Dietary Supplement Practicum (18 of 21): Dietary Supplement Databases & Other Useful Places

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Database Searching

데이터베이스 검색 중 대학 학생들은 종종 연구를 수행 할 때 데이터베이스를 사용하도록 요구하고 있으며, 당신은 자신을 요청할 수 있습니다, "무엇 어쨌든, 데이터베이스입니다?" 단순히 데이터베이스 정보를 검색 할 수있는 모음입니다, 넣어 당신은 그들에게 모든 시간을 사용합니다

예를 들어, 아마존은 당신이 사고에 대해 서로 다른 제품을 제공하는 데이터베이스이며, 스포티 파이는 재생 목록으로 정렬 할 수 있습니다 음악의 데이터베이스이며, 위키 백과는 무료, 온라인 백과 사전 항목의 데이터베이스입니다 어떻게 라이브러리 데이터베이스는 이러한 예는 다르다? 짧은 대답은, 라이브러리 데이터베이스가 게시 된 물질로 구성되어 있다는 것입니다 대부분의 경우, 인쇄한다 예를 들어, 라이브러리 데이터베이스가 신문에 발표 된 책과 전자 책뿐만 아니라, 기사 검색, 잡지 및 저널 다른 사람들이 더 일반 및 전문 분야로 간주하는 동안 많은 데이터베이스는 특정 주제에 초점을 맞 춥니 다 의는 풀러 튼 대학 도서관에서 데이터베이스에 액세스하는 방법을 살펴 보자

풀러 튼 대학 도서관이 구독 데이터베이스에 액세스하려면 도서관 홈페이지, libraryfullcolledu에 시작합니다 페이지 상단에 파란색 도구 모음에서 "데이터베이스 A- Z"목록에 액세스 "데이터베이스"를 선택합니다 드롭 다운 메뉴에만 의존하지 마십시오

클릭 또는 "데이터베이스 AZ"목록에 진출하기 위해 "데이터베이스"를 선택해야합니다 사용할 데이터베이스를 결정할 때이 목록은 매우 도움이된다 당신은 가장 간단하게, 필요에 맞는 데이터베이스를 결정하면 제목을 선택합니다 당신이 캠퍼스 오프에서 데이터베이스에 액세스 할 때 그냥 기억, 팝업 상자가 MyGateway 번호와 성을 입력하도록 요청합니다 선택한 데이터베이스를 사용하는 검색어, 또는 팁을 선택, 가장 적합한 데이터베이스를 선택 도움이 필요한 경우, 수 하는 도서관 홈페이지에 '검색'탭에서 확인하시기 바랍니다 "사서에게 물어보십시오

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City revamps dangerous dog and irresponsible owner database

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즉) 좋은 소년이야 "2시 59분 앨버 커키, IT가) 아니다 사람들을 찾기가 힘들다 THAT 그들의 개를 좋아해요 4시 42분 "내 모든 아기" 4시 43분 하지만 어떤 사람들은, LIKE 마리엔 KAKSTIS, 가질 과제 볼 과실로 인한 AND 폭력적 개 소유자 4시 20분 "그녀는 담배를 가지고 여기 화상, 그녀는있어 입에 쫓겨 너무 그녀는 나쁜 치아가 있습니다

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"2시 26분 동물 복지 이사 PAUL 캐스터는 그 말한다 사람들은) T는 할 수 있습니다 개, 제품과 함께 장교 DEPARTMENT는 ON UP 검사 그들에게 그들이 DON) T를 확인합니다 3시 반 "그녀는) 할 것이다 접촉 모든 에 무책임한 주인 반드시 주소를 만들 hasn) t이 변경되었습니다 " 3시 34분 도시는 또한 유지 위험한 개 TRACK – 그 개는되는 공격적하신 사람들과 – OR 그들을 공격했다 1시 52분에게 ME는 "당신은이 있나요 생각이 얼마나 많은 위험 개는 거기에있다 도시?" 응답 "아니, I didn를) t 심지어는이었다 알고 것은 사실 "1시 58분 0시 19분 "이상 천?

"0시 20분 119은 실제로있다 위험한 IN DOGS 쉽게 DOG의 DATABASE A를 FOUNG 온라인, DESCRIPTION OF 개, IT) S 이름과 IT를 살고있다 5시 58분 "나는이 문제를 풀 수 최대 나열하고 좋아라고, 위험한 (5)이있다 이에 살고 개 블록 "6시 2분 위험한 개에 머물 10 년 동안 그 목록 – 물론 그들은 IF 더 많은 문제를 일으킬 그들이 압수 될 수 있으며, 안락사 우리는로 링크를 LIST OVER ON KRQE-DOT-COM 제시카, 당신에게 돌아

OKAY 레베카 온 사람들 무책임한 애완 동물 소유자 LIST는 어필 할 수있는 그들의 법원 명령 의사 결정 격년 그 LIST는 공개되지 않음 개인 정보 보호 문제에 대한 로스 루 너스의 MAN (WILL 감옥 시간을 보내고

