SharePoint 2010故障转移SQL 2012可用性组时遇到的403禁止错误
原文发布于 2012 年 5 月 3 日(星期四)我刚刚在对 SQL 2012 可用性组进行故障转移以使其在 SharePoint 2010 上正常运行时大获成功,因此,我想我应该与大家分享一下这个成果,希望能帮助到其他人。简而言之,我对 SQL 2012 可用性组全部进行了设置,使其看
原文发布于 2012 年 5 月 3 日(星期四)我刚刚在对 SQL 2012 可用性组进行故障转移以使其在 SharePoint 2010 上正常运行时大获成功,因此,我想我应该与大家分享一下这个成果,希望能帮助到其他人。简而言之,我对 SQL 2012 可用性组全部进行了设置,使其看起来运行正常。我在该组的主节点上创建了一个新的内容,然后对其进行备份并将它添加到可用性组 (AG) 管理的列表中。到目前为止一切都很好。我可以点击 SharePoint 网站,网站可以顺利打开。但是,在我将 AG 故障转移到一个新的节点后,我的 SharePoint 网站就再也不会出现了。相反,我会收到 403 禁止错误,而不是页面内容。然而,真正让人烦恼的是我可以打开 SQL Server 管理器并可成功地连接到我的 AG Listener,也就是说,我可以对目前驻留在不同上的内容数据库中的任一表进行查询并获取结果。
在花费了大量时间来试着搞清楚这一点之后,我的朋友及 SQL 疯子天才(褒义)Bryan P. 指出,在我的应用程序池帐户的数据库帐户与我的数据库一起移走时,SQL 登录并没有移走;我的意思是,如果我在内容数据库中搜索 SQL 管理器和查看“Security...Users”(安全...用户),则会看到应用程序池的 SQL 帐户。但是,如果我查看服务器的顶级“安全”节点,然后登录,则没有应用程序池的相应登录帐户。因此,我只创建了应用程序池帐户的登录,然后授予其访问使用 AG 管理的内容数据库的权限。在进行这样的更改后,一切都可在 SharePoint 上正常运行了,现在,我可以故障转移到该群集中的任何节点 ,且我的 SharePoint 网站会继续正常运行。
这听起来是一个值得注意的问题,尤其是在您使用新帐户创建应用程序池并希望您的内容数据库受到 AG 的保护的情况下,请确保已将这些新帐户添加到每个正在参与 AG 的 SQL 2012 服务器的登录中。

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
