SqlServer2005复制订阅的问题

上北软件培训工作室 2008-10-21 06:50:16
今天在做数据的发布时遇到问题, 之前认为1433端口不好,改成其它的了. 现在两个数据库相互注册时发现注册不了了.
订阅连接也连接不上了. 是sqlserver2005, 不知道有什么解决方法? 是不是非得把端口改回1433啊?
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中国风 2008-10-22
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快照文件夹的权限

水族杰纶 2008-10-22
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以下实现复制步骤(以快照复制为例) 

运行平台SQL SERVER 2005

一、准备工作:

1.建立一个 WINDOWS 用户,设置为管理员权限,并设置密码,作为发布快照文件的有效访问用户。

2.在SQL SERVER下实现发布服务器和订阅服务器的通信正常(即可以互访)。打开1433端口,在防火墙中设特例

3.在发布服务器上建立一个共享目录,作为发布快照文件的存放目录。例如:在D盘根目录下建文件夹名为SqlCopy

4.设置SQL 代理(发布服务器和订阅服务器均设置)本篇文章发表于www.xker.com(小新技术网)

打开服务(控制面板---管理工具---服务)

---右击SQLSERVER AGENT---属性---登录---选择“此帐户“

---输入或选择第一步中创建的WINDOWS 用户

---“密码“中输入该用户密码

5.设置SQL SERVER 身份验证,解决连接时的权限问题(发布、订阅服务器均设置)

步骤为:对象资源管理器----右击SQL实例-----属性----安全性----服务器身份验证------选“SQL Server和WINDOWS“,然后点确定

6.开启SQL Server 2005的网络协议TCP/IP和管道命名协议并重启网络服务。

7.在SQL Server中创建步骤1中对应的系统用户登陆名,作为发布数据库的拥有者(设置为dbo_owner和public)。

8.以系统超级用户sa登陆SQL Server建立数据库和表。

9.发布服务器和订阅服务器互相注册

步骤如下:视图----单击以注册服务器----右键数据库引擎----新建服务器注册-----填写要注册的远程服务器名称------身份验证选“SQL Server验证“-----用户名(sa) 密码------创建组(也可不建)-----完成。

10.对于只能用IP,不能用计算机名的,为其注册服务器别名

二、开始:

发布服务器配置(在发布服务器上配置发布和订阅)

1. 选择 复制 节点

2. 右键本地发布 ----下一步---------系统弹出对话框看提示----直到“指定快照文件夹“

----在“快照文件夹“中输入准备工作中创建的目录(指向步骤3所建的共享文件夹)------选择发布数据库-------选择发布类型-------选择订阅服务器类型-------选择要发布的对象------设置快照代理-------填写发布名称。本篇文章发表于www.xker.com(小新技术网)

3. 右键本地订阅--------选择发布服务器-------选择订阅方式(如果是在服务器方订阅的话选择推送订阅反之

选择请求订阅)-------填加订阅服务器--------选择代理计划(一般选择连续运行)---------其余选择默认项。

至此, SQL SERVER 2005 同步复制就完成了。使用复制技术,用户可以将一份客户端的数据发布到多台服务器上,从而使不同的服务器用户都可以在权限的许可的范围内共享这份数据。复制技术可以确保分布在不同地点的数据自动同步更新,从而保证数据的一致性,就无需编程实现客户端和服务器端数据同步了!大大提高了工作效率!
luckydogliu 2008-10-22
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建个服务器别名就可以
dgjejdcf 2008-10-22
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帮顶
内容概要:本文针对微电网日前经济调度问题,提出了一种综合考虑风光发电、储能系统与需求响应的优化调度模型,并通过Matlab编程实现求解。该模型旨在应对风能与光伏出力固有的间歇性和波动性,通过协调可控负荷(需求响应)与储能装置的充放电行为,在满足系统功率平衡约束的前提下,最小化系统运行成本或最大化经济效益。研究详细阐述了风光出力预测、储能动态模型、需求响应机制等关键环节的数学建化方法,并采用合适的优化算法(如智能优化算法或数学规划方法)进行求解,最终通过仿真算例验证了所提模型与方法在削峰填谷、平抑新能源波动、降低购电成本以及提升微电网经济性方面的有效性。; 适合人群:具备电力系统、可再生能源或运筹优化基础知识,从事微电网、综合能源系统、电力市场等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和掌握微电网经济调度的基本建模思路与关键技术;② 理解风光储联合运行与需求响应互动的协同优化机制;③ 获取Matlab代码实现的参考范例,用于复现论文结果或在此基础上进行二次开发与创新研究。; 阅读建议:在阅读时应重点关注模型的构建逻辑、各变量与约束条件的物理含义,并结合提供的Matlab代码,深入理解算法的实现流程。建议读者自行调试代码,修改参数以观察不同场景下的调度结果,从而加深对微电网优化调度核心思想的理解。
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内容概要:本文针对光伏系统并网过程中的电能质量问题,特别是总谐波失真(THD)过高这一核心瓶颈,提出了一种基于机器学习算法的级联多电平逆变器智能控制方案。该方案摒弃了传统控制方法对精确数学模型的依赖,创新性地设计了由级联前馈神经网络(CFNN)和深度神经网络(DNN)构成的协同控制体系。其中,CFNN负责快速响应光伏出力波动和电网参数变化,输出初步开关状态指令以抑制低次谐波;DNN则通过深层学习挖掘谐波分布规律,对开关状态进行精准校正以抑制高次谐波。通过误差反馈机制动态调整两者的控制权重,最终实现了谐波的分层、高效抑制。理论分析与性能对比表明,该协同控制方案能将电流总谐波失真显著降低至3.8%,功率因数提升至0.99,响应时间缩短至0.05s,各项性能均远超传统的PI控制和单一前馈神经网络控制方案,有效保障了光伏系统的高效、稳定并网。; 适合人群:具备一定电力电子与人工智能基础知识,从事新能源并网、智能控制、电力系统电能质量优化等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及企业研发人员。; 使用场景及目标:① 解决光伏系统并网时因出力波动和负载变化引起的谐波污染问题;② 提升高电压等级光伏电站的并网电能质量与运行稳定性;③ 为多电平逆变器控制系统设计提供一种不依赖精确模型、具备强自适应能力的智能化解决方案。; 阅读建议:建议结合文中提出的Simulink仿真模型与Matlab代码实现部分进行实证复现,重点关注CFNN与DNN的输入输出设计、网络结构参数设置及协同控制策略的实现逻辑,同时可进一步探索引入强化学习或多目标优化算法以提升控制系统的综合性能。

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