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  • 1.选择菜单“数据”->“自其他来源”->...在“请输入数据源名称”的地方随便输入一个名称,比如abcd或者你的表名,在“为你要访问的数据库类型选定一个驱动程序:”里面选择“MicrosoftVisualFox...

    1. 选择菜单“数据”-> “自其他来源”->“来自 Microsoft Query ”。

    2. 在出来的“选择数据源” 里面双击第一个选项“<新数据源>”会出来一个“创建新数据源”的对话框。在“请输入数据源名称”的地方随便输入一个名称,比如 abcd 或者你的表名,在“为你要访问的数据库类型选定一个驱动程序:”里面选择“Microsoft Visual Foxpro Driver”(这点最重要,我这边是倒数第三个选项)。

    3. 然后点击下面的按钮“连接”,会出来一个“Configure Connection”对话框,先在上面的“Database type”的地方选择“Free Table directory”(记住一定是要先选择这个步骤),然后在下面的“Path“右连点击“Browse"按钮。

    4. 会出来一个 "Select Directory Containing Free Tables"对话框,选择dbf文件所在的好驱动器,文件夹后,在左边的"Directory contents"列表框里面就会出现当前目录下所有的dbf文件,选择你想要选的dbf文件,最后“确定”->在返回第3.步骤的"Configure Connection"对话框,再点击“OK“按钮->在返回第2.步骤的“创建新数据源”对话框里再点“确定”->在返回第2步骤的“选择数据源”的对话框里选择你刚刚创建的“abcd”或你输入的其他数据源名称,最后点击“确定”。

    5. 到目前为止数据源已经创建好了,你只需要在新出来的“查询向导-选择列”对话框里面,左边选择你刚刚的那个dbf文件后,点击“>”按钮就可以把dbf文件里面所有的字段选择进来(包括备注字段),然后条件提示一直点击“下一步”按钮(后面几乎不需要改的),直到最后,数据就全部导入到excel文件里面进来了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/netdbo/p/10022372.html

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  • 数据库

    2018-06-01 16:29:00
    1、显示当前所有数据库:show databases;。 2、创建数据库:create database cesh。 3、进入(使用)数据库:use ceshi(数据库... 备注:数据类型:  数字  整型:tinyint 1字节 2^8  int 4字节 2^64 ...

    1、显示当前所有数据库:show databases;。

    2、创建数据库:create database cesh。

    3、进入(使用)数据库:use ceshi(数据库名)

    4、显示数据库中的表:show tables

       备注:数据类型:

            数字型

            整型:tinyint 1字节  2^8

               int     4字节  2^64

               decimal(m,d) 定点型 m数字的总长度
               d 小数的位数
               decimal(5,2) 1.2896 - 1.29
               999.123 - 999.12

            字符型:

               char(255) 定长字符
               varchar(255) 变长字符

            日期时间:
               datetime 8字节 2018-06-01 09:05:01

            主键:primary key

            自增长列: auto_increment
            非空: not null
            默认值:default

    5、建表 
    需要指明 数据类型 ,非空 ,每个表都要设置一个主键!

            create table Myclass (
            id int(4) not null primary key auto_increment,
            name char(20) not null,
            sex int(4) not null default ‘0’,
            degree decimal(16,2)
            )

    6、查看表结构:desc myclass;。

        =================================
            show = 显示
            create = 创造
            database = 数据库

    7、插入数据
    insert into myclass values('','张宝中','',98.5);
    8、查看表中的数据
    select * from myclass;
    9、修改数据
    update myclass set name = '郑磊' where id = 1;
    10、删除数据
    delete from myclass where id = 1;

            

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhengleilei/p/9122272.html

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  • 在工作中,设计数据库难免会出现各种缺陷,例如产生null字段,这种缺陷有时候很有可能造成一些陷阱 ...3.如果字符的东西,最好设计为‘’字符串,因为在查询的时候 str=''即可,否则要写成 str='' or str is null ...

    在工作中,设计数据库难免会出现各种缺陷,例如产生null字段,这种缺陷有时候很有可能造成一些陷阱

    例如:

    1.在利用not in查询时无论在mssql还是mysql中都会产生数据库不准确的信息。

    2.大量浪费空间字段,造成数据库的空间浪费

    3.如果字符型的东西,最好设计为‘’字符串,因为在查询的时候 str=''即可,否则要写成 str='' or str is null

    有顺便查询了一下其他资料:

          在数据库表设计的时候,对于这种类型的空字段要特别的留意。一方面,这个NULL字段,不是说其里面存储的是空格。若利用“’’”这个符号去查询空字段的 记录的话,往往查不到我们想要的结果。因为在数据库存储的时候,若字段为NULL,则这个值根本没有存储。另一方面,正因为上面这种特性,所以,在表设计 的时候,最好把允许NULL的字段放在表的末尾,当数据库比较大或者空字段比较多的话,则可以大大的减少数据库的存储空间。

    摘自:http://hi.baidu.com/chenyuxinran/blog/item/eca8a6efa827d1e8cf1b3ec6.html

    如果感兴趣的可以查看“sql 语言艺术“这本书,有些东东写的还是不错的。

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  • 文档型数据库MongoDB-MongoDB常用命令MongoDB常用命令使用MongoDB常用命令操作吐槽表常用命令选择和创建数据库插入与查询文档修改与删除文档修改删除统计条数模糊查询大于 小于 不等于包含与不包含$in$nin条件连接$...

