matlab 读数据库
利用MATLAB进行数据库连接和操作
利用MATLAB进行数据库连接和操作引言随着信息技术的飞速发展，数据库的使用在各个领域中变得越来越重要。
而MATLAB作为一种功能强大的数值计算和数据分析工具，提供了方便的数据库连接和操作功能。
本文将介绍如何利用MATLAB进行数据库连接和操作，以及一些常见的应用场景。
一、数据库连接在使用MATLAB进行数据库操作之前，首先需要进行数据库连接。
MATLAB 中可以通过调用数据库驱动程序实现与各种类型的数据库的连接。
1. JDBC连接JDBC（Java Database Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API。
在MATLAB中，我们可以使用JDBC来实现与支持JDBC连接的数据库的通信。
首先，我们需要下载适当的JDBC驱动程序，并将其添加到MATLAB的Java类路径中。
之后，我们可以使用MATLAB提供的“database”函数来实现数据库的连接。
例如，我们可以使用如下的代码来连接一个MySQL数据库：```matlaburl = 'jdbc:mysql://localhost:3306/database_name';username = 'username';password = 'password';conn = database(url, username, password);```2. ODBC连接ODBC（Open Database Connectivity）是一种用于连接各种类型的数据库的标准接口。
在MATLAB中，我们可以通过ODBC来连接支持ODBC连接的数据库。
首先，我们需要在系统中配置好ODBC数据源。
之后，我们可以使用MATLAB提供的“odbc”函数来实现数据库的连接。
例如，我们可以使用如下的代码来连接一个MS Access数据库：```matlabdatasource = 'Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)';databasefile = 'C:\path\to\database.accdb';username = 'username';password = 'password';conn = odbc(datasource, username, password, 'db_file', databasefile);```二、数据库操作数据库连接成功后，我们就可以利用MATLAB进行各种数据库操作了。
MATLAB百科
MATLAB目录MATLAB的简介发展历程应用Matlab的优势和特点Matlab常用工具箱常用函数[编辑本段]MATLAB的简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLA B和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Mapl e并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MAT LAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
[编辑本段]发展历程20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。
1984年由Little、Moler、St eve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。
到20世纪9 0年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。
版本更新[编辑本段]应用MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：● 数值分析● 数值和符号计算● 工程与科学绘图● 控制系统的设计与仿真● 数字图像处理● 数字信号处理● 通讯系统设计与仿真● 财务与金融工程MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
MATLAB 数据库
基MATLAB 数据库linspace(a,b,c)均匀生成介于a到b的c个值，c默认为100如linspace(0,100,5)即[0 25 50 75 100]linspace(-1.3,1.3)就是生成介于-1.3到1.3的100个值meshgrid是生成网格的函数，一般是生成二维网格矩阵数据，但这里生成的是三维网格矩阵数据。
先以二维数据为例，比如要绘制函数z=f(x,y)的图像x方向在[1,2,3,4,5]五个点上采样，即x=1:5y 方向在[10 20 30 40]四个点上采样，即y=10:10:40那么就一共有5*4=20个采样点。