SQL Server 2017: World’s First Diskless Database

안녕 나는 마이크로 소프트 밥 구청 데이터베이스 시스템 그룹의 수석 건축가 해요 나는 SQL 서버 2017은 성능이 내장되어 또 다른 이유에 대해 이야기하기 위해 오늘 여기있어 이제 마이크로 소프트에서 우리는 SQL 서버 분석 및 OLTP 성능 우리는 우리의 세계 기록에서 지구상에서 가장 빠른 데이터베이스입니다 생각 우리의 벤치 마크 wtih 증명하고있다 놀라운 시위에 우리는 같은 회의에서 행한 마이크로 소프트는 우리가 초 단위로 테이블의 행 수십억를 스캔 할 수 있습니다 방법을 보여주는 점화 지금 우리가 발표 한 새로운 벤치 마크 중 하나가 HPE 및 SUSE 리눅스에서 놀라운 새로운 기술을 사용 우리는이 세계 최초의 엔터프라이즈 급 디스크가없는 데이터베이스 호출 이제 조금 더 방법이 기술이 작품을 이야기하자 내가 말했듯이 우리는이 ENTEPRISE 급 디스크가없는 데이터베이스를 불러 이유는 HPE의 새로운 확장 지속적인 기술은을 사용하다 SSD와 결합 된 메모리 모듈의 강력한 조합은 SQL 서버를 제공하는 드라이브 코드가없는 능력은 핵심 엔진으로 변경 초 만에 데이터베이스 파일에서 데이터를 읽어 아직 지속적인 데이터베이스의 놀라운 특성을 달성 이 기술에 대해 놀랍 다른 점은 하드웨어 비용 및 랙의 감소에 엄청난 감소를 수 있다는 것입니다 공간 의 방법이 기술 된 작품의 데모를 볼 가자 우리가 비용의 50 %에서 말했듯이 지금은이 기술을 사용하여 관찰 한 것입니다 나는 다섯 배 더 빠른 쿼리 성능을 얻을 수 있습니다 유사한 스토리지 내가 내 앞에있는 것은 SQL 끊어 Management Studio를 직접 연결되어 다시 SQL 서버 2017 설치가있는 SUSE 리눅스 ENTEPRISE 서버에 HPE의 새로운 지속적인 확장 메모리를 사용하여 서버입니다 이제이 서버에 두 개의 데이터베이스 각각 1TB이며, 그 중 하나는 1TB의 저장 ssd1tb라고 꽤 빨리 SSD 드라이브의 배열에 파일과 SQL 서버 데이터베이스 와 스파이와 HP 확장 성을 지속적으로 메모리를 사용하여 저장 동일한 데이터베이스 그리고이 데이터베이스는 TPC-H에서 파생 된 워크로드를 사용하고 있습니다

그래서 그것은 매우 분석 쿼리 유형의 작업입니다 그럼 성능을 살펴 가자 두 개의 동일한 쿼리의 각 데이터베이스에 대해 실행 여기 내 앞에 쿼리는 그것이 총 수익의 분석적인 질의입니다 할인 된 데이터와 사실에 전원 BI와 같은 도구를 사용하여 생성 될 수 무언가의 매우 전형적인 지금 여기에 화면에 내가 먼저 DBCC의 DROPCLEANBUFFERS 명령을 실행하는거야 그것은 단지입니다 내부 명령은 우리가 사용하고 당신은 당신의 자신의 테스트에 사용할 수있는 내가 얼마나 빨리 SQL 서버를 시연하고 있습니다 때문에 디스크에서 데이터를 읽기 위해 SQL 서버를 강제로 나는이 경우 버퍼 풀 캐시를 사용하는 wnat하지 않습니다 읽을 수 있습니다 우리가 처음이 명령을 실행할 수 있도록이 기술을 사용하여 디스크에서 데이터를 내가 무엇을 SQL 서버 레코드의 정확한 성능을 측정하고자 때문에 나는 또한 명령에 설정 통계 시간을 사용하고 있습니다 이 쿼리를 실행하는 엔진에 그래서뿐만 아니라 그 실행 할 수 있습니다 그래서이 SSD 드라이브의 배열에 대해 여기이 쿼리를 킥오프 수 있습니다 이제 무대 뒤에서이 데이터는 열 저장소 인덱스 압축 기술하지만 메모리의 데이터도 유형을 사용하여 저장한다 이어야한다 먼저 시스템에서도 조회하거나 당신이 당신의 columnstore 인덱스 데이터의 전체 크기보다 적은 메모리가있는 경우 처음에는 디스크에서 읽어 필요에 따라 쿼리를 실행할 때 우리는 그 열 저장소 인덱스 세그먼트에 당겨 읽기해야합니다 그래서 우리는이 쿼리를 완료하도록 할 것 당신은 결과가 돌아왔다 여기에 볼 수와 메시지는 16 초 동안, 그것은, 약 16를 실행하는 데 걸린 실제 시간보다 조금 볼 수 있습니다 운영 정말 쿼리가 그렇게 빨리이이 실제로 대표 인 사실이 많은 데이터를 스캔 꽤 좋은 데이터의 약 65 억 행은 꽤 좋은 그래서 16초를 스캔 의이 같은 동일한 쿼리를 봐하지만 데이터베이스가 HPEs 확장 지속적인 메모리로 백업이 시간이 그래서 같은 명령을 실행할 수 있습니다 보자 디스크에서 데이터를 읽고 또한 내가 타이밍을 가지고 보장하기 위해 명령을 실행하는 SQL 서버를 강제로 의이 쿼리 킥오프 보자 우리는 그 성능을 볼 수 당신은 심지어 결과가 돌아와서 아래의 메시지했다 여기에 이야기 완료하기 전에이 작업을 실행하고 볼려고하고있다 데모는 매우 간단하게이 기술이있다, 그래서 당신은 너무 거기에 삼초가 다섯 번 쿼리 성능 인 이상 조금 여기에서 볼 수 있습니다 스토리지에 대한 직접 고속 분석 쿼리 성능 5 배 이상 빠른 다시 저장 비용의 50 %를 영구 메모리 확장 기술을 사용하여 결합 HPEs 및 SQL 서버 2017 및 SUSE Enterprise Linux에 전원이 공급 이제 더 배우고 우리가 SQL 서버 2017의 성능에 대해 이야기 우리의 주요 SQL 서버의 블로그를 살펴보고 싶다면 당신은 또한 HPE 확장 지속적인 메모리 기술에 대한 자세한 내용은 유튜브에 갈 수 우리는 당신이 SQL 서버 2017를 다운로드하고 빠른 사용자 환경에 얼마나 정말 참조하시기 바랍니다

