⑴ 编程入门：PowerBuilder简介
一 PowerBuilder的产生PowerBuilder是美国着名的数据库应用开发工具生产厂商PowerSoft推出的成功产品 其第一版于 年 月正式投入市场 它是完全按照客户/服务器体系结构研制设计的 采用面向对象技术 图形化的应用开发环境 是数据库的前端开发工具
二 PowerBuilder的特点
它支持应用系统同时访问多种数据库 其中既包括Oracel Sybase之类的大型数据库 又包括FOXPRO之类支持ODBC接口的小型数据库 PowerBuilder是完全可视化的数据库开发工具 它提供了大量的控件 大大加快了项目的开发速度 也使开发者更容易掌握数据库的开发
它使用的编程语言叫做PowerScripr 它也是一种高级的 结构化的编程语言 PowerScript 提供了一套完整的嵌入式sql语句 开发人员可以像使用其它语句一样自由地使用SQL语言 这样就大大增强了程序操纵和访问数据库的能力 可以说PowerBuilder既适合初学者快速学习数据库的开发 又可以让有经验的开发人员开发出功能强大的数据库 是一种适用面非常广的开发工具
PowerBuilder是一个用来进行客户/服务器开发的完全的可视化开发环境 使用PowerBuilder 你可以用一种可视的直观的方式来创建应用程序的用户界面和数据库接口 这是一个总的概念 实际上是开发人员使用PowerBuilder去开发应用程序 由于所开发的各种应用程序充分利用了图形用户接口(GUI)的优点 所以PowerBuilder被认为是一个图形工具
在客户／服务器结构的应用中 PowerBuilder具有描述多戚源个数据库连接与检索的能力 特别是PowerBuilder能从大多数流行的RDBMS中存取数据 且不管数据存放在什么地方 另外 各种应用程序又可以独立于RDBMS 因为PowerBuilder可以使用数据库的标准操作语言SQL(结构化查询语言）进行
使用PowerBuilder 可以很容易地开发出功能强大的图形界面的访问服务器数据库的应用程序 PowerBuilder提供了建立符合工业标准的应用程序（例如订单登记 会计及制造系统）所需的所有工具
PowerBuilder应用程序由窗口组成 这些窗口包含用户与之交互的控件 开发人员可以使用所有标准空间（如按钮 复选框 下拉式列表框或编辑框）以及PowerBuilder提供的特殊的使应用程序更易于开发和使用的控件
通常人们把PowerBuilder看成是一种开发工具 实际上它比其他工具强得多 是一种强有力的开发环境 开发人员不仅能用它来开发用户容易使用的各种应用程序还可以通过PowerBuilder 修改数据库 利用 多个内部定义函数 可以开发能和其他应用程序进行的各种应用程序
PowerBuilder正在成为客户／服务器应用开发的标准 相对于其他任何客户／服务轿仔灶器开发闭扮环境 PowerBuilder使开发人员的工作更快 成本更低 质量更高 功能更强
PowerBuilder为应用开发提供了全面综合性的支持 可以分别概括为如下几点
·事件驱动的应用程序·功能强大的编程语言与函数 ·面向对象的编程 ·跨平台开发 ·开放的数据库连结系统
三 PowerBuilder开发环境
lishixin/Article/program/PB/201311/24547
⑵ 数据库学习哪一种比较好
一、Oracle
Oracle数据库在市场占比算是最高的商业数据库了，功能最强大、但复杂的不得了，Oracle可以说是最难的数据库了，不是我们平头老百姓的菜，小编自学也是学得其中皮毛而已，不过，通过第三方软件来访问它也是很方便的，这里面第三方软件是比较容易学的，关于Oracle数据库这里面就不详细介绍了，有兴趣的可以找一些这方面专业的书籍吸收一下。
二、MySQL
MySQL历史悠久，用户使用活跃，而且体积小，安装方便，易于维护，MySQL口碑也较好，它是一款免费软件，是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。它是以客户机/服务器结构实现的，由一个服务器守护程序以及很多不同的客户程序和库组成。它能够快捷、有效和安全地处理大量的数据。相对于Oracle等数据库来说，MySQL的使用非常简单，它的主要目标是快速、便捷和易用，功能也是相当的强大，用到的语言都是标准的结构化查询语言SQL。
