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SQLServer2008数据库应用于物联网技术开发

时间:2023-10-17 理论教育 版权反馈
【摘要】:Microsoft SQL Server 2008系统由4个主要部分组成。例如,在某个使用Microsoft SQL Server 2008系统作为后台数据库的航空公司机票销售信息系统中,Microsoft SQL Server 2008系统的数据库引擎服务负责完成机票销售数据的添加、更新、删除、查询及安全控制等操作。图4-2 Microsoft SQL Server 2008系统的体系结构示意实际上,数据库引擎本身也是一个复杂的系统,它包括了许多功能组件,如Service Broker、复制等。

SQLServer2008数据库应用于物联网技术开发

Microsoft SQL Server是一个提供了联机事务处理数据仓库电子商务应用的数据库和数据分析的平台。体系架构是描述系统组成要素和要素之间关系的方式。Microsoft SQL Server的体系结构是对Microsoft SQL Server的主要组成部分和这些组成部分之间关系的描述。

Microsoft SQL Server 2008系统由4个主要部分组成。这4个部分被称为4个服务,分别是数据库引擎、分析服务、报表服务和集成服务。这些服务之间相互存在和相互应用,其体系结构示意图如图4-2所示。

(1)数据库引擎(SQL Server Database Engine,SSDE)是Microsoft SQL Server 2008系统的核心服务,负责完成业务数据的存储、处理、查询和安全管理等操作。创建数据库、创建表、执行各种数据查询、访问数据库等操作,都是由数据库引擎完成的。在大多数情况下,使用数据库系统实际上就是使用数据库引擎。例如,在某个使用Microsoft SQL Server 2008系统作为后台数据库的航空公司机票销售信息系统中,Microsoft SQL Server 2008系统的数据库引擎服务负责完成机票销售数据的添加、更新、删除、查询及安全控制等操作。

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图4-2 Microsoft SQL Server 2008系统的体系结构示意(www.xing528.com)

实际上,数据库引擎本身也是一个复杂的系统,它包括了许多功能组件,如Service Broker、复制等。Service Broker提供了异步通信机制,可以用于存储、传递消息。复制是指在不同的数据库之间对数据和数据库对象进行复制和分发,保证数据库之间同步和数据一致性的技术。复制经常用于物理位置不同的服务器之间的数据分发,它可以通过局域网、广域网、拨号连接、无线连接互联网分发到不同位置的远程或移动用户。

(2)分析服务(SQL Server Analysis Services,SSAS)提供了多维分析和数据挖掘功能,可以支持用户建立数据仓库和进行商业智能分析。相对多维分析(有时也称为OLAP,即Online Analysis Processing,中文直译为联机分析处理)来说,OLTP(Online Transaction Processing,联机事务处理)是由数据库引擎负责完成的。使用分析服务,可以设计、创建和管理包含来自于其他数据源数据的多维结构,通过对多维数据进行多个角度的分析,可以支持管理人员对业务数据更全面的理解。另外,通过使用分析服务,用户可以完成数据挖掘模型的构造和应用,实现知识发现、知识表示、知识管理和知识共享。例如,在航空公司的机票销售信息系统中,可以使用Microsoft SQL Server 2008系统提供的分析服务完成对客户的数据挖掘分析,可以发现更多有价值的信息和知识,为客户提供更全面满意的服务和关怀,从而为有效管理客户资源、减少客户流失、提高客户管理水平提供支持。

(3)报表服务(SQL Server Reporting Services,SSRS)为用户提供了支持Web的企业级报表功能。通过使用MicrosoftSQLServer2008系统提供的报表服务,用户可以方便地定义和发布满足自己需求的报表。无论是报表的布局格式还是报表的数据源,用户都可以轻松地实现。这种服务极大地便利了企业的管理工作,满足了管理人员高效、规范的管理需求。例如,在航空公司的机票销售信息系统中,使用Microsoft SQL Server 2008系统提供的报表服务可以方便地生成Word、PDF、Excel、XML等格式的报表。

(4)集成服务(SQL Server Integration Services,SSIS)是一个数据集成平台,可以完成有关数据的提取、转换、加载等。例如,对于分析服务来说,数据库引擎是一个重要的数据源,如何将数据源中的数据经过适当地处理加载到分析服务中以便进行各种分析处理,这正是集成服务所要解决的问题。更重要的是,集成服务可以高效地处理各种各样的数据源,除了Microsoft SQL Server数据之外,还可以处理Oracle、Excel、XML文档、文本文件等数据源中的数据。

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