以下代码出自http://blog.csdn.net/hellogv/,引用请注明出处! 首先,本文面向有数据库开发经验的朋友。如果你自认功力深厚或者觉得本文对你没有什么帮助,那么请不要见笑,以下小弟写的代码。 在把EXCEL的数据导入数据库之前,先进行一些简单的准备工作: 1
以下代码出自http://blog.csdn.net/hellogv/,引用请注明出处!
首先,本文面向有数据库开发经验的朋友。如果你自认“功力深厚”或者觉得本文对你没有什么帮助,那么请不要见笑,以下小弟写的代码。
在把EXCEL的数据导入数据库之前,先进行一些简单的准备工作:
1。把数据所在的EXCEL表另保存为DBF 4格式。
2。打开BCB,添加AdoTable(改名为DBFTable)和DataSource这两个控件
OK,准备工作,到此结束,剩下的就是打代码了
1。在Form_Load()事件中,加入以下代码:
AnsiString filepath=ExtractFilePath(FileName); //FileName为DBF文件名 AnsiString tablename=ExtractFileName(FileName).SubString(0,ExtractFileName(FileName).Length()-4);//去除文件的扩展名
//--------------------用于连接DBF文件-------------------------------- DBFTable->ConnectionString="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Password=/"/";Data Source=/""+filepath+"/";Extended Properties=dbase 5.0;Persist Security Info=True"; DBFTable->TableName=tablename; DBFTable->Open();
2。新建一个类的成员函数void __fastcall ExcelToDB(TADOQuery *ADOQuery);
以下是函数的具体实现:
void __fastcall TDBFToDBForm::ExcelToDB(TADOQuery *ADOQuery) {//实现很简单,只是把DBFTable的数据逐项添加的本地的数据库 DBFTable->First(); for(int j=0;j<dbftable->RecordCount;j++) { ADOQuery->Append(); for(int i=0;i<dbftable->FieldCount;i++) ADOQuery->FieldByName(DBFTable->FieldList->Strings[i])->AsString=DBFTable->FieldByName(DBFTable->FieldList->Strings[i])->AsString; ADOQuery->Post(); DBFTable->Next(); } ShowMessage("导入成功!"); }</dbftable-></dbftable->
说明:DBFTable使用来装载EXCEL另保存的数据,而程序本身装载数据用的是ADOQuery(当然,你也可以改变),

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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