1.1Delphi数据库应用程序的层次结构 Delphi数据库应用程序通过数据存取构件对数据库进行访问,通过可视的数据构件(Data Control)将数据呈现给用户,并与用户进行交互.Delphi数据库应用程序的结构如下图: 图 2‑1 Delphi数据库应用程序结构图 Delphi访问数据库可以分为三级: (1).由ADO(Active Data Object)对象及底层数据库驱动程序来访问数据源. (2).再由数据集构件(TADOTable.TADOQuery.TADODataSet)与A

真是膜拜Delphi C++ Builder编译器的作者们,要下多少苦功夫才能解决如此之多的问题,制造出一个神级作品给世人享用.另外以我的编程经验所能想到很麻烦但却是必须的还有两个地方,一个是Format函数,另一个是类型转换.有空看看FreePascal的源码可以略窥一二.其实我也是一个疯狂的政经爱好者,本来也不是很吊美国,觉得我们迟早各方面,包括最先进的科学技术,都能赶上的他们的.但是想想这些神级的工程师,包括Borland早期的和现在的Embarcadero,心里多少有些发怵.美国,虽然也

转载:http://blog.csdn.net/maozefa/article/details/7188354 本文对已发布<Delphi图像处理>系列文章进行索引链接,以方便阅读和查找.  <Delphi图像处理 -- 数据类型及公用过程>.提供GDI+位图TGpBitmap和VCL位图TBitmap的转换过程以及几个最基本的通用过程.所有其它文章代码,包括例子代码,对必须包括该文章所介绍的ImageData.pas单元. <Delphi图像处理 -- 平面几何变换类>

学习来源(根据他们的资料整理) 论坛:http://www.coder163.com(有视频) 博客:http://del.cnblogs.com/(万一的博客) 1.1.1    命名规范的概述 1    常用的编程规范(约定俗成) 1. 驼峰命名规则:  每个单词的首字母大写        例如:StudentName 2.第二种 由第二个单词开始首字母大写  例如:studentName   jsks 技术科室 1.1.2    Delphi中的命名规范 1    在Delphi中所有代码

//表名,关键字段名,单条内容的SQL语句,产生新记录的值 function Tfrmdmmain.CopyTbale(const tablename, fileldname, swhere, newfileldstring: string): integer; var sql,sqlstring,sqlvalue,newsqlvalue:string; i:integer; begin sql := 'INSERT INTO [%s] (%s) VALUES(%s)'; self.fykExe

今天看WWDC的232_hd_advanced_user_interfaces_with_collection_views,里面花了一般的时间来讲如何合理的设计程序的datesource,将的很有道理,在这里先存下来,以供以后学习.实践使用 关于这几个要点更深刻的理解,需要以后深入学习后再总结,现在还只是略懂皮毛. 这里关于状态机的运用真的很高大上,将学的东西真正运用进去了,以后这方面也要注意一下

delphi adodataset ctstatic 数据是缓存在服务器端还是客户端 答:客户端,开启本地缓存功能后,就能数据在本地批量修改后,再批量提交,减少了网络传送   原创,专业,图文 Delphi中封装ADO之我重学习记录 - Delphi,封装,ADO,学习,记录 今日头条,最新,最好,最优秀,最靠谱,最有用,最好看,最有效,最热,排行榜,最牛,怎么办,怎么弄,解决方案,解决方法,怎么处理,如何处理,如何解决 keylife富翁笔记 作者: hongyuan标题: delphi中

Delphi 7事件的多处理机制Allen Tao2007-08-19 首先解释一下这个题目.在我使用Delphi 7的过程中发现,一个对象的事件只能被一个过程处理.如果多次给这个对象的事件赋给处理事件的过程,最后真正处理事件的将是最后赋值的那个过程.例如,有类TMyClass中定义了一个事件OnSomeFired,在类TClientClass中该类被实例化,它的事件被处理.如下所示:constructor TClientClass.Create;var  myObj: TMyClass;beg

ICP技术是在MySQL5.6中引入的一种索引优化技术.它能减少在使用 二级索引 过滤where条件时的回表次数 和 减少MySQL server层和引擎层的交互次数.在索引组织表中,使用二级索引进行回表的代价相比堆表中是要高一些的.相关文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html Index Condition Pushdown optimization is use

聚集索引 概述 关于索引和表体系结构的概念一直都是讨论比较多的话题,其中表的各种存储形式是讨论的重点,在各个网站上面也有很多关于这方面写的不错的文章,我写这篇文章的目的也是为了将所有的知识点尽可能的组织起来结合自己对这方面的了解些一篇关于的详细文章出来,同时也会列出一些我自己有疑惑的地方拿出来探讨,介于表达能力有限,有些地方可能无法表达的很明了,还望大家包涵:对于文章中有不对的地方也希望大家能提出,写文章的目的就是为了共享资源:对于这个系列会写5篇文章,在接下来的几天里逐一发布,分别是“聚集索引

