Эффективный способ реализовать LinkedIn как функция “How you are connected to”?
Если Вы будете использовать SQL Server Express , то Вы не найдете, что UI выполняет периодические резервные копии.
В этом случае необходимо выполнить пакет с помощью Windows Scheduled Tasks или чего-то подобного.
не забывают использовать пользователя с достаточными полномочиями получить доступ к SQL Server.
В пакетном файле
"C:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\Tools\Binn\SQLCMD.EXE" -S
(local)\SQLExpress -i D:\dbbackups\SQLExpressBackups.sql
В SQLExpressBackups.sql
BACKUP DATABASE MyDataBase1 TO DISK = N'D:\DBbackups\MyDataBase1.bak'
WITH NOFORMAT, INIT, NAME = N'MyDataBase1 Backup', SKIP, NOREWIND, NOUNLOAD, STATS = 10
BACKUP DATABASE MyDataBase2 TO DISK = N'D:\DBbackups\MyDataBase2.bak'
WITH NOFORMAT, INIT, NAME = N'MyDataBase2 Backup', SKIP, NOREWIND, NOUNLOAD, STATS = 10
GO
2 ответа
Вы можете увидеть, как это можно сделать, в статье Графики в базе данных: SQL встречает социальные сети Лоренцо Альбертона. Код примера написан для PostgreSQL с использованием CTE. Однако я сомневаюсь, что использование СУБД для этого будет хорошо работать. Я написал статью о том, как сделать то же самое, что и в упомянутой статье, используя собственную базу данных графов, в данном случае Neo4j : Социальные сети в базе данных: использование базы данных графов . Помимо различий в производительности, база данных графов также упрощает задачу, предоставляя API-интерфейс графа, который упрощает обработку обходов, которые было бы чрезвычайно сложно написать на SQL (или с помощью хранимых процедур). Я написал немного больше о графических базах данных в этом потоке и также см. этот .
в данном случае Neo4j : Социальные сети в базе данных: с использованием базы данных графов . Помимо различий в производительности, база данных графов также упрощает задачу, предоставляя API графа, который упрощает обработку обходов, которые было бы чрезвычайно сложно написать на SQL (или с помощью хранимых процедур). Я написал немного больше о графических базах данных в этой ветке и также см. эту . в данном случае Neo4j : Социальные сети в базе данных: с использованием базы данных графов . Помимо различий в производительности, база данных графов также упрощает задачу, предоставляя API-интерфейс графа, который упрощает обработку обходов, которые было бы чрезвычайно сложно написать на SQL (или с помощью хранимых процедур). Я написал немного больше о графических базах данных в этом потоке и также см. этот .Без какой-либо рекурсивной хранимой процедуры (CTE в SQL Server 2005+) вам потребуется несколько циклов приема-передачи в качестве уровней получить глубже. Однако хорошая инфраструктура кеширования действительно может повысить производительность, поскольку списки подключений наиболее популярных / активных пользователей останутся кэшированными. Механизм чтения / записи через кэш сделал бы ситуацию еще лучше (обновления кеша переходят в обновления базы данных, чтение из кеша идет каскадом чтения из базы данных)