sqlserver垮库查询_Oracle和SQLServer中实现跨库查询

一、在SQLServer中连接另一个SQLServer库数据

在SQL中,要想在本地库中查询另一个数据库中的数据表时,可以创建一个链接服务器:

EXEC master.dbo.sp_addlinkedserver @server = N'别名', @srvproduct=N'库名',@provider=N'SQLOLEDB', @datasrc=N'服务器地址'

EXEC master.dbo.sp_addlinkedsrvlogin @rmtsrvname = N'别名', @locallogin = NULL , @useself= N'False', @rmtuser = N'用户名', @rmtpassword = N'密码'

创建完后,就可以通过“Select * from别名.库名.dbo.表名”来查询了。

或者也可以手工创建:

5a29608d179d11447be0dc9195f5550d.png

80d614d1fd9ff63ac1344c3595c4e1e2.png

二、在Oracle中连接另一个Oracle库数据

在Oracle中,其实也类似,要连接到其他库时,也需要创建一个类似这样的连接:

create database link别名  connect to 模式名(用户名) identified by "密码" using 'TNS名';

注意:这里面的TNS名就是你需要连接的另一个库的TNS名,而且是必需是在你当前连接的库的服务器端所配置的TNS名。

例如:

create public database link DBLINK

connect to username identified by mypassword

using '(DESCRIPTION =

(ADDRESS_LIST =

(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.1.28)(PORT = 1521))

)

(CONNECT_DATA =

(SERVICE_NAME = ftnemr)

)

)';

创建完后,我们也就可以访问了:“Select * from表名@别名”

如果使用的是PL/SQL开发工具,那么我们也可以直接在工具里创建:

e5faa4bdb8745f4d64f68dbc60365a60.png

25067bb1203805fa777e0a0d231de2c9.png

三、在SQL Server中连接Oracle数据

同样,也创建一个数据库连接即可,这时我们采用Ole DB方式连接数据库:

EXEC master.dbo.sp_addlinkedserver @server = N'别名', @srvproduct=N'库名',@provider=N'MSDAORA', @datasrc=N'TNS名'

EXEC master.dbo.sp_addlinkedsrvlogin @rmtsrvname = N'别名', @locallogin = NULL , @useself= N'False', @rmtuser = N'模式名', @rmtpassword = N'密码'

注意:这里面的TNS名,是在该SQL Server器端所配置的TNS名,不是在客户端本地哦。

创建好了后,使用“select * from openquery(别名,'select * from   模式名.表名”来执行查询。

要连接到其他类型的数据库时,其实方式也类同,只要用相应的provider来连接即可。

四、在Oracle中连接SQL Server数据

在oracle中连接SQLServer也很类似,创建一个DBLink,但问题是,创建DBLink里,里面用的TNS名称都是连接到Oracle的,没有配置连接到SQL Server中的。

于是想到采用Oracle中的透明网关来实现,首先在Oracle的安装名中装上,Oracle Net Services和Oracle Transparent Gateways, 并在此项下选择Oracle Transparent Gateway for Microsoft SQL Server。

配置透明网关,编辑%ORACLE_HOME%/tg4msql/admin/init%ORACLE_SID%.ora, 该文件包含了TG for SQL Server的配置信息, 其中%ORACLE_SID%是给TG的"SID", 默认为tg4msql. 修改文件中的行HS_FDS_CONNECT_INFO="SERVER=SQL服务器地址;DATABASE=库名"。

然后创建监听器:编辑%ORACLE_HOME%/network/admin/listener.ora, 编辑对应listener的SID_LIST:

SID_LIST_LISTENER=

(SID_LIST=

(SID_DESC=

(SID_NAME=%ORACLE_SID%)

(ORACLE_HOME=oracle_home_directory)

(PROGRAM=tg4msql)

)

)

其中%ORACLE_SID%为第二布中设置的SID, 默认值为tg4msql. 修改listener.ora文件后需重启listener使修改生效.

最后就可以配置TNS名了,如果直接修改Tnsname.ora文件的话,添加的格式是:

TNS名=

(DESCRIPTION=

(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=sqlserver)(PORT=1521))

(CONNECT_DATA=(SID=网关ID))

(HS=OK))

这样,TNS名后就可以创建DB Links,然后查询的方式与前面一至。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/388947.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习实践三---神经网络学习

Neural Networks 在这个练习中,将实现神经网络BP算法,练习的内容是手写数字识别。Visualizing the data 这次数据还是5000个样本,每个样本是一张20*20的灰度图片fig, ax_array plt.subplots(nrows10, ncols10, figsize(6, 4))for row in range(10):fo…

机器学习实践四--正则化线性回归 和 偏差vs方差

这次实践的前半部分是,用水库水位的变化,来预测大坝的出水量。 给数据集拟合一条直线,可能得到一个逻辑回归拟合,但它并不能很好地拟合数据,这是高偏差(high bias)的情况,也称为“欠…

深度学习 推理 训练_使用关系推理的自我监督学习进行训练而无需标记数据

深度学习 推理 训练背景与挑战📋 (Background and challenges 📋) In a modern deep learning algorithm, the dependence on manual annotation of unlabeled data is one of the major limitations. To train a good model, usually, we have to prepa…

