SYSTEM：系统表空间，存放数据字典信息，用户不可以在这个表空间下创建表和索引
ROLL：回滚表空间，存放回滚数据，是由达梦数据库自动维护，用户无需干预。该表空间用来存放事务运行过程中执行 DML 操作之前的值，从而为访问该表的其他用户提供表数据的读一致性视图。
TEMP：临时表空间，存放临时数据。当用户的 SQL 语句需要磁盘空间来完成某个操作时，达梦数据库会从 TEMP 表空间分配临时段。如果创建索引、无法在内存中完成排序操作时、SQL 语句中间结果集以及用户创建的临时表等都会用到 TEMP 临时表空间。
MAIN表空间：默认表空空间，达梦数据库系统默认的表空间，表空间在初始化库的时候，就会自动创建一个大小为 128M 的数据文件 MAIN.DBF，如果用户创建数据对象不指定存储位置，默认存放到main

(表空间相当于文件夹，这里给出命令行 / 图形化创建方法）

--创建表空间
CREATE TABLESPACE  TEST DATAFILE 'TEST.DBF' SIZE 300;
--删除表空间
DROP TABLESPACE TEST;

打开“DM服务查看器”（此软件和管理工具一同绑定被安装），确定DmService是开启的：

打开DM管理工具并输入自己的用户名及其口令以登录、连接至LOCALHOST(SYSDBA)服务

sql的使用：

创建一个用户来管理（绑定）该个表空间，关于“用户”请看下一内容

用户的管理

与表空间同理，默认哪些用户以及如何通过sql命令行创建用户

SYS-内置管理账号，不能登录数据库
SYSDBA-管理员
SYSAUDITOR-审计员
SYSSSO-安全版特有，安全员

--创建普通用户
create user TEST identified by "123456789" default tablespace TEST default index tablespace TEST;
--赋予普通用户权限
grant "RESOURCE","PUBLIC","DBA","VTI" to TEST;
--级联删除用户下的所有对象
drop user TEST cascade;

注意：在创建用户时，以图形化方法举例，是可以指定其管理哪个表空间的

模式的建删

（模式相当于数据库，里面创建并存放表）

也是要注意与用户的绑定；“配置登录默认模式、“模式切换“，都是某一个用户自己建立的多个模式之间切换，模式和用户不存在授权的概念，也不能授权，只有属于和不属于；同时，我们所有的模式切换，是不能跨到其他用户下面去的。

达梦的用户和模式是什么？

达梦的用户，是数据库实例里一个逻辑概念。它是一个操作空间、一个逻辑空间，在这个空间内，可以建立表结构，部署应用。

比如说，一个数据库实例上，我们新建2个用户A and B，每个用户独立部署一个应用系统。

说明： 1）每个用户独立部署一个模块（每个模块，有自己独立的一套表结构）。
2）大家尽量不要在一个实例中，攒太多的系统；低耦合的时代，这样子不好。

至此，我们把达梦理解成一个单用户单模式的数据库即可，但：

1）实际上，达梦上面，承载业务逻辑的不是用户，而是模式，我们在新建用户时，系统会自动新建一个和用户名相同的模式，我们所有的操作，都是在“模式”中。
2）而且，达梦一个用户，是可以对应多个模式的（当我们要实现，在一个连接中，切换模式，那么就必须使用单用户多模式的方法）

表的创建、删除、查看

删除此表同理，右键并勾选 “级联删除” ；查看则是右键并 “浏览数据”

3. Django 项目接入 dm 数据库

settings的database配置

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django_dmPython',
        'NAME': 'DBRMPA',
        'USER': 'SYSDBA',
        'PASSWORD': 'SYSDBA',
        # 'OPTIONS': {'schema': 'DJANGGO'},
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': '5236',
    }
}

