#65 Android SQLite Cursors Part 16 | Closing the cursor and database in Android.

안녕하세요, BackToCoding에 오신 것을 환영합니다 이 비디오를 더 잘 이해하기 위해 이전의 동영상 또는 전체 재생 목록을 아래 설명에서 확인하십시오

오늘 우리는 "커서와 데이터베이스 닫기"에 대해 이야기 할 것입니다 시작하기 전에 구독 버튼과 벨 아이콘을 치는 것을 잊지 마세요 동영상을 게시 할 때마다 즉시 그에 대한 알림을받습니다 우리는 리소스를 해제하기 위해 커서와 데이터베이스를 닫아야합니다 액티비티 코드에서는 커서를 사용하여 데이터베이스에서 음료 정보를 검색하고 한 번 우리는 우리의 견해와 함께이 값들을 사용했고, 우리는 즉시 커서와 데이터베이스를 닫았습니다

커서 어댑터를 사용하면 약간 다르게 작동합니다 커서 어댑터에는 커서가 더 많은 데이터를 검색해야하는 경우를 대비하여 열려있는 상태로 유지합니다 사용자가 목록보기에서 항목 목록을 아래로 스크롤하고 필요에 따라 더 많은 데이터를 볼 수 있습니다 즉, 일단 사용하면 커서와 데이터베이스를 즉시 닫을 수 없습니다 setAdapter () 메서드를 사용하여 목록보기에 연결합니다

대신, 활동의 onDestroy () 메소드를 사용하여 활동을 닫을 수 있습니다 액티비티가 파괴됨에 따라 커서 나 데이터베이스가 더 이상 필요하지 않습니다 연결되므로 닫을 수 있습니다 다른 비디오를 확인하는 것이 당신에게 도움이 될 수 있음을 잊지 마십시오

Tool Database Merge and Backup – Part 10 – Vectric for the Absolute Beginner

이봐! 절대 초보자를위한 Vectric 소프트웨어 타이틀에 대한 제 10 부 시리즈에 오신 것을 환영합니다 우리가 시작하기 전에, 내가 후원을하지 않는다고 말하자

Vectric Ltd 또는 다른 회사에 의해 보증되거나 고용되지 않았습니다 나는 전에 이런 일을 한 적이없는 사람을 돕기 위해이 시리즈를하고있다 그들의 소프트웨어에 들어가십시오 소프트웨어 내에서 프로젝트를 시작하고 마칩니다

Vectric 소프트웨어 타이틀에 대한 자세한 내용은 기술 지원, 라이센스 업데이트 또는 Vectric 소프트웨어 업그레이드 Vectric에 직접 문의하십시오 Vectric Ltd의 홈 페이지 아래 설명 상자에 링크를 남겨 두겠습니다

기술 지원 질문을 처리 할 수있는 곳 또는 귀하의 소프트웨어 라이센스 요구 사항 중 하나가 필요합니다 이 비디오에서 우리는 도구 데이터베이스로 돌아갈 것입니다 도구 데이터베이스의 이전 비디오에서 언급하지 않은 몇 가지 주제에 대해 토론하십시오 당신이 그 카드를 보지 못했다면 그 카드에있는 비디오를 연결해 드리겠습니다 오늘 저는 Vectric 소프트웨어의 이전 버전에서 도구 데이터베이스를 병합하는 것에 대해 이야기 할 것입니다 새로운 최신 버전 또는 업그레이드 된 버전 또한 저장을 위해 도구 데이터베이스 파일을 백업하는 방법에 대해서도 설명합니다

또는 두 번째 컴퓨터에 설치했을 수있는 소프트웨어에 설치하는 데 사용하십시오 또한, VCarve Pro 버전 9511을 사용하고 있음에도 불구하고 이 비디오에서 내가 보여줄 모든 것은 Vectric 소프트웨어 타이틀에서 모두 똑같이 작동합니다 모든 버전 – Cut2D Desktop 또는 Pro

VCarve Desktop 또는 Pro 또는 열망 도구 데이터베이스로 들어가는 중 다시 한번이 화면에서 파일을 열어야 만 툴바에 대한 모든 권한을 얻을 수 있습니다 주로 메뉴 모음 그러면 새 파일을 만들겠습니다 그리고 여기서 중요한 정보는 없습니다

나는 그것을 전혀 사용하지 않을 것입니다 그래서 나는 단지 OK를 클릭하고 거기에있는 것을 수락 할 것입니다 이 모든 것이 여기 메뉴 막대를 확장 한 것입니다 Toolpaths 메뉴에 들어갈 수 있습니다 Toolpaths 메뉴를 열고 도구 데이터베이스를 열어 보겠습니다

도구 데이터베이스에서, 여기, 이미 오래된 도구 데이터베이스를 병합했습니다 버전 95의 새로운 도구 데이터베이스로 내가 가서 몇 가지 도구를 삭제하겠습니다 내가 이것을 합병 할 때 일어날 일을 보여주기 위해서

그 정도면 충분합니다 좋아요, 여기에 몇개의 엔드 밀이 있어요 가장 큰 것은 125 인치 엔드 밀입니다 우리는 그것을 기억할 것입니다

확인을 클릭합니다 여기 버전 9

5에서, 나는 아직 아무것도 할 필요가 없습니다 그러나 내가해야 할 일은 VCarve를 설치 한 것입니다 여기 V 자 9015에 새겨 져 있습니다 여기에 파란색으로 9

511 버전이 있음을 알리는 작은 알림이 있습니다 글쎄, 나는 그것을 이미 알고있다 나는 그것을 이미 설치했다 나는 그 통지를 무시할 것입니다 Vectric 소프트웨어의 오른쪽 상단에 여기에 알림이 표시되면

링크를 클릭하면 업그레이드 할 수 있습니다 그러면 Update Manager로 이동하게되고 거기에서 계속 진행할 수 있습니다 이미 업그레이드 했으므로 이제해야 할 일은 두 데이터베이스를 병합하는 것입니다 이 버전에서 사용했던 이전 데이터베이스 병합 새 버전

이전 버전을 연 이유는 이전 툴 데이터베이스 파일을 찾아야하기 때문입니다 우리가 할 방법은 Application Data 폴더를 이용하는 것입니다 우리 컴퓨터에서 그 폴더를 찾으려면 우리는 여기 FILE로 갈거야 그리고 바로 여기 보이는 : 애플리케이션 데이터 폴더 열기 나는 그것을 클릭 할 것이다 탐색기 창이 열립니다

여기가 우리가 관심을 가질 부분입니다 이것은 우리가 기억해야 할 긴 경로입니다 우리가 필요로하는 파일을 찾을 수 있도록 우리에게 제공해야합니다 이것은 내 컴퓨터에서 VCarve 버전 90 폴더를 열었습니다

우리가 여기 내려와 보면 도구 데이터베이스가 있습니다 그 폴더를 두 번 클릭하면 열 수 있습니다 여기에 우리가 관심있는 파일입니다 이것은 VCarve Pro 설치를위한 도구 데이터베이스입니다 아래를 보면 tool_dbvectric이라는 데이터베이스 파일이 있습니다

이것은 Vectric 소프트웨어를 처음 설치할 때 함께 제공되는 기본 도구 데이터베이스입니다 이것은 이전 버전에서 지금 사용하고있는 도구 데이터베이스입니다 두 데이터베이스를 병합 할 때이 경로를 기억해야합니다 이것이 VCarve의 이전 버전에서 모두 필요 했으므로 계속 진행하여 최소화 할 것입니다 그럼 새 버전 9

511로 돌아가겠습니다 두 데이터베이스를 병합 할 준비를하십시오

Toolpaths 메뉴로 가겠습니다 도구 데이터베이스를 클릭하십시오

그리고이 도구 데이터베이스를 엽니 다 이제 내가하고 싶은 일은 여기에 와서 가져 오기 버튼을 클릭하십시오 거기에서이 경로를 탐색하여 버전 90 폴더에서이 데이터베이스 파일을 찾으십시오 내 C 드라이브에있는 걸 압니다

프로그램 데이터 두 번 클릭하면 Vectric 폴더로 이동합니다 열려면 더블 클릭하십시오 VCarve Pro 버전 90은 우리가 가져오고 자하는 버전입니다

도구 데이터베이스로 이동 그리고 VCarve의 이전 버전에서 사용했던 데이터베이스가 있습니다 그것을 선택하고 열기를 클릭하겠습니다 이제 데이터베이스를 병합 할 것인지 묻는 중입니다 또는 선택한 도구로이 데이터베이스를 가져 오려면 어떻게합니까? 병합하려면 예를 클릭하고 가져 오려면 아니오를 클릭하십시오

나는 합병하고 싶다 이전 데이터베이스에 있던 모든 도구를 가져오고 싶습니다 내 새 데이터베이스에 이미 설치 한 모든 도구를 교체하지 않아도됩니다 기억한다면, 여기에있는 세 개의 도구를 삭제했습니다 그래서 병합하려면 예를 클릭하십시오

그리고 우리는 그것이 합병 된 것을 봅니다 메트릭 도구를 닫고 제국 도구를 다시 열어 보겠습니다 그리고 우리는 125 인치 엔드 밀 이후에 내가 설치했던 세 가지 공구 이전에 삭제했던 다시 설치되었습니다

그래서 이전 데이터베이스에서 가지고 있던 툴을 가져 왔습니다 이미 내가 여기있는 것과 비교해 봤어 내가 갖고 있지 않은 도구를 추가했습니다 그것은 또한 다른 것을했습니다 때때로이 상황을 보게 될 것입니다

이제 1/4 인치 엔드 밀 2 개가 있음을 알게 될 것입니다 이 번호는 2 번으로 표시됩니다 내가 이미 설치 한 것과 비교해 보면

이 두 공구의 유일한 차이점은이 공구에 대해 설정 한 이송 속도입니다 이전 데이터베이스에서는이 도구에 대해 분당 50 인치의 이송 속도를 설정했습니다 그리고이 새 데이터베이스에서는 분당 40 인치로 설정했습니다 이 섹션의 다른 점은 절삭 매개 변수, 형상; 여기이 섹션에서 다른 점은 데이터베이스를 병합 할 때 VCarve는 설정이 다른 점 때문에 다른 도구로 볼 것입니다 1/4 인치 엔드 밀의 두 번째 설치가 필요하지 않습니다 나는 그냥 가서 삭제할 수 있습니다

이제 나는 1/4 인치 엔드 밀 하나만 가지고 돌아 왔습니다 그래서 그 가능성을 알 수 있습니다 여기에있는 절단 기준 중 일부가 있다면 똑같은 엔드 밀을 가져올 수 있습니다 절삭 매개 변수, 피드 및 속도 또는 형상 조금 다르다면 이미 가지고있는 엔드 밀 (end mill)의 클론을 가져올 수 있습니다 이 데이터베이스를 병합하면이 전체 데이터베이스의 사본을 만들고 싶습니다 백업 사본을 만들어 플래시 드라이브에 저장하십시오

여기에서 아래로 이동하여 내보내기를 클릭합니다이 백업을 저장할 위치로 이동해야합니다

제 경우에는 플래쉬 드라이브에 넣고 싶습니다 이미 내 Mach3 폴더를 백업했습니다 그래서 파일 이름을 알려 드리겠습니다

나는 그것을 VCarve라고 부를 것이다 도구 데이터베이스 95 그게 VCarve 버전 95의 데이터베이스라는 것을 알 수 있습니다 그것을 도구 파일로 저장하려고합니다 나는 그것을 구할 것이다 이제 내가 그 플래시 드라이브에 와서 보면

도구 데이터베이스가 있습니다 이제 플래시 드라이브를 꺼내 보관을 위해 저장할 수 있습니다 또는 다른 컴퓨터에 설치 한 V 조각의 도구 데이터베이스와 병합하기 위해 사용할 수 있습니다 그게 우리가 VCarve의 오래된 설치에서 데이터베이스를 병합하는 방법입니다 또는 열망, 또는 Cut2D

최신 버전의 소프트웨어 그것이 우리가 도구 데이터베이스를 백업하는 방법입니다 다른 컴퓨터에 보관 또는 설치합니다 이 도구 데이터베이스를 백업하는 것은 매우 중요한 작업입니다 또한 데이터베이스에 새 도구를 추가 할 때 다시 백업하는 것을 기억하는 것이 중요합니다

저는이 비디오를 여기서 끝내겠습니다 이 비디오에서 아무 것도 얻지 못했다면 아래의 엄지 손가락을 정말 고맙게 생각합니다

질문이나 의견이 있으시면 주저하지 마시고 아래의 댓글 섹션에 남겨주십시오 공개 의견을 남기지 않으려면 내 웹 사이트에 머리를 marklindsaycnccom 이 연락처 링크를 클릭하십시오 그런 다음 원하는 질문이나 의견을 저에게 보내실 수 있습니다 나는 우리에게 연락하는 링크를 통해 얻는 모든 메시지를 읽었습니다 여기 marklindsaycnccom에 네가 여기있는 동안

내 Shop으로 가서 CNC 파일 몇 개를 다운로드 할 수 있습니다 또는 내 로고 제품 범위를 확인할 수 있습니다 나는 커피 머그잔, 숙녀 티셔츠, 남자 티셔츠 및 기타 다양한 멋진 선물 아이디어를 가지고 있습니다 다가오는 연말 연시 marklindsaycnc

com은 Harneal Media가 후원합니다 웹 사이트 디자인 및 호스팅 회사 제조업체 및 제조업체 커뮤니티를위한 웹 사이트를 전문으로합니다 Harneal Media와 저는 Makers Media Network의 자랑스러운 멤버입니다 다시 한 번이 비디오를 끝내겠습니다

시간을내어 주셔서 감사합니다 이 시리즈의 나머지 부분과 함께하고 싶다면 또는 내 다른 CNC 모험 중 일부 내 채널을 구독 해 보시기 바랍니다 내 채널 구독 여부에 관계없이

다시 한번,이 비디오를 볼 시간을 가져 주셔서 대단히 감사드립니다 그리고 모두들 돌봐

How to filter the A Z Database list by subject

주제별로 AZ 데이터베이스 목록을 필터링하는 방법 목록을 필터링하려면 모든 주제 옆에있는 드롭 다운 화살표를 클릭하고 주제를 선택하십시오 귀하의 주제 영역과 관련된 데이터베이스가 표시됩니다

문의 사항이 있으시면 도서관에 연락하십시오 도서관 웹 사이트에서 연락처를 확인할 수 있습니다

The Tool Database – Part 9 – Aspire Cut2D and VCarve For Absolute Beginners

이봐 요 절대 초보자를위한 Vectric 소프트웨어 타이틀에 대한 제 9 부 시리즈에 오신 것을 환영합니다

우리가 시작하기 전에, 내가 후원도 승인도 안된다고 Vectric Ltd 또는이 비디오에서 내가 이야기 할 수있는 다른 어떤 회사도 비트 제조업체 또는 소매 업체 포함 나는 전에 이런 일을 한 적이없는 사람을 돕기 위해이 시리즈를하고있다 소프트웨어에 들어가서 해당 소프트웨어 내에서 프로젝트를 시작하고 완료하십시오

Vectric 사용자 여러분을 위해 VCarve Pro, 버전 9510을 사용하고 있습니다 하지만 Cut2D 데스크탑과 Pro에서 똑같이 작동하도록 보여 드릴 모든 것은 VCarve 데스크탑 및 프로, Aspire 나는 몇 가지 질문을했다 Vectric 소프트웨어 내의 공구 데이터베이스에 새 공구 또는 새로운 엔드 밀을 추가하는 방법 그래서 저는 오늘 그 일을하는 몇 가지 방법을 보여줄 것입니다 우리가 무엇인가를하기 전에 프로젝트를 시작해야합니다 메뉴 막대에서 여기를 보면 파일, 갬즈 및 도움말 만 사용할 수 있습니다 프로젝트가 열리지 않으면 요

데스크탑 버전을 사용하는 사용자는 가제트가 지원되지 않기 때문에 가젯이 없어도됩니다 이제 새 파일을 만들어 보겠습니다 여기 뭐든간에 나는 우리가 실제로 이것을 사용하지 않기 때문에 앞으로 나아갈 것입니다 여기서 메뉴 바에 대한 전체 액세스 권한을 갖기 위해서는 파일을 열어야합니다 여기에있는 내용이 무엇이든, 나는 그냥 가서 OK를 클릭 할 것입니다 그래서 우리는 프로젝트를 열었습니다

이제 우리는 위의 메뉴 막대에 액세스 할 수 있습니다 도구 경로 탭으로 이동하지 않고 도구 데이터베이스로 들어가는 방법 Toolpath 메뉴로 가서 Tool Database 를 클릭하면됩니다 여기 도구 데이터베이스가 열립니다 나는 모든 것에 대한 제국의 측정과 함께 일하므로 제 데이터베이스는 제국의 도구에 열립니다 측정 항목을 사용하는 경우 여기에 있습니다 하지만 새 도구를 추가하는 지침은 동일합니다