三、SQL Server
SQL Server之所以能够在数据库领域独占鳌头，也是有它的特色之处。它最初由三家公司共同开发，它是一个分布式的关系型数据库管理系统，体系结构以客户机/服务器形式，采用了SQL语言，在客户机与服务器间传递客户机的请求与服务器的处理结果。数据库管理系统应用广泛，优点显而易见：易用性、可伸缩性、数据仓库功能、兼容集成性等。它是一个具备完全Web支持的数据库产品，但是当用户连接多时，性能下降，稳定性变差。
四、Visual Foxpro
Visual Foxpro的光芒被众多明星所掩盖，但直到现在它仍然是市场中用于完成数据事务的最佳工具。随着9.0版本的问世，使得它的存活能力大大增强，新版中包含更快的数据引擎，支持更多的数据类型，SQL语句逐步走向标准化，可扩展报表编写器，以及一系列效率和功能增强特性，再加上它能够运行在廉价的、旧的硬件上，甚至10年前的硬件上，速度都能够满足我们的需要，它强大、易于学习、廉价，某些编程任务能够快速、直接的进行数据库维护，这都使得它不会过早的被淘汰掉。
五、Microsoft Office Access
Access是Microsoft公司推出的Office系列办公自动化软件的一个组件，是一个小型的数据库管理系统。它广泛应用于财务、行政、金融、统计和审计等众多领域。
⑶ 如何快速搭建数据库
为需要事务智能的企业，供给指导事务流程改进、监督时刻、成本、质量以及操控。
当咱们接到一个需求，首先会进行需求剖析，然后做工作流规划，比如这个使命是什么时分跑的、依靠于哪些事务。工作流规划完成后进行数据采集和数据同步。接下去就是数据开发，咱们供给了WEB-IDE，支撑SQL、MR、SHELL和PYTHON等。然后咱们供给了冒烟测验的场景，测验完成后发布到线上，让它每天守时进行主动调度，并进行数据质量监控。以上步骤都完成后，就能把咱们的数据环流到事务系统库，或者用QuickBI、DataV这些东西进行页面展示。
咱尺册物们规划的使命是离线的，每天会在12点的时分把规划的使命变成一个实例快照。目前咱们的使命依靠在业内也是最先进的。
现在最常见的需求就是每天有日报，每周要写周报，每月要写月报。为了节省资源，就可以运用日报的数据直接转成周报或月报。
关于如何快速搭建数据库，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所姿行帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点陵液击本站的其他文章进行学习。
⑷ 如何自学数据分析
第一方面是数学基础，第二方面是统计学基谨吵础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注正游重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即祥清侍使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
⑸ 如何快速掌握access数据库
你好！其实aess数据库看似很简单，但如果想学得很好的话，还是要花一些功夫,给你提几点学习方法吧！第一先学习建表根据自己项目需要分析建立所需的表第二学习建查仿卜燃询学会使备虚用SQL第三学习建窗体明白窗体的属性和事件第四学习建报表能初步制作手工需要的或其他所需的报表第五学习使用模块明白公用程序和公共函数及变量的优越性,以及API的声明和使用第六学习使用类明白封装特殊功能模块的优越性另外希望你能做一弊派些试验，这样可以帮你速成，好了，祝你很快能把aess学好，
⑹ SQL 数据库 学习 003 什么是数据库 为什么需要数据库
1. 什么是数据库 如果我们狭义的理解,它就是一个存储数据的仓库。 如果我们广义的理解,...
2. 为什么需要数据库
3. 几乎所有的应用软件的后台都需要数据库。 比如说:银行。张三、李四…将钱存入银行,我们不就需要一个来存储这些信息的库吗,...