分别为(1,10) (2,10) (3,10) (4,10) (5,10)(1,20) (2,20) (3,20) (4,20) (5,20)(1,30) (2,30) (3,30) (4,30) (5,30)(1,40) (2,40) (3,40) (4,40) (5,40)命令[X,Y]=meshgrid(x,y)生成的X就是这20个采样点的横坐标，Y既是其纵坐标，即X=1 2 3 4 51 2 3 4 51 2 3 4 51 2 3 4 5Y=10 10 10 10 1020 20 20 20 2030 30 30 30 3040 40 40 40 40然后再对这20个采样点计算z的值，即Z=f(X,Y)，最后用mesh(X,Y,Z)即可绘制图像三维网格数据与此类似，现在xyz三个方向都是取-1.3到1.3的100个数据，总共就是100^3即一百万个采样点，[x,y,z]=meshgrid(linspace(-1.3,1.3));中的x，y和z就分别是这一百万个采样点的三个维度上的坐标。
而s=(x.^2 + (9/4)*y.^2 + z.^2 - 1).^3 - x.^2.*z.^3 - (1/9)*y.^2.*z.^3;就得到了函数s=f(x,y,z)=(x.^2 + (9/4)*y.^2 + z.^2 - 1).^3 - x.^2.*z.^3 - (1/9)*y.^2.*z.^3在这一百万个采样点中的值size（）：获取矩阵的行数和列数（1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。
Matlab中的数据库连接与查询技巧
Matlab中的数据库连接与查询技巧简介：Matlab是一种强大的数学计算软件，除了在数值计算和科学工程领域得到广泛应用外，它也具备与数据库连接和查询的功能。
本文将介绍在Matlab中如何实现与数据库的连接和查询，并提供一些应用技巧和最佳实践。
一、数据库连接技巧在Matlab中，可以使用不同的方法来建立与数据库的连接。
首先，需要安装Matlab的Database Toolbox以获得数据库相关的功能。
具体的安装方法可以参考Matlab官方文档。
1. 直接连接最简单的方法是使用Matlab中提供的直接连接函数。
这些函数允许用户直接指定数据库的连接参数，例如数据库类型、主机地址、端口号等。
一旦成功连接，就可以执行查询和更新操作。
2. 使用ODBC连接另一种常用的方法是使用ODBC（Open Database Connectivity）驱动来连接数据库。
ODBC提供了一个统一的接口，使得可以使用通用的SQL语句来操作不同类型的数据库。
在Matlab中，可以使用database函数来创建一个ODBC连接对象并指定相应的数据源和驱动。
3. 使用JDBC连接JDBC（Java Database Connectivity）是一种Java语言的接口标准，用于连接不同数据库并执行相关操作。
Matlab中可以通过创建java对象的方式来调用JDBC功能。
这种方法可以轻松地连接不同类型的数据库，并且还可以利用Java的强大功能来处理复杂的查询和数据处理任务。
二、数据库查询技巧一旦成功建立了与数据库的连接，接下来就可以进行查询操作了。
本节将介绍一些常用的数据库查询技巧，包括基本查询、条件查询、排序、分组和连接查询。
1. 基本查询基本查询是指从数据库中检索记录的最简单形式。
在Matlab中，可以使用SQL语句来执行基本查询操作。
例如，通过使用SELECT语句和FROM子句，可以从指定的表中检索所有记录或指定列的数据。
然后，使用WHERE子句可以添加条件来进一步筛选结果。
matlab数据库操作解读
目录
• 预备知识 • Matlab连接数据库范例
预备知识
• Database工具箱简介
Database工具箱是一个解决matlab与数据库连接的有效接口，它可 以帮助用户使用matlab的可视化技术与数据分析技术处理数据库信息。在 matlab的环境下使用SQL（structured query language）标准数据查询语 言来操作数据库。
数据库操作实例
输入数据源名称（任意），选择本地或者远端数据库服务器，点击“下一
步”，选择Windows身份认证登陆
数据库操作实例
可以更改默认的数据库（也可以不用），其他选项默认，继续点击“下一步”
数据库操作实例
点击“测试数据源”，查看是否连接成功，验证，完成
数据库操作实例
• 配置完数据源，在M文件中编写测试代码，连接 数据库，并从中读取数据，测试所用的表 (dbo.person)结构如下：
• 测试结果：
PS： AutoCommit：’on’ 表示连接成功
数据库操作实例
（2）Ping函数
