How to run an Oracle Database instance in a Docker container? Yes, I Know IT! Ep 18

훌륭한 오픈 소스 대안에도 불구하고, 오라클 데이터베이스 기술은 높은 수요에 남아 인력 시장 하지만 당신의 집에있는 컴퓨터에 처음부터 오라클을 설치하는 지루한 작업입니다

특히 당신은 오라클을 사용하는 방법을 학습하는 과정에있을 때 바라건대, 당신은 최소의 노력으로 오라클 데이터베이스 인스턴스를 설치하는 부두 노동자를 활용할 수 있습니다, 그리고, 당신의 컴퓨터에 너무 많은 자원을 필요로하지 않고 잘 최소한의 노력 -과 인내의 좋은 주 이 동영상에서는 이미 도커의 최신 버전을 가지고 가정 컴퓨터에 설치되어 있어야합니다 그렇지 않은 경우, 도커 설치를 설명 내 이전 비디오에서보세요 훌륭한 세부의 리눅스 박스에 어쨌든, 당신은 부두 노동자 허브에서 오라클의 사전 설치된 이미지를 다운로드 할 수 있습니다 자신의, 나는 설치 고통스러운 오라클에서 제공하는 공식 이미지를 발견, 그래서 내가 대신 Maksym Bilenko에서 이미지를 사용합니다 : 2 개 이상의 기가 바이트 다운로드하고, 인터넷 연결 속도에 따라, 이 단계를 완료하는 데 매우 looooong 시간이 필요할 수 있습니다

적어도 한 시간 후, 오라클 고정 표시기 이미지가 드디어 도착했습니다 그리고 우리는 지금 그 이미지에서 컨테이너를 만들 수 있습니다 오라클 컨테이너 처음 시작하면, 당신은 조금 더 인내심이 필요합니다 시간은 그 초기 설정을 수행합니다 몇 분 후 마지막으로,이 시간 바로 사용할 수 있습니다

그래서 그 컨테이너의 맥락에서 유서 깊은 오라클 SQLPLUS 명령 행 도구를 시작하자 우리의 첫 번째 명령을 실행합니다 : 그것은 어쩌면 정말 인상적 아니지만, 당신이 멀리 사라 한 경우, 그 오라클은 최대 및 의미 달리는 그리고 당신은 당신이 데이터베이스를 조회하는 데 사용할 수있는 연결을 설립했습니다 물론, 당신은 당신의 일상 업무에 대한 데이터베이스 관리자로 작동하지 않습니다 그것은 당신의 리눅스 박스에 기본적으로 루트로 작업 같은 것입니다 확실히하는 것이 가장 좋습니다

그래서 우리는 즉시 새 사용자를 작성합니다 상황이 전에 조금 간단하기 위해 사용하지만, 오라클은 CONNECT 및 RESOURCE 사용되지 않는 역할 – 그들도 대단위했기 때문 당신은 여전히 ​​그들을 사용하여 많은 자습서를 볼 수 있습니다 그러나 일반적으로 지금 인정 그들은 사용자에게 너무 많은 권한을 부여한다 그러나의 지금은 그 괄호를 닫습니다 수 있도록하고, 오라클 인스턴스에 자신을 연결 테스트를 위해 새로운 더미 테이블을 생성하기 위하여 사용자 이름

그리고 그것을 증명 : 당신은 당신을 위해 오라클 데이터베이스의 작업 인스턴스가 준비가 지금 가지고있는 는 SQL 플러스 명령 줄 인터페이스를 사용하여 연습 하지만이 그 재미 없어, 동의합니다 Maye 당신은 그렇게 멋진 GUI 도구를 사용하여 선호? 좋은 소식은 이러한 도구는 컨테이너에 이미 사용할 수 있습니다 나쁜 소식은 그 설치 및 구성의 조금에서 사용할 수있을 필요하다 그곳에 그리고 그 다음 비디오의 대상이 될 것입니다

그래서, 곧 당신을보고!