리눅스에 SQL 서버를 설치하고 가게에서 그것을 스핀을 줄 당신은 SUSE 엔터프라이즈 리눅스 및 SQL Server에 대한 자세한 내용을 알아 보려면 당신이 구입하는 방법에 대해 알고, 다운로드를 설치하고 SQL을 실행하는 데 필요한 모든 것을 배울 수있는 자신의 원 스톱 쇼핑 웹 페이지로 이동 SUSE 엔터프라이즈 리눅스에 서버 시간 오늘 주셔서 감사합니다

DbSE”Databases for Students and Entrepreneurs”

모두 안녕하세요! DbSE에있는이 살라 ElQady의 CEO 및 시장 개발 관리자 DbSE DbSE는 "학생 및 기업가에 대한 데이터베이스"의 약자 그것은 4 월 2016 년 시작되었다 이집트 데이터와 정보 기업가 모두와 교육 분야에서 놀았을 채우기 위해 DbSE은 모두 아랍어 및 영어에 avialable이다 먼저 데이터베이스 동업 공간 데이터베이스입니다 우리는 약 300 "동업 공간"이 또한 두 번째 데이터베이스는 "학교"데이터베이스입니다 우리는 1500 학교 주위에있다 그리고 "고등 교육 기관"제 3 하나의 데이터베이스 1000 년경 학부와 대학은 우리의 웹 사이트에 표시 작업 10 개월간 우리는 50 계약 주위를 만들었습니다 그래서 다른 학교, 동업 공간, 기관과 함께 17 EGP의 총 소득 또한, 우리는 계약을 한 "AUC 벤처 연구소"와 "Hivos" 모니터링 파트너로 작동하도록 이집트에서의 프로그램 "고용에 대한 동업 공간"에서 우리는 약 12 ​​회의 및 행사에 참여 교육 및 기업가 목적 이집트 내부와 외부 작업에 지난 10 개월간 또한 지금 우리는 10,000 매일 세션을하고있다 부터 부모, 기업가, 대학생, pepole에 등등 동업 공간과 찾고 우리는 우리의 프로젝트가 후보해야한다고 생각 그것은이 개 중요한 분야로 교차 있기 때문에 어느입니다 그 중 첫 번째 다음 교육 분야 차이를 만들기 위해 사람을 수립하는 자신의 나라에 대해 서로 다른 산업과 일자리 그리고 두 번째는 기업가 섹터이고 이는 어떤 생태계의 근간을 고려합니다

How to update PDM from Database in SAP Powerdesigner

어떻게 업데이트 PDM SAP 파워 디자이너의 데이터베이스에서 오늘 우리는 볼 방법 파워 디자이너 PDM과 업데이트 직접 연결을 사용하여 데이터베이스의 최신 정보를 제공합니다

이 대신 데이터베이스에서 DDL을 사용하여 그 갱신의 더 나은 방법입니다 나는 빈 PDM이 (물리적 데이터 모델) 여기에 사용자 이름과 스키마에 대한 암호를 입력 : 우리는 스캇 스키마와 오라클 (12) C 데이터베이스를 사용하는 우리는 개체의 목록은 파워 디자이너로 가져올 수 볼 수 있습니다 당신이 여기에서 볼 수 있듯이, 내 PDM은 준비가되어 있습니다

PL/SQL tutorial 73: Bulk Collect with SELECT-INTO statement in Oracle Database

인터넷 최대 무엇입니까? 내가 RebellionRidercom에서 마니 오전 다시 한번 환영합니다

우리가 대량으로 도입 완료 이제 그것은 조치를 취할 시간이다, 수집 앞서 및 PL / SQL 일괄 오라클에서 SELECT-INTO 문 절을 수집 사용하는 방법 데이터 베이스 지금까지 우리는 대량 모두에 의한 오버 헤드를 줄일 수에 관한 수집 사실을 알게 컨텍스트는 쿼리의 효율성을 높이기 위해 전환됩니다 의 그 말은 무엇을 이해하려고 노력하자 [코드 1] 여기서 우리는 PL / SQL 프로그램을 가지고있다 이 프로그램의 실행 섹션은 SQL 작업을하고 SQL 작업 구성 SELECT 문입니다

