How to switch an existing Azure SQL Database to Hyperscale | Data Exposed

[음악] >> 안녕 저는 Anna Thomas입니다

저는 데이터 및 응용 과학자입니다 작업중인 Azure Data Team SQL과 저는 오늘 동료와 합류했습니다 >> 저는 Jeroen ter Heerd입니다 저는 Azure Data Team의 프로그램 관리자이기도합니다 >> 오늘 여러분 모두를 기쁘게 생각합니다 오늘 제로 엔은 하이퍼 스케일에 대해 조금

오늘 무엇을하려고하십니까? >> 하이퍼 스케일은 새로운 서비스입니다 5 월에 방금 소개 한 Azure SQL의 경우 오늘은 마이그레이션하는 방법을 보여 드리겠습니다 일반 Azure SQL과 같은 Azure SQL에서 Hyperscale까지의 데이터베이스 >> 멋지고 멋지다 그래서 거기에 무엇을 했습니까? >> 이것이 작동하는 방식, 여기 Azure Portal에 있습니다 조금 확대하겠습니다 저는 Azure Portal에 있습니다 여기에 표준 SQL 데이터베이스가 있습니다

매우 간단한 것은 범용 가격 책정 계층이며 특별한 것은 없습니다 이 데이터베이스를 가져 와서 Hyperscale로 마이그레이션하겠습니다 그러기 위해서는 내가하는 일은 여기를 클릭하는 것입니다 "구성"으로 이동하여 "구성"으로 이동합니다 내 데이터베이스가 현재 범용이라는 것을 알 수 있습니다 그리고 나는 그것을 바꿀 수 있습니다

여기 오른쪽에있는 하이퍼 스케일로갑니다 그런 다음 몇 가지 구성을 변경할 수 있습니다 예를 들어 내가 원하는 vCore의 양 또는 양 필요한 읽기 전용 복제본 예, 기본적으로 제가 얻는 공식입니다 >> Jeroen, 우리가 받고있는 그 작은 경고 신호는 무엇입니까? >> 네, 좋은 일입니다 잘 잡았습니다

경고 표시는 실제로 이것은 귀하가 진입하는 일방 통행 거리임을 알려드립니다 한 번은 방법이 없습니다 표준 데이터베이스를 Hyperscale로 마이그레이션 지금은 되돌아 갈 방법이 없습니다 그래서 이것은 아주 새로운 것입니다 이것은 미래에 변경 될 수 있지만 현재로서는 여기 경고에 대한 알림이 있습니다 하이퍼 스케일로 이동 한 후에는 되돌아 갈 수 없습니다

>> 테스트 할 때 사본을 사용해야합니까? >> 네, 분명히 사본을 가져 가겠습니다 Azure에서 모든 데이터베이스의 복사본을 만드는 것은 매우 쉽습니다 일단 가지고 있으면 복사를 클릭하십시오 복사본에서 Hyperscale로 마이그레이션합니다 그런 다음 모든 것이 어떻게 작동하는지에 만족하면 그런 다음 연결 문자열을 변경할 수 있습니다 이 새로운 하이퍼 스케일 버전을 가리키는 애플리케이션

>> 대단합니다 시원한 감사 >> 제가 할 일은 여기를 클릭하겠습니다 이해합니다 내가 읽은 것을 포털에 알리기 위해 통지와 나는 무엇을 이해 문제는 내가 겪고있는 것입니다

그런 다음 컴퓨팅 세대를 선택해야합니다 항상 최신 Gen5를 사용하겠습니다 vCore를 가상 코어로 변경할 수 있습니다 내가 원하는 복제본의 양 "Apply (적용)"를 클릭하겠습니다 그러면 일어날 일은 데이터베이스가 이제 하이퍼 스케일로 마이그레이션합니다

>> 그게 다야 >> 그게 다야 너무 쉽게 >> 아, 와우 어떤 유형의 유스 케이스를 원할까요? 왜 내가 이사하고 싶어 전환하는 동안 하이퍼 스케일? >> 그래 가장 큰 이유는 실제로 규모입니다 어느 쪽이든 쿼리 성능 측면에서 스토리지 또는 스케일 따라서 Azure SQL 자체 약 4TB의 파일 크기 제한이 있습니다

그보다 큰 데이터베이스가 있다면 무엇을합니까? 하이퍼 스케일이 답입니다 당신이 말을한다면 나는 모르겠습니다 40 테라 바이트 데이터베이스 또는 40 테라 바이트 데이터웨어 하우스 또는 40 테라 바이트의 데이터베이스 그러면 하이퍼 스케일이 해당 데이터베이스를 호스팅 할 수 있습니다 그런 다음 읽기 전용 복제본으로 대량의 데이터 모두에 대해 더 많은 쿼리 성능을 얻을 수 있습니다 이것이 바로 Hyperscale로 마이그레이션해야하는 두 가지 주요 이유입니다

>> 특정 수의 읽기 전용이 있습니까 Hyperscale과 함께 제공되는 복제본이나 구성 할 수 있습니까? >> 구성 할 수 있습니다 0에서 4 사이에서 선택할 수 있습니다 기본적으로 하나에 해당한다고 생각합니다 하지 않으면 다시 0으로 전화를 걸 수 있습니다 읽기 전용 복제본을 원하고 나중에 변경할 수도 있습니다 vCore를 강화할 수 있습니다

복제본 수를 변경하거나 낮출 수 있습니다 따라서 배치 후이 두 설정을 변경할 수 있습니다 >> 대단합니다 시원한 잘만되면 그것은 당신 모두에게 유용했습니다

오늘 우리와 함께 해주셔서 감사합니다 관심이 있다면 하이퍼 스케일은 우리를 자유롭게 떠나 채널을 구독하고 당신이 가장 좋아하는 것에 대한 의견을 남겨주세요 다음에 하이퍼 스케일에 대해 흥분하고 조정합니다 감사합니다 [음악]

How to add an instrument to the WIKA Cal software database and designate it as calibration standard?

[WIKA-Cal 소프트웨어 설정 방법] 다음 비디오는 데이터베이스에 기기를 추가하는 방법을 설명합니다 WIKA-Cal 소프트웨어 내 의사 소통하는 방법뿐만 아니라 그것을 지정 교정에 사용하기위한 표준으로 일반적으로 이 예는 사용자에게 알리기위한 것입니다 절차 적용 방법 모든 기기 유형에 기기 유형이 데이터베이스에 입력되어 있는지 확인 첫 번째 단계입니다

WIKA-Cal 소프트웨어에서 데이터베이스의 기기 유형 섹션 초기 화면에서 액세스 할 수 있습니다 설정을 클릭하여 개체 관리자, 그런 다음 기기 유형을 선택하십시오 데이터베이스 탐색기 열에서 창의 왼쪽에 이 섹션은 WIKA에서 제조 한 기기로 미리 채워져 있습니다 DH- 부 덴버 그, 측정기, 그리고 다른 브랜드 기기 유형 섹션을 이해하는 것이 중요합니다 특정 계측기를 정의하지 않습니다 일반적인 특성 만 제조업체 고유의 기기 유형 그리고 모델 번호 이 비디오의 목적을 위해 우리는 CPG1500 디지털 압력 게이지를 선택할 것입니다 기기 유형으로