ping(conn) 通过 ping函数可以获得数据库连接的数据版本、数据名
称、驱动程序、URL 地址等等。
• 测试结果：
数据库操作实例
： (3)执行SQL语句和打开游标函数exec(主要是用来遍历查询结果的集合) curs = exec(conn, 'sqlquery') conn: 数据库连接对象 sqlquery: sql 数据库查询语句 curs：结构体（游标） （4）函数fetch 导入数据到matlab单元数组，最终可在终端查询读取数据 • M文件核心代码： curs = exec(conn,'select * from yxmdb.dbo.person'); curs = fetch(curs);%把数据库中的数据读入matlab cur = curs.data; %% 选择表dbo.person中所有的数据 • 测试结果：
Matlab数据库编程指南-Godman
Matlab数据库编程指南-GodmanMatlab与数据库链接有三种方法，本文只讲述其中以ODBC的方式进行链接。
本文件包含四部分，其中第三部分为我自己写的一些数据库函数操作的函数，第四部分为网上的一些资料。
如有疑问可以邮件联系**************Godman 2009.3.30 晚Good Luck！第一部分：读取数据其相关信息查看1.配置数据源（1）.“控制面板”----“管理工具”——“数据源（ODBC）”——“添加”——“创建数据源名称和选择数据库文件”。
具体操作见“配置数据源.gif”（2）.采用修改注册表，自动配置数据源。
DB_path='D:\Program Files\MATLAB71\work\StuSystem.mdb';DB_sourcename='Godman';LinkDB(DB_path,DB_sourcename,1);(LinkDB为自编函数)2.建立链接对象——database调用格式：conna=database(‘datasourcename’,’username’,’password’);如conna=database('SampleDB','','');其中SampleDB为上文中创建的数据源名称，当默认情况下，数据库文件的username和password为空。
3.建立并打开游标——exec调用格式：curs=exec(conna,'sqlquery')；如curs=exec(conna,'select * from database')其中conna为上文中链接对象，select * from database表示从表database中选择所有的数据.4.把数据库中的数据读取到Matlab中——fetch调用格式：curs=fetch(curs,RowLimit);Data=curs.Data；%把读取到的数据用变量Data保存.如curs=fetch(curs)；把所有的数据一次全部读取到Matlab中，RowLimit为每次读取的数据参数的行数，默认为全部读取，但是全部读取会很费时间（和计算机性能很大关系）。
数据分析与机器学习工具介绍：R和MATLAB
数据分析与机器学习工具介绍：R和MATLAB数据分析和机器学习是当今科技领域中非常重要的技能。
在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中提取有用的信息，对于决策制定、业务优化以及新产品服务的开发非常重要。
而在数据分析和机器学习的领域中，R和MATLAB是两个非常受欢迎的工具。
本文将详细介绍这两个工具的功能和使用步骤。
一、R的介绍R是一个免费且开放源代码的统计分析和数据可视化工具。
它具有强大的数据处理和分析能力，在学术界和工业界都非常受欢迎。
下面是R的一些主要功能：1. 数据导入和处理：R可以从多种数据源导入数据，如CSV、Excel、数据库等，然后进行数据的清洗和转换。
2. 统计分析：R提供了丰富的统计分析函数和算法，可以进行描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等等。
3. 数据可视化：R具有优秀的绘图能力，可以生成各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等，使数据更直观易懂。
4. 机器学习：R也提供了强大的机器学习功能，包括分类、聚类、回归等算法，可以帮助用户构建预测模型。
二、R的使用步骤接下来，我将介绍R的使用步骤，以帮助初学者更好地上手。
1. 安装R：首先，你需要从R官方网站下载并安装R。
根据自己的操作系统选择相应的安装包，然后按照提示进行安装。
2. 学习基本语法：R有自己独特的编程语法，需要花一些时间来学习。
可以通过在线教程、参考书籍或者观看视频来学习基本语法。
3. 导入数据：使用R可以从多种格式的文件导入数据。