이 SELECT 문은 열 "이름"의 모든 데이터를 검색한다 직원 테이블과 우리가 선언 절에서 만든 컬렉션으로 저장 같은 프로그램의 내 경우에는 직원 테이블 (107 개) 기록이있다 그것은 귀하의 경우 다를 수 있습니다 우리는이 프로그램을 실행할 때 PL / SQL 런타임 엔진은 모든 PL / SQL 문을 실행합니다 그러나 어떤 SQL 작업을 건너 것 즉시로는로 제어를 전송합니다 는 SQL 런타임 엔진

SQL 엔진은 명령문을 처리하고 다시 PL / SQL 엔진에 결과를 반환합니다 우리의 경우 SQL 작업은 모두 처음 검색하는 SELECT 문입니다 직원 테이블의 이름 앞서 언급 한 바와 같이 수단 내 직원 테이블에 총 107 개 기록이있다 제어는 SQL에서 SQL 엔진에 PL / SQL 엔진에서 107 번, 107 번 이동합니다 PL / SQL 엔진에 엔진 총 PL / SQL 및 SQL 런타임 엔진 사이 (214 개) 제어 점프가있을 것입니다 우리가 이전 튜토리얼에서 컨트롤의 더 높은 도약을 배운 것처럼, 더는 것 결과적으로 성능이 저하됩니다 오버 헤드합니다

이것은 우리가 사이에 그 제어 점프를 줄일 수있는 옵션을 찾을 필요가 있다는 것을 의미 엔진 그 옵션은 대량 수집 절입니다 대량 수집 절은 하나의 컨텍스트 스위치에 다수의 스위치를 압축하는 차례로 쿼리의 성능을 향상시킵니다 그럼 앞으로 이동하고이 코드를 수정할 수 및 대량으로 절을 수집 사용하는 방법 SELECT-INTO 문 그 한 가지 내가 분명히하자 전에이 실행에 올릴 더미 코드는 우리가 같은 오류 우리는 SQL 문을 사용하여 로컬로 만든 모음을 사용할 수 없기 때문에 여기서 뭐

난 그냥 당신이 모든 컨텍스트 전환이 무엇을 이해하고 어떻게 작동하는지 확인하기 위해이 코드를 사용했습니다? 이제 우리는이 코드를 수정하고이 일을 너무 BULK로 절을 수집 있는지 확인합니다 그걸하자 SERVEROUTPUT ON은 SET; 알리다 TYPE OF VARCHAR2 nt_fName가 테이블 (20); FNAME nt_fName; SELECT FIRST_NAME의 BULK은 INTO FNAME를 수집 BEGIN 직원 FROM; 종료; / 여기에 우리가 완전히뿐만 아니라 수정 최적화 된 PL / SQL 벌크 코드를 수집합니다 또한, 당신은 작동이 시간을 것을 확신합니다 그러나 전에 그것을 실행

의 처음 우리가 여기서 무슨 짓을했는지 보자 선언 부분은 여전히 ​​동일합니다 그것은 단지 로컬 PL / SQL의 중첩 테이블은 수집과 대응 포함 우리의 중첩 된 테이블 형식의 컬렉션 변수입니다 당신은 PL / SQL 중첩 테이블로 작업하는 방법을 알아 내 PL / SQL 자습서 (51)을 참조 할 수 있습니다 오라클 데이터베이스입니다 모든 링크는 설명에 있습니다

그럼 우리가 실행 섹션이 있습니다 이 섹션의 내부에서 우리는 SELECT-INTO 문을 가지고있다 이 문장은 다시의 이름 열에서 모든 레코드를 검색한다 직원 테이블 그러나 키워드 INTO 우리가 "대량 수집"절을 지정한 직전에이 시간; 이는 완전히 여기에 게임을 변경합니다 이 단일 조항 만이 코드의 전체 실행 프로세스를 변경합니다

여러분에게 그 방법을 말씀 드리겠습니다 이 프로그램의 실행에 PL / SQL 엔진은 SQL 작업을 통해 올 때, 그것을 의지 클럽 모두 107 컨텍스트는 하나 개의 컨텍스트 스위치로 스위치와 함께 보내 하나의 SQL 엔진이 이동하려면, 대신에 SQL에 개별적으로 전송 엔진과 그 반대 그것은이 시간 대신 (214 개) 스위치 우리는이 컨텍스트 스위치가됩니다 것을 의미합니다 SQL에 PL / SQL에서 하나와 PL / SQL 엔진에 SQL에서 하나 그리고 강력한 대량으로 모든 덕분에 절을 수집합니다