기존 데이터베이스 항목을 검색하려면 기기 유형 이름 헤더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 데이터베이스 항목 아래 검색 창을 선택하십시오 이리, 모델 번호를 입력 할 수 있습니다 필요한 장비 유형을 검색합니다 이 경우 CPG1500을 입력합니다 선택 후 세부 사항 섹션의 모든 필드 사전 입력 된 매개 변수로 채워집니다 이 계측기 유형의 경우 각 매개 변수는 변경 될 수 있습니다 필요에 따라 여기에 저장 계측기 유형을 수정하려면 또는 새로운 기기 유형을 추가 할 수 있습니다 추가 버튼을 사용하십시오

기기 유형 섹션 내의 데이터 필드 보관할 장소를 제공하다 악기의 이름 일반적으로 모델 번호로 표시되며 압력, 온도 또는 전류 전압의 측정 파라미터 계측기 제조업체 이름 기기 유형 압력 컨트롤러 사하중 검사자 다이얼 게이지 또는 다른 통신 유형 정확도 등급 계측기 유형이 데이터베이스에 포함 된 것을 알게되면 계속해서 계측기를 지정할 수 있습니다 교정에 사용될 표준으로 그렇게하려면 "표준", "압력"을 클릭하십시오 데이터베이스 탐색기 열에 이 표준은 다른 기기의 교정에 사용될 수 있습니다 세부 사항 섹션에서 표준을 완전히 정의하기 위해 정보를 입력 할 수 있습니다 포함 표준의 이름 나중에 리콜 대상으로 인식 할 수 있도록 기기 유형 표준의 교정 날짜 교정 증명서

번호, 표준의 일련 번호 작업 표준으로 지정 또는 참조 표준 하한 범위 상한 범위 압력 단위 해상도 측정 유형 : 게이지 또는 절대 값 정확도 등급 압력 매체 여기에 입력하도록 선택할 수있는 기타 정보 모든 정보가 입력되면 추가 버튼을 클릭하십시오 이것은 표준을 데이터베이스 항목에 저장합니다 이 화면의 상단에 표시됩니다 기본 정보를 입력 한 후 돌아가서 수정하고 싶을 수도 있습니다 또는 추가 이 항목의 정보에 데이터베이스 입력 화면에서 표준을 선택하면됩니다 원하는 매개 변수 변경 저장을 클릭하십시오

확인 대화 상자가 나타납니다 실제로 데이터를 덮어 쓰려고합니다 출품작이 확실하다면 예를 클릭하십시오 WIKA-Cal의 표준과 통신 "워크 스테이션"을 클릭하여 설정할 수 있습니다 데이터베이스 탐색기에서 이 예에서는 CPG1500과 통신하려고합니다 먼저 CPG1500을 켜십시오 무선 통신 옵션

데이터베이스에 추가 된 표준 세부 정보 섹션에 나타납니다 여기가 CPG1500입니다 이전 섹션에 입력 한 메시지가 나타납니다 CPG 1500 옆에는 드롭 다운 상자가 있습니다 여기에서 무선을 선택하십시오 다음으로 주소 필드를 클릭하십시오 무선 모니터 대화 상자가 열립니다 사용 가능한 기기 주소와 이름이 나타납니다 이 경우 CPG1500 주소에는 일련 번호가 포함됩니다 더 나은 장치를 식별합니다

사용중인 CPG1500을 선택하십시오 확인 버튼을 클릭하십시오 이제 테스트 버튼을 클릭하십시오 대화창에 페어링 코드가 표시됩니다 이 코드를 CPG 1500 화면에 나타나는 코드와 비교하십시오 페어링 코드가 동일한 경우 예를 클릭하십시오

페어링이 설정된 후 대화창이 나타납니다 CPG 1500의 실제 판독 값을 보여줍니다 확인을 클릭하십시오 워크 스테이션 창 하단에 저장을 클릭하십시오 이 통신 설정을 저장합니다 WIKA-Cal은 다시 데이터 세트를 덮어 쓸 것인지 묻습니다 예를 클릭하십시오 다른 장치를 설정하려면 비슷한 절차를 따르십시오 WIKA-Cal 설정 변경 필요에 따라 각 특정 기기에 대해

#ACMHT – Narrating the Sociality of the Database

우리는 데이터베이스가 물리적 아카이브이든 매일 데이터베이스와 상호 작용합니다 또는 Wikipedia 또는 오늘날 대부분의 Digital Humanities 프로젝트와 관련이 있습니다

이 데이터베이스는 각각 고유 한 중요성과 인터페이스를 제공합니다 이해하기 쉬운 형태의 정보로 기능합니다 필자의 논문에서는 두 가지 창의적인 데이터베이스를 분석합니다 그렇게하는 데 두 가지 목표가 있습니다 1) 창의적 데이터베이스의 기능에 대한 통찰력 문학과 예술적 대상으로서 2)보다 넓은 맥락에서 데이터베이스의 역할을 이해하기 위해 이 예술적 심문에 의해 정보를 얻었습니다

Atlas Group Archive는 멀티미디어 가상의 아카이브입니다 Walid Raad가 레바논 전쟁에 대해 만들었습니다 Raad 자신이 가상의 간증을 만들었지 만 그는 이런 방식으로 파일 형식을 주문합니다 Type A는 Authored Files를 나타냅니다 찾은 파일에 대한 FD 유형 Atlas Group Productions에 AGP를 입력하십시오

주문 정보를위한 장소로 데이터베이스를 모델링합니다 독자는 다른 파일을 탐색 할 수 있습니다 각 미디어 노드와 연결을 배치하십시오 이 명시 적 구조는 사소한 측면이 아닙니다 오히려 중요한 서술 적 방법입니다 작업의 개별 요소는 지속적으로 기대를 해체합니다 아카이브 또는 데이터베이스의 진실과 지식 지식에 대한 정량적 접근 방식 모델링 데이터 시각화로 증거를 포함함으로써

이런 식으로 Atlas Group Archive는 이중 참여를 보여줍니다 중요한 형식을 이야기하기 위해 데이터베이스 형식을 사용하는 것 탐사와 분리 할 수없는 데이터 데이터 수집 및 데이터 보급 Nanette Wylde의 haikU에는 명시적인 데이터베이스 미학이 없습니다 그러나 많은 전자 문학 작품과 마찬가지로 실제 작품 데이터베이스가 있습니다 독자 경험에 암시 된 데이터베이스를 포함합니다

독자들은 컴퓨터로 생성 된 하이쿠를 봅니다 페이지를 새로 고칠 때 새 하이쿠가 생성됩니다 이것은 모든시를 생성하는 문장 데이터베이스가 있음을 의미합니다 또한 독자들은 저작물이 생성되었다는 내용을 읽고 그리고 그들이 기여할 수있는 진화하는 문장이 있습니다 그들은 단순히 작품을 단순히 haikus 모음으로 읽는 것이 아니라 그러나 이러한 haikus가 생성된다는 것을 알고 있습니다 시를 통일로 읽는 주요 즐거움 작품이 생성된다는 지식에서 비롯된 것입니다

따라서 개별 판독 값은 작업의 전체성에 영향을받습니다 동시에 작품의 전체 -액세스 권한이없는 데이터베이스- 개별 판독 값에 의해 중재됩니다 Atlas Group Archive와 haikU는 다른 접근 방식을 취하지 만 그들은 데이터베이스의 개념과 중요성을 조사하고 데이터베이스에 대한 사회적, 정치적 논평으로 연결됩니다 우리는 종종 데이터베이스를보다 기술적 인 용어로 정의합니다 그러나 사회성의 조건은 두 작품 모두에서 중요한 요소입니다