미터법 측정 만 사용하면됩니다 당신은 내가 추가 된 엔드 밀을 많이 볼 수 있습니다 그리고 몇 개의 볼 코 비트가 추가되었고 여기에 몇 개의 V 비트가 추가되었습니다 새로운 비트를 추가하는 가장 쉬운 방법은 이미 데이터베이스에 추가하려는 것과 비슷한 비트를 찾는 것입니다

예를 들어,이 예제에서는 나가서 3/8 인치 절삭 직경을 가진 새로운 엔드 밀을 가지고 있다고 가정 해 봅시다 1/4 인치 또는 1/2 인치 대신 그래서 나는이 두 비트 사이 어딘가에 여기에 추가하고 싶습니다 이 작업을 수행하는 가장 쉬운 방법은 복사하는 것입니다

데이터베이스에 이미 존재하는 비트이며 측정 값을 변경합니다 그래서 우리가 먼저 할 것입니다

나는 내 1/4 인치 비트를 선택하겠습니다 여기에 도구 정보가 열립니다 그런 다음 여기로 와서 복사 버튼을 클릭하십시오

그 버튼을 클릭하면 여기에서 무슨 일이 일어나는 지 지켜 봅니다 복사를 클릭합니다 그리고이 1/4 인치 엔드 밀의 두 번째 사본을 추가했습니다

모든 정보가 동일하다는 것을 알 수 있습니다 그래서 지금 내가해야 할 일은 여기에서 이것을 선택하는 것입니다 1/2 인치와 1/4 인치 사이에, 여기에서 이것을 선택하겠습니다 그리고 이것은 내가 편집하려고하는 것입니다 나는 이것을 바꿀 것이다

내 새로운 비트를 위해 다시 말했듯이, 3/8 인치 커팅 직경의 비트입니다 그래서 여기 올라가서 이름을 바꿔야합니다

나는 3/8 인치의 10 진수 표현은 0375라는 것을 기억한다 그래서 방망이에서 우승 타이틀을 바꿨습니다 그것은 밀의 끝입니다 그리고 여기에 나는 메모를 위해 이것을 비어있다

비트 제조업체, 비트 부품 번호를 넣을 수있는 곳은 아마 내가 주문한 웹 사이트 링크

여기에 어떤 정보라도 넣을 수 있습니다 이것들은 저를위한 메모 일뿐입니다 이제 우리는 비트의 기하학적 구조를 이해하게 될 것입니다

여기서 우리가 필요로하는 중요한 정보는 우리가 다이어그램을 보면 직경입니다

절단 지름이 필요합니다 생크 지름이 아닙니다 그건 중요하지 않아 절단 지름이 필요합니다 이 경우에도, 다시

375 여기에 375를 입력하면

여기서는 스텝 오버 필드에서 측정 값을 변경했습니다 우리는 잠깐 후에 그 일에 착수 할 것입니다 그래서 저는 여기에 절삭 직경을 입력했습니다

이제 커팅 매개 변수로 이동합니다 첫 번째는 통과 깊이입니다 이것이 컷의 깊이입니다 :이 비트가 얼마나 깊이 들어가서 재료에 들어가서 패스 당 자르려고합니다 여기 내가 약간의 논쟁을하는 곳이 있습니다 어떤 사람들은 내가 강요하는 것보다 더 열심히 밀어주고 싶어합니다

내가 배운 방법은 패스 깊이로 공구 절삭 직경의 1/2로 들어가는 것이 었습니다 이제는 의견이 다를 수도 있고, 다른 경험을 할 수도 있습니다 마일리지는 다를 수 있습니다 계속 진행하여 커팅 직경을 패스 깊이로 사용할 수 있습니다 개인적으로 나는 보수적으로 운영되는 경향이 있습니다

나는 패스 깊이로 커팅 지름의 1/2을 돌린다 그리고 기억하십시오 이것은 최대입니다 우리는 언제든지 되돌아 가서 나중에 편집 할 수 있습니다 그래서 저는 비트의 절삭 직경의 1/2을 입력하려고합니다

나는 내 머리 꼭대기에서 그게 뭔지 기억하지 못한다 다시, Vectric의 소프트웨어에 내장 된 계산기를 사용할 것입니다

그래서 거기에있는 모든 것을 강조 할 것입니다 백 스페이스를 탭하여 선택을 취소하십시오 이 경우 절삭 직경을 입력하겠습니다

375 나누기 – 이것은 앞 슬래시입니다 2 그런 다음 키보드의 Equals 버튼을 탭하면

나를 계산 해준다 내 비트의 절삭 직경의 1/2이 적절한 필드에 입력되었습니다 내 단계가 끝나면 50 % 미만을 사용하는 것이 좋습니다 직경이 3/8 인치 인 커팅 지름은 꽤 큰 비트입니다 나는 40 %가 조금 넘는다

사실 나는 그것을 45 %까지 끌어 올릴거야 그것이 우리의 도취를 만들었습니다 01688 다시 말하지만, 그것은 최대 스텝 오버입니다

그건 주머니 청소를위한거야 또는 v-carve 공구 경로에서 평평한 공간 클리어런스 공구로 사용하는 경우

그것은 최대 01688 인치 이상의 단계 것입니다 주머니를 마무리하기 위해 그 이상으로 족 답할 필요가 없다면 이제 막 넘어서야 할 것만 큼 단계적으로 진행될 것입니다 이제 우리는 진짜 논란이되고있는 섹션으로

피드와 속도입니다 스핀들 속도는 내 CNC에서 Porter Cable 모델 890 시리즈 라우터 모터를 사용하고 있습니다 그것은 라우터에서 제어되는 가변 속도입니다 내 소프트웨어는 내 라우터의 속도를 제어하지 않습니다 그래서 나는이 공란을 혼자두고 간다

그건 나에게 무관심한거야 왜냐하면 내가 100,000 rpm을 입력 할 수 있기 때문에 아무것도 바뀌지 않을 것입니다 속도는 라우터 자체에서 제어됩니다 공랭식 또는 수냉식 스핀들이있는 경우 비트 제조업체와상의하고 싶을 것입니다

보통, 그들은 당신이 비트를 얼마나 빨리 실행해야하는지에 대한 권고 사항을 가지고 있습니다 비트의 칩 부하에 따른 이송 속도 개인적으로 보수적 인 태도로 행운을 빌었습니다하지만 내 라우터가 소프트웨어에 의해 제어되지 않기 때문에 나는 단순히 라우터 rpm으로 아무것도하지 않습니다 이송 속도의 경우 다시 한번, 이것은 약간의 논쟁을 불러 일으킬 것입니다 나는 보수적이다 내 컴퓨터에서 내 컨트롤러 소프트웨어는 Mach3입니다 그리고 Mach3은 비트가 재료를 자르면서 내 피드 속도를 즉시 조절할 수있게 해줍니다 그래서 제가 분당 40 인치와 같은 보수적 인 숫자로 시작한다면

최대 300 %까지 끌어 올릴 수 있습니다 그래서 이것을 분당 120 인치까지 늘릴 수 있습니다 자르면, 어떻게 절단되는지 알 수 있습니다 내가 할 수 있으면 조금만 부딪 칠거야 내가 약간의 잡담을하기 시작할 때까지, 나는 그것을 뒤로 돌려 줄 것이다 저 잡담이 사라질 때까지 그게 내가 얼마나 빨리 뛰는 지 알아내는 방법 이었어

이제 다시 – 귀하의 마일리지가 다를 수 있습니다 제조업체가 만든 모든 피드 및 속도 권장 사항을 알고 있어야합니다 산업 기계를 기반으로합니다 홈 취미가 아닌 CNC 기계 귀하의 기계는 피드 및 속도를 처리 할 수있을만큼 딱딱하거나 강하지 않을 수 있습니다

제조업체가 비트의 칩로드를 기반으로 권장합니다 이제 실험을 해보십시오 보수적 인 것으로 시작해서

분당 40 인치의 이송 속도로 공구가 재료를 자르고 있기 때문에 나는 즉시 조정할 수 있습니다 그것은 저를 위해 잘 일했습니다 나는 재료를 조금 자르지 않았다 나는 다른 방법으로 그것들을 부수었지만 물질을 자르지는 않았다 급락 속도에

입력 한 플 런지는 이송 속도의 1/2입니다 따라서이 경우에는 분당 40 인치의 이송 속도와 분당 20 인치의 급격한 속도가 있습니다 공구 번호

이 경우에는 관련이 없습니다 공구 경로를 계산할 때 이것을 바꿀 것입니다 나는 지금 당장 아무 것도 신경 쓰지 않는다 우리는 우리가 앞서 가서이 도구를 데이터베이스에 입력하는 데 필요한 정보를 가지고 있습니다 여기를 살펴보면 1/4 인치 엔드 밀이 여전히 있습니다

1/4 인치 엔드 밀, 그런 다음 1/2 인치 엔드 밀 내가 여기 와서 애플릿을 클릭하면 그 변화 여기에 입력 한 모든 설정을 가져 왔습니다 엔드 밀에 적용 했어

그래서 저는 이제 1/2 인치, 3/8 및 1/4 인치를 갖습니다 그것은 새로운 도구를 추가하는 가장 쉬운 방법입니다 이미 데이터베이스에 입력 한 것을 복사하십시오 구입 한 도구와 일치하도록 크기를 변경하십시오 볼 코인지 v 비트인지는 마찬가지입니다

모두 정확하게 똑같은 방식으로 진행됩니다 예를 들어, 30도 V 비트를 구입 한 경우 1/4 인치 커팅 직경을 가지고 있습니다 그걸 복사 할거야 이름을 변경하십시오

입력하려는 메모를 입력하십시오 여기에서 설정을 변경하십시오 나는 단계적인 비율을 그대로 두는 경향이 있습니다 그들은 나를 위해 잘 작동한다 그래서 제가 1/4 인치 커팅 직경, 30도 비트를 샀다면이 비트를 바꿀 것입니다

나는 직경을 바꿀 것이고, 각도 만 남겨 놓을 것이다 그리고 패스 깊이 피드와 속도를 변경하십시오

비트를 추가하는 다음 방법은 비트 제조업체가 파일을 생성했는지 확인하는 중입니다 당신이 비트 프로필을 입력하는 데 도움이됩니다 도구 데이터베이스에 새 비트를 추가하고 싶습니다 특별한 것을 추가하고 싶습니다 엔드 밀, 볼 코, v 비트 또는 이미 여기에 입력 된 내용은 추가하지 않을 것입니다 제가 추가하고자하는 것은 3D 조각을위한 테이퍼 볼 코 엔드 밀입니다 이 방법을 선도하는 제조업체 중 하나는 Amana Tools입니다

이제 Amana Tools가 조금 비싸다는 것을 알고 있습니다 Vectric 소프트웨어를 사용하는 사람들을 돕기 위해 몇 가지 작업을 수행했습니다

소프트웨어에 비트 정보를 입력하는 것 솔직히 말하면 Amana 도구를 사든 말든간에 이 정보는 귀하의 비트에 맞게 수정할 수 있습니다

내가 여기서 말하는 것을 보여 드리겠습니다 3D 조각을위한 테이퍼 볼 코를 찾고 있는데 팁 직경이 1/16 인치입니다

그래서 저는 Tools Today 웹 사이트에갔습니다 아래 설명 상자에 링크를 달았습니다 1/16 인치 비트를 선택하겠습니다 여기 내 선택의 폭이 좁아졌습니다 내가 나무를 자르고 있다는 것을 기억하고 싶다

그래서 나는 2 개의 플루트 비트를 원한다 그리고 그것은 나의 선택을 2 비트로 좁혔습니다

우리가 아주 가깝게 보면 이 두 비트의 유일한 차이점은 전체 길이입니다 이것은 길이가 2 1/4 인치입니다 이 것은 2 23/64 인치 길이입니다 따라서 2/3 인치 길이는 아닙니다

나는 앞으로 나아갈 것이고 나는 이것을 여기에서 점검 할 것이다 이것은 부품 번호 46252입니다 이 비트를 보면서 중요한 것은 이 사진에 여기 있습니다 생크 직경 전체 길이 절삭 깊이 – 최첨단 길이 팁 직경

팁 반경 그리고 비트의 각도 그 모든 것이 바로 여기에 나와 있습니다 내가이 비트를 선택한 이유 중 하나는 아마나가 사람들을 돕기 위해 뭔가를하는 데 앞장서고 있기 때문입니다 그들의 비트 정보가 Vectric 소프트웨어에 입력되었습니다 우리가 아래를 내려다 본다면 여기에 개요 탭이 있습니다

우리는 PDF 파일, 비디오, 리뷰, Q & A를위한 또 다른 탭을 보았습니다, 캘리포니아 주 주민들을위한 법안 65 경고 그들의 비트 중 일부는 여기에 다른 탭이 있습니다 베 틱릭이라고합니다

그들 중 일부는 여기에있는 것과 같지 않습니다 해당 Vectric 탭을 클릭하거나 PDF 파일을 보려면이 탭을 클릭하면 당신이 여기에 오면 칩로드, 피드 및 속도 차트가 있음을 알 수 있습니다 다음은이 비트의 사양 시트입니다 다음은이 비트를위한 AutoCAD DXF 도구 파일입니다

그리고 여기에이 비트를위한 PDF 파일이 있습니다 하지만 좀 더 아래로 스크롤하면 Vectric 도구 파일이 있습니다 다시 말하지만, 여기를 살펴보면 부품 번호는 46252 그들은이 비트를위한 도구 파일을 특별히 가지고 있지 않습니다 그러나 그들은 우리가 그것을 사용할 수있을만큼 충분히 유사한 것을 가지고 있습니다 그래서 우리는 계속해서 클릭 할 것입니다 나는 46282가 매우 비슷하다는 것을 이미 확인했다 이 링크를 클릭하면 저장 창이 열립니다 이 특정 비트에 대한 도구 파일이 있습니다 이 폴더에 저장하려는 폴더로 이동합니다이 폴더에 넣을 것입니다 클릭 저장 이 웹 사이트를 계속 열어두고 싶습니다

왜냐하면 여기에 정보가 필요하기 때문입니다 이제 VCarve Pro로 돌아갈 수 있습니다 이 비트의 정보를 데이터베이스로 가져 오려고합니다 가져 오기 를 클릭합니다 해당 파일을 다운로드 한 폴더로 이동합니다 바로 거기에 있습니다 그것을 선택하십시오 OPEN을 클릭하십시오 이제 데이터베이스를 병합 할 것인지 묻는 중입니다

또는 선택한 도구에서 가져 오기를 클릭합니다 가져오고 싶습니다 이것은 전체 데이터베이스가 아니라 하나의 도구에 대한 정보 일뿐입니다 그래서 병합하고 싶지는 않습니다 가져 오기만하면됩니다

가져 오기를 클릭하십시오 이제 우리는 그것이 수입되었을 때 새로운 그룹을 만들었다는 것을 알았습니다라는 제목의 새 그룹 우리는 더하기 기호를 클릭합니다 그리고 도구 데이터가 있습니다 비슷한 점을 우리가 산 사람에게 우리가 구입 한 것을 기억하십시오

55도 각도의이 도구

다른 공구의 각도는 54도입니다 이것이 우리가 변화시켜야 할 것 중 하나입니다 우리는 잠시 후에 그것에 대해 이야기 할 것입니다 우리가 얘기 할 첫 번째 일은

이 비트의 이름이 추가되었습니다 부품 번호 테이퍼 볼 코 그리고 그 비트의 각을 절단 직경

그리고 팁 직경 그래서 내가하고 싶은 일은, 내가 이것을 쉽게 추적 할 수있게 만드는 것입니다 해당 부품 번호를 강조하고 싶습니다 CTRL 버튼을 누른 상태에서 문자 X를 누릅니다 그것은 그 제목에서 그것을 잘라냅니다

나는 그 다음 여기에 메모 섹션에 올 것이다 Amana Tool 을 입력하십시오

부품 번호를 추가합니다 우리가 구입 한 공구의 46252

여기에 입력하십시오 그것은 어떤 비트가 제목을 어지럽히 지 않고 있다는 것을 알려줍니다 이제 비트의 실제 크기를 반영하여이 제목을 변경해야합니다 그것은 54도 각도가 없습니다

55도 각도입니다 팁은 직경 1/16, 00625 그리고 그것은 1/4 인치 커팅 직경을 가지고 있습니다

그래서 1/4 인치 절삭 직경을 염두에두고 우리는 55 도의 각도를 가지고 있습니다 우리는 1/32의 팁 반경을 가지고 있습니다 벡 트릭 (Vectric)이나 아마 나는 (Amana) 나는 그것을 03125로 바꿀 것이다 여기에서 반올림하여 자체에서 볼 수는 없습니다 패스 깊이에 비트의 전체 길이를 입력했습니다

이제 원하는 경우 계속 유지할 수 있습니다 개인적으로, 저는 그것을 패스 깊이로 사용하는 것을 좋아하지 않습니다 다시 말하지만, 절단 직경의 절반을 사용하고 싶습니다 이 경우 1/4 인치 1/8 인치 또는

125를 사용하려고합니다 나머지는 동일하게 유지 될 수 있습니다 단계별로는 다음을 사용하고 있습니다 팁 직경의 백분율 절단 지름이 아닙니다 스텝 오버 이 경우 4 % 그것은 마무리 단계가 될 것입니다