例如，使用read.csv()函数可以导入CSV格式的数据，使用read.xlsx()函数可以导入Excel格式的数据。
4. 数据处理：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗和转换。
R提供了各种函数和技巧来处理数据，如删除缺失值、重复值和异常值，合并、切片和重塑数据等。
5. 统计分析：R拥有丰富的统计分析函数和包，可以进行各种分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
通过调用相应的函数并提供相应的参数，即可进行相应的统计分析。
matlab中data函数的用法 -回复
matlab中data函数的用法-回复Matlab是一种被广泛应用于科学与工程研究领域的数学软件，它具有强大的数据处理和分析能力。
data函数是Matlab中一个重要的内置函数之一，它在处理数据时发挥着重要作用。
本文将详细介绍data函数的用法，从基本概念、语法结构、输入参数到输出结果，一步一步地进行解析和示范。
一、基本概念首先，让我们来了解一下data函数的基本概念。
data函数被用于读取Matlab工作空间或外部文件中的数据并将其存储在一个结构数组中。
这个结构数组中的每个元素都包含一个数据集，可以在Matlab中进行操作和分析。
二、语法结构在使用data函数之前，我们需要了解其语法结构。
data函数的一般形式如下：dataStruct = data(source)其中，dataStruct是一个用于存储数据的结构数组，source表示数据的来源。
三、输入参数接下来，我们来看一下data函数的输入参数。
根据数据来源的不同，可以有多种输入参数的形式。
1. 读取工作空间中的数据如果要从Matlab工作空间中读取数据，可以将源参数设置为一个变量名。
例如：x = [1, 2, 3, 4, 5];dataStruct = data(x);这样，数据x将被存储在dataStruct结构数组中。
2. 读取外部文件中的数据如果要从外部文件中读取数据，可以将源参数设置为相应的文件名。
Matlab支持多种文件格式，如文本文件、数据库文件、Excel文件等。
例如：dataStruct = data('data.txt');这里假设我们有一个名为"data.txt"的文本文件，其中包含一些数据。
使用data函数，这些数据将被读取并存储在dataStruct结构数组中。
3. 指定数据格式在读取外部文件时，有时候需要指定数据的格式。
可以使用键值对的方式给出额外的参数来实现。
例如，对于文本文件，可以使用'delimiter'参数指定分隔符。
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zz: Matlab数据库编程指南(2011-03-18 17:39:10)转载▼标签：杂谈/view/5b9fb00abb68a98271fefa61.htmlMatlab数据库编程指南-GodmanMatlab与数据库链接有三种方法，本文只讲述其中以ODBC的方式进行链接。
本文件包含四部分，其中第三部分为我自己写的一些数据库函数操作的函数，第四部分为网上的一些资料。
如有疑问可以邮件联系tntuyh@ Godman 2009.3.30 晚Good Luck！第一部分：读取数据其相关信息查看1. 配置数据源（1）.“控制面板”----“管理工具”——“数据源（ODBC）”——“添加”——“创建数据源名称和选择数据库文件”。
具体操作见“配置数据源.gif”（2）.采用修改注册表，自动配置数据源。
DB_path='D:\Program Files\MATLAB71\work\StuSystem.mdb';DB_sourcename='Godman';LinkDB(DB_path,DB_sourcename,1);(LinkDB为自编函数)2. 建立链接对象——database调用格式：conna=database(‘datasourcename’,’username’,’password’);如conna=database('SampleDB','','');其中SampleDB为上文中创建的数据源名称，当默认情况下，数据库文件的username和password为空。
3. 建立并打开游标——exec调用格式：curs=exec(conna,'sqlquery')；如curs=exec(conna,'select * from database')其中conna为上文中链接对象，select * from database表示从表database中选择所有的数据.4. 把数据库中的数据读取到Matlab中——fetch调用格式：curs=fetch(curs,RowLimit);Data=curs.Data；%把读取到的数据用变量Data保存.如curs=fetch(curs)；把所有的数据一次全部读取到Matlab中，RowLimit为每次读取的数据参数的行数，默认为全部读取，但是全部读取会很费时间（和计算机性能很大关系）。