Atlas Group Archive에는 가짜 집단 인 Atlas Group, 기증 된 간증의 환상을 바탕으로합니다 그러나 독자들은 이러한 수집 과정을 보지 못하고 완제품 만 보게됩니다 반면에 haikU는 독자들이 문장을 제출하여 말뭉치에 기여하십시오 그러나 우리는 이러한 데이터베이스 스 니펫에 대한 완전한 개요를 얻지 못했습니다 이 데이터베이스는 작업과 프로세스의 다른 부분에서 그들의 사회성을 표시하고 숨 깁니다

집단에 대한 이러한 의존은 많은 디지털 인문학 프로젝트에도 존재합니다 그러나 너무 자주 인정받지 못합니다 데이터 중심 프로젝트의 투명성, 액세스 및 객관성 문제 외에도 이 소거는 이제 교차 페미니즘의 관점에서 비판된다 Atlas Group Archive와 haikU의 사회성은 노동과 관련이 있습니다 증언은 다음과 같은 이유로 인해 Atlas Group Archive에서 암시 된 작업입니다

어떤 곳에서는 다른 사람들에 의해 수집되고 조직됩니다 haikU의 노동은 초대 된 사람들로부터 약간의 기여를하고 작업에 참여하십시오 이 개방성은 Wylde의 구조와 함께 제공되며 기부금을 조정할지 여부에 대한 선택 이러한 형태의 암묵적, 기대 적, 초대 된 노동은 기술적, 문화적 방식으로 존재합니다 데이터베이스와의 관계 결론적으로, 창의 데이터베이스로서 Atlas Group Archive와 haikU에 대한 나의 독서는 데이터베이스의 사회성에 대한 예술적 검토

이를 통해 데이터베이스 형식과 매일의 존재 여부를 반영 할 수 있습니다 학업 생활 데이터베이스는 정량적으로 적용하기 위해 광범위하게 사용됩니다 문학적 텍스트와 서지 데이터에 대한 방법을 사용하지만 일반적으로 데이터베이스 구조 자체를 분석하기에는 적합하지 않습니다 Atlas Group Archive 및 haikU와 같은 크리에이티브 데이터베이스는 클래식에 저항합니다 정량적 방법은 독자에게 질적 및 양적 의미를 갖도록 요구합니다 데이터베이스 시스템을 이해하는 데있어 정량적 인 독자 해석 과정

질문이 있으시면 언제든지 이메일이나 트위터를 통해 저에게 연락하십시오 물론 ACM 디지털 라이브러리에서 논문을 읽도록 권유합니다 여기에는 2 차 자료뿐만 아니라 사례 연구에 대한 더 자세한 정보가 포함됩니다 이 비디오에서 건너 뛴 것입니다 들어 주셔서 감사합니다 훌륭한 회의가 있습니다!

Sierra Leone Ebola Database (SLED)

우리가 매장 한 대부분의 사람들은 가족 대부분이 사랑하는 사람을 어디에 묻 었는지 몰랐습니다 방금 묻힌 사람들이 많았습니다 기록이 없어서 가족에게 알리는 사람 64,000

그것은 에볼라로 죽은 사람들 만이 아닙니다 그러나 지역 사회에서 사망 한 모든 사람들은 전염병을 억제했습니다 SLED, 가족 통일 프로그램은 가족을 통일하는 것입니다 사랑하는 사람들의 슬픔으로 우리는 모두 사람을 잃고 가족을 잃습니다 우리는 가족과 직장인을 잃습니다 에볼라 발생에 대한 포괄적 인 데이터가 있습니다 현재 발생하고있는 콩고를 포함한 다른 국가는 없습니다 포괄적 인 데이터가 없습니다

전염병 예방을위한 자원을 만듭니다 역학 연구, 심지어 인류학 연구에도 이 발발에서 독특한 점은 무엇입니까? 실제 위험 요인은 무엇입니까? 환자에게 무엇이 도움이 되었습니까? 다시하지 말아야 할 일은 무엇 이었습니까? 전 세계에서 우리는 유일한 독특한 프로그램입니다 우리는 전염병이 있습니다 그것은 매우 통합되고 준비된 데이터입니다 우리는 교훈을 배웁니다

Investigators: Burglar stole a statewide voter database

>>> >>> 조사자 >>> 조사관은 말합니다 >>> 조사관은 A를 말합니다 >>> 조사관은 부르고뉴를 말한다 >>> 수사관은 방랑자 >>> 조사관은 큰 돌파구를 말한다 >>> 수사관은 전 세계에 걸쳐 방대하고 >>> 수사관은 전 세계적으로 투표권을 행사합니다 전폭 투표자 전 세계 유권자 데이터베이스 전 세계 유권자 데이터베이스 STATE-WIDE VOTER 데이터베이스에서 애틀랜타에서 가장 광범위한 유권자 데이터베이스 애틀랜타 투표에서 주 전체 투표자 데이터베이스 애틀랜타 투표에서 데이터베이스 애틀랜타 투표 사전의 데이터베이스 오늘 애틀랜타 투표 사전의 데이터베이스 오늘 애틀랜타 투표 정확한 데이터베이스에서 데이터베이스 오늘날 애틀랜타 투표의 정확한 데이터베이스 오늘 애틀랜타 투표 투표에서 데이터베이스 그러나 그것은 오늘 애틀랜타 투표 투표에서 데이터베이스 그러나 그것은 아니다 오늘은 정확하지만 그렇지 않습니다 오늘은 정확하지만 분명하지 않습니다 오늘은 정확하지만 분명하지 않은 경우 그러나 오늘은 정확하지만 명확하지 않은 경우 오늘은 정확하지만 BURGLAR면 명확하지 않습니다 그러나 오늘은 정확히 부르주아는 분명하지 않습니다

만곡이 실제로 있다면 클리어 부르주아가 실제로 아는 경우 지우기 청각 적으로 실제로 무엇을 알고 있는지 확인하십시오 BURGLAR가 실제로 무엇을 알고 있는지 확인하십시오 청각 장애인이 실제로 무엇을 알고 있는지 또는 부르주아가 실제로 무엇을 알았는지 확인하십시오 청각 장애인이 실제로 무엇을했는지 알고 있다면 부르주아가 실제로 시도한 것을 실제로 알고 있다면 클리어 자신이나 무엇을 시도했는지 알고 그 또는 그녀가 무엇을하려고했는지 그 또는 그녀가 시도하는 것을 알고 있습니다 가지다 가지다

11 가지다 11 살아있다 가지다 11 살아있는 도그 가지다 11 살아있는 도그 리차드 가지다 11 살아있는 도그 리차드 가입 11 살아있는 도그 리차드 가입 11 ALIVE의 도그 리차드는 미국에 합류합니다

우리 우리 그들 우리 그들은 아니었다 우리 그들은 싱글이 아니었다 우리

그들은 밖으로 나가지 않았다 우리 그들은 단일하지 않았다 그들은 단일하지 않았다 그들은 투표를 한 번도하지 않았다 투표 정보를 한 번도 보내지 않았습니다 투표 정보, 필요에 따라 투표 정보 물론입니다 물론입니다