4 %는 조금 작습니다 따라서 가공 시간이 길어집니다 나는 일반적으로 자료에 따라 8 %에서 9 % 사이에서 앞뒤로 튀어 오릅니다 그러니 지금 당장은 80 %를 입력하겠습니다

그리고 그것은 자동적으로 나의 도약을 005로 바꿨다 그것은 명심해야 할 것이 있습니다 그것은 005 인치 이상으로 진행됩니다

오랜 시간 동안 커다란 파일을 가지고 있다면 클리어런스 패스 스텝 오버 그들은 479 % 50 % 미만이면 행복합니다 그러나 나는 이것을 45 %로 바꿀 것입니다

그게 나를위한 것입니다 다시 한번, 이것은 클리어런스 패스를위한 것입니다 이것은 3D 러핑 패스가 될 것입니다 이 비트를 3D 황삭에 사용하기로 결정한 경우 다시, 논쟁의 여지가 여기에 Amana는 18,000 rpm의 스핀들 속도를 권장합니다 다시 말하지만, 스핀들은 소프트웨어에 의해 제어되지 않으므로 괜찮습니다

그들은 분당 30 인치의 이송 속도와 15의 급락 속도를 권장합니다 나는 계속해서 그것을 받아 들일 것이고, 우리가 절단을 시작할 때 그것이 어떻게 작동하는지 보게 될 것이다 나는 이것을 부딪 칠지도 모른다 나는 그것을 뒤집어 써야 할지도 모른다 그것은 단지 절단하는 소재와 프로젝트에 달려 있습니다 여기에서 '신청'을 클릭 할 수 있습니다 테이퍼 볼 코 비트가 55도 각도로 바뀌 었음을 알 수 있습니다

팁 직경이 1/16 인치 절단 지름은 1/4 인치입니다 이 도구를 새 그룹에 보관할 수 있습니다 우리는 다른 공 코를 가지고 그것을 내려 놓을 수 있습니다 아니면이 그룹의 이름을 Tapered Ball Nose로 변경할 수 있습니다

입력하십시오 그럼 이제부터, 내가 가진 테이퍼 볼 코들,이 그룹에 여기 들어갈 수있어 그리고 벡 트릭이 나를 추적 할거야 혼란을 일으키지 않기를 바란다 하지만 그건 비슷한 도구를 입력 할 수있는 방법입니다 Vectric 도구 데이터베이스 파일을 사용하여 Amana 웹 사이트에서 비트 정보를 도구 데이터베이스로 가져옵니다

그리고 솔직히 반드시 Amana 도구 일 필요는 없습니다 Amana에서 도구 데이터베이스 파일을 사용하면 각도, 팁 직경, 팁 반경 및 절삭 직경이있는 한 그 측정 값을 가지고있는 한 공구 데이터베이스 파일을 사용하여 모든 제조업체의 비트를 입력 할 수 있습니다 마지막 방법은 새로운 도구를 추가하는 것입니다 이를 위해 Toolpaths, Tool Database

로갑니다 여기 아래쪽에 새로운 것이 있습니다 그 버튼을 클릭하면 툴 정보는 우리가하고 싶은 것을 모릅니다 따라서 우리는 공구 유형을 선택해야합니다 즉, 볼 코, 엔드 밀, V 비트, 테이퍼 볼 코 중 어느 것을 선택해야합니다

우리가 데이터베이스에 들어가기를 원하는 이상한 도구의 대부분은 양식 도구 범주에 속합니다 나는 커브 포인트 라운도 비트 (round point bit)를 예로 들어 보겠습니다 이것은 물자에 곧바로 던져 질 수있는 둥근 천장입니다 그것에 관한 지침이 없습니다

그래서 내가 할 수있는 것은 Form Tool을 선택하는 것입니다 그리고 우리는 이미 오류가 발생하는 것을 본다 그것은 도구 프로파일의 오른쪽을 나타내는 단일 열린 벡터를 말합니다 공구 형상을 정의하려면 을 선택해야합니다 벡터는 도구의 오른쪽 가장자리 만 나타내야합니다

공구 프로파일의 윗면을 포함하지 마십시오 OK를 클릭합니다 그리고 CANCEL 네, 닫고 싶습니다 그것이 우리에게 말하는 것은 우리는 도구의 오른쪽면을 나타내는 벡터를 그려야합니다 우리가 할 수있는 몇 가지 방법이 있습니다

우리는 자유롭게 도구 프로파일을 직접 그릴 수 있습니다 우리가 입력하려고하는 비트의 그림을 다운로드 한 다음 비트 맵 추적을 할 수 있습니다 또는 우리는 또 다른 작은 치트를 사용할 수 있습니다 그리고 그것은 Legacy CNC의 DXF 파일을 사용합니다 레거시 CNC는 Magnate Router Bits와 팀을 이뤄

그리고이 페이지의 링크를 아래의 설명 상자에 넣을 것입니다 그들은 비트 프로필을 가지고 DXF 파일을 만들었습니다 CNC와 함께 사용할 수있는 인기있는 비트 중 일부입니다

우리가 찾고있는 파일은 바로 여기에 있습니다 router_bit_profilesdxf 이미 내 컴퓨터에 다운로드했습니다 그러나 당신이 그것을 할 방법은 링크를 클릭하는 것입니다 저장하려는 폴더로 이동

저장을 클릭하십시오 내가 말했듯이, 나는 이미 그것을 했으므로 그것이 이미 여기에있는 이유입니다 그래서 이것을 취소하고 컴퓨터에 저장하십시오 그 파일을 다운로드 한 상태에서 VCarve에서 내가 여기서 할 것은 FILE

가져 오기 벡터 해당 DXF 파일을 다운로드 한 폴더로 이동하십시오 바로 거기에 있습니다

선택하고 열기를 클릭 한 다음로드하십시오 일단로드되면 나는 축소 할 수 있고 거기에 라우터 비트의 벡터 표현입니다 Magnate가 Legacy CNC에 제공 한 것입니다 나는 플 런지 포인트 라운드 오버 비트를 언급했다 여기에이 프로필이 있습니다 곧바로 재료 조각으로 뛰어들 수 있습니다 프로필 위에 둥글게 말거나, 구슬 등을 만들거나 그런 효과를 낼 수 있습니다 벌써이 돌입점 반올림을했습니다 하지만이 3/16 비트를 추가하고 싶습니다

나는 이미 1/8 인치를 가지고 있는데, 반경 3/16 인 것을 추가하고 싶습니다 부품 번호 7504입니다 다시 말하지만 Magnate Router Bits이기 때문에 magnatenet에 가면 여기에 검색 상자에 부품 번호 7504를 입력하십시오

그것은이 비트를 가져옵니다 이것은 2 플루트, 카바이드 팁, 플 런지 포인트, 라운드 오버 비트입니다

그리고 그것은 저의 도구 데이터베이스에 입력하고 싶습니다 그래서 여기에 3/16 인치 반경이 있다는 것을 기억하십시오 그것은 우리에게 3/8 인치의 커팅 지름을 줄 예정이므로이를 염두에 두어야합니다 VCarve로 다시 돌아가겠습니다 그 프로파일을 선택하겠습니다 이제 당신이 프로파일의 양면을 우리에게주고있는 것을 볼 수 있습니다 우리는 단지 옳은 것을 원한다 그래서 우리는 약간의 수정을해야 할 것입니다 우리가 그것을하기 전에, 그것이 우리 재료의 중심으로 옮겨 가게하십시오

그래서 우리는 그것을 수정하고이 비트를 데이터베이스에 입력 할 수 있습니다 그래서 그것을 선택하면 키보드에서 Ctrl 키를 누른 채로 있습니다 문자 C를 입력하여 복사하십시오 CTRL을 누른 상태에서 붙여 넣기 할 글자 V를 입력하십시오 그래서 그 사본을 위에 붙여 넣었 어

이미 있던 벡터 여기서는 선택한 객체 정렬

로 이동합니다 그리고 그 벡터를 소재에 맞출 것입니다 프로젝트 자료의 중심에두고 싶습니다 그것을 클릭하면 벡터가 사라집니다 이제 나는 이것을 닫을 수있다

선택한 객체로 활성 뷰를 확대하려면 여기로 이동하십시오 그리고 그 프로필이 앉아있는 우리의 물질로 우리를 줌 이제이 벡터의 왼쪽면을 제거해야합니다 나는 단지 옳은 것을 원한다 그래서 노드 편집 모드로 들어가 보겠습니다

이 벡터를 반으로 나눕니다 내 키보드에서 문자 N을 입력하면됩니다 그러면 노드 편집 모드가됩니다 내 커서 화살표가 화살표의 점으로 어떻게 변했는지 알 수 있습니다 여기서 우리는이 밝은 녹색 노드 (노드 또는 점)를 갖습니다

이는 벡터의 시작점을 나타냅니다 여기 아래가 또 다른 포인트이며, 여기에 벡터의 끝점이 있습니다 그래서 내가 할 일은 내가 여기 와서 여기 커서를 중심에 둔다마우스 오른쪽 버튼으로 클릭

절단 벡터를 클릭하십시오 내가 방금 한 것은 이것을 나눈 것인데, 그래서 나는이 벡터를 여기에 가지고있다 이 벡터는 여기에 있습니다 이제는 별도의 벡터입니다 아직도 노드 편집 에서이 선택한

Delete 키를 누를 수 있습니다 그리고 그 쪽은 없어졌습니다 노드 편집 모드에서 나올 때 문자 N을 다시 입력하십시오 그리고 이제는 내 새로운 비트의 오른쪽을 나타내는 벡터를가집니다 그래서 그 벡터를 선택하겠습니다

툴 패스로 다시 돌아가십시오 도구 데이터베이스 다시 NEW로 도구 유형의 경우 양식 도구로 이동합니다 이제 데이터베이스에 입력하려는 비트의 프로필을 볼 수 있습니다

상단에서 시작하여 정보와 절삭 매개 변수를 입력합니다 첫 번째는 도구의 이름입니다 나는 이것이 포인트 – 인하 라운드 오버 비트라는 것을 기억하고 싶다 3/16 반경입니다 여기까지 375라고 총 절단 직경 인 3/8 지름입니다

나는 이것이 3/16 반올림 비트라는 것을 알아야한다 그래서 나는 그것을 바꿀 것이다 양식 도구 이름을 없애 버릴거야 내가 갈거야 3/16 인치는 1875 반지름375 직경 플 런지 포인트 라운도 그것은 긴 제목입니다 이해합니다

그러나 우리는 3/16 반경, 3/8 인치 절경, 플 런지 포인트 반올림 비트를 가지고 있다는 것을 알고 있습니다 여기에서 우리는 기하학에 관해서 말할 것입니다 여기서부터 커팅 직경은 3/8 인치입니다 우리의 패스 깊이 : 우리는 과거의 깊이를 원한다 3/16 인치 우리는 그것이 그것보다 더 깊게 가기를 원하지 않습니다 그래서 우리는 여기에 입장 할거야

1875 우리의 스텝 오버 : 아직 반올림 비트가있는 스텝 오버를 사용하지 않았습니다 나는 이것을 떠날 것이다 나는 그것을 사용하지 않을 것이다 피드 속도와 플 런지 속도는 비슷한 크기의 엔드 밀로 동일하게 남겨 둘 것입니다 분당 20 인치의 속도로 분당 40 인치로 두겠습니다

적용을 클릭하십시오 그리고 지금 여기에서 Imperial Tools 아래에 도구가 추가 된 것을 볼 수 있습니다

이걸 양식 도구로 옮기고 싶습니다 이미 1/8 인치 반지름 비트가 있습니다 그래서 나는이 폴더들을 닫아서 내가 그것에 접근 할 수있게 할 것이다 여기에 방금 추가 한 비트가 있습니다 Form Tools 폴더로 끌어다 놓고 싶습니다

그리고 버려라 이제 저는 1/8 인치 반경과 3/16 인치 반경 플 런지 포인트 라운도 비트를 볼 수 있습니다

확인을 클릭하십시오 그 비트가 내 도구 데이터베이스에 입력됩니다

여기서 아주 멋진 조합, 깔끔한 프로필 및 what-have-you을 볼 수 있습니다 그러나 매우주의하십시오 나는 여기서 간단한 것을하고 당신을 보여줄 것입니다 더브 테일 비트 예를 들면 이 더브 테일 비트는 바깥쪽으로 14 도의 각도를 가지고 있습니다

이것은 v 비트가 아닙니다 이것은 외부로 테이퍼집니다 그것은 언더컷을 만듭니다 의미, 비트의이 구석은 재료로 잘라 버릴거야 비트의 상단 모서리보다

그게 밑줄이야 Vectric 소프트웨어는 언더컷을 만드는 비트를 인식하지 못합니다 더브 테일 비트를 사용하는 방법은 Dovetail 가젯을 사용하는 것입니다 또는 종류의 시스템을 사기하고 그냥 표준 엔드 밀로 생각 속임수 다른 동영상에서 그 이상 하지만 더브 테일 비트의 오른쪽을 선택하고 양식 도구 또는 다른 도구로 입력하려고하면 그것을 받아들이지 않을 것입니다

적합한 벡터가 선택되지 않았다는 오류 메시지가 나타납니다 언더컷을 만드는 도구를 추가 할 수는 없습니다 열쇠 구멍 비트에 대해서도 마찬가지입니다 열쇠 구멍 비트가 언더컷을 만듭니다 도구 데이터베이스에 입력 할 수 없습니다

크라운 몰딩 도구와 같은 비트는 잘 추가 할 수 있습니다 비드 도구, 코브 및 비드 도구도 추가 할 수 있습니다 프로파일의 오른쪽을 나타내는 벡터가 필요하다는 것을 기억하십시오 예를 들어,이 특정 비트에 복사하여 붙여 넣기를해야합니다

이 벡터를 반으로 잘라 하나의 벡터로 함께 결합하십시오 새 도구를 가져 오기 전에 이 DXF 파일과 Amana 도구 데이터베이스 사이에 도구 프로파일을 추가 할 수 있습니다 들어가서 도구 프로필을 왼쪽에서 오른쪽으로 다운로드하기가 매우 쉽습니다 그렇게하지 말라고 조심하고 싶습니다 도구를 구입할 때 도구를 입력하십시오 나는 그것에 대해 생각해 봅시다

왜 당신은 당신이 실제로 소유하고 있지 않은 당신의 데이터베이스에 도구를 가지고 있을까요? 그렇게함으로써 문제를 혼란스럽게 할뿐입니다 그냥 공구를 사야한다면 다양한 방법을 찾을 수 있다는 것을 알아라 기존 도구를 복사하든 데이터베이스에 입력 된 도구 가져 오기 Amana Tool 또는 다른 제조업체의 도구 데이터베이스 파일을 사용합니다 아니면 자신의 프로필을 그립니다 절삭 매개 변수, 피드, 속도 등을 입력하십시오 나는 그게 사안을 혼동하지 않았 으면 좋겠다

이 비디오에서 뭔가를 얻었 으면합니다 질문이나 의견이 있으시면 언제든지 의견 섹션에 남겨 두십시오 평소와 같이 공개적으로 의견을 남기지 않으려 고한다면, 내 웹 사이트로 향하십시오 marklindsaycnccom

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나는 엄지 손가락을 아래로 내려 주셔서 감사합니다 그리고이 비디오를 보면서 도움이 될 수있는 다른 사람을 알고 있다면 꼭 모든 것을 페이스 북에서 공유하십시오 Instagram, Twitter 모든 소셜 미디어 나는 모든 코멘트, 엄지 손가락, 그리고 내가 가진 주식을 고맙게 생각한다 정말 감사 이 시리즈와 함께하고 싶다면

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너를 지켜봐 줘서 고맙다 그리고 모두들 돌봐

How to create the AP database in SQL Server 2016

그래서 당신이하고 싶은 첫 번째 일은 SQL Server 관리를 시작하고자하는 것입니다 스튜디오 여기에 나열된 서버 이름이나 인스턴스가 없으면 내 스튜디오를 참조하십시오

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결과 대화 상자에서 데이터베이스를 생성하는 스크립트를 찾습니다 파일을 열려면 ctrl-o를 누를 수 있습니다 바로이 아이콘까지 갈 수 있습니다 파일을 열려면 Ctrl 키를 누르거나 파일 열기로 이동하여 Ctrl 키를 누르십시오 한 번 다운로드 한 학생 다운로드에있는 학생 데이터를 검색하십시오

데이터베이스를 클릭하면 학생 데이터가 열리면 거기에 create ap가 있습니다 쿼리를 가져올 것입니다 열어 보겠습니다 쿼리가 바로 열립니다 if ap가 존재하면 master 데이터베이스 마스터를 사용하는 것을 볼 수 있습니다

데이터베이스는 기본적으로 이미 존재한다면 다시 만들 수 있습니다 그것을 삭제할 필요없이 어쨌든 그것을 생성하고 계속 진행합니다 계약 업데이트가 필요한 테이블을 생성합니다 다른 테이블과 테이블 내의 모든 필드 그래서 나는 갈거야 앞으로 거기서 실행하고 f5를 클릭하면 실행을 클릭 할 수 있습니다

