⑴ 編程入門：PowerBuilder簡介
一 PowerBuilder的產生PowerBuilder是美國著名的資料庫應用開發工具生產廠商PowerSoft推出的成功產品 其第一版於 年 月正式投入市場 它是完全按照客戶/伺服器體系結構研製設計的 採用面向對象技術 圖形化的應用開發環境 是資料庫的前端開發工具
二 PowerBuilder的特點
它支持應用系統同時訪問多種資料庫 其中既包括Oracel Sybase之類的大型資料庫 又包括FOXPRO之類支持ODBC介面的小型資料庫 PowerBuilder是完全可視化的資料庫開發工具 它提供了大量的控制項 大大加快了項目的開發速度 也使開發者更容易掌握資料庫的開發
它使用的編程語言叫做PowerScripr 它也是一種高級的 結構化的編程語言 PowerScript 提供了一套完整的嵌入式sql語句 開發人員可以像使用其它語句一樣自由地使用SQL語言 這樣就大大增強了程序操縱和訪問資料庫的能力 可以說PowerBuilder既適合初學者快速學習資料庫的開發 又可以讓有經驗的開發人員開發出功能強大的資料庫 是一種適用面非常廣的開發工具
PowerBuilder是一個用來進行客戶/伺服器開發的完全的可視化開發環境 使用PowerBuilder 你可以用一種可視的直觀的方式來創建應用程序的用戶界面和資料庫介面 這是一個總的概念 實際上是開發人員使用PowerBuilder去開發應用程序 由於所開發的各種應用程序充分利用了圖形用戶介面(GUI)的優點 所以PowerBuilder被認為是一個圖形工具
在客戶／伺服器結構的應用中 PowerBuilder具有描述多戚源個資料庫連接與檢索的能力 特別是PowerBuilder能從大多數流行的RDBMS中存取數據 且不管數據存放在什麼地方 另外 各種應用程序又可以獨立於RDBMS 因為PowerBuilder可以使用資料庫的標准操作語言SQL(結構化查詢語言）進行
使用PowerBuilder 可以很容易地開發出功能強大的圖形界面的訪問伺服器資料庫的應用程序 PowerBuilder提供了建立符合工業標準的應用程序（例如訂單登記 會計及製造系統）所需的所有工具
PowerBuilder應用程序由窗口組成 這些窗口包含用戶與之交互的控制項 開發人員可以使用所有標准空間（如按鈕 復選框 下拉式列表框或編輯框）以及PowerBuilder提供的特殊的使應用程序更易於開發和使用的控制項
通常人們把PowerBuilder看成是一種開發工具 實際上它比其他工具強得多 是一種強有力的開發環境 開發人員不僅能用它來開發用戶容易使用的各種應用程序還可以通過PowerBuilder 修改資料庫 利用 多個內部定義函數 可以開發能和其他應用程序進行的各種應用程序
PowerBuilder正在成為客戶／伺服器應用開發的標准 相對於其他任何客戶／服務轎仔灶器開發閉扮環境 PowerBuilder使開發人員的工作更快 成本更低 質量更高 功能更強
PowerBuilder為應用開發提供了全面綜合性的支持 可以分別概括為如下幾點
·事件驅動的應用程序·功能強大的編程語言與函數 ·面向對象的編程 ·跨平台開發 ·開放的資料庫連結系統
三 PowerBuilder開發環境
lishixin/Article/program/PB/201311/24547
⑵ 資料庫學習哪一種比較好
一、Oracle
Oracle資料庫在市場佔比算是最高的商業資料庫了，功能最強大、但復雜的不得了，Oracle可以說是最難的資料庫了，不是我們平頭老百姓的菜，小編自學也是學得其中皮毛而已，不過，通過第三方軟體來訪問它也是很方便的，這裡面第三方軟體是比較容易學的，關於Oracle資料庫這裡面就不詳細介紹了，有興趣的可以找一些這方面專業的書籍吸收一下。
二、MySQL
MySQL歷史悠久，用戶使用活躍，而且體積小，安裝方便，易於維護，MySQL口碑也較好，它是一款免費軟體，是一個真正的多用戶、多線程SQL資料庫伺服器。它是以客戶機/伺服器結構實現的，由一個伺服器守護程序以及很多不同的客戶程序和庫組成。它能夠快捷、有效和安全地處理大量的數據。相對於Oracle等資料庫來說，MySQL的使用非常簡單，它的主要目標是快速、便捷和易用，功能也是相當的強大，用到的語言都是標準的結構化查詢語言SQL。
三、SQL Server