4. 数据库存储数据占用的空间小,并且容易持久保存。 比如:同样的数据,如果让你直接...
5. 是不是所有的软件都是用Sql Server? 大多数应用软件,都可能会使用数据...
⑺ 如何快速的学习oracle
首先，学些ORACLE之前，你明陆最好确认一下，对于数据库的基础知识是否掌握，如果还没有，那么我建议你先学数据库行洞的基础知识，然后再对ORACLE进行重点的学习。
其次，oracle也是数据库的一种，所以，所有的数据库应该有的功能它都有，有了数据库的基础知识后，学习oracle是比较简单的(我是说对于一般的编程人员)，特别的，多比较多个不同数据库的异同，这样可以很快的指导他们的用处，而且也方便记忆。
对于，oracle特有的函数、功能等，如果需要ORACLE深入编程，那肯定是要学习的。
还有，君欲善琪七必先利其器，对ORACLE的学习过程中，一定要掌握一两种数据库客户端软件，在激带顷开发过程中，如果连客户端软件都不会用，那必然浪费你很多时间去熟悉软件。
⑻ 如何快速的学会大数据分析实战案例深入解析
1、大数据前沿知识及hadoop入门
2、hadoop部署进阶
3、大数据导入与存储
4、Hbase理论与实战
5、Spaer配置及使用场景
6、spark大数据分析原理
7、hadoop+spark大数据分析
1.第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。
2.第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。
3.第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。
4.第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。
5.第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，sparkstantalone模式部署。sparkRDD详解。
6.第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。
7.第七阶段：hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。
⑼ 如何学好数据分析中的数据库
数据分析离不开数据，这是大家都知道的事情，而数据分析工具有很多，比如说Excel、Python。一般来说，Excel只能分析中小型的数据，不能够应对未来的大型数据。但是大量的数据如何进行分析呢？如果使用Excel进行分析这些数据的话，那么庞大的工作量显得十分不人性。现在很多人的电脑中存着几十万条的数据，这些数据已经拖慢的计算机的性能，数据库的出现解决了这些问题，现在很多的企业和岗位都开始要求SQL技能了，由此可见数据库的功能是多么的强大，那么如何学好数据分析的数据库知识呢？下面我们就给大家详细的介绍一下这些知识，希望这篇文章能够更好的帮助到大家。
我们为什么要学习数据库的知识呢？这是因为如果学会的数据库的知识，比用Excel工具处理数据的效率都是非常快的，而且sql在数据分析是核心技术，我们在数据分析学习的时候一定要重视这些内容。现在我们主要以MySQL为主，MySQL就是互联网行业的通用标准。
所以说，如果我们要学习数据库知识的话，我们需要了解一下什么是表，在数据分析中，表和Excel中的sheet类似。我们在学习使用表的时候，一定要重视表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。这样才能够进一步的学习。而SQL的应用场景，均是围绕select展开。对于数据库的增删改、约束、索引、数据库等内容我们可以选择性的学习，但是我们不能够忽略数据库中的几个语法的学习，而select、count/sum、having、where、group by、if、order by、子查询以及各种常用函数我们都需要足够的重视。当然，如果你想要快速掌握数据库的知识，一定要进行系统化的学习以及大量的练习，在网上寻找一些数据库的练习题，先从简单的题开始，循序渐进，这样才能够慢慢的深入数据库的核心知识。
上面提到的MySQL知识，而除了MySQL，还要join的知识，join对很多人来说是一个比较难的概念，如果要学习join，那么我们就需要从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等的学习。当然数据库的知识不只是MySQL和join两种类型，如果大家想更深入的学习，可以学一学row_number，substr，convert，contact等函数。当然，不同数据平台的函数会有差异，对于这些差别一定要好好的总结其中的规律。这样我们才能够做好数据库知识的学习。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多有关数据库的知识，通过这些知识的讲解我们才能够发现数据分析师需要学的知识还是有很多的，所以说，大家如果要学习数据分析一定不要放弃，毕竟无限风光在险峰。