이 SELECT-INTO 문이 인출 된 데이터를 인쇄 할의도 루프를 추가하자 직원 테이블 및 수집 nt_fName에 저장 그래서 우리는 우리가 테이블에서 검색 한 레코드 수를 볼 수 있습니다 1fName

count 루프에서 IDX에 대한 DBMS_OUTPUTPUT_LINE (IDX || ' – '|| FNAME (IDX)); END LOOP; 여기에서 우리는 우리가 단지에 가져온 모든 요소를 ​​인쇄됩니다 우리 FOR 루프를 컬렉션 이제이 코드를 실행하고 결과를 볼 수 있습니다 하지만 그 전에 내가 그 엄지 손가락 치고 물어 빠른 초 할게요 버튼 이 비디오처럼 이상과 같은 흥미로운 튜토리얼을 만들기위한 내게 동기를 유지처럼 매일

또한 많은 같은 동영상이 와서 아직 가입해야합니다 않습니다 즉 이제 가서이 PL / SQL 프로그램을 실행하게 말했다되고 여기에 우리의 결과입니다 당신이 볼 수 있듯이 우리는 성공적으로 직원 테이블에서 (107 개) 기록을 검색했다 우리는 강한 우리에게주는 커서의 도움으로이 코드 미세 조정을 촉진 할 수 우리의 쿼리를 제어 할 수 있습니다

우리는 다음 튜토리얼에서 다룰 것이다 그래서 우리는 BULK는 PL / SQL 수거를 사용하는 방법을 배우게됩니다 다음 튜토리얼에서와 같이, 계속 지켜봐 주시기 바랍니다 쿼리의 성능을 최적화하기 위해 커서 즉 오늘은 여기까지 희망이 튜토리얼은 컨텍스트 스위치가 발생하는 방법을 배우는 당신을 돕고 무엇이 그들의입니다 쿼리의 성능에 미치는 영향 또한, 우리는 BULK를 사용할 수있는 방법 컨텍스트 스위치에 의한 오버 헤드를 극복하기 위해 COLLECT 과 PL / SQL 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다

이것은 SELECT INTO 문을 대량 수집 조항에 대한 튜토리얼입니다 시청 주셔서 감사합니다 이 RebellionRidercom에서 마니이다

Why federal database is failing to bar certain people from gun purchases

왜 연방 데이터베이스는 총 구매에서 어떤 사람을 술집에 실패 잠재적으로 총을하지 말았어야 수천명의 사람들 때문에 연방 정부 기록 보존의 명백한 실패를 살 수 있습니다 법무 장관 제프 세션 NICS로 알려진 국가 즉시 범죄 배경 조사 시스템, 이번 주 검토를 지시했다

임무는 공군이 연방 데이터베이스에 gunmans에게 가정 폭력 유죄 판결을 제출하지 못한 경우 텍사스에서 학살 촬영이 달을 따른다 그러나 균열을 통해 떨어진 한 경우 이잖아 NIC의 시스템은 주 및 지방 기관뿐만 아니라 정확하게 범죄 기록 및 기타 정보를보고 군대에 의존합니다 그러나 년 동안, 그들은 연방 법률에 따라 실패에 대한 결과 이러한 중요한 기록을 업로드 실패, CBS 뉴스 폴라 레이드보고합니다 이러한 대량 살인 사건 중 하나가 일어날 때마다, 그냥 나를 위해 다시 감정적으로 모든 것을 제공합니다, 짐 Sitton 말했다

가족이 저녁 식사 후 촬영 미쳐 갔을 때 Sittons 6 살 된 딸, Makayla는 8 년 전 추수 감사절에 죽었다 세 사람은 사망했다 수사관들은 나중에 사수, 폴 마이클 머히지, 무의식적으로 정신 병원에 세 번 최선을 다하고 발견했다 즉 연방 배경 조사를 통과 그를 유지해야합니다 그 말도 사람이 그 역사의 모든 가질 수 – 정신 및 법적 – 그에게 숨겨진 캐리을 줄 것이다 여전히 상태를 그가 원하는대로 연방 정부는 그에게 많은 총을 판매 할 예정, Sitton 말했다

그냥 일 텍사스 교회에서 학살이 달 후, 상원 의원 존 코닌, R-텍사스, 범인, 데빈 켈리는 무기를 얻는 것을 금지 한 것이 분명했다 우리는이 깨진 배경 조사 시스템을 수정해야, Cornyn 고 말했다 켈리는 법원이 공군에있는 그의 시간 동안 회부 한 후 그의 아내와 단계의 아동에 대한 학대에 대한 배출했다 NIC의 배경 조사 시스템은 세 가지 다른 데이터베이스로 구성되어 있습니다 주요 FBI 하나는 NICS 지수이다, 12 월까지는 2016으로, 배우자에 대한 학대를 저지르고으로 군대가 입력 한 사람이있다

모든 국가의 절반은 거의 또는 전혀 남용 신념과 금지 명령을보고합니다 연방 수사 국 (FBI)이 우리에게 알려주는 기록은 다른 두 개의 데이터베이스에 존재할 수 그러나 FBI는 CBS 뉴스에 그 숫자를 사용할 수 있도록하지 않았다 데이터가 시스템에없는 경우, 사람들이 죽어가는 그들이 죽는 것을 의심의 여지가 없습니다, 가정 폭력을 끝으로 국가 네트워크를 리드 킴 갠디는 말했다 그것의 조직 문제 및 시스템에없는 누가 거기 밖으로 삶을 총을 구입하고 위협하는 수천, 수천, 어쩌면 수십, 어쩌면 더 금지 학대자가있다 그러나 2016 년, 거의 9,000명은 국내 폭행 신념의 기반으로 총기를 거부하고, 이상 120,000명은 전체 거부했다 NIC의 시스템은 매우 잘 데이터가있을 때 작동합니다 하지만 데이터가 시스템이 캔트 작업에 들어갈 나던 때, 간디는 말했다

