一個月的資料庫實訓就轉眼間就上完了，期間講解了一個學生管理系統，最後還做了一個小的資料庫鏈接作業。現在就說說關於vb鏈接的資料庫的一些方法。
首先說資料庫，簡單的說就是建表格,然後把一張一張的表格和在一起,成為一大堆的數據集合。他是依照某種數據結構組織起來並存放二級存儲器中的數據集合，基本分為三個層次，物理數據層，概念數據層和邏輯數據層。不同層次間的聯系是通過映射來轉換的。
大多數vb鏈接資料庫都使用ado控制項，他可以分為分為有源資料庫和無源資料庫，即是否使用了dsn數據源。在連接資料庫前首先要在vb菜單中「工程」-「引用」或「部件」從中選擇 microsoft activex data objects 2.6 library和 microsoft activex data objects recordset 2.6兩個組件，然後定義鏈接的對象，用什麼名字由自己決定。下面的代碼也要由自己建立的資料庫來具體設置參數。
set db = new adodb.connection
set xs = new adodb.recordset
conn.connectionstring = "dsn=login;uid=;pwd=;"
conn.connectiontimeout = 30
conn.open
rs.open "select 用戶名 from login", conn, adopenstatic, adlockreadonly, adcmdtext
dim i as string
for t = 0 to val(rs.recordcount) - 1
i = trim(rs.fields("用戶名").value)
rs.movenext
combo1.additem i
next t
rs.close
這樣資料庫也就基本上鏈接好了。
⑵ 數據分析的總結
數據分析的總結
數據分析的總結。我們現在生活在一個大數據時代，很多東西都可以通過數據分析看出一個大概，有的公司會讓我們寫一份關於數據分析的總結。接下來就由我帶大家了解數據分析的總結的相關內容。
一般性一個分析報告寫完後，作為分析師需要給分析的內容輸出總結，總結的部分包括了三個部分
1、描述現狀
2、評價現狀
3、給出建議--規范現狀
先來講講上面三句話的具體定義
描述現狀
指對客觀事物的描述，只是將事物的事實描述出來不帶任何感情色彩，比如：我今天笑了
評價現狀
對事物根據自己的經驗或者參照進行對比後給出自己的定義和判定，比如：我今天很高興
給出建議--規范現狀
制定一個標准，用這個標准給出合適的建議，比如：一天最多喝水不能超過八次
應用在數據分析解析
以下面一組數據來作為示範如何書寫分析結論
首先明確本次分析目的是為了評估在平台A上線的策略效果，評估效果的指標是轉化率增量（策略轉化率-參照組轉化率）
參照組與策略1-3的轉化率分別是2.79%，2.88，3.02%，2.95%
以參照組為baseline，策略2效果最好，轉化率增量0.23%，策略1效果最差轉化率增量為0.09%
需要對策略1進行優化迭代
以上三句話中第一句話為描述現狀，第二句話是評價，第三句話是給出建議
數據分析年終總結範文
隨著20xx年鍾聲的臨近，20xx年的工作即將進入尾聲。在這個特殊的時點，總結過去的工作，計劃未來，就顯得尤為重要!在過去的時間里，本人在公司各級領導的正確領導下，在同事們的團結合作和關心幫助下，較好地完成了20xx年的各項工作任務，在工作能力和思想政治方面都有了更進一步的提高。現將20xx年取得的成績和存在的不足總結如下：
一、思想政治表現、品德修養及職業道德方面
20xx年以來，本人認真遵守勞動紀律，按時出勤，有效利用工作時間;堅守崗位，需要加班完成工作按時加班加點，保證工作能按時完成。愛崗敬業，具有強烈的責任感和事業心。積極主動學習專業知識，工作態度端正，認真負責地對待每一項工作。
二、工作能力和其它方面
我的工作崗位是數據與產品支持，准確和效率一直都是我的工作宗旨。工作內容大體分為四塊：
1、在月初關賬期間，要保證各地提報的非派費用和倉租、外包工、叉車租金分攤的准確性與及時性，同時不僅需要審查數據內容填寫的規范性，還需要確認各地是否已經提報。匯總完數據後要進行初步分析，將不符合提報要求的費用提取出來並聯系提報人進行確認，並判斷是否應該提報。將數據提交給結算部門後，結算在核銷的時候會有疑問，這些疑問也需要我來進行跟進與反饋。
2、關賬結束後要進行合同外議價的分析，這部分分析分為同一線路同一承運商派車次數大於3次的分析和有合同但走合同外議價的分析兩部分，前者分析的目的是為了考慮是否要與此線路簽合同，而後者的分析目的是更新完善合同的報價。
3、結束合同外議價的分析工作，則需要進行單個TO負毛利的分析，該分析數據主要來源於工盤，包括收入明細，成本明細，派車分攤和租車分攤。分析完成需要將結果發給對應的運輸經理，查明產生虧損的原因，並提出合理的建議。
4、在以上三部分工作內容如期進行的時候，全月不定時穿插項目初步分析，此部分內容主要使用者為項目經理、客戶經理等。
三、存在的不足
總結20xx來的工作，雖然取得了一定的成績，自身也有了很大的進步，但是還存在著以下不足：
一是工作方式上還只是按部就班，雖然融入了一些自己的看法和改進，但還未提高到更高的層面，沒有從管理層的角度去看待問題。
二是由於工作性質，與區域的負責人和調度員會有頻繁的聯系，但還不能很好的沉著面對，所以溝通交流能力還需要進一步的加強。