다른 행을 생성 한 것을 볼 수있는대로 데이터베이스를 작성하십시오 데이터베이스에 내 AP 데이터베이스가 있습니다

Azure SQL Database: The intelligent self tuning data platform – BRK3162

대낮 밤이 어떻게 바뀌지, 지금까지 좋은가? 당신이 많은 재미있는 이야기를 듣기를 바랍니다

즐거운 시간을 보냈습니다 내일의 로이 한 스키마를 듣고 있습니다 그것은 일종의 지역입니다 내가 가진 조직 우리 둘 다 내 이름을 일하는 건 케빈 패리 야

저는 데이터 플랫폼 팀의 주임 프로그램 관리자입니다 속편에서는 Org이 약 14 년 동안 나왔습니다 그래서 많은 일들이 생겨나는 것을 보았습니다 저와 함께 나무 친칠라, 그녀는 쿼리 처리 팀의 개발자 중 하나입니다, 그래서 그녀가 여기 와서 그녀가 만든 물건에 대해 얘기가 정말 멋지 네요 SQL 엔진 내의 쿼리 프로세서 내에서보다 지능적이고 적응력이 뛰어난 몇 가지 기능을 살펴 보겠습니다

그래서 그것은 C와 자기 조정 조건에 반응 할 수 있습니다 적응 형 쿼리 처리에 대한 이야기로 시작할 수 있습니까? 이것은 일련의 기능입니다 SQL 2017로 가져 왔습니다 그리고 그들은 더 엄격하게 적응했습니다 그들은 그것이 아의 상황에 적응하지 않고했기 때문에 만약 그것이 잘못 평가 되었다면 잘못된 선택을하는 것이 적절할 것입니다

자체를 수정하십시오 따라서 사전 처리를 쿼리하면 좋은 성능을 얻는 효율적인 쿼리를 얻는 것이 카디널리티 추정과 관련이 있습니다 이것이 주어진 쿼리로부터 예측하는 예술 또는 과학입니다 각 테이블과 테이블에서 얼마나 많은 행이 흘러 나올 것인가 쿼리 계획 내의 각 분기를 통해 따라서 카디널리티 최적화 최적화 심장 동사 학자 유형을 수행하면 쿼리 계획의 각 단계에서 행 수를 추정합니다

이 통계 기법의 결합이며 가정이므로 다양한 값에 대한 히스토그램의 테이블과 관련된 통계가 있으므로 많은 행이 필요합니다 그 샘플링은 샘플링을 선택하는 방법에 따라 달라집니다 그리고 나서 가정들이 있습니다 그래서 처음에는 특정한 구성들입니다 정확히 얼마나 많은 행이 흐를 지에 대한 지식이 없습니다

그래서 우리는 그들 중 일부는 좋다고 가정하고, 그 중 일부는 좋지 않습니다 그리고이 작업의 일부입니다 가정의 일부가 실제로 유효하지 않은 부분을 수정합니다 견적이 정확할 때 우리는 운영 계획과 물리적 알고리즘에 대한 올바른 결정을 내림으로써 올바른 계획을 얻습니다 그리고 귀하의 데이터를 빨리 되 찾을 수 있습니다

그렇다면 잘못된 견적을 얻는 이유는 무엇입니까? 누락 된 통계가 누락되었습니다 통계적 히스토그램 자동으로 의학적으로 만들 수 있습니까? 아니면 설정 한 방법에 따라 수동으로 만들 수 있습니까? 연간 생성에서 설정하고 테이블에 대한 통계를 작성하지 않은 경우 기대할 행 수를 알 수 없습니다 그래서 우리는 100이나 1처럼 무언가를 얻을 것입니다 과

최적화를 최적화하려고하지 마십시오 그래도, 통계, 그래서 수동 통계를 사용하고 있다면 잠시 후에 테이블의 내용이 통계에 반영되지 않을 수 있습니다 또는 자동 통계를 사용하고 있고 최근에 테이블의 모양을 변경 한 작업을 수행 한 경우 대대적으로 큰 데이터로드를 수행하거나 여러 데이터를 정리하는 것과 같습니다 다시 말하지만, 통계는 테이블의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다

그러나 통계가 쿼리를 최적화하기 위해 가고 싶어하며 아마도 잘못된 결정을 내릴 것이라고 믿습니다 통계를 다시 설정할 때 샘플 속도가 부적절합니다 그것은 값의 히스토그램입니다 그리고 당신은 얼마나 미세한 입자인지에 대한 제어권을 가지며 궁극적으로는 테이블을 완전히 스캔하고 모든 가능한 값을 샘플로 봅니다 그리고 과정은 당신이 그것을 얻을 수 있습니다

더 빠르면 오버 헤드도 줄어 듭니다 데이터에 스파이크가 누락 될 확률이 높아집니다 여기에서 여기를 측정하면 사이에 스파이크가 생겨서 놓칠 수 있습니다 그래서 이는 일종의 상충 관계이며 통계에 대한 샘플링 속도를 설정하는 방법을 알 수있는 방법입니다

아주 미세한 그레인 샘플링 속도에 관련되는 오버 헤드가 있습니다 그러나 그 다음에는 배포판에서 더 많은 예외를 잡을 것입니다 punnett 매개 변수 스니핑 문제에 대해 누가 들었습니까? 따라서 매개 변수 스니핑은 우리에게 두통의 종말을 일으키는 현상입니다 너가 가질 때 매개 변수에서 실행되는 쿼리

우리는 일반적으로 쿼리가 전달 된 모든 값을 기반으로 쿼리가 최적화된다는 것을 처음으로 알게 될 것입니다 다음 번에 그 쿼리를 볼 수 있습니다 쿼리 텍스트에는 해당 매개 변수의 변수 만 포함됩니다 쿼리 텍스트가 변경되지 않았으므로 값을 올리면 최적화되지 않습니다 그러나 값이 완전히 다를 수 있습니다

따라서 코리가 처음으로 사용 된 값이 매우 전형적이라면 남은 시간을 보게 될 것입니다 그렇다면 당신은 좋은 성적을 얻습니다 전체적으로 볼 때 하나 또는 두 개의 예외가 나타날 수 있지만 전반적인 성능은 상당히 좋아질 것입니다 처음으로 쿼리를 실행하면 발생합니다 당신은 평범한 가치관에서 벗어난 가치가 있습니다

그런 다음 최적화 작업을 통해 그 가치와 일반적인 경우가 달라질 수 있으므로 가질 수 있습니다 많은 문제가 실제로 그것의 데모를 조금 가지고 있습니다 모델 밖의 쿼리가 그렇게 구성됩니다 최적화 도구에는 놀랍도록 복잡한 코드가 있습니다 그 나에게 놀라움과 나는 잠시 동안 주변에 있었지만 다른 구조들에 대한 것이있다

우리는 그들이 어떻게 행동 할 것인지 가정합니다 그리고 우리는 단지 좋은 모델이 없기 때문에 추측을 할 수있는 몇 가지 구조가 있습니다 그들 중 일부는 비슷합니다 역사적으로 다중 문 테이블 값 함수의 경우 게스트가 하나였습니다 으니까 그 중 하나

몇 주 전에 나온 카디널리티 추정기가 새로운 쿼리 추정자를 위해 구성되었습니다 우리는 그 중 하나를 1200에서 바꿉니다 더 간단한 비트 더 유효합니다 그리고 데이터가 쿼리되는 것을 허용하지 않는 가정

당신이하고 있다면,이 독립과 상관 관계를 즐기는 것입니다 그래서 변수가 2 개인 경우 주 및 도시라고 말하십시오 우리는 그것들이 상관되어 있음을 압니다 그래서 당신은 주와 도시가 있다면

로스 앤젤레스라는 도시가 있다면 캘리포니아 주 권리가 될 가능성이 있습니다 거기에는 상관 관계가 있습니다 다른 값 변수는 모두 상관 관계가 없으며 쿼리 계획을 설정하는 방법과 관련이 있습니다 그래서 그 모든 것들 우리는 얼마나 많은 행이 그 조인에서 나올지에 대해 잘못 추측 할 것입니다

상관 관계가 있는지 아닌지에 따라 강해지므로 모든 일들이 문제를 일으킬 수 있습니다 사면 동질 추정 그리고 이것이 바로 이것이 될 것입니다 그래서 잘못된 쿼리의 캐스트가 쿼리 응답 시간이 느려 비효율적 인 작업을 수행합니다

우리는 계획을 올바르게 세우지 않았습니다 보유하지 않은 데이터에 맞게 최적화되었습니다 지나치게 많은 자원을 소비하므로 매우 큰 값을 위해 최적화하면 적은 양만 흘러갑니다 그런 다음 우리는 많은 양의 데이터를 지원할 수있는 데이터 구조를 설정할 것입니다 메모리 및 그런 다음 아주 작은 데이터 세트를 최적화하면 모든 메모리를 낭비하거나 역으로 낭비하게됩니다

그리고 작은 세트만으로 충분한 메모리를 확보하면 500 만 개의 행을 전달할 수 있습니다 그런 다음 모든 것을 현금화 할 수있는 충분한 공간이 없을 것이며 TV 및 기타 8 가지 시도를 할 것입니다 정말 천천히 그것이 디스크의 예입니다 주어진 쿼리에 대해 너무 많은 리소스를 확보하기 위해 처리량과 동시성을 줄였습니다

그것은 실행하려고하는 다른 모든 쿼리가 굶주릴 것입니다 후속 모델, 리팩토링 및 오프 모델은 모델 구조를 벗어나서 T SQL을 보았습니다 고문 Confort 확인은 특정 구성을 최적화하지 않기 때문에 사람들이 이러한 구성을 사용하여 작업 할 수 있다는 취지에서 효과가 있습니다 Corey를 실행시키고 실제로 더 빠를 것입니다 복잡한 코드가 없어도

그렇다면 우리가 일을 했어야 만했습니다 그리고 우리는 그 구조를 인식 할 것입니다 그래서 우리가 2017 년에 도입 한 기능 중 하나는 다량의 문 테이블 값 기능을위한 인터리빙 된 실행이었습니다 멀티 선택은 테이블 값 기능이 블랙 박스에 끌 렸음을 의미합니다 그들은 고정 카드와 최적화 손님을 하나로 제공합니다

복수 성명서가있는 경우 수율 함수 값으로 테이블을 만든 다음 해당 테이블을 쿼리에 사용합니다 우리는 그 테이블에 도달하는 데 필요한 것을 잘 알지 못하고 단지 하나만 얻습니다 그래서 2017 년에 우리가 그 패턴을 깨뜨린 것입니다

영원히 그리고 한국의 질의 처리 패턴은 당신이 질의를 보는 당신을 최적화 해 왔습니다 당신은 그것을 최적화하는 통계를 보았습니다 그리고 나서 당신은 실행합니다 다중 사이트 인터리브 실행을 통해 우리는 실제로 최적화와 실행을 인터리빙합니다 단계는 쿼리의 작은 모퉁이를 중심으로 정말 깨끗한 경계를 만드는 다중 문 테이블 값 함수입니다

그러면 그 시점까지 최적화 될 것입니다 테이블 값 함수에 대한 값을 얻을 때까지 실행됩니다 그리고 그 카드 유추를 사용하십시오이 유추는 실제 정확하고 나머지 쿼리에 대해 카디널리티 추정치를 사용합니다 그래서

다중 명령문 테이블 값 함수는 처음에는 정말 깨끗했습니다 태클을 시도하는 사례가 정말 잘 작동하므로 더 많은 다른 구조를 취할 수 있습니다 비슷한 방식으로 행동하십시오 쿼리 계획의 코너는 그 시점까지 최적화하거나 그 시점까지 실행 한 다음 나머지 쿼리를 다시 최적화합니다 모든 것에 관한 질문

정말 대화식이 될거야 질문하지 않는 한 도움이되는 마이크를 사용하는 경우 솔리드 스테이트 스토리지가 점점 빨라지고 있습니다 또는 메모리 액세스와 디스크 액세스 간의 경계가 줄어들고 있습니다

예를 들어 Tempe가 유출되었다고 언급하면 그래서 스토리지 클래스가 더 빨라지고 빨라지면서 실제로 SSD가 실제로 이국적입니다 비 휘발성 램 DIMM은 메모리와 마찬가지로 슬롯을 가지고 있지만 영구적이며 디스크처럼 액세스 할 수 있으므로 실제로는 정말 빠릅니다

여전히 전체 IO 스택을 거치면서 작성해야 할 sqlcode가 훨씬 많습니다 우리가 생각하는 것은 디스크이기 때문에 메모리에서 뭔가를 액세스하는 것보다 훨씬 많은 오버 헤드가 될 것입니다 그러나 당신은 그것이 점점 빨라지고 있다고 맞습니다 그러나 너희들은 더 힘들어하고있다

따라서 인터리빙 된 실행 후보는 select 문을 사용합니다 분명히 140 컴팩트 수준에 달려 있습니다 소모품을 가로 질러 그 곳곳에서 사용되지 않는 다중 문 TV는 들어 가지 않을 것입니다 그런 식으로하면 더 복잡해지기 때문입니다 계획을 사용하지 않을 때는 강제로 계획을 세우십시오

우리는 그것에 대해 아무 것도 할 수 없습니다 강제 매개 변수 zation을 사용하지 않습니다 과 사용 힌트를 사용하지 않고 스니핑 매개 변수를 사용하지 않습니다 권리

최적화를 수행하는 방법을 강요한다면 우리는 그것을 존중할 것이지만, 카이저는이를 고칠 것입니다 문제는 다른 방법으로 예상되는 오버 헤드는 최소로 다중 문 테이블 값 함수에서 이미 실현되었습니다 결과를 통해 축적 된 것을 기억합니다 우리가 그것을 실현하기 위해 테이블처럼 보이는 저장소

그래서 우리는 실제적으로 얼마나 많은 행이 우리에게 있었는지 확인하기 위해 구체화를보고 있습니다 현금은 첫 번째 실행 계획입니다 계획의 캐시가 현금화됩니다 후속 실행에 사용됩니다 따라서 매개 변수 스니핑 유형의 문제로 끝날 수 있습니다

실행 계획을 알고있는 계획 특성 그리고 interleaved는 식물에 우리의 새로운 속성을 실행합니다 우리는 실제로 우리가하려는이 일을하고 있다는 것을 알 수 있습니다 이러한 모든 새로운 기능과 동작은 항상 눈에 잘니다 또한 X 이벤트가 있으므로 Telemetry에서 X 이벤트를 사용하는 경우이를 모니터링 할 수 있습니다

X 이벤트에서 훌륭한 정보를 얻을 수 있습니다 그러나 우리는 또한 그들을 표면화하려고 노력하고 있습니다 계획 캐시와 같은 더 눈에 띄는 방식으로 그만큼 계획

문제 인터리브 된 실행 이벤트를 ex 이벤트의 일부로보십시오 나는 그렇게 생각하지만 나는 긍정적이지 않다 그렇습니다 훌륭한 세션을 시작하면 그렇게합니다

나는 그 이름이 무엇인지 모르겠다 그리고 당신은 인터리브 된 실행이 행복 할 때마다 볼 수 있어야하는 라이브 데이터를 보았습니다 그래서 그 모드 메모리 부여 피드백 다시 문제의 2017 기능입니다 우리가 모든 쿼리에 대해 우리는 일할 수있는 기억을 부여해야합니다 메모리의 스크래치 공간

우리가 우리가 필요로하는 기억의 양을 과대 평가하십시오 우리가 과소 평가하면 디스크에 쏟아져 끝날 것입니다 그리고 그 모두는 빈약 한 카디널리티 추정에 의해 좌우됩니다 우리는 그 일을 해결하기 위해 무엇을 했습니까? 일종의 카디널리티 문제를 피하고 있습니까? 왜냐하면 지금 당장 모든 경우에 해결하지 않을 것이기 때문입니다 그러나 우리가 한 일은 처음으로 메모리 부여 메커니즘에 피드백 루프를 도입하는 것입니다

쿼리를 실행할 때 주목할 것인가? 얼마나 많은 기억 쿼리가 궁극적으로 필요하고 델타가 충분히 큰 경우 메모리를 요청했습니다 의지 얼마나 많이 실제로 사용되었는지 기록하십시오

우리가 현금으로 지불하는 쿼리 계획에서 다음에 쿼리를 실행하면 새로운 밸브 메모리 부여 값이 사용됩니다 적응하고 몇 번 앞뒤로 조정하고 일반적으로 꽤 안정적인 상태로옵니다 배치 모드 그것도 안으로 있었다 SQL 2017은 일} 처리 모드는 일} 처리 모드 조회로 제한됩니다

또한 일괄 처리 모드에서는 적응 형 조인이있었습니다 따라서 우리가 물리적 알고리즘을 만드는 결정 중 하나는 당신이 가고 있는지 여부입니다 운영 해시 모드 또는 중첩 루프

그래서 그것들은 다른 점이 있습니다 각각의 점이 더 효율적입니다 때로는 잘못 이해합니다 적응 형 조인이하는 일은 크로스 오버 포인트가 빌드 측면으로 들어오는 행의 수와 관련하여 어느 정도의 경험적 방법을 설정한다는 것입니다