CentOS 7 使用 ACL 设置文件权限

Linux 系统标准的 ugo/rwx 集合并不允许为不同的用户配置不同的权限,所以 ACL 便被引入了进来,为的是为文件和目录定义更加详细的访问权限,而不仅仅是这些特别指定的特定权限。 ACL 可以为每个用户,每个组或不在文件所属组中的用…

机器学习实践五---支持向量机(SVM)

之前已经学到了很多监督学习算法, 今天的监督学习算法是支持向量机,与逻辑回归和神经网络算法相比,它在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更强大的方式。 Support Vector Machines SVM hypothesis Example Dataset 1…

服务器安装mysql_阿里云服务器上安装MySQL

关闭防火墙和selinuxCentOS7以下:service iptables stopsetenforce 0CentOS7.xsystemctl stop firewalldsystemctl disable firewalldsystemctl status firewalldvi /etc/selinux/config把SELINUXenforcing 改成 SELINUXdisabled一、安装依赖库yum -y install make …

在PyTorch中转换数据

In continuation of my previous post ,we will keep on deep diving into basic fundamentals of PyTorch. In this post we will discuss about ways to transform data in PyTorch.延续我以前的 发布后 ,我们将继续深入研究PyTorch的基本原理。 在这篇文章中&a…

机器学习实践六---K-means聚类算法 和 主成分分析(PCA)

在这次练习中将实现K-means 聚类算法并应用它压缩图片,第二部分,将使用主成分分析算法去找到一个脸部图片的低维描述。 K-means Clustering Implementing K-means K-means算法是一种自动将相似的数据样本聚在一起的方法,K-means背后的直观是一个迭代过…

打包 压缩 命令tar zip

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 打包 压缩 命令tar zip tar语法 #压缩 tar -czvf ***.tar.gz tar -cjvf ***.tar.bz2 #解压缩 tar -xzvf ***.tar.gz tar -xjvf ***.tar.bz2 tar [主选项辅选项] 文件或目录 主选项是必须要有的,它告诉tar要做…

mysql免安装5.7.17_mysql免安装5.7.17数据库配置

首先要有 mysql-5.7.10-winx64环境: mysql-5.7.10-winx64 win10(64位)配置环境变量:1、把mysql-5.7.10-winx64放到D盘,进入D\mysql-5.7.10-winx64\bin目录,复制路径,配置环境变量,在path后面添加D\mysql-5.7.10-winx6…

tidb数据库_异构数据库复制到TiDB

tidb数据库This article is based on a talk given by Tianshuang Qin at TiDB DevCon 2020.本文基于Tianshuang Qin在 TiDB DevCon 2020 上的演讲 。 When we convert from a standalone system to a distributed one, one of the challenges is migrating the database. We’…

机器学习实践七----异常检测和推荐系统

Anomaly detection 异常检测是机器学习中比较常见的应用,它主要用于非监督学习问题,从某些角度看, 它又类似于一些监督学习问题。 什么是异常检测?来看几个例子: 例1. 假设是飞机引擎制造商, 要对引擎进行…

CODE[VS] 1621 混合牛奶 USACO

题目描述 Description牛奶包装是一个如此低利润的生意,所以尽可能低的控制初级产品(牛奶)的价格变的十分重要.请帮助快乐的牛奶制造者(Merry Milk Makers)以可能的最廉价的方式取得他们所需的牛奶.快乐的牛奶制造公司从一些农民那购买牛奶,每个农民卖给牛奶制造公司的价格不一定…

刚认识女孩说不要浪费时间_不要浪费时间寻找学习数据科学的最佳方法

刚认识女孩说不要浪费时间重点 (Top highlight)Data science train is moving, at a constantly accelerating speed, and increasing its length by adding up new coaches. Businesses want to be on the data science train to keep up with the ever-evolving technology a…

测试工具之badboy

badboy这个工具本身用处不是很大,但有个录制脚本的功能,还是jmeter脚本,所以针对这一点很多懒人就可以通过这个录制脚本,而不需要自己去编写 badboy工具最近还是2016年更新的,后面也没在更新了,官方下载地址…

hive 集成sentry

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 环境 apache-hive-2.3.3-bin apache-sentry-2.1.0-bin 1 2 sentry是目前最新的版本,支持hive的最高版本为2.3.3,hive版本如果高于2.3.3,会出一些版本兼容问题[亲测] hive快速安装 wget…

isql 测试mysql连接_[libco] 协程库学习,测试连接 mysql

历史原因,一直使用 libev 作为服务底层;异步框架虽然性能比较高,但新人学习和使用门槛非常高,而且串行的逻辑被打散为状态机,这也会严重影响生产效率。用同步方式实现异步功能,既保证了异步性能优势&#x…

什么是数据仓库,何时以及为什么要考虑一个

The term “Data Warehouse” is widely used in the data analytics world, however, it’s quite common for people who are new with data analytics to ask the above question.术语“数据仓库”在数据分析领域中被广泛使用,但是,对于数据分析新手来…

探索性数据分析入门_入门指南:R中的探索性数据分析

探索性数据分析入门When I started on my journey to learn data science, I read through multiple articles that stressed the importance of understanding your data. It didn’t make sense to me. I was naive enough to think that we are handed over data which we p…

python web应用_为您的应用选择最佳的Python Web爬网库

python web应用Living in today’s world, we are surrounded by different data all around us. The ability to collect and use this data in our projects is a must-have skill for every data scientist.生活在当今世界中,我们周围遍布着不同的数据。 在我们的…