SQL Server之所以能夠在資料庫領域獨占鰲頭，也是有它的特色之處。它最初由三家公司共同開發，它是一個分布式的關系型資料庫管理系統，體系結構以客戶機/伺服器形式，採用了SQL語言，在客戶機與伺服器間傳遞客戶機的請求與伺服器的處理結果。資料庫管理系統應用廣泛，優點顯而易見：易用性、可伸縮性、數據倉庫功能、兼容集成性等。它是一個具備完全Web支持的資料庫產品，但是當用戶連接多時，性能下降，穩定性變差。
四、Visual Foxpro
Visual Foxpro的光芒被眾多明星所掩蓋，但直到現在它仍然是市場中用於完成數據事務的最佳工具。隨著9.0版本的問世，使得它的存活能力大大增強，新版中包含更快的數據引擎，支持更多的數據類型，SQL語句逐步走向標准化，可擴展報表編寫器，以及一系列效率和功能增強特性，再加上它能夠運行在廉價的、舊的硬體上，甚至10年前的硬體上，速度都能夠滿足我們的需要，它強大、易於學習、廉價，某些編程任務能夠快速、直接的進行資料庫維護，這都使得它不會過早的被淘汰掉。
五、Microsoft Office Access
Access是Microsoft公司推出的Office系列辦公自動化軟體的一個組件，是一個小型的資料庫管理系統。它廣泛應用於財務、行政、金融、統計和審計等眾多領域。
⑶ 如何快速搭建資料庫
為需要事務智能的企業，供給指導事務流程改進、監督時刻、成本、質量以及操控。
當咱們接到一個需求，首先會進行需求剖析，然後做工作流規劃，比如這個使命是什麼時分跑的、依靠於哪些事務。工作流規劃完成後進行數據採集和數據同步。接下去就是數據開發，咱們供給了WEB-IDE，支撐SQL、MR、SHELL和PYTHON等。然後咱們供給了冒煙測驗的場景，測驗完成後發布到線上，讓它每天守時進行主動調度，並進行數據質量監控。以上步驟都完成後，就能把咱們的數據環流到事務系統庫，或者用QuickBI、DataV這些東西進行頁面展示。
咱尺冊物們規劃的使命是離線的，每天會在12點的時分把規劃的使命變成一個實例快照。目前咱們的使命依靠在業內也是最先進的。
現在最常見的需求就是每天有日報，每周要寫周報，每月要寫月報。為了節省資源，就可以運用日報的數據直接轉成周報或月報。
關於如何快速搭建資料庫，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所姿行幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點陵液擊本站的其他文章進行學習。
⑷ 如何自學數據分析
第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基謹吵礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注正游重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。
而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。
在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。
數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即祥清侍使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。
⑸ 如何快速掌握access資料庫
你好！其實aess資料庫看似很簡單，但如果想學得很好的話，還是要花一些功夫,給你提幾點學習方法吧！第一先學習建表根據自己項目需要分析建立所需的表第二學習建查仿卜燃詢學會使備虛用SQL第三學習建窗體明白窗體的屬性和事件第四學習建報表能初步製作手工需要的或其他所需的報表第五學習使用模塊明白公用程序和公共函數及變數的優越性,以及API的聲明和使用第六學習使用類明白封裝特殊功能模塊的優越性另外希望你能做一弊派些試驗，這樣可以幫你速成，好了，祝你很快能把aess學好，
⑹ SQL 資料庫 學習 003 什麼是資料庫 為什麼需要資料庫
1. 什麼是資料庫 如果我們狹義的理解,它就是一個存儲數據的倉庫。 如果我們廣義的理解,...
2. 為什麼需要資料庫
3. 幾乎所有的應用軟體的後台都需要資料庫。 比如說:銀行。張三、李四…將錢存入銀行,我們不就需要一個來存儲這些信息的庫嗎,...
4. 資料庫存儲數據佔用的空間小,並且容易持久保存。 比如:同樣的數據,如果讓你直接...
5. 是不是所有的軟體都是用Sql Server? 大多數應用軟體,都可能會使用數據...