예 그래서 우리는 시작할 것입니다 임계 값을 초과하는 크로스 수가 해시에 합쳐지면 빌드 측에 대해 장미를 누적하십시오 임계 값을 초과하지 않으면 중첩 루프로 유지됩니다 실행 시간에 비행 중입니다

실행이 해시로 바뀔 때 동일한 쿼리에 대해 다른 실행을 중첩 루프로 결합 할 수 있습니다 그래서 고전적인 적응력 중 하나입니다 기술을 사용하여 그래서 그 모든 역사는 우리가 2017 년에 한 모든 것입니다 2019 년에 들어서 지금 말할 수 있습니다 우리는 범위를 넓히고 있습니다

그래서 2017 년에이 기능들은 주로 실행 중에 보았던 것에 적응하고 있습니다 우린 지금이야 2 개의 시나리오를 더 실행하고 잠시 동안 우리는 적응 형 QP라고 계속 부르고 있었고, 실제로 어떤 것에도 적응하지 못하기 때문에 간략하게 설명하기 시작했습니다 더 똑똑하게 만듭니다 이제 우리는 지능적인 QP를 갖게되었습니다

이것은 큰 그림과 같습니다 그래서 우리는 이것을 보면서 몇 분을 보낼 수 있습니다 이것은 우리가 보는 방식, 지능형 QP 및 그 밑에있는 기능입니다 그만큼 빛이 직면 한 부분은 SQL 2017에 상주 한 부분이므로 적응 형 QP가 있습니다

Jeff는 인터리브 된 실행 메모리 권한 부여 피드백을 결합합니다 그것들은 배치 모드에서만 둘 다 있습니다 그래서 모든 것들이 우리가 지금 막 이야기 한 것들입니다 오늘 우리가 SQL 20:19에 대해 발표하는 내용은 무엇입니까? 작업 서 메모리 권한 부여 피드백 interrow 모드입니까? 사람들은 우리가 가지고있는 지연된 컴파일을 가변합니다 OK 문 테이블 변수 변수 함수

에 대한 반복 실행 이제 우리는 테이블 변수에 대한 가치가있을 때까지 테이블 변수에 대한 컴파일을 연기합니다 로스트에서 일괄 처리 모드 또는 얼마나 많은 사람들이 일괄 처리 모드 조인을 사용했는지는 성능에 정말 만족합니다 좋아, 얼마나 많은 사람들이 당신이 쿼리에 열 저장소가 없다면 할 수 없어 좌절되었습니다

그래서 배치 모드는 실제로 효율적입니다 그것의 좋은 묘사로 들어갈 것인가? 그러나 지금까지는 쿼리 어딘가에 열 저장소가있는 경우에만 사용할 수있었습니다 2019 년에는 매장을 성장시킬 때 해당 모드를 사용할 수있게되었습니다 대략적인 QP

새로운 지역이 어디 있습니까? 거대한 Cardenal이있는 경우 그것은 쉽고 카운트 별 같은 집계를 수행하고 있습니다 그것은 우리가하고있는 첫 번째 것입니다 당신은 10,000,000,000 개의 행에서 뚜렷하게 구별됩니다 잠시 시간이 걸릴 것입니다

기억이 많이 걸릴거야 그래서 이것이하는 일은 시간의 매우 작은 소수에서 메모리의 작은 부분에 대한 대략적인 답을 얻습니다 네가 운전 중이라면 대시 보드 나 정확한 값이 반응하는 것만 큼 중요한 것은 아닙니다 이것은 정말 좋은 기능입니다

그래서 ro 모드에 대한 메모리 부여 피드백 SQL (2017)에서는 배치 모드 메모리 허가 피드백을 도입했습니다 원격 유출에 대한 현금 계획을 디스크로 업데이트했습니다 원격 과도한 메모리 부여 낭비 Pine Creek Sick Yusheng에 새로운 쿼리를 추가하면 메모리 부여 피드백의 상태를 이해할 수 있습니다

이것은 모두 150 컴팩트 수준 아래에 있습니다 그래서 우리는 당신이 장면 뒤에서 무엇을하는지 이해하도록 해줍니다 우리는 메모리 허가 피드백 루프가 비활성화 된 X 이벤트가 있습니다 그래서 우리가 메모리 교부금을 조정하고 있다면 그것은 앞뒤로왔다 갔다하며 앞뒤로 움직이며 수렴하지 않습니다

어쨌든 시간의 50 %가 잘못 될 것이라는 점은 없으므로 조정을 중단해야합니다 그 테이블 북 테이블 변수가 실제로 우리의 메모리 교부금에서 쫓겨나는 변수를 보여줍니다 그래서 그것에 대한 정보를 줄 것입니다 새로운 계획 속성 메모리 보조금 피드백이 조정 되었습니까? 이 계획에 대한 메모리 보조금

그리고 몇 가지 값이 있습니까? 그래서 정확한 보조금은 없습니다 그래서, 우리는 그것을하지 않았기 때문에 그것을 조정하지 않았습니다 첫 번째 실행은 우리가 기초가 될 수 없습니다 우리가 처음 본 것은 이번이 처음입니다 계획

당신이 굉장한 숙녀이기 때문에 어떠한 피드백도 사용할 수 없습니다 그리고 나서 네 우리는 거기에있을 수 있습니다 그래서 우리는 그것을 조정했고 우리는 여전히 조정 중입니다 그리고 그렇습니다, 안정적이어서 우리는 더 이상 움직이지 않는 것처럼 보이는 안정된 상태에 도달했습니다

그래서 우리는 단지 것입니다 좋은 전화 그리고 우리는 또한 마지막으로 기억을 요구합니다 문제는 지구본에 반영된 참조가 어떻게 연기 되었는가에 관한 것입니다 우리는 없다? 테이블 테이블 변수가 다른 컴파일을 보여주기위한 공물은 사실 조금 어리니까요

예를 들어, 메모리에 대한 요금으로도 의견을 듣고 싶습니다 일괄 처리 모드에 대한 John의 의견 우리는 방금했습니다 X 이벤트와 고객의 관계는 더 직관적 인 방식으로이를보고 쇼핑 라인 속성을 얻습니다 곧 출시 예정인 것 같습니다

우리는 무언가를 추가 할 수는 있지만 현재는 불가능합니다 질문은 단지 그곳에서 멈추거나 그게 무엇 이었습니까? 권리 기본적으로 그렇습니다 이는 기본적으로 실제 행 수에 대한 증거입니다 그래서 컴파일이 될 것입니다

테이블 변수를 실행하십시오 오, 예상 된 계획부터 시작하고 있습니다 그렇게하지 않으면 그것은 여전히 ​​한 행의 추측 된 추측 횟수를 취합니다 다시는 이것이 예상 된 계획이며 실제로 데이터를보기 전에입니다

이것의 아무도는 이것이 정당한 최적화를하기에서 그것을 멈출 것이다 어떻게 작동하는지 보도록 하죠? 이제 우리는 이것이 어떻게 생겼는지 보게됩니다 당신 좋아, 그럼 내가 데모에 뛰어든다 나는 내 자신을 빨리 소개 할 것이다

저는 동료를 대우하고 있습니다 나는 쿼리 처리 팀의 기술자입니다 SQL 데이터베이스 엔진입니다 그리고 저는 약 2 년 반 동안 팀과 함께 있었고 실제로 적응력이 뛰어난 지능적인 사람들과 실제로 관련되어있었습니다 Kevin이 예를 들어 설명했던 기능들, 나는 적응 형 조인을위한 엔지니어가 아니 었습니다

의견 및 최근에 나는 형제를 위해 일해 왔습니다 모드 메모리 부여 피드백은 현재 공개 미리보기 상태이며 CTP 20의 완전한 레벨 150에 속합니다 이제 모든 데모에서 로마 또는 민주당의 은상 목적에 대한 데모를 살펴 보겠습니다 나는 지금 DW 와이드 세계 수입업자들을 사용할 것입니다

이 특성은 전투력 150 이하에서만 사용 가능합니다 앞으로는 SQL 19에 대해 말하고 있습니다이 기능은 반드시 클라이언트의 모양을 변경하지는 않으므로 압축 수준 요구 사항을 제거하기를 바랍니다 항상하고있는 것처럼 기억의 근거를 바로 잡는 것입니다 모든 컴팩트 레벨에서이 기능을 사용할 수 있기를 바랍니다

Short Elementary를 보면 특히 흥미로운 일입니다 하루에 예상치를 초과하고 편안함 요구 사항 없이는 300,00000 개의 검색어가 표시됩니다 이 기능을 사용하면 3000000 개의 쿼리가 도움이 될 것입니다 알았어 그래서 이걸 전투 레벨 150에 보냅니다

좋아 그리고 우리는 프로 카시를 먹일거야 보통 Eddie 범위 기여도 설정을 수행하면됩니다하지만 저는이를 위해 최선을 다하고 있습니다 그래서 기본적으로이 데이터베이스는 전형적인 스타 스키마입니다

우리는 한 무리의 팩트 테이블을 가지고 있습니다 차원 테이블 예를 들어이 테이블을 보면이 사실에 아마 2 천만 개의 행이있을 것입니다 나는 실제 생산 작업량에서 한 행을 다시 가지지 않는다는 생각에 통계를 제공 할 것입니다 그것은 당신에게 나쁜 계획들을 줄 것입니다

여기이 미친 곳이 있습니다 우리는 해쉬 조인을 얻을 것이고, 우리는 order by 절을 사용하게 될 것입니다이 절은 다시 해쉬 조인 모두를 정렬 연산자로 제공 할 것입니다 우리의 메모리를 소비하는 운영자에게 응답했고, 통계에 피드 테이블에 행이 하나 있다고 생각했기 때문에 이에 답했습니다 그것은 잘못된 기억의 근거를 얻게 될 것입니다

또는 메모리가 거의 주어지지 않을 것입니다 그리고 우리는 그것이 임시 DB로 당겨지고 있음을보아야합니다 그래서이 위대한 것은 아마 2 초 동안 뛰게 될 것입니다 그 동안 나는 이야기하고 싶습니다 이전에 그런 식으로 쇼 계획 속성에 대한 자세한 내용

그들 중 많은 분들이 Dennis에게 훌륭한 세션을 제공하도록 권유하고, 메모리 보조금 피드백이 여러분을 기다리는 것을 알 것입니다 라이브 데이터가 들어오는 것을 볼 수 있습니다 따라서 일부 고객과 마찬가지로 Hey와 같습니다 사고는 시원합니다 하지만 그때 가야 해

메뉴를 시작해야합니다 라이브 데이터를 볼 수있는 설치 마법사가 있습니다 쉽게 볼 수있는 방법과 지금 우리는 내가 보여줄 상호 계획 속성을 가지고 있습니다 잠시 후에 봐라 이 공란을 그렇게 명확하게 봅시다

두 해시 응답 연산자는 그 이유 때문에 충분합니다 추정 된 데일란 원은 실제로 약 3000000 개의 행을가집니다 좋아, 그래서 당신이 기억에서 속성을 보면 내가 말하고 있었던 속성들 정보 속성을 부여하면이 속성 호출이 있습니다 피드백이 조정되었고 현재 그 값은 첫 번째 실행이 아니기 때문에 처음으로 쿼리를 실행하면 사용법을 추적 할 것입니다

디스크에 유출 된 경우 운영자가 실제로 얼마나 많은 메모리를 필요로 했습니까? 실제로이 빌드를 두 번째로 막을 필요가 있으므로 두 번째로이 쿼리를 실행합니다 피드백은 사용법에 따라 결정됩니다 우리는 그것이 쏟아지지 않도록 필요한 기억을 제공 할 것입니다 또한 약 29 초가 걸렸음을 알기도합니다 일시적 DB 주문이 있었기 때문에 쿼리 완료에 실패한 경우, 스퍼스는 상당히 비쌉니다

OK, 약 3 초가 걸렸으므로 거의 10 배 더 빨라졌습니다 이제 속성을 살펴 보겠습니다 좋아, 어디 있니? 좋아, 네가 여기 보면 이제 속성이 변경되었습니다 예, 조절은 피드백을 의미하고 피드백이 적용되었습니다

이 경우 여러 번, 아마도 공정하게 다시 실행하십시오 예라고 말하는 지점에 도달 할 것입니다 이는 메모리 보조금 피드백이 시작되었음을 의미합니다이 단계가 적용되었습니다 그것은 필요한 정확한 메모리를 가지고 있으며 더 이상 변경하지 않을 것입니다

그리고 메모리 건 피드백이 비활성화 될 수있는이 경우도 있습니다 예를 들어, 전력계에 민감한 식물이 있습니다 이것은 파라 미터 및 물건을 가지고 있기 때문에 메모리 부여 피드백에 대한 비 목표입니다 처음으로 파라 미터를 사용하면 매우 낮은 장미를 얻게되고, 두 번째로 파라 미터를 통과 한 파티가 돌아 오면 변동될 것입니다 백만 줄 이니까 요동 치고 22 개 집행 이후에는 회원국이 좋아할 것입니다

이봐, 난이 직업을 돕지 않을거야 증가하고 우리는이 시점에서이 기능을 비활성화 할 것입니다 이 속성은 무효로 읽히지 않습니다 미래가 너를 미치지 못하게하는 것을 의미한다 그것은 하나의 시나리오가 될 수 있습니다 거기에 시나리오가있을 수 있습니다 몇 가지 다른 이유로 비록 계획의 경계 감각이 아니에요

어떤 이유로 든 정적 인 준비가되어 있어도 버그가 있습니다 무언가가 잘못되었다는 것을 알고있을 때 장애인이 될 수 없습니다 당신은 우리에게 다가 갈 수 있으며 문제를보고하고 다른 전력 계량기 중 일부는 볼 수있는 정확한 근거가 없다 제 1 장소에 정원 정확한 보조금 및 메모리 보조금 피드백을 걷어차 필요가 없습니다 좋아요, 그밖에 내가 생각하는 것 이외에 통계를 설정하려고합니다

원래 카운터로 돌아 가지 마십시오 데모의 나머지 부분을 엉망으로 만들면 계속할 수 있습니다 감사 이것은 우리가 작업하고있는이 기능의 단점을 실제로 잘 보여줍니다 우리가 여기서하려고하는 것은 당신이 더 많은 일을하지 않고도 일들을 더 빨리 진행할 수있는 기능입니다

권리 우리는 쿼리를 전혀 건드리지 않았다는 것을 알았습니다 우리는 약 29 초 만에 처음으로 달렸다 동일한 데이터에 대해 똑같은 쿼리를 다시 실행하면 29 초에서 3 초가됩니다 기능의 일종은 기능을 활용하기 위해 무엇이든 다시 작성하지 않고도 더 빨리 수행 할 수있는 기능입니다

따라서 테이블 변수 지연 컴파일 레거시 동작 수동 통계 생성 및 임시 테이블 업데이트 수동 통계 작성을 할 수 있습니다 테이블 변수를 업데이트 할 수 있습니다

이해해 진술서 세금 환급 일시 중지하고 다시 추정하십시오 그래서 여기서의 변화는 테이블 생성입니다 정의

제약 조건을 사용하면 테이블 변수에 대한 임시 테이블을 검사 제약 조건의 기본 키 고유성에만 적용 할 수 있습니다 테이블 변수 생성의 일부로 자동 통계 생성은 임시 테이블에서 발생하지만 테이블 변수에서는 발생하지 않습니다 그리고 마지막으로 하나의 배치에서 시도 객체를 사용하여 생성하면 동일한 배치에서 사용합니다 임시 테이블을 참조하는 명령문을 임시 테이블로 컴파일합니다 첫 번째 실행까지 연기 된 것으로 존재하지 않습니다

그래서 그 일괄 처리 내에서 생성 된 임시 테이블을 참조 할 경우 우리는하지 않을 것이다 그 명령문을 컴파일 할 때까지 우리는 모든 것을 다 실행했습니다 따라서 예상되는 행 수에 대해 적절한 숫자 처리를 할 수 있습니다

테이블 변수 그 같은 상황에서 너 한테 고정시킬거야? 하나의 견적 왜냐하면 우리는 그 진술 텍스트의 중간에 멈출 수있는 방법이 없기 때문입니다 일시 중지하고 다시 추정하십시오

그래서 여기에 변화가 있습니까? 테이블 변수 지연 컴파일로 다시 150 compatmode의 일부입니다 그리고 그것은 그가 Yup 업그레이드를 2019로 변경하고 1:50 호환성을 켜야 만하는 유일한 방법입니다 그리고이 동작은 테이블 변수를 참조하는 명령문의 컴파일을 켭니다 그것은 존재하지 않았다 첫 번째 실행 때까지 연기가 연기 되었습니까? 인터리브 된 실행과 같습니까? 우리는 그 진술에 도달 할 때까지 기다리고 있습니다

그리고 그 전에 얼마나 많은 데이터가 그 테이블 변수에 있는지 계산해 봤습니다 해당 테이블을 참조하는 명령문을 컴파일하십시오 테이블 변수 이제 우리는 그것을 볼 수 있습니다 그래서 전에 테이블 변수를 다른 컴파일하기 전에, 그래서 어떻게이 단어가 소피 쿼리를했는지 또는 당신은 적절한 seger했다

