SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part X_Mssql系列教程

总结
SQL Anywhere 11新增加的功能旨在满足前端数据库的性能、可靠性和可扩展性的需求。它同样也提供了在那些环境下加速商业智能、分析和报表的新功能。SQL Anywhere 11通过提供更加灵活和易用的异构数据同步解决方案继续加强了其在数据同步领域的功能。SQL Anywhere 11确保开发人员能使用熟悉的工具和语言顺利完成项目。

联系方式
如您还需要了解SQL Anywhere 11的详细信息，请访问beta网站：http://www.sybase.com/panoramabeta，或给sa_beta@ianywhere.com
发送电子邮件。

时间： 2024-11-16 05:59:31

SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part X_Mssql系列教程的相关文章

SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part III_Mssql系列教程

例程可通过http://www.sybase.com/files/Technical_Documents/PanoramaRevGuide.zip下载本文档中出现的SQL Anywhere 11在其它地方可能出现为SQL Anywhere Panorama. 即时维护物化视图 物化视图(MV)存储着数据库中基于基表查询出来的结果.它通常用来存储通过对基表的大量聚合查询产生的计算结果.MV之余其他数据库对象(例如视图和表)的主要优点主要在于它与优化器的交互上.物化视图存储了高耗能查询的结果,通过提

SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part V_Mssql系列教程

例程可通过http://www.sybase.com/files/Technical_Documents/PanoramaRevGuide.zip下载本文档中出现的SQL Anywhere 11在其它地方可能出现为SQL Anywhere Panorama. 传递服务器传递服务器通过与已有防火墙配置和策略的轻松整合,让移动设备和移动中间件服务器之间的通信变得更容易.它也提供了对移动中间件服务器的负载均衡和容错环境的支持机制.传递服务器创建了与移动设备与MobiLink.Afaria和OneBri

SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part IX_Mssql系列教程

例程可通过http://www.sybase.com/files/Technical_Documents/PanoramaRevGuide.zip下载本文档中出现的SQL Anywhere 11在其它地方可能出现为SQL Anywhere Panorama. JSON Web ServiceJASON(JavaScript Object Notation)是一种简单.轻量级的数据交换格式,非常适用于展现和交换数据结构.虽然JSON独立于编程语言,但大多数情况下都使用JavaScript因为JSO

SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part VII_Mssql系列教程

例程可通过http://www.sybase.com/files/Technical_Documents/PanoramaRevGuide.zip下载本文档中出现的SQL Anywhere 11在其它地方可能出现为SQL Anywhere Panorama. 通过MobiLink与MySQL同步 现在,SQL Anywhere 11支持MySQL 5.0为统一数据库.这将支持以SQL Anywhere或UltraLite的远程数据库与运行InnoDB存储引擎的MySQL 5.0统一数据库之间的完

SQL Anywhere 11 (Panorama) 评审指南 Part VI_Mssql系列教程

例程可通过http://www.sybase.com/files/Technical_Documents/PanoramaRevGuide.zip下载本文档中出现的SQL Anywhere 11在其它地方可能出现为SQL Anywhere Panorama. UltraLite新特性SQL Anywhere 11在UltraLite数据库中提供了一些新特性.这些新特性集合在一起让同步变得更加灵活,更加简单.能在任何时间并最少干扰用户的同步能力在利用移动网络贯穿移动系统的数据快速移动中尤为重要.

SQL注入漏洞全接触——入门篇_Mssql系列教程

随着B/S模式应用开发的发展,使用这种模式编写应用程序的程序员也越来越多.但是由于这个行业的入门门槛不高,程序员的水平及经验也参差不齐,相当大一部分程序员在编写代码的时候,没有对用户输入数据的合法性进行判断,使应用程序存在安全隐患.用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入.  SQL注入是从正常的WWW端口访问,而且表面看起来跟一般的Web页面访问没什么区别,所以目前市面的防火墙都不会对SQL注入发出警报,如

SQL注入漏洞全接触——进阶篇_Mssql系列教程

接下来,我们就继续学习如何从数据库中获取想要获得的内容,首先,我们先看看SQL注入的一般步骤:  一.SQL注入的一般步骤  首先,判断环境,寻找注入点,判断数据库类型,这在入门篇已经讲过了.  其次,根据注入参数类型,在脑海中重构SQL语句的原貌,按参数类型主要分为下面三种:  (A) ID=49 这类注入的参数是数字型,SQL语句原貌大致如下:  Select * from 表名 where 字段=49  注入的参数为ID=49 And [查询条件],即是生成语句:  Select * fr

SQL注入漏洞全接触——高级篇_Mssql系列教程

看完入门篇和进阶篇后,稍加练习,破解一般的网站是没问题了.但如果碰到表名列名猜不到,或程序作者过滤了一些特殊字符,怎么提高注入的成功率?怎么样提高猜解效率?请大家接着往下看高级篇.  一.利用系统表注入SQLServer数据库  SQLServer是一个功能强大的数据库系统,与操作系统也有紧密的联系,这给开发者带来了很大的方便,但另一方面,也为注入者提供了一个跳板,我们先来看看几个具体的例子:  ① http://Site/url.asp?id=1;exec master..xp_cmdshel

《Spark 官方文档》Spark SQL, DataFrames 以及 Datasets 编程指南（一）

Spark SQL, DataFrames 以及 Datasets 编程指南 概要 Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块.与基础的Spark RDD API不同,Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息.在Spark内部,Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些.Spark SQL如今有了三种不同的API:SQL语句.DataFrame API和最新的Dataset API.不过真正运行计算的时候,无论你使用哪种API或语