>> 물론입니다 >> 기자 : 물론입니다 >> 기자 : 당신 물론입니다 >> 기자 : 당신은 할 수 있습니다 물론입니다 >> 기자 : 볼 수있다 물론입니다

>> 기자 : 당신은 이것을 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 이것을 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 이것을 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 이것을 그대로 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 이것처럼 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 어떤 종류의 것으로 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은이 종류로 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 CLOAK의 일종으로 볼 수 있습니다 >> 기자 : 당신은 어떤 종류의 클락과 같은 것으로 볼 수 있습니다 어떤 종류의 클락과 클락과 데 저의 일종으로 CLOAK 및 DAGGER 작동의 일종으로 CLOAK 및 DAGGER 작동 방식으로 CLOAK 및 DAGGER 작동 방식으로 사용하기 얻을 수있는 대거 작동 가치를 얻는 대거 작업 가치있는 투표권을 얻기위한 대거 운영 유용한 투표자 데이터를 얻기위한 DAGGER 작동 중요한 투표자 데이터를 얻기위한 DAGGER 작동 유용한 투표자 데이터, 예외 이 표를 제외한 유권자 데이터 이 버거를 제외한 가치있는 투표자 데이터 이 부르고를 제외한 가치있는 투표자 데이터 이 부르고뉴를 제외한 가치있는 투표자 데이터 이 부르고를 제외하고 가치있는 투표자 데이터 이 부르고뉴 또한 다른 사람 이 부르고뉴 또한 다른 무작위 이 부르고뉴 또한 다른 RANDOM 항목 이 부르고뉴는 또한 다른 RANDOM 항목을 단독으로 사용했습니다 이 부르고뉴는 또한 다른 랜덤 아이템을 이 부르고뉴는 또한 투표권에 다른 RANDOM 항목을 포함합니다 유권자의 무작위 항목 유권자 선점의 무작위 항목 유권자에 대한 무작위 항목 유권자에 대한 무작위 항목 북동부에서 가장 먼저 투표에 참여한 무작위 항목 북동부의 정밀한 해상 북서부 애틀랜타에서의 정밀한 감시 북서부 애틀랜타에서의 정밀한 감시 4 @ 애틀랜타 4 @ 애틀랜타

4 @ THE 애틀랜타 4 @ THE PRECINCT 애틀랜타 4 @ 선결제 애틀랜타 4 @ PRECINCT가 활성화되었습니다 애틀랜타 4 @ 정례가 오늘 활성화되었습니다 오늘날의 예방책은 적극적이었습니다 정확성은 오늘날에도 유효했습니다

정확성은 오늘날에도 활성화되었지만 그러나 오늘날의 정확한 예측은 더 활성화 된 것으로 보입니다 오늘날의 정확성은 더욱 활성화 된 것으로 보였습니다 지금까지도 예방책이 활성화되었지만 더 많은 것으로 간주되었습니다 지금까지의 예방책은 적극적이지만 경찰과 함께 더 많은 것으로 여겨졌습니다 그러나 경찰과 함께 더 많은 것으로 간주 그러나 경찰보다 더 많은 것으로 간주 하지만 그보다 경찰과 더 많은 것으로 간주 그러나 투표자보다 경찰과 더 많은 것으로 간주 투표자보다

투표자보다 그곳에 투표자보다 있다 투표자보다 이있다 투표자보다 스페셜이 있습니다 투표자보다

특별 선거가 있습니다 특별 선거가 있습니다 오늘 특별 선거가 있습니다 오늘 특별 선거가 있습니다 오늘 특별 선거가 있습니다 오늘 애틀랜타를위한 특별 선거가 있습니다 오늘 애틀랜타 스쿨을위한 특별 선거가 있습니다 애틀랜타 학교를위한 오늘 애틀랜타 학교 이사회를위한 오늘 오늘 애틀랜타 스쿨 보드 좌석 이사회 좌석 이사회 좌석 그만큼 이사회 좌석 정밀한 이사회 좌석

정밀한 GOT 이사회 좌석 정밀한 고트 세트 이사회 좌석 정밀한 GOT 설정 이사회 좌석 정확한 고트 설정 마지막 정확한 고트 설정 마지막 PRECINCT GOT 설정 마지막 밤 정확한 GOT 설정 마지막 밤 정확한 GOT 설정 마지막 밤, 그러면 A 정밀한 GOT 설정 마지막 밤, 그다음에 BURGLAR 정밀한 구덩이가 마지막 밤에 설치되었고, 그 다음에 부르고뉴 브로크 정확한 밤에 마지막 밤을 맞이한 후 부르고뉴가 터졌습니다 밤, 그 다음에 맹렬한 파산 밤, 그다음에는 외계인이 부서졌습니다

밤새 밤새 그중 밤새 그중 밤새 것들 중에서 밤새

찍은 것들 중에서 밤새 일어난 일들 중에서 밤새 얻은 것들 중에서 A 얻은 것들 중에서 A 일어난 일들 중 큰 일이 있었다 얻은 것들 중에서 거대하게 거듭났다 그 일들 중에는 거침을받지 않은 복장이 있었다 그 일들 중에는 거대하게 경화 된 소송 사건이 있었지만 그런 것들 중에서도 거대하고 거친 복장이되었습니다 거대 경화 정장 케이스 거대 경화 슈트 케이스 거대한 경화 정장 케이스, 하나처럼, 하나의 내부처럼 거대한 경화 된 슈트 케이스 내부에있는 것과 같은 거대한 경화 된 슈트 케이스 자이언트 경화 슈트 케이스, 하나는 마치 슈트 케이스 안에 있습니다 하나는 SUITCASE 안에 그 중 하나는 SUITCASE 안에있었습니다

그 중 하나는 두 개의 상식 안에있었습니다 그 중 하나는 두 개의 조각 안에있었습니다 그 중 하나는 윗부분에 두 개의 조각이있었습니다 그 중 하나는 전자 부품의 두 조각으로 이루어져있다 전자의 두 조각 전자 기어의 두 조각 전자 기어의 두 조각이 호출되었습니다 전자 기어의 두 조각은 전자 기어의 두 조각이 명시를 불렀습니다 전자 기어의 두 조각이 명시 적 설문 조사를 호출했습니다 기어가 명시 적 설문 조사를 호출 함 기어스가 4,000 명을 소집했다 GEAR가 사용하는 명시 적 설문 조사 4,000 개 기어스가 4,000 명을 사용하여 명시 적 설문 조사에 참여 GEAR가 점검을 위해 사용 된 PRESS POLL 4,000을 호출했습니다 GEAR가 체크인을 위해 사용 된 4,000 명짜리 설문 조사를 호출했습니다

GEAR는 투표권을 확인하기 위해 4,000 명을 사용했습니다 4,000, 투표권 확인에 사용 4,000, 투표권 확인 및 사용 투표 및 선거 확인에 사용되는 4,000 명 4,000 명, 투표 및 선거 담당 이사 확인 4,000 명, 투표 및 선거 담당 이사 수표 사용 선거 관리 국장 선거 관리 국장, 릭 바렌, 선거 관리 국장, 릭 바렌, SAID 선거 관리 국장, 릭 바렌, SAIT IT 선거 관리 국장, 릭 바렌 (Rick BARREN) 선거 관리 국장, 릭 바렌 (Rick BARREN) 불모의 안전 불모의 안전한 데이터베이스 불확실성, 안전한 IT를위한 유용한 데이터베이스 불모, 안전한 IT 데이터베이스를 보유하고 있음 불확실성, 직원들에게 유용한 데이터베이스가 있습니다 설문 조사원을위한 데이터베이스 설문 조사원을위한 데이터베이스 >> 설문 조사원을위한 데이터베이스