三是知識儲備還不夠，還需要更廣泛的學習與增長經驗，成為多方面的人才。 四、20xx年的工作打算
20xx年我將進一步發揚優點，改進不足，拓寬思路，求真務實，全力做好本職工作。打算從以下幾個方面開展工作：
一是加強工作統籌。根據公司領導的年度工作要求，對全年的工作進行具體謀劃，明確內容、時限和需要達到的目標，把各項工作有機地結合起來，理清工作思路，提高辦事效率，增強工作實效。
二是加強工作作風培養。始終保持良好的精神狀態，發揚吃苦耐勞、知難而進、精益求精、嚴謹細致、積極進取的工作作風。
三是作為運輸總部與區域對接人員之一，一言一行都代表著公司的形象。不僅在工作上必須做到精確、嚴謹，而且在行為品德上要嚴格要求自己，樹立良好的個人形象。所以我要加倍努力的工作為了公司的發展做出自己的貢獻。
一、 虛心學習，不斷提高政治素質和業務水平。
作為一名黨員和公司的一份子，具備良好的政治和業務素質是做好本職工作的前提和必要條件。一年來，我一方面利用工作和業余時間認真學習了科學發展觀、十一屆全國人大二次會議和xx在中紀委十七屆三次全會上的講話精神，進一步提高了自己的黨性認識和政治水平;一方面虛心向周圍的領導、同事學習工作經驗、工作方法和相關業務知識，取人之長，補己之短，加深了與各位同事之間的感情，同時還學習了相關的資料庫知識，提高了自己在數據分析和處理上的技術水平，堅定了做好本職工作的信心和決心。
二、 踏實工作，努力完成好領導交辦的各項工作任務。
一年來，在主管的帶領和同事們的`支持下，自己主要做了以下幾項工作：
一是認真做好各項報表的定期製作和查詢，無論是本部門需要的報表還是為其他部門提供的報表。保證報表的准確性和及時性，並與報表使用人做好良好的溝通工作。並完成各類報表的分類、整理、歸檔工作。
二是協助主管做好現有系統的維護和後續開發工作。包括topv系統和多元化系統中的修改和程序開發。主要完成了海關進出口查驗箱報表、出口當班查驗箱清單、駁箱情況等報表導出功能以及龍門吊班其他箱量輸入界面、其他崗位薪酬錄入界面的開發，並完成了原有系統中交接班報表導出等功能的修改。同時，完成了系統在相關崗位的安裝和維護工作，保證其正常運行。
三是配合領導和其他崗位做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總工作。做好相關數據的核實和上報工作，並確保數據的准確性和及時性。
四是完成領導交辦的其他工作，認真對待，及時辦理，不拖延、不誤事、不敷衍，盡力做到讓領導放心和滿意。
三、存在的不足和今後的努力方向
一年來，在辦公室領導和同事們的指導幫助下，自己雖然做了一些力所能及的工作，但還存在很多的不足：主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處於被動等等。
針對以上不足，在今後的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、朴實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同志，共同把辦公室的工作做細做好。
⑶ 急求SQL資料庫的實訓總結,以及在實訓中碰到的問題和體會
都差不多吧!我也寫過一次,給你吧,希望能夠幫到你
這個星期是我們SQL Server 資料庫管理課的實訓，經過一個星期的實訓，讓我領會到了許多平時課堂上所沒有接受的課外知識，很讓人受益匪淺，懂得如何去運用，而進行的一次分析設計綜合的訓練。而本次實訓的目的是讓我們掌握資料庫系統的原理、技術。將理論與實際相結合，應用現有的資料庫管理系統軟體，規范、科學地完成一個設計與實現。
這次我們實訓的內容是從資料庫、數據表的創建和修改開始的，表是建立關系資料庫的基本結構，用來存儲數據具有已定義的屬性，在表的操作過程中，有查看錶信息、查看錶屬性、修改表中的數據、刪除表中的數據及修改表和刪除表的操作。從實訓中讓我更明白一些知識，表是數據最重要的一個數據對象，表的創建好壞直接關繫到數資料庫的成敗，表的內容是越具體越好，但是也不能太繁瑣，以後在實際應用中多使用表，對表的規劃和理解就會越深刻。我們實訓的另一個內容是資料庫的約束、視圖、查詢。從中我們了解到查詢語句的基本結構，和簡單SELECT語句的使用，多表連接查詢。而在視圖的操作中，也了解到了視圖是常見的資料庫對象，是提供查看和存取數據的另一種途徑，對查詢執行的大部分操作，使用視圖一樣可以完成。使用視圖不僅可以簡化數據操作，還可以提高資料庫的安全性，不僅可以檢索數據，也可以通過視圖向基表中添加、修改和刪除數據。存儲過程、觸發器也是我們實訓的內容之一， 在操作中有建立存儲過程，執行存儲過程，及查看和修改存儲過程，這些都是非常基礎的東西，但對用戶卻是非常重要的呢，只有熟悉了T_SQL語言，才能更好的掌握更多的東西。我們還學習了，SQL管理、數據的導入、導出、備份和還原。有SQL Server 安全訪問控制；登錄賬戶的管理；資料庫角色的管理；用戶許可權管理。維護資料庫的安全是確保資料庫正常運行的重要工作。數據的備份是對SQL Server數據事務日誌進行拷貝，資料庫備份記錄了在進行備份操作的資料庫中所有數據的狀態。而數據的備份還分為資料庫完整備份、差異備份、事務日誌備份、文件及文件組備份。做數據備份就是為了以後的資料庫恢復用。在實訓內容上我們還做了倉庫管理資料庫，其中的要求包含了許多資料庫的對象，綜合了我們所學的許多知識，讓我們更努力的把所學到的東西運用上去。