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

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

Describe 11 Queries for Database Engineering Coursework in University of Greenwich

안녕하세요 모두 내가 열한 쿼리를 소개하고 싶습니다 제에 의해 주문된다 피할 수 있도록 날짜를 증가시켜이 쿼리 쇼 순서 생략하면 승인 순서

실행 쿼리 이 resultThe의 두 번째 입니다 내부 조인 그들이 것을 주문하는 경우이 쿼리는 고객의 정보가 표시됩니다 전달 주소 나 전화 번호를 확인합니다 실행 쿼리

이 결과 세 번째는 WHERE 절에서 하위 쿼리입니다 이 쿼리는 표시됩니다 에 제품 ID = 1이 제품 및 브랜드의 몇 가지 정보 각 제품의 가격을 비교 실행 쿼리 이 결과 네 번째 WHERE 절에서 일치하는 부분이다 이 쿼리는 일부를 표시합니다 계정이 문자 'C'를 시작하는 제품의 정보를 제공합니다

이 결과 다섯째는 집합 함수이다 이 쿼리는 제품의 평균 판매 수량을 표시합니다 어디 제품 ID = 1 실행 쿼리 이 결과

이 평균 전에 결과입니다 평균 후이 결과 여섯 번째로 기 그리고 절을 가지고 이 쿼리 쇼 고객이 지금보다 5를 구입 제품, 목적은 해당 제품을 할인합니다 실행 쿼리

이 결과 일곱 번째 서브 쿼리이며 관계로서 이 쿼리는 몇 가지 정보 계정 이름과 피드백을 보여줄 것 질문 또는 고객의 보내는 전자 메일을 회신 할 수 있습니다 실행 쿼리 이 결과 여덟 번째는 seft join

This 쿼리 정보 제품 이름, 가격, 수량의 주식을 보여줄 것입니다 재고 수량을 확인 새로운 제품을 수입에 제품을 할인하는 실행 쿼리 이 결과 , 본원보기를 만드는 것입니다 이 쿼리는이 테이블 계정 보여주는 정보보기를 만듭니다 상태 = 1

실행 쿼리 이 결과 그래서,보기 계정을 보여줍니다 이 결과 열 번째보기를 생성하는 것이다 관계있다

이 쿼리,보기 vAccount 사이에 정보가 표시됩니다 고객이 주문하는 모든 순서를 확인하는 테이블 주문 및 테이블 제품 운영 질문 이 결과 그래서,보기 vAccountOrderProducts을 보여줍니다 이 결과 열한번째 트리거이다

이 쿼리는 테이블 제품의 quantityStock을 보여주는에 트리거를 생성합니다 테이블 ShopLocation 새로운 quanlityShop을 가져올 때 테이블 ShopLocation의 quantityShop를 뺍니다 실행 쿼리 이 결과 나는 제품 ID = 1이 표시됩니다 우리는 지금 quantityStock = 18 참조, 나는 삽입합니다 quantityShop = 10 이 결과 내가 표시됩니다 제품 ID = 1 이 성공적으로 QuantityStock = 8 듣기와 감사에 대한 감사 시청

How to recover database to a point-in-time in DB2

안녕하세요 시청자 DB 튜토리얼에 다시 오신 것을 환영합니다 주니어 DBA가 너무 많은 사람들이 일반적으로이 시대에 시간 복구에 데이터베이스 점을 요구하고 토론하고 오늘에 실제 테스트 시나리오를 볼 수 있습니다 여기에 나는 "COMMDB"이라는 데이터베이스가 있습니다