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당신이 그것을 풀 때 보이지 않습니다 4 @ 쪽으로 4 @ 쪽으로 4 @ >> 쪽으로 4 @ >> 기자 : 쪽으로

4 @ >> 기자 : BARREN 쪽으로 4 @ >> 기자 : BARREN SAYS 쪽으로 4 @ >> 기자 : BARREN SAYS HE >> 기자 : BARREN SAYS HE >> 기자 : 바렌은 생각합니다 >> 기자 : 바렌은 그가 생각 >> 기자 : 바렌은 버글 러스를 생각합니다 >> 기자 : 바렌은 버글 러스가 만들어 졌다고 생각합니다 >> 기자 : 바렌은 버글 러스가 부르고뉴를 생각 부르고 르가 충격을 주었다고 생각한다 부르고 르가 꼼꼼한 결정을 내렸다고 생각 부르고 르가 생각하기에 굉장한 결정을 내렸다 부르고 르가 롤링에 대한 결정을 내린 것으로 생각 부르고 르가 롤을 결정하기 위해 굉장한 결정을 내렸다고 생각 롤을 결정하기위한 완벽한 결정 SUITCASE를 수행하기위한 완벽한 결정 SUITCASE를 출시하기위한 완벽한 결정 SUITCASE를 롤아웃하기위한 완벽한 결정 그와 같은 상황을 해결하기위한 묵시적 결정 비행기를 타다가 공중으로 나가기위한 완벽한 결정 그들이 도망가는 것에 따라 갑작스런 펼치기에 대한 완벽한 결정 그들이 도망 한대로 그들이 4 @를 날아 갔을 때의 성공 그들이 기록을 날아 갔을 때의 성공 REC CENTRE를 날아간 결과 녹음 센터에서 탈출 한 결과 그들이 들어간 REC CENTRE를 날아간 결과 그것들이 포함 된 REC CENTRE를 날아 가면서 오염 된 레코드 센터 투표자를 포함하는 REC 센터 유권자 선점권이 포함 된 REC 센터 유권자 투표 시간이 포함 된 REC 센터 유권자 투표 시간이 포함 된 REC CENTRE 투표자 간 정확한 시간 민중이되기 전 투표 출근과 투표 사이에 투표 오전 6시와 오후 6시 사이에 투표자 우선 오전과 오전 6시 사이에 투표자에게 정확한 시간 오전 6시 오늘 오전 6시 오늘 오전 6시 오전 6시 (오늘 오전 6시) 오늘 오전 6시, 아이디어가 없습니다 오늘 오전 6 시까 지 오늘 오전 6 시까 지 아이디어가없는 오늘 오늘의 성공을 생각하지 않고 오늘날 갑상선이 들어있는 아이디어가 없다 SUITCASE에 포함 된 데이터가 없다는 아이디어 SUITCASE에 포함 된 데이터에 대한 아이디어가없는 오늘 SUITCASE CONTAINED DATA ON SUITCASE에 포함 된 모든 데이터 모든 단일 항목에 포함 된 SUITCASE 모든 단일 투표자에 대한 데이터 포함 모든 단일 투표자에 포함 된 SUITCASE 데이터 SUITCASE는 모든 단일 투표자에 대한 데이터를 포함 SUITCASE는 주에서 모든 단일 투표자에 대한 데이터를 포함 주에서 모든 단일 투표자 모든 단일 유권자 조지아 주에서 모든 단일 투표권 조지아 조지아 HE4 @ 조지아 HE4 @도 조지아 HE4 @도 있습니다 조지아 HE4 @도 마찬가지입니다

조지아 HE4 @는 또한 조지아 HE4 @는 또한 장치를 말합니다 HE4 @는 또한 장치를 말합니다 HE4 @는 또한 장치가 있다고 말합니다 HE4 @는 또한 장치가 암호임을 말합니다 HE4 @는 또한 장치가 암호로 보호되어 있다고 말합니다 HE4 @는 또한 장치가 암호로 보호되어 있고 HE4 @는 또한 장치가 암호로 보호되어 있다고 말합니다 비밀번호가 보호되어 있으며 비밀번호가 보호되어 있으며 암호가 보호되어 있으며 그는 말합니다 비밀번호가 보호되어 있으며 그는 비밀번호가 보호되어 있고 그가 희망적입니다 비밀번호가 보호되어 있으며, 그는 자신이 희망적이라고 말합니다 암호가 보호되어 있으며 경찰이 희망을 가질 수 있습니다

그가 희망을 가졌다 POLICE4가 좋은 희망을 가진 사람 POLICE4가 성공하기를 바라고 있습니다 POLICE4가 성공하기를 바라고 있습니다 POLICE4가 성공적으로 운영되기를 바랍니다 자신의 노력에서 POLICE4가 성공하기를 바라고 있습니다 그들의 노력에 성공 그들의 노력에 성공 그들의 회복에 성공 그들의 복구에 성공 데이터베이스를 복구하기 위해 노력하고 있습니다 데이터베이스를 복구하기 위해 노력하고 있으며 데이터베이스를 복구하고 다음과 같은 노력을 기울여야합니다 데이터베이스를 복구하고 데이터베이스를 복구하고 포착하기 데이터베이스를 복구하고 데이터베이스를 복구하고 BURGLARS를 잡기 위해 독수리를 잡아라 독수리를 잡아라

>> 독수리를 잡아라 >> 소리 독수리를 잡아라 >> 같은 소리 독수리를 잡아라 >> 물처럼 소리 >> 물처럼 소리 >> 수류탄처럼 소리가납니다 >> 물 소총과 같은 소리, A >> 물가 같은 작은 소리, 작은 >> 물 버거와 같은 소리, 작은 비트

부르고뉴, 작은 비트 부르고뉴, 작은 비트 >> 부르고뉴, 작은 비트 >> 기자 : 부르고뉴, 작은 비트 >> 기자 : EXCEPT 부르고뉴, 작은 비트

>> 기자 : MAYBE 제외 >> 기자 : MAYBE 제외 >> 기자 : MAYBE STEALING 제외 >> 기자 : 아마도 STEALING STUFF 제외 >> 기자 : 아마도 훔친 스터프를 제외하고

3.13 Database Operations Using Separate Threads

안녕하십니까, 다시 오신 것을 환영합니다 주요 활동에서 연락처 앱 데이터베이스를 구축 할 때 allowMainThreadQueries ()라는 메소드를 호출했습니다

이를 통해 주 스레드에서 모든 데이터베이스 관련 프로세스를 실행할 수있었습니다 실제 응용 프로그램에서 그렇게하면 앱의 성능에 확실히 영향을 미칩니다 앱 성능이 느려집니다 이에 대한 이해를 돕기 위해 공식 developerandroid

com 문서를 읽을 것입니다 애니메이션 또는 화면 업데이트가 발생, 시스템은 매끄럽게 렌더링하기 위해 16ms마다 작업 블록을 실행하려고 시도합니다 초당 60 프레임 시스템이이 목표에 도달하려면 기본 스레드에서 UI / View 계층 구조를 업데이트해야합니다 그러나 기본 스레드의 메시징 큐에 기본에 비해 너무 많거나 긴 작업이 포함 된 경우 업데이트를 빠르게 완료 할 수있는 스레드 앱은이 작업을 작업자 스레드로 이동해야합니다