實訓課是在學習與探索中度過的，短暫的一星期實訓是結束了，但其中讓我們學到了許多知識，出現許多未知的為什麼，如倉庫管理資料庫的初步設置、數據備份與還原的步驟，如何建立視圖、觸發器等一系列的問題，正是在老師和同學的共同努力之下，我們才一步步把問題解決了，最終完成了不可能完成的任務。
⑷ 一份難得的資料庫市場分析報告
目錄
- 資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型
- NoSQL資料庫的進一步分類
- OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭
- 資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL
- 開源資料庫 vs. 商業資料庫
- 資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商
最近由於時間原因我寫東西少了，在公眾號上也轉載過幾篇搞資料庫朋友的大作。按說我算是外行，沒資格在這個領域品頭論足，而當我看到下面這份報告時立即產生了學習的興趣，同時也想就能看懂的部分寫點心得體會分享給大家。
可能本文比較適合普及性閱讀，讓資料庫領域資深的朋友見笑了：）
資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型
首先是分類維度，上圖中的縱軸分類為Relational Database（關系型資料庫，RDBMS）和Nonrelational Database （非關系型資料庫，NoSQL），橫軸的分類為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。
按照習慣我們先看關系型資料庫，左上角的交易型類別中包括大家熟悉的商業資料庫Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開源領域流行的MySQL（MariaDB是它的一個分支）、PostgreSQL，還有雲上面比較常見的SQL Azure和Amazon Aurora等。
比較有意思的是，SAP HANA正好位於交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購了Sybase，盡管後者今天不夠風光了，而早年微軟的SQL Server都是來源於Sybase。Sybase的ASE資料庫和分析型Sybase IQ還是存在的。
右上角的分析型產品中包括幾款知名的列式數據倉庫Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來自互聯網巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至於Oracle Exadata一體機，它上面運行的也是Oracle資料庫，其最初設計用途是OLAP，而在後來發展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個跨界產品吧。
再來看非關系型資料庫，左下角的交易型產品中，有幾個我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已並購），Bigtable（來自Google，Hadoop中的HBase是它的開源實現）、Elasticsearch等。
顯然非關系型資料庫的分類要更加復雜，產品在應用中的差異化也比傳統關系型資料庫更大。Willian Blair很負責任地對它們給出了進一步的分類。
NoSQL資料庫的進一步分類
上面這個圖表應該說很清晰了。非關系型資料庫可以分為Document-based Store（基於文檔的存儲）、Key-Value Store（鍵值存儲）、Graph-based（圖資料庫）、Time Series（時序資料庫），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲）。
我們再來看下每個細分類別中的產品：
文檔存儲 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等
Key-Value存儲 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等
圖資料庫 ：Neo4j等
時序資料庫 ：InfluxDB等
WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等
多模型資料庫 ：支持上面不只一種類別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。
OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭
上面這個基於IDC數據的交易型資料庫市場份額共有3個分類，其中深藍色部分的關系型資料庫（RDBMS，在這里不統計數據挖掘/分析型資料庫）占據80%以上的市場。
Dynamic Database（DDMS，動態資料庫管理系統，同樣不統計Hadoop）就是我們前面聊的非關系型資料庫。這部分市場顯得小（但發展勢頭看好），我覺得與互聯網等大公司多採用開源+自研，而不買商業產品有關。
而遵循IDC的統計分類，在上圖灰色部分的「非關系型資料庫市場」其實另有定義，參見下面這段文字：