FBI는 정신 질환에 대한 판결하고, 중죄를 범하거나 약물 확신을 가지고 포함한 무기 구매에서 범죄자를 유지해야한다 (11 개) 범주를 나열합니다 그는 법적으로 무기를 구입 한 후 그러나 2007 년, 버지니아 공대 학생 조 성 후이 명이 사망 버지니아의 상태는 나중에 그가 정신적 결함으로 판결했다 이후가 시스템에서 그를 했어야 인정 이 시스템은 그 안에있는 기록에 지나지 않습니다, 전미 총기 협회 부사장 겸 CEO 웨인 라피에르 말했다

NRA는 칠백 만 범죄자가 시스템에없는 추정했다 이 그룹은 NICS 시스템의보고 요구 사항을 더 잘 집행을 지원합니다 FBI는 CBS 뉴스 인터뷰에서 NICS는 인증 된 데이터와 정보를 제공하기 위해 지역, 주 및 연방 파트너에 의존 그러나 경찰서장의 국제기구가 우리에게 말했다 : 모든 지역 기관이 국가 즉시 검사 데이터베이스에 기여할 수 있도록 할 국가 표준 또는 자금 조달이 없습니다

내키지 외에도 국가는 Sitton를 들어 신념을 입력하는 법적 책임이있는 사람, 그가 아무것도 수행하지 않을 경우 자신의 어린 딸과 같은 생명을 잃게됩니다 말했다에 대한 명확한 요구 사항을 강제하기 위해 당신은 돈을 어떤 식 으로든을 보낼 것입니다 당신은 어느 책에 관한 법률을 적용 할 인력을 고용하려고하거나 몸 가방을 구입하려고, Sitton 말했다

세션 기관이 실제로 조사하고 자신의 총 구매 응용 프로그램에 거짓말 명을 기소 횟수를 자세히 설명하는 보고서를 발행하기 위해 FBI와 ATF를 물었다 의원이 구매의 일부를 억제 할 수이 법을 집행 실패에 대한 이전 정부의 중요한 있었다