메인 스레드가 16ms 이내에 작업 블록 실행을 완료 할 수없는 경우 사용자는 입력에 대한 히치, 지연 또는 UI 응답 부족을 관찰 할 수 있습니다 메인 스레드가 약 5 초 동안 차단되면 시스템이 애플리케이션 응답 없음 (ANR) 대화 상자를 표시하여 사용자가 앱을 직접 닫을 수 있도록합니다 메인 스레드에서 수많은 또는 긴 작업을 이동하여 부드러운 렌더링을 방해하지 않으며 사용자 입력에 대한 빠른 응답 성은 앱에서 스레딩을 채택하는 가장 큰 이유입니다 따라서 별도의 스레드에서 데이터베이스 작업을 수행해야합니다 우리는 어떻게 할 수 있습니까? 여러 가지 접근 방식이 있습니다

그러나 지금은 AsyncTask를 사용할 것입니다 AsyncTask를 사용하면 실행할 수 있습니다 UI 스레드에 결과를 게시하는 동안 백그라운드 스레드의 작업 우리는 항상 추상 Asyctask 클래스의 하위 클래스로 내부 클래스를 만들어야합니다 비동기 일 때 작업이 실행되면 작업은 4 단계를 거칩니다 재정의 된 4 가지 방법이 있습니다 백그라운드 처리가 시작되기 전에 실행되는 코드를 포함하는 onPreExecute () 메소드

doInBackground 메소드는 백그라운드에서 실행되어야하는 코드를 포함합니다 doInBackground 메소드에서 진행 업데이트를 수신하는 onProgressUpdate 메소드 onPostExecute는 doInBackground 메소드가 처리를 완료 한 후에 호출됩니다 우리는 항상 doInBackground 메소드를 구현하십시오 대부분의 경우 doInBackground 및 onPostExecute 메소드를 구현합니다

AsyncTask 클래스를 생성 할 때 AsyncTask 클래스에는 세 가지 일반 유형이 사용됩니다 Params : 작업에 전송 된 매개 변수 유형 실행 배경 백그라운드 계산 중에 게시 된 진행 유형입니다 결과 : 백그라운드 계산 결과의 유형 코드 수정을 시작하겠습니다 지금 여기서부터 시작하겠습니다 contactArrayList

addAll (contactsAppDatabasegetContactDAO () getContacts ()) 이 코드 라인을 작성하여 데이터베이스에서 연락처 오브젝트 목록을 가져옵니다 나는 이름이 같은 asyn 작업을 코딩하려고합니다 이것에 대한 GetAllContactAsyncTask 사유의 GetAllContactsAsyncTask 클래스 AsyncTask를 확장합니다 AsyncTask를 확장합니다 우리는 비동기 작업에 어떤 값도 전달하지 않을 것입니다

따라서 매개 변수를 void로 유지하려고합니다 프로세스를 통과하거나 결과를 반환하지 않습니다 그래서 나는 추가했다 이것도 무효입니다 doingBackground 메소드를 생성하십시오 contactAdapter의 notifyDataSetChanged 메소드를 호출하기 때문에 onPostExecute 메소드도 생성하고 있습니다

그곳에 지금 이 코드 줄을 잘라내어 백그라운드 방법을 사용하여 붙여 넣을 수 있습니다 여기에 어댑터에게 알리는 코드를 추가해 봅시다 그런 다음 oncreate mthod에서이 AsyncTask를 실행하는 코드를 작성할 수 있습니다 새로운 GetAllContactsAsyncTask ()

execute () 이제 동기화 작업을 작성하려고합니다 새로운 Contanct를 추가하십시오 개인 클래스 CreateContactAsyncTask 이번에는 AsyncTask를 확장 데이터베이스에 삽입하려면 Contact 개체를 전달해야하므로 매개 변수 유형은 Contact이어야합니다 진행 상황과 결과를 유지하고 있습니다 코드를 생성하십시오

이제 우리는이 코드들을 잘라내 백그라운드 작업을하는 안에 넣을 수 있습니다 이 doingBackground는 전달 된 값을 목록으로 수신하기 위해 작성되었습니다 연락처는 하나뿐입니다 그래도 연락처 배열의 첫 번째 값으로 가져와야합니다 여기에서 비동기 작업을 실행할 수 있습니다

새로운 CreateContactAsyncTask () 실행하다 추가 된 이름과 이메일을 사용하여 새 연락처 개체를 만들어 보겠습니다 만들어 봅시다 연락처 업데이트를위한 AsyncTask 개인 클래스 UpdateContactAsyncTask AsyncTask를 확장합니다 doingBackground 및 onPostExecute 메소드를 재정의합시다 지금 이 updateContact 메소드에서 비동기 작업을 실행하는 코드를 작성할 수 있습니다

새로운 UpdateContactAsyncTask () execute () 업데이트 된 컨택 인스턴스를 전달해야합니다 이 코드 라인을 잘라 봅시다 이 notifyDataSetChanged 코드 행을 제거하십시오 여기에 붙여 넣습니다

매개 변수에서 첫 번째 값을 가져옵니다 contactsAdapter의 notifyDataSetChanged () 메소드를 호출하는 코드를 추가하십시오 여기에 onPostExecute 메소드 데이터베이스 작업이 하나만 남아 있습니다 연락처를 삭제하기 위해 비동기 탁을 만듭니다

개인 클래스 DeleteContactAsyncTask AsyncTask를 확장합니다 접촉, 무효, 무효 생성 BackGround 및 onPostExecute 메소드를 수행합니다 연락처 삭제 방법에서 이러한 코드 행을 잘라 내고 DeleteContactAsyncTask에 붙여 넣을 수 있습니다 doInBackground 메소드 deleteContact 메소드에서 asyckTask를 실행하는 코드를 작성하자 새로운 DeleteContactAsyncTask () execute 우리는 연락을 전달해야합니다 알았어 우리는 모든 데이터베이스 작업을 별도의 주제로 수행하는 코드를 작성했습니다

이제 우리는 할 수 있습니다 데이터베이스 구성에서이 allowMainThreadQueries () 메소드 호출을 제거하십시오 기억하십시오, 이것은 가장 좋은 방법은 아닙니다 이 과정에서 곧 RxJava를 배우게됩니다 그 후에는 사용할 수 있습니다 AsyncTask 대신 RxJava 자 이제 앱 앱을 실행 해 봅시다 결과를보십시오

예, 앱이 제대로 작동하고 있음을 알 수 있습니다 이것이이 수업의 끝입니다 들어 주셔서 감사합니다 다음 수업에서 곧 you겠습니다

SP17 – Database Features, SalesForce, and Microsoft SQL 2008

모두를 환영합니다, 저는 Toby이고 이것은 Pat입니다 팻, 만나서 반가워 이번 주에는 제품 관리자 및 엔지니어와 이야기를 나누었습니다

여러 가지 새로운 기능을 소개하는 새로운 서비스 팩 17과 이 세그먼트에서는 Salesforce와 관련된 몇 가지 사항에 대해 이야기하고 싶습니다 그리고 여전히 SQL Server 2008을 사용하는 사람들을위한 기회도 있습니다 이제 Salesforce에서 본 몇 가지 새로운 기능부터 시작하겠습니다 알았어 데이터베이스 섹션은 제시된 첫 번째 섹션이며 여기서 Salesforce 및 후속 서버 2008 정보가 제공되었습니다 Salesforce는 잠시 동안 사용되었습니다