초기 컴파일 동안 테이블 변수를 참조하고 최적화 단계를 수행하는 일련의 명령문이 있습니다 테이블 변수에 의해 반환 된 실제 행 수가 꽤 적지 만 일종의 OK 인 테이블 변수에 대해 하나 귀하의 견적은 완전히 꺼져 있으며 여기에 테이블 변수가있는 경우 문제가 발생합니다 하류에있는 사업자들의 무리는 추정 된 의지를 전파 할 것입니다 대부분의 이러한 의사 결정의 대부분이 사망에 이르기 때문에 품질은 최적화를 수행합니다

중첩 루프 조인이나 해시 조인을 사용하기 위해 조인 알고리즘과 같은 카디널리티 추정은 어떻게됩니까? 그래서 이러한 모든 결정 카디널리티 평가에 영향을 받습니까? 이 개선 이전에 어느 작업을 중단 했습니까? 우리 주변에 어떻게 그렇게 접근 했습니까? 모두 잘못되었거나 손님이 예상 한 것입니까? 재 컴파일 옵션을 사용하여 재 컴파일 되었습니까? 아니면 대신 임시 테이블을 사용합니까? 또는 옵션 해시가 옵션을 선택한다고 말하는 것처럼 강제로 힌트에 가입해야합니다 중첩 루프 조인을하지만 테이블 변수가 다른 컴파일을 사용합니다 이 기능을 사용하지 않아도 문제가 해결되고 떠날 수 있습니다 이것은 전투 레벨 140에 우선적으로 적용됩니다

나는 이것을 140으로 보냈을 뿐이다 개선과 우리는 우리가 얻는 이익이 무엇인지 알 것입니다 우리가 그것을 가능하게 할 때 좋습니다, 여기 마스터가 있습니다 좋습니다, 그래서 우리는 탁자, 변수 호출 딸을 선언하고 우리는 우리 학년에서 그것을 참조 할 것입니다

그래서 이것은 아마도 2 초 동안 진행될 것입니다 계획 모양을 보면 재미있는 일종입니다 당신은 지금 당신이 보는 것을 나에게 말할 수 있습니다 앞으로 전투 레벨 150없이 볼 수있는 것을 기억하고 나에게 말해 줄 수 있습니다 계획을 살펴 봅시다

알았어 그래서 좋습니다 이것이 우리가 보는 테이블 변수입니다 예상 행 수와 추정치에서 수신 된 행 수는 기본값이며 실제 행 수입니다 그것은 실제로 얻었다

약 250 만명이 그렇게 벗어 났습니까? 그리고이 계획에 잘못된 점이 무엇입니까? 모든 입력 누군가 뭔가를 말했다 그래, 관절 유형 그래서 당신이 그것을 볼 수있는 경우 볼 수 있습니다 중첩 루프 조인입니다 우리가 가지고 있기 때문에 좋은 선택의 종류가 아닙니다 350 만 줄과 같이 행 수가 높아집니다

합류하면 더 좋았을 것입니다 이는 예상치를 기반으로하기 때문에 직관적입니다 1의 행 크기, 우리는 너무 적은 메모리로 시작한 다음 10 DB로 스포크가 있습니다 그리고 당신도이 계획에서 병렬성을 갖고 있지 않다는 것을 알 수 있습니다 이것을 전투 레벨 150에서 다시 실행하고 우리가 얻은 것을보고 또한 약 19 초를 신중히 지적합시다

방법을 보자 더 좋아지면 좋아, 150 피울거야 그리고 나는 계산서를 달리고있다 나는 똑같은 테이블에 대해서 똑같은 질의를 사용하고 있는데, 활과 같은 카레를 사용하고 있습니다

누군가 다행히도 우리는 방법이 없습니다 그 때까지 Kiddin 기능을 보았으나, 다음 릴리스에서는 훌륭한 사회 계획 속성을 갖게 되길 바랍니다 이제는 테이블 변수가 빌드 사이트에 있기 전에 대칭 이동한다는 사실을 처음부터 살펴 보겠습니다 이제 프로브 측에 있으므로 보자 실제 행 수는 실제로 행의 수를 줄인 것이 실제로 정확하고 지난 번 예상 한 것보다 좋습니다

그리고 중첩 된 루프 대신 조인 알고리즘이 정확합니다 우리는 해쉬 매치 (hash match)를 가졌고, 이제는이 법안을 가지고 있지 않습니다 이 기능을 사용하면됩니다 우리는 개선을위한 나쁜 계획을 수여하고 있습니다 우리는 발전하고 있습니다

계획은 인턴의 수행 능력을 향상시키고 그 효과를 나타냅니다 9 초 네 다시 한번 그것은 또 다른 예입니다 의 무엇이든 바꿀 필요없이 빠르게 물건을 만들 수 있습니다

통과하지 않았습니까? 별개의 개수 처음에는 그것에 대해 조금 설정하십시오 이것이하는 일은 정답의 근사치를 제공하는 것입니까? 그리고 매우 작은 메모리를 사용하여 매우 빠릅니다 하이퍼 로그 로그라는 기술을 사용합니다 실제 결과를 샘플로 추정하는 방법입니다

결과가 있어야합니다 결과는 97 %의 경우 정답의 3 % 이내가 될 것입니다 알고리즘을 깨고 답을 줄 수있는 복잡한 상황을 만들 수 있습니다 그만해 그러나 97 %의 경우

그것은 아주 작은 마진 안에있게 될 것입니다 그리고 이것은 다시금 재정상의 결과와 같은 것이 아닙니다 정확한 답변이 중요한 부분 분명히 약을 사용하지 않을 것입니다 그러나 당좌 계좌의 잔액은 얼마입니까? 그러나 반응성이 정확도의 마지막 두 자리 수보다 훨씬 중요한 경우에 적합합니다

이것은 많은 의미가 있습니다 따라서 바늘을 몰 때 대시 보드를 운전하면됩니다 마지막 두 자리 숫자는 아무도 알아 차릴 수 없을 것입니다 그러나 업데이트되기 전에 30 초 동안 기다렸는지 알 수 있습니다 맞아요

이것이 정말로 많은 의미가있는 일종의 것입니다 이것은 구문 변경이므로 새로운 구문을 사용하여 옵트 아웃해야하므로 compat 수준 요구 사항이 없습니다 그래서 뚜렷한 수 대신 이제 값이 값의 별개 개수로 계산됩니다 그래서 아주 사소한 변화

표현 내에서 분명히 구별하기 위해 먹일 수있는 것은 무엇이든간에 어떻게 생겼는지 보자 좋아요, 근본적으로 approx count distinct는 주어진 표현식을 평가하고 그룹 내에서 비 ​​고유 null 값의 대략적인 수를 반환합니다 Kevin이 대략 플러스 또는 -3 %의 97 %라고 말한 것과 비슷합니다 주된 이유 중 하나는 응답 성을 사용하려는 것이고 두 번째 것은 응답입니다

그것은 아주 작은 기억 공간입니다 그래서 별개의 셀 수는 매우 철저한 작업이며 대부분의 시간입니다 당신이 그것을 알아 차리면 그것을 게시합니다 반면 MDB 별개로 생각하면 매직처럼 보일 것입니다

아마 기억력이 300 배 적어지기 때문에 구술력을 구별 해내는 인턴이 매우 적게 인쇄됩니다 정확한 가치와 아마도 약간의 시간이 걸릴 것입니다 메모리 집약이기 ​​때문에 다시 말하지만, 데이터 세트에 값이있는 경우 이것은 메모리 사용량이 적은 곳에서 사용할 수있는 완벽한 예와 같을 것입니다 그렇게하지 않으면 흘러 넘치지 않고 큰 지연을 초래할뿐만 아니라, 다른 검색어도 굶주리고 있지 않습니다

그래서 우리가 철자를 모르더라도 필요한 것보다 더 많은 메모리를 사용하고 작은 메모리 사용량을 사용합니다 다른 쿼리에 더 많은 메모리를 제공합니다 어디서나 당신은 철저하고 정교 할 필요가 없습니다 이것은 좋은 일이 될 것이고 배치 모드의이 힌트 감속을 사용하여 나의 carianne를 본다면 좋아 왜냐하면 나는 천둥을 뱃치 모드에서 훔치고 싶지 않기 때문이다

또 하나의 개선점 인 100 oh 지능형 QPQB 트리가 여기에 있습니다 나는 너무 사랑한다 이 기능을 사용하지 않으면이 쿼리가 일괄 처리 모드로 실행됩니다 자 이제 저는 이것을 실행하려고합니다 이것은 정확한 값을 반환 할 별개의 버전입니다

나는 아마 약간의 시간이 걸릴거야 메모리 집약이기 ​​때문에 다시 말하지만 완벽한 완벽한 저녁 식사는 어떤 유형의 쿼리 연도에 따라 달라집니다 계좌 개설 여부를 확인하고 계십니까? 실제로 전적으로 기억에 맞을 것입니다 아마 많은 것을 볼 수 없을 것입니다

첫째, 게임이지만, 특히 MDB 인 경우에는 차이점을 확인하게됩니다 따라서이 보고서에는 약 29000000 개의 별개 값이 있다고합니다 그것이 반환 할 가치이며, 그런 다음 메모리를 살펴 보겠습니다 승인 속성

승인 이렇게 부여 된 메모리는 약 15GB였습니다이 경우에는 분쟁을 시도하지 않았지만 여전히 좋습니다 메모리 1

5GB의 메모리가 많으며 대략적으로 소요되었습니다 12 초 이걸 다시 실행 해보자 테스트를 세고 오류율 내에 있는지 확인하십시오 뭐라구? 시간 낭비하고 기억이 어떻게 생겼어? 뭐라 했니? 우리가 완전히 다른 기능을 사용하고 있기 때문에 다른 쿼리입니다

나는 금전적 인 현금을 지우고 그것을 증명하기 위해 당신을 위해 그것을 다시 실행한다 그것은 완전히 다른 방식입니다 나는 그것이 OK에 영향을 미쳐야한다고 생각하지 않아 약 5 초 후에 끝난다 그리고 메모리 정보를 살펴 봅시다 문자 그대로 1

5KB 272KB에서 100KB조차 보이지 않는 경우 우리가 약간 벗어 났을 정도로 대략 20000000 개의 줄이 있다고 말하면서 그것을 끝내었다 그러나 그것은 아직도있다 특히 대시 보드에서이 문제를 사용하는 경우에는 문제가되지 않습니다 나는 단지 소품 현금을 지우고 완전히 다른 등급이라는 것을 보여주기 위해 다시 한 번 해보겠습니다 이게 어디 있니? 여름, 네, 거기있어, 가라

나는 해외 현금을 먹일거야 그 위대한 재방송하자 승인 아, 그런데 어쨌든 재 컴파일이있었습니다 그렇지 않다면

알았어요 네, 그래도 여전히 같은 성능입니다 30000000 행 그리고 우리는 여전히해야합니다 상대적으로 적은 메모리 인쇄 좋아, 너 한테 돌아가

지금까지 데모에 관해 언급 한 내용에 대해 지금까지 다른 질문이 있습니까? 이것은 근사치 개수는 예외 중 하나이지만 일반적인 경우에는 우리가보고있는 것입니다 뭐야? 코드를 변경하지 않아도되는 기능을 채택 할 필요가 없습니다 그것은 단지 더 빨리 달린다 그리고 그것이 당신을 그들이 compat 수준으로 보았던 이유입니다 그래서 우리가 계획을 최적화하는 방식을 바꿀 수있는 모든 것

또는 계획 수행의 모양 코드에서 아무 것도 변경하지 않아도됩니다 컴팩트 한 수준으로 단단 해지겠습니까? 그렇게하면 당신 밑에서 변화하는 것에 대해 걱정하지 않고 업그레이드 할 수 있습니까? 갑자기 문제 그래서 당신은 월별 명세서 기능이 테이블 값입니다

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특정 범위의 데이터 세트 내에서 샘플 가져 오기 그리고 그들은 비밀스런 소스가 어떤 것을 대표 해 그것이 좋은 각도의 예가 될 것인지를 알아내는 방법을 가지고 있습니다 따라서 소량의 데이터 만 소화해야합니다 없이 모든 방의 전체 데이터 세트를 검토합니다

동기화를 자랑스럽게 생각하면 유용합니다 데이터 세트를 메모리에 저장할 수있는 경우 매우 큰 데이터 세트가있는 사례 당신은 많은 것을 얻지 못할 것입니다 그게 전부라면 정답에 농장을 베팅하지 않는 완벽한 결정 정확성을 요구하지 마십시오

Don'TN은 빠른 응답이 필요합니다 재무 결과에 대한 정확한 답변이 필요하거나 작은 데이터 세트가 필요한 상황에 적절하지 않으며이를 이해하는 것이 중요합니다 대략 별개의 수는 마술이 아닙니다 이것이 해결할 수있는 문제에 부딪치지 않는다면 항상 빠르지 만 빨리 답할 것입니다 당신을 위해 무엇이든 해결하십시오

그래서 만약 당신이 메모리가 부족하거나 굶어 죽지 않는 메모리의 양 때문에 소비에 의해 별개 그렇다면 당신은 가지 않을 것입니다 이것은 당신을 위해 많은 것을 향상시키지 않을 것입니다 당신이 그것을 실행하는 시간이 길수록 구별되지 않을까요? 항상 걸릴거야? 그만큼의 기억 그리고 그것은 전형적으로 병목 현상이 될 것입니다

아마 메모리지면 피드백이 도움이되었을 것입니다 두 번째 시간을 보여 주었다면 아마이 빌드를 수정했을 것입니다하지만 여전히 진행될 것입니다 모든 작업은 철저한 작업이므로 메모리가 필요합니다 기본적으로 모든 고유 값의 해시 테이블을 구축하고 있습니다

과 값이 수백만 개의 별개의 값을 가지면 정말 큰 데이터 구조가됩니다 Hennis는 많은 공간을 통제합니다 장미 저장소에 배치 모드 그래서 일괄 처리 모드입니다

우리가 컬럼 스토어 인덱스를 갖기 시작했을 때 우리가 컬럼 스토어에 들어온 것 컴 매장 매우 압축 된 공기로 매우 효율적으로 많은 데이터를 처리하기 때문에 좋은가요? 일괄 모드 처리가 그 (것)들로왔다 둘 다 스캔 롯트에 대한 분석 쿼리에서 작동하는 경향이 있습니다 그리고 많은 양의 데이터와 당신은 일반적으로 합계 평균을하는 것과 같은 것을합니다

로스트 또는 이동 하나 시간을 썼다 그래서 당신은 실행, 전체 계획을 통해 하나의 행을 이동합니다 일괄 처리 모드를 통한 흐름은 한 번에 수천 개의 행에 대한 데이터를 전달하고 약 1,000 개의 행을 일괄 처리하고이를 통해 전달합니다 과 그래서 대신 앞쪽 평균 연산자를 사용하면 TH 행의 Rd가 평균에 더 많은 값으로 추가되고 다른 값이 평균에 더해진다

대체 어디에? 한 번의 작업으로 1,000 개의 행을 표시합니다 프로세서 내에서 벡터 응용 프로그램을 사용하므로 속도가 빨라집니다 훨씬 더 효율적이지만 칼럼 스토어와 관련되어있어 최적화 프로그램을 속일 수있는 악명 높은 MVP가 있습니다 일괄 처리 모드를 사용하면 쿼리에 com 상점을 사용하지 않고 있음을 알 수 있습니다 만들기

업데이트 열 저장 테이블이 있습니다 쿼리에 실제로 참여하지 않은 인덱스 최적화 프로그램이 일괄 처리 모드를 사용할 수 있다고 생각하게 만듭니다 그래서 사람들이 이러한 융합 된 작업 해결 방법을 고안하게하는 것이 아닙니다

우리는 당신에게 그것을 사용하는 방법을 줄 것이라고 생각했습니다 앞 그래서 실제로 잡동사니 시나리오에서 유용하므로 하이브리드 트랜잭션 분석 처리가 가능합니다 그래서

다수 더 나은 배치 모드는 매우 효율적입니다 큰 행 집합에 대해 집계를 수행 할 때 사례 사용 사례가 중복되는 열 저장 작업을 평가했습니다 일종의 조작에 의한 지능

너는이 재고 목록이 다 떨어지기를 언제 알았 으면 좋겠다 꽃을 사용하는 표준 예제에서는 꽃을 판매하고 있습니다 당신은 하루가 끝날 때 다 떨어지기를 원합니다 또는 당신은 내일 전에 도움이 될 남은 꽃 잔뜩이 있거나 하루가 끝나기 전에 당신이 다 떨어지게 될지 모른다면 그리고 나중에 사람들을 나눌 때 나타날 수있는 모든 사람들의 기회를 잃어 버립니다

따라서 그것은 부패하기 쉬운 필수품이며, 이것이 어디서 얻을 수 있는지에 대한 한 가지 예일뿐입니다 특정 결과는 인생 데이터에서 분석적 쿼리 결과를 가져 오지만 ETL을 처리하지 않고 몇 시간 후에 분석합니다 따라서 로스트 또는 배치 모드의 일종의 시나리오입니다 열 저장소를 사용할 수없는 경우가 있습니다 그래서

