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更改数据库“所有者”对数据库会有何影响,数据库所有者的作用是什么?
墙头上乘凉
2021-02-03 07:32:02
更改数据库“所有者”对数据库会有何影响,数据库所有者的作用是什么?
最近碰到一个问题,要解决此问题就要更改数据库的所有者,因为数据库是业务数据库,怕更改之后会影响业务系统的使用,所以前来此问大神!
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更改数据库“所有者”对数据库会有何影响,数据库所有者的作用是什么?
更改数据库“所有者”对数据库会有何影响,数据库所有者的作用是什么? 最近碰到一个问题,要解决此问题就要更改数据库的所有者,因为数据库是业务数据库,怕更改之后会影响业务系统的使用,所以前来此问大神!
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薛定谔的DBA
2021-02-05
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在SQL Server 2000或更早版本中创建对象时,该对象必须具有所有者。大多数情况下,所有者是“ dbo”,也称为数据库所有者。这是延续以前的权限管理方法,也就是谁创建的对象,谁就是该对象的所有者。在某些情况下,所有者最终还是实际的用户帐户。 所有者可以更改,比如账户A创建了数据库,应该有create database 权限,也有该数据库的权限。如果把该库的所有者改为dbo或者sa等系统账户/架构,只要A有授权访问该库,A还是能正常访问。不过在实际场景中,有create权限的管理账户与业务的账户通常分开的,所有对账户A是否授权访问该库也不重要了,除非有其他需求要访问。
好记忆不如烂笔头abc
2021-02-04
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对象所有者(或拥有对象的组或角色的成员)对对象有特殊的权限。对象所有者可以执行任何与对象有关的 Transact-SQL 语句(例如 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 或 EXECUTE),也可以管理对象的权限。 建议更改之前编写现有权限的脚本。一旦更改了对象的所有权,可能要使用该脚本重新应用权限。 主要是权限的问题。 建议在测试库上先测测吧,避免未知业务影响。
唐诗三百首
2021-02-04
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如果应用程序连接数据库的账号有sa权限, 修改数据库所有者应无影响.
go分布式mapreduce与raft算法与分布式
数据库
掌握分布式mapreduce与raft算法与分布式
数据库
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念Map(映射)和Reduce(归约),是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不
会
分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台,它隐含了以下三层含义:1)MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(Cluster Infrastructure)。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2)MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(Software Framework)。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架,能自动完成计算任务的并行化处理,自动划分计算数据和计算任务,在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果,将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理,大大减少了软件开发人员的负担。3)MapReduce是一个并行程序设计模型与方法(Programming Model & Methodology)。它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想,提供了一种简便的并行程序设计方法,用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务,提供了抽象的操作和并行编程接口,以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和 Paxos 不同,使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如leader人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变,它利用重叠的大多数来保证安全性。 一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作,即使其中一些机器出现故障也能够继续工作下去。正因为如此,一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色。在过去的 10 年里,Paxos 算法统治着一致性算法这一领域:绝大多数的实现都是基于 Paxos 或者受其
影响
。同时 Paxos 也成为了教学领域里讲解一致性问题时的示例。 但是不幸的是,尽管有很多工作都在尝试降低它的复杂性,但是 Paxos 算法依然十分难以理解。并且,Paxos 自身的算法结构需要进行大幅的修改才能够应用到实际的系统中。这些都导致了工业界和学术界都对 Paxos 算法感到十分头疼。 和 Paxos 算法进行过努力之后,我们开始寻找一种新的一致性算法,可以为构建实际的系统和教学提供更好的基础。我们的做法是不寻常的,我们的首要目标是可理解性:我们是否可以在实际系统中定义一个一致性算法,并且能够比 Paxos 算法以一种更加容易的方式来学习。此外,我们希望该算法方便系统构建者的直觉的发展。不仅一个算法能够工作很重要,而且能够显而易见的知道为什么能工作也很重要。 Raft 一致性算法就是这些工作的结果。在设计 Raft 算法的时候,我们使用一些特别的技巧来提升它的可理解性,包括算法分解(Raft 主要被分成了leader人选举,日志复制和安全三个模块)和减少状态机的状态(相对于 Paxos,Raft 减少了非确定性和服务器互相处于非一致性的方式)。一份针对两所大学 43 个学生的研究表明 Raft 明显比 Paxos 算法更加容易理解。在这些学生同时学习了这两种算法之后,和 Paxos 比起来,其中 33 个学生能够回答有关于 Raft 的问题。 Raft 算法在许多方面和现有的一致性算法都很相似(主要是 Oki 和 Liskov 的 Viewstamped Replication),但是它也有一些独特的特性: 强leader:和其他一致性算法相比,Raft 使用一种更强的leader能力形式。比如,日志条目只从leader发送给其他的服务器。这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。leader选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举leader。这种方式只是在任何一致性算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。在解决冲突的时候
会
更加简单快捷。成员关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问
mysql
更改
数据库
所有者
_SQL Server中修改
数据库
所有者
的2种方法
在MS SQL SERVER中,我们有时候
会
碰到下面这种
数据库
,
所有者
是登录
数据库
的用户,如下图,但我们却没有办法直接在
数据库
管理工具中直接修改
数据库
所有者
。这样
会
给我们后继的一些操作带来不便,至少对MitchellChu我来说是非常不便的,因为我后继想对登录用户的权限做些限制,因此需要寻求
数据库
所有者
的修改办法。修改
数据库
所有者
的方法有两种:一种老方法,一种新方法 ——当然,都是在SQL语句中操...
mysql
更改
数据库
所有者
_SQL
数据库
中修改表的
所有者
单个修改
所有者
sql语句如下:查询分析器输入:EXEC sp_changeobjectowner 'user.table', 'dbo'user.table的意思为:
所有者
.表名,比如oblog.oblog_user,以前的语句表示将table这张表的
所有者
由user改成dbo批量修改
所有者
语句如下:查询分析器输入:exec sp_msforeachtable 'sp_changeobjectow...
批量
更改
数据库
表的
所有者
在客户的
数据库
中运行我们的程序时,有时
会
出现下面错误信息。查看
数据库
表却发现此表仍然存在,但注意到其
所有者
不是通常的dbo,而是变成了其它,比如bcs。我们的程序要求
数据库
表的
所有者
为dbo,否则
会
出错。那么如何将
数据库
中这些
所有者
不为dbo的表,变成
所有者
为dbo呢?执行以下语句可以很方便地批量
更改
数据库
表的
所有者
。用法:在以下SQL中,用错误的
所有者
替换dbo_old,用正确的
所有者
替换dbo
MSSQL:改变
数据库
对象
所有者
MSSQLServer:改变
数据库
对象
所有者
利用SQL Server内置命令可以实现,在查询分析器里面使用下列命令:EXEC sp_changeobjectowner dbo.CUSTOMER , admin 其中,dbo是表CUSTOMER的原
所有者
,admin是该表的新
所有者
。
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