SQL2005空闲一个晚上后自动断开

lijianli9 2010-11-01 11:11:24

由于程序本身的原因，SQL2005的连接是长连接，也就是程序开启后，不会关闭，白天工作一天后都正常，但是晚上晚上没有对数据库进行任何操作后，第二天早上数据库就自动断开了，请高手给解决方案，目前不打算采用短连接的方案。

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lijianli9 2010-11-01

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服务器程序是长开的，目前采用的方案是10分钟测试一次，但是还会有断开的情况，我猜测应该有设置吧？

heymal 2010-11-01

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写个程序，定时去连接数据库，或者定时重启服务器，

lijianli9 2010-11-01

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操作的地方太多了，设计到数据库操作的多线程互斥，我觉得是不是.NET的垃圾回收机制造成的，应该那个地方有相应的设置吧？期待中.......

juge001 2010-11-01

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原因不知道，等待高手解决。
解决办法，可以实时监控连接，如果发现断开了，就把他给连上

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本人配置文件111111

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中，我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化，旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）变化趋势的图表，我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量，并明确评估其优良天气所占的比重。我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内，名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源，其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中，我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**： - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理：对数据中的空白项、非正常数值进行修正，保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式，确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**： - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述，例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数，即那些AQI值低于75（依据中国的空气质量评估标准）的日数。 3. **数据呈现**： - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图，直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素，如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明，以提升图表的可读...

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