非聚集索引 概述 对于非聚集索引,涉及的信息要比聚集索引更多一些,由于整个篇幅比较大涉及接下来的要写的“包含列的索引”,“索引碎片”等一些知识点,可能要结合起来阅读理解起来要更容易一些.非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引:非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器, 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非

[TOC] 概述 本质:数据库维护某种数据结构以某种方式引用(指向)数据 索引取舍原则:索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数 B树 满足的条件 d为大于1的一个正整数,称为B-Tree的度 h为一个正整数,称为B-Tree的高度 每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成,其中d<=n<=2d 每个叶子节点最少包含一个key和两个指针,最多包含2d-1个key和2d个指针,叶节点的指针均为null 所有叶节点具有相同的深度,等于树高h key和指针互相间隔,节点两端是指针

索引查找:通过索引键找到索引的叶子节点,再通过叶子节点的标记快速找到表中对应的行数据,再返回指定的列 索引找查是通过索引键定先位到一块局部区域,再开始扫描匹配的数据的. 为什么需要索引(Why is it needed)? 当数据保存在磁盘类存储介质上时,它是作为数据块存放.这些数据块是被当作一个整体来访问的,这样可以保证操作的原子性.硬盘数据块存储结构类似于链表,都包含数据部分,以及一个指向下一个节点(或数据块)的指针,不需要连续存储.记录集只能在某个关键字段上进行排序,所以如果需要在一个无序

这篇文章我想谈下SQL Server如何在变长列上存储索引.首先我们创建一个包含变长列的表,在上面定义主键,即在上面定义了聚集索引,然后往里面插入80000条记录: -- Create a new table CREATE TABLE Customers ( CustomerName ) NOT NULL PRIMARY KEY, Filler ) NOT NULL ) GO -- Insert 80.000 records ) BEGIN INSERT INTO Customers VALUE

周末终于搬进出租房了,装了宽带....才发现没网的日子...那是一个怎样的与世隔绝呀...再也受不了那样的日子了....好了,既然网 安上去了,还得继续我的这个系列. 索引和锁,这两个主题对我们开发工程师来说,非常的重要...只有理解了这两个主题,我们才能写出高质量的sql语句,在之前的博客中,我所说的 索引都是单列索引...当然数据库不可能只认单列索引,还有我这篇的复合索引,说到复合索引,可能熟悉的人又会说到include索引,那这两个索引到底 有什么区别呢,当然我也是菜鸟一枚...所以下面的

我们在学sqlserver的时候,大多教科书和前辈们都说状态少的字段不要建索引,由此带来的开销还不如不建索引,但是这句话有多少人真的知道, 或者说有多少人真的对此有比较深刻的理解,而不是听别人道听途说...这样记得快,忘记的也不慢...这篇我来分析一下这句话到底有几个意思. 一:现象 首先我们还是用测试数据来发现问题,我先建立一个Person,有5个字段,建表sql如下: DROP TABLE dbo.Person ),Age ),isMan INT ) -- 在isMan字段创建非聚集索引(0

非聚集索引,这个是大家都非常熟悉的一个东西,有时候我们由于业务原因,sql写的非常复杂,需要join很多张表,然后就泪流满面了...这时候就 有DBA或者资深的开发给你看这个猥琐的sql,通过执行计划一分析...或许就看出了不该有的表扫描...万恶之源...然后给你在关键的字段加上非 聚集索引后...才发现提速比阿斯顿马丁还要快...那么一个问题来了,为什么非聚集索引能提速这么快...怎么做到的???是不是非常的好奇??? 这篇我们来解开神秘面纱. 一:现象 先让我们一睹非聚集索引的真容,看看到

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则

Oracle中的索引概述 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构,为了提高查询效率而引入,是一个独立于表的对象,可以存放在与表不同的表空间中.索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针(地址).对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多.索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护,查询语句中不用指定使用哪个索引.    从物理上说,索引通常可以分为:分区和非分区索引.常规B树索引.位

在SQL Server :理解数据页结构我们提到每条记录都有7 bytes的系统行开销,那这个7 bytes行开销到底是一个什么样的结构,我们一起来看下. 数据记录存储我们具体的数据,换句话说,它存在堆表里,或者存在聚集索引的叶子节点.数据记录结构是为了让SQL Server更高效的管理数据.我们来看下数据记录结构示意图: 上图中蓝色部分是所有数据记录部分(即系统行开销,大小基于列个数,等于或大于7 bytes),绿色部分是表结构里取决于定长/变长列的数据记录部分(实际存放的数据,大小基于实际数

Fresco源码解析 - DataSource怎样存储数据 datasource是一个独立的 package,与FB导入的guava包都在同一个工程内 - fbcore. datasource的类关系比较简单,一张类图基本就可以描述清楚它们间的关系. DataSource 是一个 interface, 功能与JDK中的Future类似,但是相比于Future,它的先进之处则在于 不仅仅只生产一个单一的结果,而是能够提供系列结果. Unlike Futures, DataSource can is