我的数据库部分如上，注意：
引擎指定达梦，但需要下文 “dmPython的编译※” 完成后进程才可对其识别，

NAME给到数据库内建表的表名，USER、PASSWORD按在管理工具初始设定参数设置，HOST使用本地，PORT指定默认。

解释器中的相关包

笔者所安装且认为必须有的依赖有以下：

Django 3.2.11

django-dmpython 3.0.1

其余与项目有关所需的包可下载文末源码后自行补充

dmPython的编译※

简介：dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。使用 Python 连接达梦数据库时需要安装 dmPython。安装完 DM 数据库软件后，在安装路径下的 drivers 目录下，可以找到 dmPython 的驱动源码，由于提供的是源码，需要自己编译安装，下面在 Windows 11下编译安装 dmPython。

环境准备

安装 DM 数据库软件并设置 DM_HOME 环境变量

安装编译工具 Microsoft Visual C++ Build Tools

由微软官方下载Visual Studio：

在 Visual Studio 中安装 C 和 C++ 支持 | Microsoft Learn

选择图示安装项，等待所需组件装载完成即可，后续不用手动再配置

正式编译

在由浏览器安装包所下载到本地的达梦数据库应用位置，找到drivers目录，

进到dmPython源码的目录（命令提示符cd D:\dmdbms\drivers\python\dmPython 或直接在dmPython文件夹内右键进入终端）执行：

python setup.py install

上图安装结束后使用 pip list 再次确保有无 dmpython 2.3 此包

在终端进入python找接下来另一个所需的路径：

python 
import sys 
sys.path

执行结果中找到类似 “D:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\dmpython-2.3-py3.9-win-amd64.egg” 的位置，这个被搜索出来的路径存在于你的环境最初安装Python的目录之中。

在安装达梦的位置，dmdbms的drivers里有dpi，把此dpi的所有内容拷贝至上述这个被搜索出来的路径（即安装python的地方）：

验证成功

任取一处终端内，先进入python，编写以下测试代码：

import dmPython
conn=dmPython.connect(user='SYSDBA',password='SYSDBA',server= '192.168.201.118',port=5236)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select username from dba_users')
values = cursor.fetchall()
print(values)
cursor.close()
conn.close()

如图输出了你所设置的数据库的用户名则说明编译成功

在执行到此步的时候：

import dmPython

conn = dmPython.connect(user='SYSDBA', password='SYSDBA', server='192.168.201.118', port=5236)

dmPython.Database

Error: [CODE:-70028]创建SOCKET连接失败 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in SystemError: <class 'dmPython.Connection'> returned a result with an exception set

错误消息 "[CODE:-70028]创建SOCKET连接失败" 表明连接到数据库时发生了套接字连接问题。这可能是由于以下原因之一引起的：

网络问题：可能存在网络连接问题，导致无法连接到指定的数据库服务器。请确保服务器地址和端口号是正确的，而且你的计算机能够访问数据库服务器。

数据库服务器未启动：如果数据库服务器未运行，你将无法连接到它。确保数据库服务器已经启动并正在运行。

防火墙或安全设置：防火墙或安全设置可能会阻止连接。检查你的防火墙设置，确保允许从你的计算机连接到指定端口的流量。

端口被占用：端口 5236 是否被其他应用程序占用？如果是的话，你可以尝试更改端口号或确保释放该端口。

数据库配置错误：检查数据库服务器的配置，确保它监听指定的 IP 地址和端口号。还要确保允许远程连接。

dmPython 版本不兼容：确保你使用的 dmPython 版本与数据库服务器版本兼容。有时，不匹配的版本可能导致连接问题。

针对这些问题，你可以尝试以下解决措施：

检查网络连接，确保你的计算机可以与数据库服务器通信。

确保数据库服务器正在运行，并且监听了指定的 IP 地址和端口。

检查防火墙设置，确保允许流量通过指定的端口。

如果可能，尝试更改端口号，以确保没有冲突。

确保使用的 dmPython 版本与数据库服务器版本兼容。