SQL易错题
㈠ VS里sqlDataAdapter和DataSet的问题，大神帮帮我。
SqlDataAdapter和DataSet的目的是获取SQL的数据到本地，让使用者可见
如果本地修改再上传到SQL就要考虑到问题多了，譬如如何替换，修改dataset还是删除原表再上传？
而直接让SQL执行insert,update,delete等操作，就不需要经过SqlDataAdapter和DataSet了，如果想查看执行结果，可以再使用SqlDataAdapter和DataSet显示到本地。
所以如果是对数据库操作还是方法二简单直接，一般也都是这么用的，方法一比较繁琐、易错。
㈡ 初学数据库应该从何学起
初学数据库应该从以下几点进行学习：
一、编程语言基础
新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。
二、linux系统的基本操作
Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的，所以学会linux常用命令不能缺少，重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台，，能写shell程序就会更好了。
三、学习Hadoop架构设计
要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，环境搭建成功后在网上搜罗一些demo，sql脚本之类，直接动手敲进去一点一点体会。
四、采用机器学习模式
为了发挥出大数据的优势，提升你的办公效率，就需要实操并应用其中的内容，必然也会涉及大量机器学习及算法，这能最大化的发挥出计算机的性能，也是大数据的优势所在。
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㈢ 大数据、IDC和云计算之间有什么关系吗
大数据是云计算的杀手锏应用x0dx0a大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。x0dx0a计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。x0dx0a上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。x0dx0a以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、WindowsPhone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。x0dx0a上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。x0dx0a于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。x0dx0a着名的DBMS有MySQL、PostgreSQL、SQLite、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBMDB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型NoSQL模式的，只是没那么流行。x0dx0aDBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。x0dx0a但互联网来了，尤其是Web开始流行。x0dx0aWeb服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。x0dx0a云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以AmazonAWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以GoogleGAE为代表。x0dx0a云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。x0dx0a有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。x0dx0a历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。x0dx0aATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。x0dx0a计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。
㈣ 分等数据库建立
图4-1 数据库建库流程图
（一）建库流程
分等数据库的建立包括图形数据库的建立和属性数据库的建立以及空间数据与属性数据的联接（图4-1）。其具体内容包括原始数据的收集整理与入库要素的选择、图纸的扫描矢量化、图形坐标系变换与数据编辑、属性数据整理编码和输入、图形数据与属性数据的联接等过程。
（二）图形数据库的建立
1.图形预处理
图形资料的预处理包括检查、修改、清绘、坐标格网调整、制图综合等。图形预处理是为简化图形数字化工作而进行的图层要素整理与删选过程。采用扫描数字化时，对每个专题要素都必须加工数字化原稿，并且确保原稿的质量，要求线划均匀、墨色深浅一致、交接关系清楚、相邻线段间距清晰、图面干净无污点。
2.图件的扫描与纠正
对农用地分等基础图件进行扫描，对于扫描后发生旋转和扭曲变形的地方，使用专业软件进行纠正。
3.坐标配准
在矢量化之前对分等基础图件进行坐标配准。使用GIS软件多元图像分析系统，完成土壤图向土地利用现状电子图件坐标系的配准。土地利用现状图为参照文件，土壤图为校正文件，校正文件以参照文件为标准进行处理。校正文件仅包括MSI图像文件，因此必须把TIF格式的土壤图图像文件转换为MSI文件。
校正文件中的控制点信息是系统处理的主要对象，因此需要在校正文件和参照文件中分别选择一定数量的控制点。在MSI图像中加入了几何控制点后，MSI图像具有了地理坐标的概念，就能完成各种操作，包括图像之间的配准。
4.屏幕矢量化
地图的矢量化是把配准后的栅格图像转换为矢量文件的过程。在GIS软件图形编辑子系统下使用交互式矢量化，完成县级农用地分等基础图件的矢量化工作。
5.图形编辑、修改与拓扑关系建立
对于矢量化好的线文件（*.wl），在GIS软件图形编辑子系统下进行拓扑处理。其步骤为：数据准备——自动剪短线——清除微短线——清除重叠坐标与自相交——检查重叠线——节点平差——线拓扑错误检查——线转弧段——拓扑重建。完成拓扑重建后的文件为区文件（*.wp）。
（三）属性数据库的建立
属性数据的输入可以在GIS软件平台下逐单元手工输入，但操作较慢，而且会造成重复性输入，比如同样土种的土壤属性就要输入多次。属性数据的录入是一项繁琐易错的工作，可选择简单易用的Excel平台进行属性数据的录入，录入后进行1～2次的检查。
GIS软件图形数据的属性字段中有个标识码字段（ID），可以用来作为图形数据与属性数据的公用字段，通过GIS软件属性库管理子系统，可完成图形数据和属性数据的联接。
属性数据主要来源有两方面：第二次土壤普查成果资料，包括土壤类型、土壤表层质地、土体剖面构型、土壤有机质、土壤pH值等原始属性资料；野外实地调查资料，包括投入产出数据、地下水位、灌溉保证率、排水条件等。
（四）图形数据库与属性数据库的联接
在GIS软件属性库管理子系统中完成图形数据与属性数据的联接。GIS软件能够联接的数据库文件有DBASE、FoxPro、VisualFoxPro、Text、Access、Excel等数据库软件生成的文件。通过选择联接文件和被联接文件以及关键字段，使空间数据和属性数据两种数据模型联为一体，由此实现空间数据和属性数据之间的相互查询与检索。
（五）DTM分析与空间分析
在GIS软件数字地面模型（DTM）子系统中，以通过矢量化等高线生成的数字高程模型DEM为分析数据，通过“高程点坡度、坡向”分析，把坡度值写入到已经过图斑统一编码的县级土地利用现状图属性库中。
在空间分析子系统中，把土地利用现状图、土壤图、土壤养分分布图等进行空间合并分析。要求不打破土地利用现状图图斑。空间合并后的单元就具有了土地利用现状图、土壤图、土壤养分分布图上的属性，从而形成了县级分等单元的空间与属性数据库。
（六）分等公式的编辑与计算
在MapGIS属性数据库管理子系统中，把雷州市农用地分等单元的属性数据导出为Excel文件。根据《农用地分等规程》、《广东省农用地分等定级与估价技术方案》中的计算方法，在导出的Excel表格中编辑公式，计算各分等单元的自然质量等指数、农用地利用等指数和农用地经济等指数。以200分为间距划分等级，然后把划分好的等级写入到相应属性字段的属性中。