Orchestrate를 수행해야합니다 백업 새로운 것은 마스킹 및 데이터 아카이브입니다 그래서 뒤에 개념 Salesforce를 사용하면 Salesforce 뒤에있는 데이터베이스를 백업 할 수 있습니다 Commvault, 모든 연락처 목록을 백업하고 모든 연락처를 백업 할 수 있습니다 첨부 파일

따라서 Salesforce를 사용하면 두 가지를 수행 할 수 있지만 세 가지를 모두 수행 할 수는 없습니다 그런 다음 함께 결합하십시오 더 많은 수동 프로세스 총 매뉴얼입니다 프로세스를 수행하고 문서를 계정에 연결하는 것은 매우 힘든 작업입니다 수동으로해야합니다

Commvault는이 모든 것을 자동화합니다 대박 따라서 용어 첨부 파일로 무엇을 하는가? 그래서 첨부 파일이 다른 저장소로 삭제되었지만 메타 데이터로 태그 지정됨 그들이 Salesforce 내에서이 레코드의 일부라고 말합니다 내가 참조 복구 할 수 있고 치명적인 경우 복구 할 수 있습니다 Salesforce 내에서 오류가 발생하거나 누군가가 데이터를 손상 시키거나 누군가 삭제하는 경우 데이터 또는 이와 유사한 것

데이터 삭제가 아마도 가장 큰 것입니다 관리자가 들어 와서 무언가를 엉망으로 만들기 때문에 회복 할 기회를줍니다 이것은 아카이빙 프로세스의 일부입니다 말할까요? 그것은 둘 다입니다 Salesforce로 수행하는 작업 중 하나는 복제 환경을 만들고 dev 테스트를 한 다음 프로덕션을 롤 데이터 마스킹을 통해 복제본을 만들 수 있습니다 Orchestrate 구성 요소를 사용하여 환경을 보호하고 데이터를 마스크하여 계약자를 만나지 않고 데이터를 처리하고 작업하도록합니다 회사 관계를 보지 않고도 정보를 얻을 수 있습니다

말이 되네요 그리고 우리는 접을 수 있습니다 복원을 수행하여 다시 가져 오거나 Salesforce로 이동하여 모두 승인 이제 다른 부분은 보관 처리입니다 문서, 첨부 파일 또는 Word 문서 또는 내가 알고있는 파워 포인트 5 년이 지나면 아무도 읽지 않습니다 그들은 거기에 역사적인 이유 때문에 로컬 파일 시스템에 아카이브하고 그렇게하는 것은 Salesforce 비용을 줄입니다

대박 그들은 때문에 대기업의 경우 테라 바이트 당 풋 프린트로 요금이 청구됩니다 에 대한 사용자가 50 명 또는 사용자가 25 명인 소규모 회사는 많이 인식하지 못합니다 그러나 대기업의 경우 큰 일입니다 굉장히 비용 절감, 자동화는 모두 Salesforce에 큰 도움이됩니다 고객

이제 우리는 가지고있는 보호 방법에 대해 들어야합니다 적어도 우리는 여전히 SQL Server 2008을 사용하는 고객을 도울 수 있습니다 아직도 저기 믿어? 마이크로 소프트는 7 월에 후속 서버 2008에 대한 지원 종료 그들은 모두가 16 또는 19 또는 새로운 맛에 도달하도록 격려하고 있습니다 그만큼 문제는 미리 구매하거나 통조림을 구입 한 사람들이 많다는 것입니다 2008 년에 의존하는 응용 프로그램의 문제는 여전히 지원을 원한다는 것입니다

그것 다른 소프트웨어 나 벤더 중 일부는 더 이상 사용되지 않을 수 있습니다 이 지점에서 바로 그거죠 의료 분야에 대해 알고있는 회사가 있습니다

금융 커뮤니티에서 그들이 얼어 붙어 우리가 이 방법을 잠시 동안 유지하면 업그레이드를 원하지 않습니다 그래서 Microsoft와 Commvault는이를 해결하기위한 계획을 수립했습니다 그래서 마이크로 소프트 온 프레미스 2008에서 사용자를 사용자로 이동시키려는 통화 캠페인이 있습니다 Azure에서 따라서 Azure에서 데이터베이스를 실행하면 Commvault가 해당 프로세스를 자동화합니다

따라서 데이터베이스를 Azure로 이동하는 데 도움이됩니다 예, 이것은 Microsoft Salesforce와 함께 할 수있는 기회 그들은 전화 2008 년 사용자를 대상으로 캠페인을 진행했습니다 아직 누가 사용하고 있는지 목록이 있습니다 여전히 서비스 요청을하고있는 사람, 여전히 활동중인 사람, 그리고 우리는 온-프레미스 데이터를 보호하고 Azure로 마이그레이션하기위한 공동 호출 캠페인 그런 다음 Azure에 있으면 보호하십시오 자, 기본을 간단히 정리하면 SQL Server 2008을 사용하는 사람에게는 2008 년에 대한 지원이 워크로드를 Azure, Microsoft로 전환하면 온-프레미스를 사용하지 않아도됩니다 조금 더 오랫동안 계속 지원할 것입니다

바로 그거죠 지원을 확장하고 있습니다 사람들이 이동하도록 장려하기 때문에 Azure의 2008 SQL 그 플랫폼에 그리고 그것은 고군분투하는 사람들을 위해 그것을 수행하는 메커니즘입니다 그 플랫폼에서 내려 와우, 그거 좋은 주제이고 우리를 도와 줘서 고마워 이 정보 및 서비스 팩 제공 측면에서 17 문제 감사합니다

Connecting To Our Remote Database

이제 서버에서 실행중인 데이터베이스가 생겼으니 대시 보드 설정으로 이동하여 위치를 확인하십시오 우리는 공개 설정 변수는 데이터베이스를 볼 시스템의 구성 변수를 알려주십시오

URL에는 데이터베이스의 URL이 포함되어 있으므로 그런 다음 터미널로 돌아가서 sudo pip3라고 말하겠습니다 dj_database_url을 설치하면 django 데이터베이스 URL 만 설치됩니다 데이터베이스 URL을 구문 분석 할 수 있으므로 pip freeze를 할 것입니다 -귀하의 requirementstxt로 로컬 리디렉션하여 요구 사항 파일 내부에 다시로드를 다시 확인하고 괜찮습니다

bash 터미널로 돌아 가면 heroku을하고 싶습니다 config 그리고 우리는 여기에서 URL을 볼 수 있습니다 여기에서 대시 보드 뷰어 URL을 사용할 필요가 없습니다 구성 변수 그래서 내가 할 것은 내가 열 것입니다 settingspy 파일과 그 안의 데이터베이스를 찾을 것입니다 구성하고 기존 데이터베이스 사전을 주석 처리합니다

데이터베이스가 같다고 말할 것입니다 내가 할 것은 키로 다른 사전을 열 것입니다 기본값이고 값은 dj_database_url입니다parse 그리고 나는 문자열을 전달할거야 그리고 dj 파싱은 그것을 사용하여 새로운 데이터베이스 연결을 만들 것입니다