다수 더 나은 배치 모드는 매우 효율적입니다 큰 행 집합에 대해 집계를 수행 할 때 사례 사용 사례가 중복되는 열 저장 작업을 평가했습니다 열 저장이없는 곳에서도 유용합니다

그래서 이것은 일종의 프로세스를 얻는 방법의 차이를 보여주는 그래픽의 일종입니다 여기에 로밍 모드가 표시됩니다 따라서 각 행은 쿼리 계획의 모든 작업을 순차적으로 처리합니다 각 열이있는 열 저장소의 일괄 처리 모드는 별도의 저장소에 있으며 그 행에서 천 개의 행을 가져옵니다 모든 작업을 하나씩 차례로 진행합니다

그러나 1000 명의 전체 집단이 모든 작전을 통해 하나의 단위로 행동을 썼다 고 말했습니다 로스트 용 일괄 처리 모드를 사용하거나 똑같은 작업을 수행 할 수 있으므로 모든 열과 행이 있으므로 수천 줄이 필요합니다 네가 만날 수있는 열 스토어처럼 쿼리에 참여하지 않는 참조 열은 사용하지 마십시오 모든 것을 복원하기 위해 복원

그리고 1000 행의 그 그룹 그런 다음 쿼리의 연산자를 모두 통과합니다 그래서 이것은 우리가 여기에서하고있는 것에 대한 개념 개념의 일종입니다 다시 150 콤팩트입니다 쿼리의 모양을 변경하기 때문에 문제가 발생합니다

최적화 일괄 처리 모드 경험적 방법 따라서 우리는 최적화 프로그램이 일괄 처리 모드 계획을 고려하도록 허용하고 있습니다 열 저장소가없는 경우 그래서 우리는 최적화 된 검색 공간을 열어 가고 있습니다 주어진 쿼리가 가능한 모든 방법을 통해 검색 할 것이기 때문에 문제를 해결할 수 있습니다

맞아요 답을 얻기 위해 취할 수있는 모든 다른 경로를 통해 모든 검색을 해결할 것입니다 주어진 쿼리 그리고 일괄 처리 모드를 추가하여 그 가능성을 폭발 시켰습니다 어느 것이 가장 효율적인지를 탐구하고 평가해야합니다

그래서 거기에는 비용이 있습니다 그래서 우리는 그것을 지우는 것을 피하기 위해 맨 위에 위로 몇 가지 발견법을 넣었습니다 그 길은 당연히 이기지 못할 것입니다 따라서 작은 테이블 인 경우 연산자를 사용한 후에 테이블 크기를 살펴 보겠습니다 일괄 처리 모드로는 아무 것도 얻지 못할 것이기 때문에 여분의 오버 헤드를 처리하지 않을 것입니다

모든 계획을 탐색합니다 입력 쿼리에서 예상 된 카디널리티입니다 최적화를 거치면서 추가 체크 포인트가 생기는데, 모든 일괄 처리 방식 플랜트가 훨씬 더 높은 비용을 지불하고 원격 계획이 무엇인지 알 수 있습니다 아마 평가 일괄 처리 계획을 중단 할 것입니까? 우리가 그것들을 넣기 전에 우리는 어디에 있었는지를가집니다 우리는 할 수 있었다

일괄 처리 모드로 실제 쿼리 실행 속도를 약간 높일 수는 있지만 컴파일 시간이 길어지면 어떤 이득도 얻지 못합니다 실행 시간 이것이 바로 이러한 최적화를 통해 여기서 피하고자하는 것입니다 우리는 또한 많은 컨트롤을 제공합니다 따라서 배치 모드를 강제로 해제 할 수 있습니다

할 수있어 사용 가능하게 만들지 만 강제되지 않습니다 왜냐하면 옵티마이 저가 계획을 완료하는 더 빠른 방법을 찾으면 더 좋든 그렇지 않든간에 그렇게 할 것입니다 그래서 우리는 조금 새로운 배치 모드 스캔 연산자를 도입하여이 연산자가 실제로 데이터 페이지 밖으로 또는 열 저장소에서 데이터를 읽는 쿼리 실행의 일부가되었습니다 그리고 그 파이프 라인에 데이터를 공급하기 시작합니다

그리고 이제 그 모든면에서 우리는 배치를 형성하고 있습니다 따라서 스캔 운영자는 장미 점을 읽으면 그 시점에서 학사 학위를 받고 그 이후의 모든 것은 배치 모드로 실행됩니다 따라서 가능한 한 충분합니다 워크로드의 상당 부분이 분석 쿼리 인 경우 어떤 이점이 있습니까? 조인 및 집계와 같은 연산자가 수십만 개의 행을 처리하는 곳은 어디입니까? IO 경계가 완전히 바뀌면 작업 부하가 CPU에 바인딩됩니다 그러면 CPU로 무엇을 할지라도 아무 것도 바꿀 수 없습니다

그리고 거기에는 추천도 있습니다 열 스토어가 데이터의 양을 줄이기 때문에 열 저장소를 추가 할 수 있다면 실제로 사용할 수 있습니까? 그렇다면 사용해야 할 부분을 크게 줄여야합니까? 일반적으로 열 저장소에서 90 % 압축을 얻으므로 원래 크기의 10 %입니다 또한 쿼리에 참여하는 열만 볼 수도 있습니다 따라서 테이블에 천 개의 열이 있고 오전 5 시가이 쿼리에 참여하는 경우 나는 이것 때문에 5 열을 읽어야 만합니다 별도의 물리적 컨테이너에있는 각 열

따라서 열 저장소 인덱스 광고를 너무 많이 생성하여 열 저장소 인덱스 광고를 작성하면 작업 부하의 트랜잭션 부분에 너무 많은 오버 헤드가 발생합니다 또는 턴을 많이하고 있다면 칼럼 스토어의 성능이 저하 될 것입니다 응용 프로그램이 일반적인 별에 아직 지원되지 않는 기능에 의존하기 때문에 가능하지 않은 경우 분명히 당신은 그들을 사용할 수 없습니다 그래서 그것들은 당신이 그들을 사용하지 않을 때입니다

이제 우리는 당신의 외모를위한 데모를 가지고 있습니다 다시 말하지만, 이것은 있습니다 점점 죄송합니다 다시 말하지만,이 기능은 내가 호환 할 수있는 가장 부유 한 기능이므로 컴팩트 레벨 150에서 사용할 수 있습니다 2이 데모의 목적을 위해 다시

나는 우리가 칼럼 스토어를 가지고 있지 않다는 것을 지적하고 있습니다 그렇지 않은 경우 색인을 작성하십시오 로스트에서 배치 모드는이 갈망이 프로 모드로 실행되는 방식으로, 이제는 내가 그렇게 보여줄 것입니다 예를 들어, 귀하의 사용자와 마찬가지로, 이봐, 나는 기본적으로 내 경력이 배치 처리와 함께 bash Motorola 상점에서 실행되는 것을 원하지 않는다 사용자가 배치 모드 처리를 사용하지 않도록 명시 적으로 선택할 수있는 배치 모드 힌트의 Decelle입니다

그래서 저는이 손을 사용할 것입니다, 그래서 우리는 어떤 성능을 볼 수 있습니다 로마 모드와 같습니다 그리고 우리가 미래를 건설하기 전에 우리는 그 초등학생을 보았습니다 그래서이 개선점은 누구입니까? 우리는 그 기초에서 유익을 얻을 수 있도록 건설 할 것입니다 대부분의 분석 작업 부하는 일괄 처리를 통해 이익을 얻었지만 열 저장 인덱스가 필요하다는 요구가있었습니다

좋아, 보자 그래서 당신은 그것이 진짜 모드라는 것을 알 수 있습니다 이 모든 연산자가 브로 모드에서 실행중인 것을 볼 수 있습니다 좋아, 그럼하자 경과 시간을 살펴 보겠습니다

11 네 11 초는 힌트없이 이것을 재실행합시다 기본적으로 행 저장소에서 일괄 처리 모드로 실행되므로 일괄 처리가 진행됩니다 11 초에서 3 초

Forex Forex 개선 그래서이 모든 것들을 볼 수있는 것처럼 보자 이제 배치 실행과 내가 지적하고자하는 또 다른 흥미로운 점이 있습니다 스토리지는 로스트 또는 그 의미를 설명 할 때 볼 수 있습니다 즉 해당 스토리지를 의미합니다

여기서 무료 데이터 원본은 AB 트리 또는 힙 이었습니까? 기본 로스트 또는 테이블, 열 스토어가 아니므로 데이터가 로스트에서 나왔음을 알 수 있습니다 그러나 물리적 스캔에서 일괄 처리 모드로 처리됩니다 내 생각에는 승인 배터리 모드 및 복원에 대한 3 가지 질문

우리는 질문이 있습니다 그러면 얼마나 비쌉니다 이러한 생물은 일반적으로 자원을 절약하므로 더 빨리 진행되므로 비용이 적게 듭니다 맞아 희망을 갖고 잘하십시오

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예, 관리 인스턴스는 인프라에서 Azure의 모든 부분과 동일한 방식으로 업데이트됩니다 희망 사항이 개선됩니다 그리고 이것이 우리가 일이 점점 악화되는 것을 막는 방법입니다 따라서 전체 쿼리 성능을 제공하는 변경 사항을 선택해야합니다 그리고 매년 또는 2 또는 길게주기가 있습니다

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백색 흰색 배치 모드가 덜 효과적 일 경우 그래서 그 문제는 무엇입니까? 최적화 도구 가능한 모든 계획을 평가하여 사용할 가장 저렴한 계획이 무엇인지 확인해야합니다 그리고 돌아서

가능한 단위로 배치 모드에서 단지 가능성의 수를 곱했습니다 그것은 평가해야하므로 더 많은 시간이 걸릴 것입니다 최적화 단계에서 컴파일하는 동안 고정 세금이 적용됩니다 따라서 최적화를 수행하는 데 10 초가 걸리면 쿼리 실행 시간이 3 초 2 초가됩니다 당신은 여전히 ​​길을 잃었습니다

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필요한 응용 프로그램 INDEX가있는 경우 그 시간을 관리하십시오 창조물은 허용 된 것 이상으로 간다 많은 시간을 죽이는 포크 죽일 IT, 오랫동안의 결과 또한 오래 걸리는 롤백 때때로 우리가 처음으로 무엇을 도입했는지 온라인 인덱스 재 구축 CAN 일시 중지 및 다시 시작 색인 REBUILD 우리는 어느 곳에서나 재개 할 수 있습니다

끝내기 두 번째 것은 우리가 가지고있다 도입 IT 온라인 지수 창작 AGNEW INDEX를 작성하는 경우 일시 중지하고 다시 시작할 수 있습니다 당신은 아래로 시간을 충격하지 않습니다

두 번째 강화 된 기능 이것은 LOG SPACE USE입니다 색인 생성은 많은 로그를 가져옵니다 공간과 홀스 UP LOG TRUNCATION INDEX CREATION을 일시 중지하더라도 또는 당신이 다시 실행되지 않을 것입니다 너무 큰 로그 공간 이익 개선을위한 두 번째 투자 가용성 또는 변동 금리 [불가피]

너 많은 사람들이 꼭 들으셔야 만한다 TEMP DB CONTENTION 가장 큰 도전 중 하나 TEMP DB와 함께, 하나는 메타 데이터 비평과 다른 하나는 배정 된 협의 그래서 너는 언제나 노력하고있어 [비공식] 템포 테이블에 우리는 페이지를 찾아야합니다

우리는 시스템 페이지 페이지를 가지고 있습니다 자유 공간 또는 PFS 그것의 사용 트랙 사용 가능한 페이지 그게 어디 있니? 모든 위협 또는 가고 점검해야합니다 한 번 당신이 무엇을 찾을 수 있습니까? 당신이 갈 준비가 안된다

상태 비트를 변경합니다 시스템 페이지 그걸 가져갈 수 있어요 연결될 수있는 것을 고려하여 법안 문제 수천 건의 세션이 진행 중입니다 업데이트 및 액세스를 위해 그것

그것은 모두 독점적으로 이루어집니다 오늘 래치 그것은 래치 접촉을 일으킬 수있다 그리고 성능 문제가 발생합니다 최근에 변경된 사항 우리는 할 수 있습니다

협소 한 사정 대부분의 경우 NO 충돌 두 개의 스레드가 같은 페이지를 업데이트하는 것에 대해 같은 시간에 그들은 아니다 가짜 비트를 만지는 것 공유 래치가 진행되는 동안 업데이트

여러 세션을 업데이트 할 수 있습니다 거기에 평행선이 있습니다 다음과 같이 계속 진행됩니다 인터 로킹 운영 어떤 부패도 없다 하지만 그것은 끝났어

눈에 띄는 향상 TEMP DB 작업로드 그리고 마지막 하나는 데이터베이스 회복 너는 오래 동안 뛰쳐 나간다 복구 문제 또는 로그 스페이스 문제? 그리고 이걸로, 더 이상 당신은 더 이상 둘 중 하나에 대해 염려해야한다 그들

그리고 내가 너에게 왜 그렇게 말 할까 3 가지 주요 고객의 고통 우리가 조사했을 때의 포인트, 광석 60 명이 넘는 고객이 한 시간의 시간보다 장기간의 회복 때문에 이것은 복구 때문입니다 단일 스레드 그럼에도 불구하고 거래 너가 달리고있는 경우에 일하는 짐 비즈니스 APPS 업데이트 가능 데이터베이스가 평행합니다

니가 회복해야 할 때 우리는해야 해 하나의 거래를하거나 시리즈 패션에서 장기 너도 오래 있으면 러닝 오픈 거래 IT 허락하기 때문에 – 할 수있다 너는 뒤로 굴릴 수 없다 이전 페이지는 로그인 할 수 없습니다

오래된 거래는 제거됩니다 가상 로그 파일 또는 VLF는 사용 중입니다 그것 IT -이 둘 모두를 해결할 수 있습니다 문제, 우리가하기 전에, 우리는 세 가지 단계가 있습니다

단계별로 분석하고 로그 필요한 거래를 확인하십시오 복구 됨 우리는 규모를 만들 것입니다 커밋되고 롤백 됨 마지막 거래 이후 CHECK POINT

한 번 분석 완료, 우리는 우리가 시작한 곳에서 다시 할려면 가장 오래된 활성 트랜잭션 그리고 나서 가서 모두 보아라 이후 위탁 거래 마지막 점과 우리가해야 할 일 그들을 다시 읽으십시오 모든 거래를 취소하지 않아도됩니다 어디에서 일하지 않았습니까? 사고의 시간 이것은 비용이 많이 드는 작업입니다

그리고 중요한 이야기 오랫동안 – 의미심장하게 시간이 오래 걸린다 우리는 데이터베이스 복구를 가지고 있습니다 이것은 버전 기반입니다 그래서 오늘 버전 스토어에있다 TEMP DB

이게 무슨 짓을했는지 우리는 데이터베이스를 가지고 있습니다 각 데이터베이스가 소유하고있는 데이터베이스 버전 스토어 없음 TEMP DB를 사용하여 해결해야합니다 연락처 그런 다음 우리는 무엇을 소개 했습니까? S LOG가 호출되었습니다 기억 팀으로 생각하고 또한 로그에 점을 확인하십시오

그것은 영구합니다 그래서 PERSISTED VERSION STORE KEEPS 모든 사용자의 진실 업무 S LOG는 모든 것을 추적합니다 노어 거래 좋아하는 시스템 업무 우리가 지금 도구를 영구히 유지하기 때문에 우리는 논리적 인 변환을 할 수 있습니다

너는 우리가하는 롤백을 할 때 보상 및 – 로그인 불가능합니다 그것을 먹어라 우리는 모두를 유지하고 있기 때문에 롤백을 할 수있는 버전 즉시 알기 때문에 필요한 기타 업무 롤백 할 수 있습니다 모든 버전을 제거하고 다시 POINTER를 CHANGE로 바꾼다

그 이전 버전 트랜잭션 시작되었습니다 너 너머 – 절정에 이르렀다 즉시 그리고 뒤로 접지 작업 소스를 한 번 클린 거래가 더 이상 없습니다 필수

그걸로, 지금은 너를 다시해야 해 그냥 필요하다 S 기록하기 모든 시스템 거래 귀하의 사용자 거래 및 너는 단지로부터의 REDO에게 말했어 마지막 검사 지점 내가 우리 모두를 언급했듯이 말하지 마라 해야 할 일은 롤백입니다

거래 전 버전 완성 된 버전에서 시작되었습니다 저장 그곳에는 단지 표식 만 변경하십시오 그리고 즉시 풀릴 수 있습니다 내가 너에게 빠른 데모를 보여줄 수있게 해달라

실제 가치를 나타내는 이 기능 여기 신청서가 있습니다 그린 라인 대표자 적극적인 데이터베이스 복구 기능 켜기 데이터베이스 옵션 그리고 나서 빨간 선은 나타납니다

행 삽입 됨 그래서 당신은 줄줄기를 볼 수 있습니다 그 중 한 가지는 오른쪽은 TRANSACTION LOG입니다 공간 익숙한 우리는 거친 기록을 남길 수 있기 때문에 TRUNCATION