上述四点是matlab从数据库文件中读取数据到matlab中的基本步骤。
5. 数据返回类型从数据库中读取数据到matlab有三种数据类型（默认为元胞类型cellarray），分别为元胞类型（cellarray），数字型（numeric），结构型（structure）。
可以在链接数据库之前通过setdbprefs 函数来进行设置。
如果数据库文件中全部是数值型数据时最好采用numeric型的数据，这样可以使得读取速度大幅提高，特别是在大型数据读取时非常明显。
我曾经从数据库中读取过100万个数据，用cellarray时用了16s，但是用numeric时却只用了8s，速度提高很大啊，对电脑配置不好的来说，很有帮助的。
（还有我的电脑很烂，1.3GHz，384M内存，可能让大家见笑了…….）调用格式：setdbprefs(‘datareturnformat’,’numric’)6. 养成良好习惯，随手关闭链接对象和游标——close当不再使用数据库的链接对象时要及时关闭，这样才能及时的释放出内存，而且每次链接后所需要的内存量是非常大的，要是不及时关闭的话对后续计算的影响将非常非常的大。
( 针对烂机子而言，要是你的电脑超强也无所谓的…..)调用格式：close(curs)close(conna)7. 查看数据相关信息Rows-查看数据行数调用格式：numrows=rows(curs)Cols——查看数据列数调用格式：numcols=cols(curs)Attr——查看数据属性调用格式：attribute=attr(curs)第二部分：把数据写入到数据库中8. 添加数据到表中——insert函数调用格式：insert(conna,’tab’,colnames,exdata)conna——链接对象tab——数据库文件的表名colnames——数据库表的列名exdata——matlab变量如：insert(conna,'try',{'a1', 'a2'},[45 65])commit(conna)%确认数据更改9. 更新数据库中的数据——update调用格式：update(conna,’tab’,colnames,exdata,’whereclause’)conna——链接对象tab——数据库文件的表名colnames——数据库表的列名exdata——matlab变量whereclause——SQL的where字句如：update(conna,'try',,'a1', 'a2'-,*45 65+,’where XX=’XX’’)commit(conna)%确认数据更改10. 建立新表——exec,creat table调用格式：conna=database('SampleDB','','');exec(conna,['create table Table(name string,age int)']);close(conna);Table——表名name，age——字段名以上部分是从董振海写的《精通MATLAB7编程与数据库应用》中根据我使用database toolbox 的经验摘抄的，在此向作者致谢。
第三部分：自己写的相关函数下面是我在matlab的数据库分析项目的过程中自己写的和用到的关于数据库操作的相关函数的介绍：11. 把数据写入到txt文件中.调用格式：data=rand(100,100);dlmwrite('data.txt',data,'delimiter',' ','newline','pc');由于matlab的数据类型默认为双精度的，写入到txt中也是双精度的，此时可以用下面操作来减少有效位数从而减小文件大小。
data=fix(10000*data)/10000;这样保存的txt文件要更小一些.12. 把字符串分隔为cell数据——StrSpliteToCell调用格式：StrSpliteToCell(Str1,Str2)Str1为字符串源，str2为分隔号如：DataPath ='D:\Program Files\MATLAB71\work\data.txt'Str='\'StrSpliteToCell(DataPath, Str)ans ='D:' 'Program Files' 'MATLAB71' 'work' 'data.txt'13. cell数据用字符分隔——CellStrJoinWithSeparatora={'D:' 'Program Files' 'MATLAB71' 'work' 'data.txt'}Str=CellStrJoinWithSeparator(a,'\')Str =Message: ''ErrNum: 0ans: 'D:\Program Files\MATLAB71\work\data.txt'14. 