정보를 가져온 다음 파일 상단에 dj_database를 가져옵니다 _url이 응용 프로그램을 리모컨에 연결합니다 데이터베이스를 사용하여 python3 managepy migrate를 수행하면 이제 마이그레이션이 적용되고 성공적으로 연결되었습니다 heroku에서 호스팅되는 Postgres 데이터베이스로 장고를 통해

1 Databases Featuring Dave Donnally, Full-Stack Developer

바이 아카데미에 오신 것을 환영합니다 제 이름은 Christopher Eaton이며 업스트림 미디어에서 스프레드 시트 데이터베이스를 구축하는 엔터프라이즈 솔루션 회사입니다 자동화 이들은 내 팀원입니다

나는 Brandon Huber, 저는 경영학 학사를 받았고 Append Media의 마케팅 코디네이터입니다 안녕하세요, Dave Donnelly입니다 저는 컴퓨터 과학 학사 학위를 가지고 있으며 Append Media에서 풀 스택 개발자입니다 저는 Dan Cordova이며 마케팅 학사 학위를 받았으며 커뮤니케이션과 저는 Append Media의 마케팅 인턴입니다 안녕하세요, Julian입니다

6 년 넘게 디지털 및 커뮤니케이션 분야에서 기술을 연마 해 왔습니다 시작하자 예, Chris, Excel을 데이터베이스에 연결하려면 어떻게해야합니까? 우리는 Web Apps를 사용하여 Excel을 익숙한 레이아웃으로 바꾸고 데이터베이스에 연결합니다 데이터가 구성되어 있으므로 데이터베이스에서 정보에 액세스하는 것이 좋습니다 공유 가능하고 훨씬 안정적입니다 스프레드 시트에서 찾을 수 없습니다 데이터베이스를 Excel 파일로 저장해야합니다 어쨌든 간결함을 위해 잘 엑셀 파일은 지금까지 당신을 얻을 것입니다 크기와 속도가 제한되어 있으며 실제로 여러 사용자를 위해 설계되지 않았으며 적절한 데이터 거버넌스를 허용하지 않습니다

사업을 운영 할 때는 안정이 필요합니다 확장 가능하고 안전하며 지속 가능한 솔루션 안녕하세요, 저는 Dave이고 미디어의 앱에서 일합니다 나는 풀 스택 개발자입니다 즉, 프런트 엔드에서 모든 작업을 수행 할 수 있습니다 클라이언트가 데이터베이스 쪽의 배경까지 말을 끊었다 데이터베이스가 더 널리 퍼져 있고 많은 회사가 있습니다 또한 피겨 회사가 기계 학습 및 인공 지능과 같은 방법으로 얻을 수있는 방법에 많은 투자를하는 것을 본다 사람이 데이터에 관여 할 필요없이 더욱 정확한 결과 데이터베이스 수업을 들었을 때 실제로 대학에서 배웠습니다 나는 그들이 흥미를 느끼고 내 교수는 그가 회사 전체를 스프레드 시트 시스템처럼 가져 와서 데이터베이스 테이블로 옮긴 방법에 대해 이야기 그들이 스프레드 시트를 사용하는 것이 완전히 다루기 어려워 졌기 때문에 일상 업무를 수행하는 시스템 이동 후 데이터를 가져오고 리소스를 올바르게 관리하는 데있어 효율성이 천 배나 향상되었습니다 나는 4 살짜리와 이야기하고 있었는데 데이터베이스를 설명하거나 마법의 장난감 상자처럼 장난감 상자가 있고 스프레드 시트는 모든 장난감을 상자에 넣은 다음 데이터베이스가 당신이가는 곳과 같은 무언가를 원할 때마다 한모금 마셔 나는 모든 빨간 공을 원합니다 그리고 당신은 그것을 엽니 다 팔 모든 빨간 공이 있거나 모든 경주 용 차를 원합니다 그건 내 레이싱 카 트랙에 가서 당신이하고 레이싱 카 트랙과 함께 작동 할 모든 자동차를 가지고 있습니다 그것은 기본적으로 소년 자이로에 기지를 칠하는 방법을 설명하려고합니다

가장 큰 장애물은 이제 데이터에 대한 추상화 수준이있는 것과 같습니다 있다 이제 데이터를 얻기 위해 사용할 수 있거나 데이터베이스가 있어야하는 소프트웨어 관리자 처음에는 사용자를 좋아하는 데 방해가되는 것처럼 보이는 데이터를 가져옵니다 그들은 다른 일을하지만 장기적으로해야합니다 그들은 무언가를 찾는 데 몇 분을 소비하지 않기 때문에 실제로 귀중한 시간을 절약하고 있습니다 그들은 버튼을 클릭하고 있거나 거기에 있거나 누군가에게 많은 양의 데이터를 요구하고 있습니다 오른쪽에서 컴파일하는 데 몇 시간이 걸렸을 것입니다

제 말은 이것이 실제로 가장 기본적인 수준이지만 데이터베이스를 올바르게 설정했다면 시작에 있습니다 데이터 정규화라는 프로세스가 있습니다 기본적으로 프로젝트 시작부터 끝까지 올바르게 수행하면 지저분한 테이블이 없습니다 모든 것이 깨끗할 것입니다 프로젝트 시작시 시간이 걸리기 때문에 구획화 및 속도 향상 의미있는 방식으로 건물을 표준화 감사 당신

C# Tutorial – How to Connect Access Database to C# Application | FoxLearn

FoxLearn에 오신 것을 환영합니다 이 자습서에서는 C # 코드를 사용하여 Windows Forms 응용 프로그램에서 Microsoft Access 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다 Visual Studio에서 액세스 데이터베이스에 연결하려면 서버 탐색기를 선택한 다음 연결 아이콘을 선택하여 데이터베이스에 연결해야합니다

다음으로 데이터 소스를 선택한 다음 연결할 Microsoft Access 데이터베이스 파일을 선택해야합니다 마지막으로 연결을 확인해야합니다 연결에 실패하면 Microsoft Access Engine을 설치해야합니다 그런 다음 Visual Studio를 닫았다가 다시 열어 액세스 데이터베이스를 다시 연결하십시오 액세스 데이터베이스에 성공적으로 연결되면 왼쪽의 서버 탐색기 아래에 데이터베이스가 표시됩니다

DataSet을 만든 다음 액세스 데이터베이스에서 DataSet으로 연결하려는 테이블을 드래그해야합니다 다음으로 폼 디자이너를 연 다음 Visual Studio 도구 상자에서 DataGridView 컨트롤을 winform으로 끌어 놓습니다 마지막으로 DataGridView에 DataSource를 추가해야합니다 보시다시피 Visual Studio는 BindingSource를 자동으로 만들어 응용 프로그램과 액세스 데이터베이스간에 데이터를 연결하는 데 도움을줍니다 BindingSource 구성 요소는 두 가지 용도로 사용됩니다

먼저 폼의 컨트롤을 데이터에 바인딩 할 때 간접 계층을 제공합니다 BindingSource 구성 요소를 데이터 소스에 바인딩 한 다음 폼의 컨트롤을 BindingSource 구성 요소에 바인딩하면됩니다 둘째, BindingSource 구성 요소는 강력한 형식의 데이터 원본으로 작동 할 수 있습니다 이제 appconfig 파일을 열면 구성 파일에 연결 문자열이 자동으로 추가되는 것을 볼 수 있습니다 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사하며 내 채널을 구독하는 것을 잊지 마십시오