資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL
請注意，這里的關系型資料庫統計又包含了分析型產品。Oracle營收份額42%仍居第一，隨後排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。
代表非關系型資料庫的DDMS分類中（這里同樣加入Hadoop等），雲服務和新興廠商成為了主導，微軟應該是因為雲SQL Server的基礎而小幅領先於AWS，這2家一共占據超過50%的市場，接下來的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來13%）。
上面是IDC傳統分類中的「非關系型資料庫」，在這里IBM和CA等應該主要是針對大型機的產品，InterSystems有一款在國內醫療HIS系統中應用的Caché資料庫（以前也是運行在Power小機上比較多）。我就知道這些，餘下的就不瞎寫了。
開源資料庫 vs. 商業資料庫
按照流行度來看，開源資料庫從2013年到現在一直呈現增長，已經快要追上商業資料庫了。
商業產品在關系型資料庫的佔比仍然高達60.5%，而上表中從這列往左的分類都是開源占優：
Wide Cloumn：開源佔比81.8%；
時序資料庫：開源佔比80.7%；
文檔存儲：開源佔比80.0%；
Key-Value存儲：開源佔比72.2%；
圖資料庫：開源佔比68.4%；
搜索引擎：開源佔比65.3%
按照開源License的授權模式，上面這個三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬於GPL，在互聯網行業用戶較多；而PostgreSQL屬於BSD授權，國內有不少資料庫公司的產品就是基於Postgre哦。
資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商
前面在討論市場份額時，我提到過交易型資料庫的4個巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營。
隨著雲平台的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個陣營，在國外分析師的眼裡還沒有BAT，就像有的朋友所說，國內互聯網巨頭更多是自身業務導向的，在本土發展公有雲還有些優勢，短時間內將技術輸出到國外的難度應該還比較大。（當然我並不認為國內缺優秀的DBA和研發人才）
第三個陣容就是規模小一些，但比較專注的資料庫玩家。
接下來我再帶大家簡單過一下這前兩個陣容，看看具體的資料庫產品都有哪些。
甲骨文的產品，我相對熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機。
IBM DB2也是一個龐大的家族，除了傳統針對小型機、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機和for i的版本之外，如今也有了針對雲和數據挖掘的產品。記得抱枕大師對Informix的技術比較推崇，可惜這個產品發展似乎不太理想。
微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure雲上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開源資料庫。應該說他們是傳統軟體License+PaaS服務兩條腿走路的。
如今人們一提起SAP的資料庫就想起HANA，之前從Sybase收購來的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒有之前發展好了。
在雲服務提供商資料庫的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優勢，甚至把它移植到了Linux擁抱開源平台。關系型資料庫的創新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關系型特性），至於它們具體好在哪裡我就不裝內行了：）
非關系型資料庫則是Amazon全面開花，這與其雲計算業務發展早並且占據優勢有關。Google當年的三篇經典論文對業界影響深遠，Yahoo基於此開源的Hadoop有一段時間幾乎是大數據的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服務Google自身業務為主，畢竟GCP的規模比AWS要小多了。
最後這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經不是最新的數據，在這里列出只是給大家一個參考。該排行榜幾乎在每次更新時，都會有國內資料庫專家撰寫點評。
以上是我周末的學習筆記，班門弄斧，希望對大家有幫助。
參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》
https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf
擴展閱讀：《 資料庫&存儲：互相最想知道的事 》
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