把txt文件中的数据写到数据库中由于matlab直接向数据库中保存数据时非常非常的费时，曾经用matlab直接向数据库中写数据时，100万个数据运行了20多分钟还没完，等的太久了就结束了……..所以想到了先把数据保存为txt，再从txt写到数据库文件中，这样这样做的时间花费相对直接写来说几乎可以忽略了把上面的data.txt中的数据写到数据库文件中conna=database('SampleDB','','');DataPath='D:\Program Files\MATLAB71\work\data.txt' f=CreateSchema(DataPath)Txt2Access(conna,DataPath)close(conna)CreateSchema.m是一个写配置文件的函数Txt2Access.m是把数据写到数据库中第四部分：其他参考资料/a/a.asp?B=260&ID=1243284 Database Toolbox 2和关系数据库进行数据交换Database 工具箱可以使你使用MATLAB 的数据分析和可视化工具对存储在数据库中的数据进行分析。
在MATLAB 工作环境中，您可以使用结构化查询语言进行：■对数据库中的数据进行读写■使用约束条件对数据库进行操作您可以在MATLAB 中和绝大多数的数据库进行交互，包括Oracle、Sybase、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL 以及Microsoft Access 。
该工具箱还允许您在单个的MATLAB 任务中同时存取多个数据库并且支持事务特性。
它包含了Visual Query Builder （可视化查询工具），它可以使您在不熟悉SQL 的情况下和数据库进行交互。
Visual Query Builder可以快速对您的数据进行存取和图表显示关键特性■支持ODBC/JDBC 连接的数据库接口包括Oracle、Sybase、Microsoft SQLServer、MySQL、PostgreSQL 以及Microsoft Access■从MATLAB 中直接执行查询语句■对于大数据量查询，将增量获取数据■在所有的数据导入和导出的过程中，保留数据类型■单个的MATLAB 任务中可以同时存取多个数据库■从一个数据库中导入数据，完成计算后，将结果输出到另外一个数据库■在单个事务中获取大数据集，或者分割数据，通过多个事务来完成■通过在一个MATLAB 会话中保持数据库连接来减少需要进行输入和输出数据所需要的语句，除非数据库连接被显式关闭■它可以使您在不熟悉SQL 的情况下和数据库进行交互在MATLAB 中对Microsoft Access 数据库进行查询数据库工具箱函数列表数据库访问函数clearwarnings 清除数据库连接警告close 关闭数据库连接commit 数据库改变参数database 连接数据库exec 执行SQL语句和打开油标get 得到数据库属性insert 导出MATLAB单元数组数据到数据库表isconnection 判断数据库连接是否有效isreadonly 判断数据库连接是否只读ping 得到数据库连接信息rollback 撤销数据库变化set 设置数据库连接属性sql2native 转换JDBC SQL 语法为系统本身的SQL语法update 用MATLAB单元数组数据代替数据库表的数据数据库游标访问函数attr 获得的数据集的列属性close 关闭游标cols 获得的数据集的列数值columnnames 获得的数据集的列名称fetch 导入数据到MATLAB单元数组get 得到游标对象属性querytimeout 数据库SQL查询成功的时间rows 获取数据集的行数set 设置游标获取的行限制width 获取数据集的列宽数据库元数据函数bestrowid 得到数据库表唯一行标识columnprivileges 得到数据库列优先权columns 得到数据库表列名称crossreference 得到主健和外健信息dmd 创建数据库元数据对象exportedkeys 得到导出外部健信息get 得到数据库元数据属性importedkeys 得到导入外健信息indexinfo 得到数据库表的索引和统计primarykeys 从数据库表或结构得到主健信息procedurecolumns 得到目录存储程序参数和结果列procedures 得到目录存储程序supports 判断是否支持数据库元数据tableprivileges 得到数据库表优先权tables 得到数据库表名称versioncolumns 得到自动更新表列数据库工具箱让用户使用MATLAB强大数据分析和可视化工具功能处理存储在数据库中的数据的复杂分析。