错。关系数据库长期以来一直作为企业部署的关键组成部分，但现在出现了更好的选择，以适应新的数据结构和现代化硬件系统。如IBM、微软和甲骨文等厂商都将继续使用关系数据库主导其金融交易的核心功能。但是NoSQL数据库似乎更适应当今的海量数据时代。如Apache Hadoop和MapReduce技术。Bloor集团的首席分析师Robin Bloor表示传统的关系数据库已经过时了，其架构需要更新。Bloor的理由是随着多CPU计算机和固态硬盘技术的不断成熟，访问磁盘的数据已经不再重要。固态硬盘的速度更快，所以在磁盘和内存之间读取速率将会加强。明尼苏达州明尼阿波利斯的一位元数据策略顾问Dan McCreary指出SQL数据库的也有自己的问题，例如其不具备很好的伸缩性。当数据增长超过一台服务器所能承受的极限时，就必须分享或分割数据到多台服务器上，跨越多台服务器是一个复杂的过程。此外如外部链接带来的问题。例如多个表中数据的融合，跨越服务器执行一些操作可能会产生一些问题。NoSQL的崛起和“NewSQL”的出现NoSQL将改变数据的定义范围。它不再是原始的数据类型，如整数、浮点。数据可能是整个文件。NoSQL可能会吓到DBA，因为他们担心失去他们自己的领域。NoSQL数据库是非关系的、水平可扩展、分布式并且是开源的。MongoDB的创始人Dwight Merriman表示NoSQL可作为一个Web应用服务器、内容管理器、结构化的事件日志、移动应用程序的服务器端和文件存储的后背存储。分布式数据库公司VoltDB的首席技术官Michael Stonebraker表示NoSQL数据库可提供良好的扩展性和灵活性，但他们也有自己的不足。由于不使用SQL，NoSQL数据库系统不具备高度结构化查询等特性。NoSQL其他的问题还包括不能提供ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）的操作。另外不同的NoSQL数据库都有自己的查询语言，这使得很难规范应用程序接口。Stonebraker表示数据库系统的滞后通常可归结于多项因素。诸如以恢复日志为目的的数据库系统维持的缓冲区池，以及管理锁定和锁定的数据字段。在VoltDB的测试中发现以上这些行为消耗系统96%的资源。RDBMSes处理的数据大约只有16%“虽然关系数据库感觉到了新技术到来的压力，但RDBMS仍然在企业计算中占有一些之地。目前RDBMS的市场约350亿美元。其中包括账户的软件许可、服务、技术支持以及维护”，Forrester的分析师Noel Yuhanna说道。Forrester预计，在企业中的业务数据将有25%是结构化数据，其中至少有65%在使用RDBMS或其他传统关系数据库，而RDBMS在交易数据中，RDBMSes至少有16%的份额。企业将有75%的业务数据与半结构化文件（如XML、电子邮件和EDI）和非结构化数据（如文档、图片、音频和视频）相结合。Yuhanna表示，大约有5%的数据驻留在关系数据库之中，其他的都分布在非关系数据库和文件格式之中。此外，列式数据恐怕将成为数据库领域发生变化的过度候选产品，他们或将使关系数据库产品更简单。传统的关系型数据厂商比如IBM、微软和Oracle在其RDBMS领域肯定是有新的计划的，他们也不会选择公开自己的计划。Bloor表示，没有人会注意到RDBMS可能会死去。
数据库（ database ，简称 db ) ：数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。关系数据模型具有下列优点： ( l ）关系模型与非关系模型不同，它是建立在严格的数学概念的基础上的。 ( 2 ）关系模型的概念单一，无论实体还是实体之间的联系都用关系表示，操作的对象和操作的结果都是关系，所以其数据结构简单、清晰，用户易懂易用。 ( 3 ）关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性，也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作。当然，关系数据模型也有缺点，其中最主要的缺点是，由于存取路径对用户透明，查询效率往往不如非关系数据模型。因此为了提高性能，必须对用户的查询请求进行优化，增加了开发数据库管理系统的难度。

6，如何实现NewSQLNoSQL与OldSQL的混合部署

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。　　OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署　　采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。　　商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。　　商业银行数据中心存储架构　　与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。　　OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署　　在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。　　数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。　　淘宝海量数据产品技术架构　　基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。　　NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署　　行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。　　在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。　　当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。　　集中化BI系统数据存储架构　　集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。　　结语　　当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。　　目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
搜一下：如何实现NewSQL，NoSQL与OldSQL的混合部署

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