Latest Trends in Database Security

안녕하세요 제 이름은 Zhihui 오늘 내 파트너 Saumil 내가 이야기합니다 데이터베이스 보안의 최신 동향에 대해 이것은 우리의 검토 우리의 프리젠 테이션은 첫 번째 데이터베이스 보안 초에 대한 소개가 배경이다 대한 데이터베이스 보안 세 번째 이유는 중요한 데이터베이스를 저장하는 데이터를 보호 그리고 다른 힘 데이터베이스 때 능력과 미스 구성 그럼를 우리는 몇 가지 주요 데이터베이스 공격과 데이터베이스에 확보 할 수있는 방법에 대해 이야기 마지막으로 우리는 데이터베이스 보안 및 일부의 미래 동향에 대해 얘기하자 응용 프로그램 우리는 데이터베이스 시장은 거대한 데이터베이스 보안에 시도했던 것보다 성장 산업 때문에 전체 데이터베이스 시장은 2015과 40 억이었다 1월에게 2017 년이되도록 설계 데이터베이스 시스템을 500 억에 도달한다 ously 데이터 또한 특정 컬렉션에 대한 Metheny 많은 사용자가 사용하는 등산객에게 기회를 준과 법률 위반자 인해에 이익을 만들기 위해 웹 기반 아바 소셜 미디어와 전자 상거래의 인기가되었다 않았다 순서대로 점점 더 중요하고 구조화되지 않은 서로 다른 데이터베이스를 해결했다 당신의 다른 필요의 문제는 우리는 서로 다른 플랫폼과 데이터베이스를 사용 저장소에 관리하고 데이터를 다른 전문가 기술의 일부를 취득 이미 클라우드 데이터베이스없는 세코 같은 이전의 프레젠테이션에 대해 이야기했다 빅 데이터 우리는 데이터베이스 문제를 해결하기 위해 더 많은 도구를 가지고 해커가 있었다 더 목표와 측정기 데이터베이스주의에게로 하나의 큰 변화를 깰 기본 영역을 강화하기 위해 설계되었습니다 어떤 정신 데이터베이스의 인기입니다 논쟁의 성능과 다른 성취는 고객 왼쪽에서입니다 표는 다른 30 데이터베이스 순위와 우완 소년 데이터베이스를 보여줍니다 바로 오늘 우리는 또 다른 더 많은 하나의 데이터베이스가 사용되는 일이 개발자 제품의 최신 동향에 순수하지 않은 사람들은 하나의 데이터베이스 구조 대신 다리주기와 코가 전화를 받아 다른 큰 차이가 움직이는 비애를 통해 사용자에게 최적의 기능을 제공 운영 비용 증가를 줄이기 위해 클라우드로 확장 성 및 유연성 일부 기업들은 데이터를 마이그레이션 선택 클라우드 플랫폼 로컬 컴퓨터에서 아만다 아래 공유하지만 클라우드 컴퓨터의 본질은 새로운 보안 침해의 가능성을 소개합니다 즉,이 그녀의 지식을 잘라 스위치에 의해 만들어진 모든 이득을 지울 수 있습니다 우리가 데이터베이스에 저장된 데이터를 확보에 대한 얘기하자 슬라이드가 중요하다 다른 그래서 데이터베이스는 중요한 데이터가 이미 우리의 대량 저장 우리의 데이터를 얻을 수집 조직에서이 모든 회사를 알고 같은 이퀴 팩스와 애국가가 잡은 그들의 데이터베이스에 회사를 명중 자신의 데이터베이스가 타격을 입었다 위반하고 그 이유는 우리의 민감한 정보의 모든 신용 카드 정보 은행 계좌 정보의 사회 보장 번호 등 주소 등 volete 이제 데이터는 일반적으로 구조화되어있는 그것을 어떻게 영향을 그들이 쿼리 나 통해 액세스 할 수 있습니다 액세스 할 수 있습니다 언어로 작성된 프로그램은 SQL처럼 당신은 이미 당신도이 있으면 알고 SQL의 기본 금액 당신은 당신이 데이터를 검색 할 수 있습니다 데이터를 읽을 수있는 거래를 할 수 있습니다 이는 우리의 네 번째 지점이이 올바른 데이터 나 데이터베이스보기를 우리를 인도 사용이 당신과 같은 명령을 쓰기있는 가상 데이터베이스처럼 당신이 다른를 여는 것을 찾을 수 있습니다 특정 테이블에서 시작을 선택 일반적으로 가상 데이터베이스이며, 그것이 우리가 보는 방식에 영향을 데이터베이스 우리는 데이터베이스 취약점에 대해 얘기하자이 슬라이드에 해당 데이터베이스 잘못된 첫 있도록에 대한 무단 액세스입니다 적절한 권한을 완벽하게이 없을 수도이 사람의 데이터베이스 액세스 우리의 데이터베이스는 내부 소행 또는 외부 될 수 있습니다 그것은에 대한 액세스를 얻을 수 작업의 두 번째이있는 시스템의 모든 권한이있는 사용자를 추적한다 특정 액세스를 사용할 수있는 권한을 가지고있는 사람들은 더 유지되어야한다 그들은 데이터베이스에 무슨 일을하는지 물건을 모니터링해야 그들은 그렇게에서 물건 로그인 얼마나 많은 시간 세 번째는 비교적 큰 속하는 많은 양의 데이터를 관리 조직 이제까지 대규모 조직이 다른 조직을 제공합니다 민감한 정보를 많이 포함 된 데이터베이스를 관리하는 계약 제대로 다시 보관해야 그것은 모든 액세스 제어를 포함해야합니다 문제 로그인하고 데이터베이스를 사용하고 유지하는 사람 데이터베이스의 데이터는 데이터 유출은 또 다른 문제이며, 이러한 다시 할 수있는 누수 에드워드 스노 든 등이 될 내부 작업은 NSA를 위해 한 또는 외부 작업 할 수 있습니다 다양한 해커와 같은 회사를 해킹 권한을 발생 그 도난 데이터베이스 백업과 같은 물건을 우리 모두는 알고 중요한 백업하고 모든 조직의 현재 백업 데이터에 때문에 그들이 그렇게 점점 엄청난 양의 데이터의 분 LIS 기준 누군가가 자신의 데이터베이스 백업을 훔치는도 할 수 있으며이 다른 될 수 있습니다 응용 프로그램이 온라인 상태이나되는 때마다 문제가 배포 실패 이 수 클라우드에 배포하거나 다른 서버는 이제 많은 