우리가 할 수있는 이유 당신이 힘들어지는 로그 갈라짐 더 이상 트랜잭션 로그가 필요 없습니다 꼬리보다 더 좋은 기타 로그 필요한 데이터는 모두 S입니다 로그 또는 PERSISTED VERSION STORE 복구가 필요한 경우

우리는 모두 갈 수 있고 로그 스페이스 여기 당신이 그 로그를 볼 수 있습니다 공간은 어느정도 안정되었습니다 포인트 우리는 그렇게 성장할 수 없다

계속해서 TRUNCATING을 유지하십시오 ADR없이, 로그 키프 엄청나게 커졌습니다 우리는 이미 우리 자신을 삽입했습니다 25 백만 줄

내가 가서 크래쉬하자 회복 내가 가서 SQL Server를 중지하십시오 여기를 볼 수 있습니다 두 인스턴스를 모두 시작합니다

지금 당신은 더 많은 도표를 볼 것입니다 아래쪽에 괜찮아 처음에는 ADR이 없습니다 2400 초를 말합니다

40 분과 같다 생각한다 오른쪽 면도 이미있다 끝난 3 초

그래서 당신은 볼 수 있습니다 그리고 재실행은 단지 2 초 걸립니다 HYPERKALE 내부에서 실행되는 기능 미국인이 허용하는 과육 데이터베이스를 복원하고 가져 오기 온라인 매우 빠릅니다 이걸 가지고있는 다른 이점 불합격 오버 너는 네가 간직 했음에도 그것이 항상 존재하는지 구현 됨 또는 그것이 AZURE인지, 한 번 복제본이 나옵니다 아래에도 복제는 오래 걸릴 수 있습니다

우리가해야하기 때문에 앞으로 올 것이다 배수구 및 적치 모두 업무 이것으로 거의 즉시입니다 로그 스페이스와 같은 여러 가지 이점 익숙한 복구 시간과 페인팅 N THE FAILOVER TIME

전반적인 IT 개선 THE EXPERIENCE FOR THE 데이터베이스 신청서 제출 결과 엄청나게 돌아 가자 표시 그럼 우리는 다른 것을 가지고 있습니다

우리가 소개 한 기능 요새 그들 중 하나는 영역 재교육입니다 이 사이트는 미리보기가 진행 중입니다 행진 이것은 기본적으로 하나의 클릭만으로 이루어집니다

당신이 볼 수 있듯이 인스 턴스 생성하기 존이 너를 원해 여분 AZURE SQL 데이터베이스에서, 당신은 언제? 데이터베이스를 만들자 비즈니스 중요성 각 복제본 만들기 그것을 만드는 데이터베이스

IT가 내장되어 있습니다 우리는 4 개의 라인을 보증합니다 SLA의 권리 존 리던던시를 마실 때 우리는 전방 구역

각 구역을 분리 된 것으로 생각하십시오 데이터 센터, 물리적 인 건물 당신에게 주어진 것은 무엇인가? 데이터 센터 수준에서 그것이 네트워크, 전원 또는 하드웨어 그들은 완전히 격리되어 있습니다

기본 데이터베이스가 작동하는 경우 왜냐하면 내려 가자 건물의 힘이 사라졌습니다 뭔가가 일어났습니다 그런 다음 두 번째 건물이 계속 시동 중입니다 또는 제 3의 건물이 여전히 존재 함 쪽으로

그들은 모두 여전히 현지이고 그럼 너도 같은 지역에있어 언제나 그것을 얻을 것이다 당신이 필요로하는 성과 그들은 여전히 ​​보험입니다 일반적인 ACH 기타 우연히

일부 지역에서 사용할 수 있습니다 지금은 더 많은 지역이 될 것입니다 향후 월에 추가되었습니다 두 번째 단락은 – 나는 모든 데이터베이스에 대해 언급 됨 WE 세 개의 복제 작성 자동적으로 오늘은 숨어 있습니다

비즈니스를 수행하는 경우 중요한 대기열 허용 복제본 중 하나에 연결하십시오 항상 ON-PREM과 비슷하게 당신이 지정할 수있는 곳 신청서 읽기 전용 읽기 스케일 아웃을하고 모두 움직여 라 읽기 작업로드 A 2 차 복제 및 영향 없음 첫째의 그걸 천사와 함께 할 수 있어요 데이터 베이스

다시, 그것은 안에있다 너는 단지 변경해야만한다 신청 연결 스트링 이것을 함께 사용할 수 있습니다 실패한 그룹이있는 곳 GEODISTRIBUTED 설정 가능 어떤 지역의 데이터베이스 SQL DB입니다

행동 불능 상태가 될 수 있습니다 일곱 분의 초등부 사이의 그룹 미국 동부에서 유럽에서 2 차 실행 어딘가에서 세계와 LISTENER TYPE STRING WHERE 응용 프로그램을 투명하게 만들 수 있습니다 예비 선거가있는 곳 그게 완벽하게 지원되는, 너무, 이것과 함께 그런 다음에는 그냥 그렇게 받아 들일거야

가장 큰 가치 중 하나 AZURE SQL 데이터베이스가 있음 관계에 추가 ENGINE은 많은 가치를 제공합니다 그리고 당신이 얻은 투자 그것이 보안 또는 HA인지 또는 하드웨어와 마찬가지입니다 나는 많은 고객을 의미한다 지금까지와 만났을 때 GO – A를 만들어라

완전히 관리되는 엔터 프라이즈 환경에 대한 사전 예방, IT 수 있습니다 최소 6 개월에서 6 개월 정도 걸립니다 하드웨어 및 설정하기 위로 설정하기 HA, 백업, 보안 업데이트 너는 걱정할 필요가 없다 이건 뭐든지 그것은 당신을위한 것입니다

그곳에 가서 빨리 데이터베이스 이관 서비스 MANAGED는 리프트하기가 더 쉽습니다 호환성을위한 선박 당신은 응용 프로그램에 집중할 수 있습니다 비즈니스와 함께 모든 것을 얻으십시오 가치와 가치 없음 실제 관리에 관하여 데이터베이스 자체 우리는 매우 빠른 개요가 있습니다

모든 기능 우리는 절판의 톤을 가지고 더 깊이 나아갈 세션 이 각각에 참석은 무료입니다 그리고 당신이 할 수 없다면 사람이 직접 사용할 수 있습니다 몇 주 안에 Youtube에서 내용과 함께

오늘 우리가 가진 모든 것 우리가 여기 있으면 돌아 다닐거야 어떤 질문이 있으십니까?

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– 나는 정보, 많은 시간 동안, 그들은 하나의 시스템을 가지고있다 더 이상 그들과 어울리지 않을 수도 있습니다

그 밖에 무엇을 사용해야하는지에 대한 질문이 항상 있습니다 나는 항상 내 자신을 가르치려고 노력하고있다 시장에서 다른 옵션이 무엇인지에 관해서 말입니다 사람들이 항상 원하는 것입니다 그들은 그들이 더 쉽게되기를 바란다

기술이 많이 향상되고, 그들은 그것이 더 저렴하고 더 빠르고 더 좋을 것이라고 생각합니다 하지만 항상 그런 식으로 작동하지는 않습니다 올바른 도구가 없다면 나는 이것을 생각할 것이기 때문에 이것을 추천 할 것이다 우리가 다른 데이터베이스에 대해 듣는 시간이 많다 또는 다른 기술 누군가가 그것에 대해 이야기 할 것이고, 그리고 이렇게하면, 우리는 다른 조각들을 볼 수있게됩니다

함께 일할 수있는 방법을 알려줍니다 (부드러운 음악)

How to do a trademark search with the WIPO Global Brand Database

– 새로운 비즈니스 나 제품 또는 서비스를 만들 때, 당신이 할 첫 번째 일 중 하나 그것을위한 이름을 만드는 것입니다 하지만 너는 네가 가지 않았 음을 확인하고 싶어

그 이름을 만드는 모든 시간과 노력을 통해 나중에 다른 사람을 찾아야 만 그 이름을 이미 상표로 등록했습니다 오늘 제가 할 일은 당신에게 보여주는 것입니다 당신이 사용할 수있는 정말 편리한 웹 사이트 그 이름을 볼 수있는 곳 또는 로고 디자인은 이미 등록되었습니다 다른 사람이 그럼 컴퓨터로 가자 그 사이트를 보여 드리겠습니다

좋아,이게 내가 원하는 웹 사이트 야 오늘 너와 함께 봐 세계 지적 재산권기구 웹 사이트 주소는 WIPOint입니다 그래서 그 웹 사이트 주소로 가면 그러면이 페이지가 생깁니다

그런 다음 메뉴에서 지식을 클릭해야합니다 글로벌 브랜드 데이터베이스 그런 다음 글로벌 브랜드 데이터베이스에 액세스하려면 여기를 클릭하십시오 오늘 내가 원하는 것은 너를 보여주고 싶다 이 데이터베이스를 사용하여 두 가지 간단한 검색을 수행하는 방법, 이름 검색, 이미지 또는 로고 검색

우리는 가상의 회사를 찾을 것입니다 나는 붉은 다람쥐라고 불렀다 그리고 그것은 디자인 회사가 될 것입니다 그래서 어떤 사업을 검색하든 붉은 다람쥐라는 이름의 동물은 정말 간단합니다 당신은 텍스트 영역으로 가서 붉은 다람쥐를 입력합니다

우리는 또한 상품과 서비스를 넣을 것입니다 그것이 디자인 서비스라는 것, 우린 방금 검색을 했어 그리고 이것이 우리가 얻는 결과입니다 그래서 우리는 레드 불 (Red Bull)을 얻었습니다 다람쥐라고 부르는 사람이 있습니다

그리고 우리는 녹색 다람쥐를 얻었습니다 보라색 다람쥐가있어 우린 디자인 다람쥐가있어 그들 중 많은 수가 붉은 다람쥐가 없습니다 그래서 우리는 큰 이름으로 그 이름으로 괜찮을 것입니다

그것이 우리가 원하는 것입니다 우리가 할 수있는 다음 일은 우리가 실제로 할 수있는 것입니다 이미지 검색을 통해 거기에 로고가 있는지 확인하십시오 다람쥐와 함께 다람쥐 로고에 대한 아이디어가 있다고 가정 해보십시오

그래서 네가하고 싶은 것은 네가하고 싶은 일이다 여기에서 볼 수있는 현재 검색어를 삭제하십시오 작은 확인란을 클릭하기 만하면됩니다 그 검색을 지 웁니다 그럼 당신은 이미지 클래스 섹션으로갑니다

우리는 다람쥐를 입력합니다 이 드롭 다운에서 두 가지 선택을 할 수 있습니다 우리는 다람쥐를 가지고 있거나 그룹을 가질 수 있습니다 그래서 다람쥐, 다람쥐, 비슷한 동물 우리를 위해서 우리는 오늘 다람쥐에 대한 검색을하고 싶습니다

따라서 클릭하면 변경된 것을 볼 수 있습니다 그것을 데이터베이스의 특정 번호로 변환합니다 그런 다음 검색을 클릭하면 결과가 나타납니다 다람쥐 로고의 각 페이지 30 개 결과 중 123 페이지 따라서 실제로 탐색 할 수 있습니다 다람쥐 로고를 보시려면이 모든 것들이 필요합니다

상표로 등록되었습니다 그렇게하면 자신 만의 로고 개념을 개발할 수 있습니다 다람쥐 아이디어 또는 이미지 주위 기존의 것을 침해하지 않아야한다 상표 데이터베이스에 있습니다 그리고 그게 바로 사용하기가 간단합니다

그리고 그것은 당신에게 조금 더 줄 것입니다 너는 이름을 사용할 수 있다는 마음의 평화 당신이 생각하고있는 것, 아니면 다른 방향이라면, 그것은 시간과 자원 낭비를 막는다 이름 또는 로고 디자인으로 앞으로 나아가 다 하루가 끝날 때, 당신은 가지 않을거야 누군가 이미 등록했기 때문에 사용할 수 있어야한다

그들의 지적 재산권으로 WIPO 웹 사이트에 여러분이 있습니다 그것은 그것을 할 수있는 훌륭한 방법입니다, 일종의 표면 레벨 검사, 누구든지 이름을 등록했는지보기 위해서 당신이 사용할 생각입니다 나는 당신이 서비스를 고용하더라도 항상 제안 할 것입니다 전문 IP 변호사

그들은 당신을 위해 완전하고 철저한 점검을 할 것입니다 이중 분류를 확실히하기 위해 그 이름을 등록하고 싶은 사람은 무료입니다 이 비디오가 마음에 드시고 유용하다고 생각하시면, 네가 공유한다면 정말 고마워 친구와 동료들과 소셜 미디어 또는 이메일로 동영상에 엄지 손가락을 올려야합니다 아직 채널을 구독하지 않았다면 채널을 구독하십시오

그리고 할 때, 당신이 클릭하는지 확인하십시오 그 작은 종 아이콘, 그리고 당신은 통지를 받게 될 것입니다 새로운 비디오를 발표 할 때마다 그래서 다음에 너를 볼 때까지, 창조적 인 사람들에게있어

Learn more about the advance Level 3 database in CES EduPack

이 비디오 튜토리얼에서는 Level 3 Advanced 데이터베이스를 살펴 보겠습니다 입문 레벨 1 및 2 데이터베이스와 비교하여 고급 레벨 3 데이터베이스 거의 4000 개의 재료와 230 개의 일반적인 제조 공정에 대한 자세한 정보를 제공합니다

이 비디오 자습서에서는 소프트웨어 인터페이스를 살펴보고 소프트웨어 인터페이스를 통해 정보를 열람 할 수 있습니다 그럼 CES EduPack을여십시오 우리는 선택할 수 있습니다 어떤 데이터베이스를 열 것인지를 결정합니다 레벨 3을 포함한 고급 데이터베이스는 여기에 있습니다

권리 타일을 클릭하기 만하면 레벨 3이 열립니다 이 레벨의 홈페이지는 레벨 1 및 레벨 2의 홈페이지와 매우 유사합니다 MaterialUniverse 테이블에서는 다양한 하위 세트의 재질을 선택할 수 있습니다 여기서 기본적으로 "모든 자료"하위 집합이 선택됩니다

이 레코드 하위 집합에는 모든 주요 자료와 그렇지 않은 자료가 포함되어 있습니다 엔지니어가 일반적으로 사용합니다 섬유 및 미립자 또는 발포체와 같은 혼성 체, 벌집 또는 덜 일반적인 다른 천연 재료 "모든 벌크 재료"서브 세트는 사실상 모든 구조 공학에 대한 액세스를 제공합니다 구매할 수있는 자료 사용 가능한 보편적이지 않은 엔지니어링 재료는 제외됩니다

"모든 자료"에 그런 다음 다른 하위 집합을 선택할 수 있습니다 방법 예를 들어, '핵심 소재'하위 세트에는 경량에서 일반적으로 사용되는 재료가 포함됩니다 샌드위치 구조 여기에는 거품 및 넓어짐과 같은 재료가 포함됩니다 "자성 재료"하위 집합에는 금속 및 합금을 구성하는 자성 재료가 포함됩니다 재료 클래스뿐만 아니라 다른 클래스의 모든 자성 재료도 포함합니다

지금은 "모든 자료"를 선택합시다 재료 기록을 보려면 먼저 나무 구조를 사용하여 재료를 찾아야합니다 여기에서는 항공 우주 산업에서 사용되는 가공 알루미늄의 등급을 살펴 보겠습니다 먼저 금속 및 합금 폴더를 열고 비철 금속을 선택한 다음 알루미늄을 선택해야합니다 그 다음에 일어났습니다

1000에서 8000 시리즈는 레벨에서 다룹니다 3 T6 조건에서 7000 시리즈와 마지막으로 알루미늄 7075를 선택합니다 이 자료를 찾는 또 다른 방법은 여기에서 검색을 사용하는 것입니다 즉석에서 우리는 결과를 얻습니다

레코드 자체를 살펴보면 레벨 1 및 레벨 2 레코드와 매우 비슷하게 보입니다 우리는 기록적인 이미지가 없다는 것입니다 첫째, 관련 표준을 포함하여 해당 재료의 일반 속성에 액세스 할 수 있습니다 이름과 숫자 그리고 전형적인 용도 그런 다음 가격과 물성이 뒤 따르는 구성에 액세스 할 수 있습니다

기계적 특성에는 피로 강도 모델이 포함되어 있습니다 응력비 및 사이클 수 그 후에 우리는 충격 및 파괴 특성, 열, 전기, 자기, 광학, 미적 및 음향 특성 중요한 자재 위험, 가공 특성 및 내구성 데이터가 여기에 나열되어 있습니다 재활용 및 수명 종료와 같은 내 부식성 및 환경 적 특성 결국 나열됩니다

기록 하단에 표준을 비롯한 추가 정보를 제공합니다 비슷한 구성으로 마지막으로 레벨 1과 2와 같은 방식으로 ProcessUniverse, Producers, 참조 및 모양이이 자료와 관련이 있습니다 다음 비디오 자습서에서는 다양한 고급 데이터베이스 사용 방법을 볼 수 있습니다 CES EduPack에서 사용할 수있는 도구를 제공합니다