Rumah pangkalan data tutorial mysql 企业版MySQL数据库_MySQL

企业版MySQL数据库_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:59 PM
perusahaan pemaju Sumber terbuka perisian pangkalan data

MySQL是开源方面的领军企业,同时也是全球成长最快的开源数据库开发商之一。作为全球最流行的开源数据库软件,MySQL企业版是公司的旗舰产品,包括经过产品测试的软件、主动监测工具和金牌支持服务。

许多全球最大、增长最快的企业和机构,包括行业领导者如雅虎、阿尔卡特-朗讯、谷歌、诺基亚、YouTube和Booking.com均采用MySQL产品,省时、省钱地创建大量网站、关键业务系统和打包软件。MySQL的开源数据库广泛部署于所有主要的操作系统,硬件用户、所涉地区、应用行业、应用类型极其广泛。MySQL的高性能开源数据库软件已经被下载和发行超过1亿套,并且正以每天下载5万套的数量增长。

  MySQL开源数据库是LAMP架构(由Linux、Apache、MySQL和PHP/Perl组成的、通常被看作是互联网基础)中的“M”。来自MySQL的数据库,还有OpenSolaris和GlassFish,加上Sun的Java平台和NetBeans社区,将为转移应用到Web的广大客户开创一个强大的Web应用平台。

  MySQL Enterprise Server软件是最可靠、最安全、更新版本的MySQL企业级服务器数据库,它能够高性价比地提供电子商务、联机事务处理(OLTP)、千兆规模的数据仓库应用等。它是一个安全的事务处理、适应ACID的数据库,能提供完整的提交、反转、崩溃恢复和行级锁定功能。MySQL数据库因其易用性、可扩展性和高性能等特点,成为全球最流行的开源数据库。

  MySQL Enterprise Server 5.0提供了新的企业级产品功能,其中包括:

   ACID事务处理:用以建立可靠安全的关键应用
   存储过程:可以提高开发人员的工作效率
   触发器:使用户能在数据库层面完成复杂的商业逻辑
   视图: 确保敏感数据不被窃取
   信息计划:为查询元数据提供快速的途径
   分布式处理:通过它可以支持跨多个数据库的复杂事务处理
   可插拔存储引擎架构:为数据库设计实施提供极大的灵活性
   Archive存储引擎:提供了历史数据和审计数据的管理平台
   Federated存储引擎:可以将多个不同服务器上的数据建立到一个统一的逻辑数据库
  MySQL还提供了全套数据库驱动和绘图工具,用以帮助开发者和数据库管理员建立和管理其MySQL应用,如下:

  (1)MySQL驱动

   MySQL Native C Library
   MySQL Drivers for ODBC, JDBC, .NET
   Community Drivers for PHP, Perl, Python, Ruby, etc
   MySQL Connector/MXJ for deployment as a JMX MBean
  (2)MySQL图形工具

   MySQL Workbench
   MySQL Query Browser
   MySQL Administrator
   MySQL Migration Toolkit

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Muzium Dua Point: Semua Pameran dan Di Mana Mencari Mereka
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan 15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Sepuluh alat anotasi teks percuma sumber terbuka yang disyorkan Sepuluh alat anotasi teks percuma sumber terbuka yang disyorkan Mar 26, 2024 pm 08:20 PM

Anotasi teks ialah kerja label atau teg yang sepadan dengan kandungan tertentu dalam teks. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan maklumat tambahan kepada teks untuk analisis dan pemprosesan yang lebih mendalam, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan. Anotasi teks adalah penting untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Ia digunakan untuk melatih model AI untuk membantu memahami maklumat teks bahasa semula jadi dengan lebih tepat dan meningkatkan prestasi tugasan seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan bahasa. Melalui anotasi teks, kami boleh mengajar model AI untuk mengenali entiti dalam teks, memahami konteks dan membuat ramalan yang tepat apabila data baharu yang serupa muncul. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi teks sumber terbuka yang lebih baik. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Apr 03, 2024 am 11:55 AM

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu Apr 02, 2024 am 11:31 AM

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.

Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Apr 08, 2024 pm 06:01 PM

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

1.3ms mengambil masa 1.3ms! Seni bina rangkaian neural mudah alih sumber terbuka terbaru Tsinghua RepViT 1.3ms mengambil masa 1.3ms! Seni bina rangkaian neural mudah alih sumber terbuka terbaru Tsinghua RepViT Mar 11, 2024 pm 12:07 PM

Alamat kertas: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Alamat kod: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT berprestasi baik dalam seni bina ViT mudah alih dan menunjukkan kelebihan yang ketara. Seterusnya, kami meneroka sumbangan kajian ini. Disebutkan dalam artikel bahawa ViT ringan biasanya berprestasi lebih baik daripada CNN ringan pada tugas visual, terutamanya disebabkan oleh modul perhatian diri berbilang kepala (MSHA) mereka yang membolehkan model mempelajari perwakilan global. Walau bagaimanapun, perbezaan seni bina antara ViT ringan dan CNN ringan belum dikaji sepenuhnya. Dalam kajian ini, penulis menyepadukan ViT ringan ke dalam yang berkesan

Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Apr 29, 2024 pm 04:55 PM

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed ​​​​memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Model kod aiXcoder-7B sumber terbuka Universiti Peking yang paling berkuasa! Fokus pada senario pembangunan sebenar dan direka untuk penggunaan persendirian perusahaan Model kod aiXcoder-7B sumber terbuka Universiti Peking yang paling berkuasa! Fokus pada senario pembangunan sebenar dan direka untuk penggunaan persendirian perusahaan Apr 09, 2024 pm 06:10 PM

Berdasarkan perkembangan terkini dalam lingkungan teknologi, konsep penjanaan kod AI telah menjadi sangat popular baru-baru ini. Walau bagaimanapun, rakan-rakan, adakah anda merasakan soalan pengaturcaraan AI lebih menarik perhatian, tetapi apabila ia datang kepada senario pembangunan perusahaan sebenar, anda sentiasa merasakan bahawa ia tidak mencukupi? Pada masa ini, pemain kanan rendah aiXcoder mengambil tindakan dan melancarkan langkah besar: ia ialah model kod sumber terbuka baharu versi-aiXcoder-7BBase, model kod yang sesuai khusus untuk penggunaan dalam senario pembangunan perisian perusahaan. Tunggu, apakah jenis tahap pengaturcaraan AI yang boleh ditunjukkan oleh model kod besar dengan "hanya" 7 bilion parameter? Mari kita lihat prestasinya pada tiga set penilaian arus perdana HumanEval, MBPP dan MultiPL-E, skor puratanya sebenarnya melebihi Co dengan 34 bilion parameter.

See all articles