    MongoDB常用命令

    使用MongoDB常用命令操作吐槽表

    吐槽表 spit
    字段名称 字段含义 字段类型 备注
    _id ID 文本
    content 吐槽内容 文本
    publishtime 发布日期 日期
    userid 发布人ID 文本
    nickname 发布人昵称 文本
    visits 浏览量 整型
    thumbup 点赞数 整型
    share 分享数 整型
    comment 回复数 整型
    state 是否可见 文本
    parentid 上级ID 文本

    常用命令

    选择和创建数据库

    选择和创建数据库的语法格式:

    use 数据库名称
    

    如果数据库不存在则自动创建
    以下语句创建spit数据库

    use spitdb
    

    插入与查询文档

    插入文档的语法格式:

    db.集合名称.insert(数据);
    

    我们这里可以插入以下测试数据:

    db.spit.insert({content:"最近跑步很给力呀",userid:"1011",nickname:"小黄",visits:NumberInt(902)});
    

    查询集合的语法格式:

    db.集合名称.find()
    

    如果我们要查询spit集合的所有文档,我们输入以下命令

    db.spit.find();
    

    这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主键,当你在插入文档记录时没有指定该字段,MongoDB会自动创建,其类型是ObjectID类型。如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以,其类型可以是ObjectID类型,也可以是MongoDB支持的任意类型。
    输入以下测试语句:

    db.spit.insert({_id:"1",content:"我还是没有想明白到底为啥出错",userid:"1012",nickname:"小明",visits:NumberInt(2020)});
    db.spit.insert({_id:"2",content:"加班到半夜",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(1023)});
    db.spit.insert({_id:"3",content:"手机流量超了咋办?",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(111)});
    db.spit.insert({_id:"4",content:"坚持就是胜利",userid:"1014",nickname:"诺诺",visits:NumberInt(1223)});
    

    如果我想按一定条件来查询,比如我想查询userid为1013的记录,怎么办?很简单!只要在find()中添加参数即可,参数也是json格式,如下:

    db.spit.find({userid:'1013'});
    

    如果你只需要返回符合条件的第一条数据,我们可以使用findOne命令来实现

    db.spit.findOne({userid:'1013'});
    

    如果你想返回指定条数的记录,可以在find方法后调用limit来返回结果,例如:

    db.spit.find().limit(3);
    

    修改与删除文档

    修改

    修改文档的语法结构:

    db.集合名称.update(条件,修改后的数据)
    

    如果我们想修改_id为1的记录,浏览量为1000,输入以下语句:

    db.spit.find({_id:"1"});
    > { "_id" : "1", "content" : "我还是没有想明白到底为啥出错", "userid" : "1012", "nickname" : "小明", "visits" : 2020 }
    
    > db.spit.update({_id:"1"},{visits:NumberInt(1000)});
    
    > db.spit.find({_id:"1"});
    { "_id" : "1", "visits" : 1000 }
    

    执行后,我们会发现,这条文档除了visits字段其它字段都不见了,为了解决这个问题,我们需要使用修改器$set来实现,命令如下

    > db.spit.find({_id:"2"});
    { "_id" : "2", "content" : "加班到半夜", "userid" : "1013", "nickname" : "凯撒", "visits" : 1023 }
    
    > db.spit.update({_id:"2"},{$set:{visits:NumberInt(2000)}});
    
    > db.spit.find({_id:"2"});
    { "_id" : "2", "content" : "加班到半夜", "userid" : "1013", "nickname" : "凯撒", "visits" : 2000 }
    

    删除

    删除文档的语法结构:

    db.集合名称.remove(条件)
    

    以下语句可以将数据全部删除,请慎用

    db.spit.remove({})
    

    如果删除visits=1000的记录,输入以下语句

    db.spit.remove({visits:1000})
    

    统计条数

    统计记录条件使用count()方法。以下语句统计spit集合的记录数

    db.spit.count()
    

    如果按条件统计 ,例如:统计userid为1013的记录条数

    db.spit.count({userid:"1013"})
    

    模糊查询

    MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为:

    /模糊查询字符串/
    

    例如,我要查询吐槽内容包含“流量”的所有文档,代码如下:

    db.spit.find({content:/流量/})
    

    如果要查询吐槽内容中以“加班”开头的,代码如下:

    db.spit.find({content:/^加班/})
    

    大于 小于 不等于

    <, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的,格式如下:

    db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
    db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
    db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
    db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
    db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
    

    示例:查询吐槽浏览量大于1000的记录

    db.spit.find({visits:{$gt:1000}});
    

    包含与不包含

    $in

    包含使用$in操作符。
    示例:查询吐槽集合中userid字段包含1013和1014的文档

    db.spit.find({userid:{$in:["1013","1014"]}});
    

    $nin

    不包含使用$nin操作符。
    示例:查询吐槽集合中userid字段不包含1013和1014的文档

    db.spit.find({userid:{$nin:["1013","1014"]}});
    

    条件连接

    $and

    我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联。(相当于SQL的and)
    格式为:

    $and:[ {  },{  },{ } ]
    

    示例:查询吐槽集合中visits大于等于1000 并且小于2000的文档

    db.spit.find({$and:[ {visits:{$gte:1000}} ,{visits:{$lt:2000} }]})
    

    $or

    如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用 操作符进行关联,与前面and的使用方式相同
    格式为:

    $or:[ {  },{  },{   } ]
    

    示例:查询吐槽集合中userid为1013,或者浏览量小于2000的文档记录

    db.spit.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{visits:{$lt:2000} }]})
    

    列值增长

    如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少,可以使用$inc运算符来实现

    > db.spit.find({_id:"2"});
    { "_id" : "2", "content" : "加班到半夜", "userid" : "1013", "nickname" : "凯撒", "visits" : 2000 }
    
    > db.spit.update({_id:"2"},{$inc:{visits:NumberInt(1)}}  )
    
    > db.spit.find({_id:"2"});
    { "_id" : "2", "content" : "加班到半夜", "userid" : "1013", "nickname" : "凯撒", "visits" : 2001 }
    
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