오류가있을 수 있습니다 배포 이러한 사전 될 수 집행 유예 일어난다 때 여러 단계를하고 상 프로비저닝 상 사전 실행 단계의 실행 단계 및 사후 실행 단계는 당신이에 가서 분명히 신체를 검색 할 수 있습니다 이것에 대해 자세한 내용을보실 수 있습니다 보안 물리적 보안은 때 장소 어디 서버의 데이터베이스 유지되고 제대로 모니터링해야 이것은 그 액세스 제어 카드를 생체 시스템을 의미하고, 복도해야 CCTV 카메라와 사람 수 있습니다 신 물건 네트워크와 모니터링 보안 액세스 제어에 대해 다시이며, 사람들은 액세스를 얻지 못하고 네트워크를 통해 그들은 앞서 갈 수있는이 빛의 데이터베이스를 해킹 우리는 속편으로 먼저 발생하는 주요 데이터베이스 공격에 대해 얘기하자 주사는 SQL 주입 파괴 수있는 코드 주입 기술이다 데이터베이스는 가장 일반적인 웹 기술이며, 가장 잘 문서화 그것은 기본적 속편에서 악성 코드의 위치입니다 기술을 해킹 작은 따옴표는 SQL의 서명입니다 웹 입력을 통해 문 우리가 서비스 거부에 대해 얘기하자 옆에 주입 그것은 해커에 시스템을 사용할 수 있도록하는 사이버 공격이다 의도 한 사용자는이 임시 또는 무기한를 방해 할 수 있습니다 일 다음에 서비스 하루 뼈 바이러스의 바이러스는 작은 프로그램입니다 컴퓨터가 허가 또는 지식없이 운영 방식을 변경하기 위해 작성 사용자의 그것은 기본적으로 두 가지로 구성된 것 첫 번째 원리는 사용자의 지식없이 자체를 실행하는 것이다 그리고 두 번째는 원래 호스트 파일을 기반으로 자신을 복제하는 것입니다 뼈없이 시스템에서 시스템으로 자신을 복제하는 프로그램입니다 호스트 패드는 지금이 바이러스에 대조적이다 이는 지난 확산 원래 호스트 파일을 필요로하는 악성 코드는 짧은 것입니다 악성 소프트웨어에 대한 다양한 적대적 또는 침입 소프트웨어의를 설명하는 데 사용 바이러스 폭탄으로 트로이 목마 랜섬웨어 스파이웨어 애드웨어 및 기타 물건은 활성이 포함 된 실행 코드 스크립트의 다양한 형태를 취할 수 우리가 얘기하자이 슬라이드에서 액티브 콘텐츠 및 기타 악성 소프트웨어 이 최초의 액세스 제어 메커니즘 있도록 데이터베이스를 확보,이 상기 세 가지 메커니즘은 임의 액세스 제어로 사용되는 제 그것은 기본적으로 부여하거나의 계시를 방지하기 위해 권한을 취소하는 것 기밀 정보는 두 번째 필수 액세스 제어 멀티 레벨이다 각각 다른 보안 수준으로 데이터 및 사용자를 분류하여 보안 다른 액세스 제어를 가진 수준은 강제적 접근의 정의입니다 제 1 내지 제 3 제어는 보안을 제공하는 규칙 기반 액세스 제어이고 사용자의 역할에 따라 누가 두 번째 이제 데이터베이스에 액세스 암호화 암호화는 기술의 연습과 연구를하다 타사의 존재 적들을 통신라는 확보 대칭 암호화 대칭와 단방향 해시 함수는 기본적으로 데이터베이스 세 번째를 보호하는 데 사용하는 백업 및 복구입니다 백업 및 복구는 가장 중요하고 가장 기본적인 부분이다 데이터베이스를 확보 그것은 기본적으로 백업에서 데이터를 복구하는 것 있도록 소프트웨어 또는 앱이 경우 온라인으로 어떤 공격을 유지하거나 위협이 다가오는됩니다 또한 실수 백업을 사용하여 롤백 할 수 있습니다 그리고 그것은 매우 중요합니다 모든 조직은이 방법을 연습 메시지 전체 서명 메시지 다이제스트 알고리즘 아래 기재된 바와 같이 다이제스트는 메일 메시지 내용의 고정 사이즈 숫자 표현 다이제스트는 우리가 메시지 다이제스트를 생성 할 수있는 말을 해시 함수에 의해 계산된다 그 다이제스트 대칭 키 쌍을 형성하는 개인 키를 이용하여 암호화 디지털 서명을 한 후 서명은 수신기에 의해 해독 및 그 방법입니다 당신은 우리가 미래 동향에 대해 얘기하자이 슬라이드에서 데이터베이스를 보호 할 수 있습니다 데이터베이스 보안 먼저 IOT IOT 또는 인터넷의 소개 상황이 우리의 모든 장치가 연결됩니다 곧 현상이다 과 역할을 서로 지능적이 본질적으로 보안 악몽 뿐만 아니라, 때문에 우리는 개별적으로도 우리가 가지고있는 장치를 확보해야합니다 사람들은 잘못 될 수 있기 때문에뿐만 아니라 두 번째 사이의 링크를 확보 데이터의 양이 조직의 지금 수집하는 빅 데이터 그들이 해킹받을 경우 자신의 감도가 매우 위험 해 수백만의 사람들이 자신의 계정 정보뿐만 아니라 유출 된 것 사회 보장 번호 자신의 신용 카드 정보와 은행 계좌 정보 셋째 항상 한 걸음 앞서 이제 데이터베이스를 확보 해커가된다 또는 당신이이 확보 때문에 보안 데이터를 해킹보다는 매우 어렵다 모든 기지를 커버하지만 당신은 한 해킹 하나 개의 취약점을 찾아 정부입니다 세 번째 네 번째 인 재앙을 야기하기에 충분 것이다 및 국가 개입 지금 현재 정부와 주에 시작 심지어 작은 문제를에 개입하지 않은 그들은 백도어 항목을 원하는 조직의이 데이터베이스 및 유지를위한 아주 좋은 자신의 보안 그래서 우리는 데이터베이스와 낭비를 확보 할 수있는 새로운 방법을 찾을 수있다 중요한 물건이 유출되지 않도록 및 FD 모든 중요 정보가 이미 기계 학습과 행동을 사용할 수를 확보하다 분석 인도 기반의 보안 걸릴 미래에 더 널리 사용됩니다 의 검출을위한 기계 학습 행동 분석을 사용할 수있는 몇 가지 SEHO 주입 공격 및 내부자 방어에 대한 검색을 이상 권한이 기술은 데이터베이스 관리자를 확보 할 수 있습니다