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至顶网软件频道细化解析:SQL Server 2000 的主要组件

细化解析:SQL Server 2000 的主要组件

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SQL Server 2000 关系数据库引擎是一个流行的、具有高度可伸缩性和高度可靠性的数据存储引擎。该数据库引擎将数据存储在表中。每个表上都列出组织感兴趣的一些对象,例如交通工具、雇员或顾客。

作者:赛迪网 limeinan 来源:天新网 2008年3月28日

关键字: Mssql SQL SQL Server 数据库

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◆SQL Server 2000 复制使网站得以在不同的计算机上维护多个数据复本以提高系统总体性能,同时确保不同的数据复本保持同步。例如,部门可以在自己的服务器上维护部门的销售数据,同时使用复制来更新公司计算机上的销售数据。一些与网络断开的移动用户可以在不连网的情况下完成工作,并在一天工作结束时通过合并复制将自己的工作记录合并到主数据库中。这些工作人员可能在笔记本或膝上型电脑上使用 SQL Server 个人版,或在 Windows CE 设备上使用 SQL Server for Windows CE;SQL Server 复制支持所有这些软件。SQL Server 复制还支持将数据复制到数据仓库,并且可以向(或从)任何支持 OLE DB 访问的数据源中复制数据。

◆SQL Server 2000 数据转换服务 (DTS) 大大改进了生成 OLAP 数据仓库的过程。对大型 OLTP 数据库进行了细致地调整,使其能够支持同时输入上千个商业事务。同时还调整了 OLTP 数据库的结构,以便记录每个事务的详细信息。在根据数月和数年的销售情况进行复杂分析以便发现趋势时,需扫描大量的记录,而过重的处理负荷会降低 OLTP 数据库的性能。数据仓库和数据集市通过一个或多个 OLTP 系统中的数据生成,这些数据被提取出来并转换成对 OLAP 处理更有用的形式。OLTP 详细信息行被定期拉入中间临时数据库中并在这里汇总,之后,汇总数据被存储到数据仓库或数据集市中。数据转换服务支持从一个数据源中提取数据,不时地进行复杂的数据转换,并在另一个数据源中存储已汇总和转换的数据。该组件大大简化了从多个 OLTP 系统中提取数据,并将数据置入 OLAP 数据仓库或数据集市中的过程。

◆SQL Server 2000 English Query 使您得以生成针对特殊用户问题定制的应用程序。English Query 管理员为 English Query 引擎定义数据库的表间和列间的所有逻辑关系,以及数据仓库或数据集市中的多维数据集之间的所有逻辑关系。应用程序于是可以向用户显示一个对话框,用户可在此对话框中输入字符串(英文),提出有关数据库或数据仓库数据的问题。应用程序将该字符串传递给 English Query 引擎,后者根据所定义的表间或多维数据集间的关系分析字符串。然后,English Query 向应用程序返回一条 SQL 语句或 MDX(多维表达式)查询,而该查询将返回用户问题的答案。

◆Meta Data Services 为存储、查看和检索有关应用程序对象和系统对象的描述提供了便利。Meta Data Services 支持 MDC 开放信息模型 (OIM) 规范,该规范定义存储实体(如表、视图、多维数据集或转换)描述以及实体间关系描述的公用格式。支持 OIM 的应用程序开发工具可以使用这些描述加快开发的速度并帮助与其它工具和应用程序进行交换。SQL Server 组件(如数据转换服务包和 Analysis Services 数据库)还可以存储在 Meta Data Services 知识库中。

使用 SQL Server 2000

单位可使用 SQL Server 2000 组件执行各种任务,例如:

◆每个部门可能有一台自己的 SQL Server 数据库服务器。这些服务器定期将各自的数据复制到为整个组织提供服务的中央数据库服务器。

◆组织还可能有另外一台中央数据库计算机为组织的 Web 站点提供服务,有时一次要处理上千个查询。一些 Web 应用程序使用 English Query,允许顾客针对 Web 站点的数据库数据定制请求。

◆有些雇员可能运行个别的压缩软件包产品复本,该软件包将 SQL Server Desktop Engine 复本作为其数据存储组件安装。

◆服务部门的有些员工在与网络断开的移动环境下工作,他们每天早晨通过复制功能将当天的安排装入笔记本电脑或 Microsoft Windows CE 设备中,然后到现场工作,在一天工作结束时通过合并复制将一天的工作结果输入到中央计算机中。

◆数据转换服务包定期从中央数据库中提取详细的 OLTP 数据,并清理数据和生成汇总数据,然后将汇总数据装入数据仓库中。

◆高级管理人员和市场营销人员使用 Analysis Services 分析数据仓库中的业务趋势,了解存在哪些可拓展的机遇或必须尽量避免的风险。

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