우리 모두는 알고있다 데이터베이스를 특정 시점을 복구하고 그것을해야합니다 아카이브 로그 모드로 사용 가능 그래서 우리는 로그 디렉토리에 LOGARCHMETH1을 구성해야 여기 commdb합니다 나는 이미이 가능 이제 나를 commdb의 시나리오를 설명 할 수 있습니다 나는 이름 테스트와 테이블을 생성합니다 우리의 두 번째 단계가있다 그리고 나는 온라인 백업을 할게요 그럼 난 테이블에 데이터를 삽입 할 수 있습니다 과 최종적으로 우리는 특정 시점으로 데이터베이스를 복원 할 수 있습니다 의 지금 여기에 실제 구현을하자, 난 이미 DB2CMD 명령 프롬프트를 열 여기 내 데이터베이스 목록 DB2는 목록 데이터베이스입니다 예배 규칙서 여기를 참조하십시오 나는 commdb있다 datebase가 연결 DB2에 저를 연결하자 commdb 얻을 DB2의이 LOGARCHMETH1가 활성화되어 있는지 확인하자 여부 DB CFG -i 로그를 FINDSTR 활성화되어 여기를 참조하십시오 의하자 테이블 목록에서 확인 데이터 베이스 여기에 단 하나 개의 테이블 통신이 그래서 저 화면을 취소 할 수 있습니다 아뇨 테이블 테스트 DB2를 만듭니다 몹시 떠들어 대다 표 테스트 아이디 INT 으로 이름 VARCHAR (20) 여기 나 백업을 보자 작성됩니다 여기에서 우리는 이미 백업을위한 폴더가 이름으로 DB _backups 은 여기를 참조하십시오 나를 디렉토리에 백업을 보자 CD DB_Backups 지금은 명령 DB2를주지 백업 DB commdb 온라인으로 압박 붕대 로그를 포함 그래, 여기가 완료, 이것은 우리의 데이터베이스 백업 어긋 나서의 타임 스탬프, 알았지입니까? 나에게 시간이 처음이 시간입니다 참조 보자 21시 45분 데이터베이스 백업 시간 에 삽입하는 DB2 테스트 값 (1 'DB2') 여기서 두 번째 행 좋아, 날 떠나 죄송합니다 고요히 먼저 데이터를 내부 나는 여기까지 적합에서 오전 그래서 지금 시간은 여기를 참조 나를 여기에 시간을 확인하자 20 1 4 2 5 43초 및 여기 21 46 분할 인 네 괜찮아 지금 저를 특정 시점으로 데이터베이스를 복구하자 여기에서 우리는 우리가 지금 존재하지 않는 데이터를 필요가 없습니다 우리는 테이블이 필요 창조적 인 그러나 우리는 데이터가 필요하므로하지 않습니다 필요하다 데이터베이스를 복구 시간이 곳의 지점 테이블 데이터 테이블에 데이터를 삽입하기 전에, 그래서으로 보자 복구 된 날 떠나 침착 B2 여기에는 귀 엄마입니다 오늘은 날짜 첫번째 (18) 그리고 그 시간 (21)의 이리 우리는 데이터를 삽입 할 때 그는 당신은 21 46초 (40) (45)가 신호이므로 나는 데이터베이스를 복구 할 수 있습니다 21시간 46분 0 0초 I 내 로컬 시간을 사용하고 있습니다 그들이 DB 명령을 복구 이 데이터베이스를 복원하고 시간의 특정 시점에 로그를 롤 포워드 것입니다 할 것 대신 복원 및 롤 우리가 저를 다시 데이터베이스에 연결할 수 있도록이 명령을 참조하십시오 사용할 수 있습니다 전달의 그 날이 화면을 취소 할 수 전에 당신이 콘리에 연결 참조 V2이 여기에 표 우리는 테스트 테이블을 내가 체크해 볼게 데이터에 대한 존재 여부 테스트 나중에 확인하고 데이터를 정착 우리가 포인트가 데이터베이스에 삽입 된 데이터 전에 데이터베이스를 복구해야하기 때문에 그러나 데이터가 없습니다 비디오를 시청 주셔서 감사합니다 감사합니다, 이상 구독 바랍니다

Films on Demand database in 1.5 minutes

수요 데이터베이스의 영화는 인터넷을 통해 스트리밍 할 수 비디오의 수천을 포함하고 있습니다 이 데이터베이스에서 검색하는 방법은 두가지가 있습니다

훈련에 의해 검색하려면 다음을 수행 할 수 있습니다 메뉴 아이콘을 클릭하고 다음 주제 색인을 선택합니다 제목 지수는 주제 다음 하위 주제별로 구성되어있다 특정 제목이나 주제를 검색하려면 검색 창에 키워드를 입력합니다 당신은 주제, 형식, 또는 비디오 형식으로 결과를 좁힐 수 있습니다 각각의 결과는 짧은 비디오 세그먼트, 전체 길이의 비디오를 포함 형식을 표시하거나 것입니다 비디오 시리즈의 제목입니다

비디오를 보려면 제목을 클릭합니다 거의 모든 비디오는 사용할 수있는 증명서 또는 자막이있을 것이다 공유 링크를 클릭하면 전체 제목 또는 세그먼트의 URL을 얻을 수 있습니다 마지막으로, 인용 도구는 비디오 사용할 수 있습니다 예 MLA, 시카고 및 APA는 컴퓨터에서 생성 된 인용이 제공됩니다

그냥 공식과 비교하여 정확도를 확인해야합니다 스타일 가이드 이 수요에 영화에 대한 비디오를 마칩니다