⑺ 如何快速的學習oracle
首先，學些ORACLE之前，你明陸最好確認一下，對於資料庫的基礎知識是否掌握，如果還沒有，那麼我建議你先學資料庫行洞的基礎知識，然後再對ORACLE進行重點的學習。
其次，oracle也是資料庫的一種，所以，所有的資料庫應該有的功能它都有，有了資料庫的基礎知識後，學習oracle是比較簡單的(我是說對於一般的編程人員)，特別的，多比較多個不同資料庫的異同，這樣可以很快的指導他們的用處，而且也方便記憶。
對於，oracle特有的函數、功能等，如果需要ORACLE深入編程，那肯定是要學習的。
還有，君欲善琪七必先利其器，對ORACLE的學習過程中，一定要掌握一兩種資料庫客戶端軟體，在激帶頃開發過程中，如果連客戶端軟體都不會用，那必然浪費你很多時間去熟悉軟體。
⑻ 如何快速的學會大數據分析實戰案例深入解析
1、大數據前沿知識及hadoop入門
2、hadoop部署進階
3、大數據導入與存儲
4、Hbase理論與實戰
5、Spaer配置及使用場景
6、spark大數據分析原理
7、hadoop+spark大數據分析
1.第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。
2.第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。
3.第三階段：大數據導入與存儲。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。
4.第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。
5.第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，sparkstantalone模式部署。sparkRDD詳解。
6.第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。
7.第七階段：hadoop+spark大數據分析。實戰案例深入解析。hadoop+spark的大數據分析之分類。logistic回歸與主題推薦。
⑼ 如何學好數據分析中的資料庫
數據分析離不開數據，這是大家都知道的事情，而數據分析工具有很多，比如說Excel、Python。一般來說，Excel只能分析中小型的數據，不能夠應對未來的大型數據。但是大量的數據如何進行分析呢？如果使用Excel進行分析這些數據的話，那麼龐大的工作量顯得十分不人性。現在很多人的電腦中存著幾十萬條的數據，這些數據已經拖慢的計算機的性能，資料庫的出現解決了這些問題，現在很多的企業和崗位都開始要求SQL技能了，由此可見資料庫的功能是多麼的強大，那麼如何學好數據分析的資料庫知識呢？下面我們就給大家詳細的介紹一下這些知識，希望這篇文章能夠更好的幫助到大家。
我們為什麼要學習資料庫的知識呢？這是因為如果學會的資料庫的知識，比用Excel工具處理數據的效率都是非常快的，而且sql在數據分析是核心技術，我們在數據分析學習的時候一定要重視這些內容。現在我們主要以MySQL為主，MySQL就是互聯網行業的通用標准。
所以說，如果我們要學習資料庫知識的話，我們需要了解一下什麼是表，在數據分析中，表和Excel中的sheet類似。我們在學習使用表的時候，一定要重視表、ID索引、以及資料庫的安裝，數據導入等簡單知識。這樣才能夠進一步的學習。而SQL的應用場景，均是圍繞select展開。對於資料庫的增刪改、約束、索引、資料庫等內容我們可以選擇性的學習，但是我們不能夠忽略資料庫中的幾個語法的學習，而select、count/sum、having、where、group by、if、order by、子查詢以及各種常用函數我們都需要足夠的重視。當然，如果你想要快速掌握資料庫的知識，一定要進行系統化的學習以及大量的練習，在網上尋找一些資料庫的練習題，先從簡單的題開始，循序漸進，這樣才能夠慢慢的深入資料庫的核心知識。
上面提到的MySQL知識，而除了MySQL，還要join的知識，join對很多人來說是一個比較難的概念，如果要學習join，那麼我們就需要從一開始的join關聯，到條件關聯、空值匹配關聯、子查詢關聯等的學習。當然資料庫的知識不只是MySQL和join兩種類型，如果大家想更深入的學習，可以學一學row_number，substr，convert，contact等函數。當然，不同數據平台的函數會有差異，對於這些差別一定要好好的總結其中的規律。這樣我們才能夠做好資料庫知識的學習。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多有關資料庫的知識，通過這些知識的講解我們才能夠發現數據分析師需要學的知識還是有很多的，所以說，大家如果要學習數據分析一定不要放棄，畢竟無限風光在險峰。