从数据库中得到合适的时间格式
西文生物医学数据库使用说明
根据初步检索结果调整关键词， 添加同义词、近义词、相关词等， 以扩大检索范围。
布尔逻辑运算符应用
逻辑“与”（AND）
用于缩小检索范围，提高查准率，如同时包含 两个或多个关键词的文献。
逻辑“或”（OR）
用于扩大检索范围，提高查全率，如包含任意 一个关键词的文献。
逻辑“非”（NOT）
用于排除某些不需要的文献，如排除某个作者或某个机构的文献。
拓展了学术视野
通过接触大量的生物医学文献，学员们对 学科前沿和热点有了更深入的了解和认识。
增强了科研能力
通过学习和实践，学员们提高了自己的信 息获取、分析和利用能力，为今后的科研
工作打下了坚实的基础。
未来发展趋势预测
数据库整合与共享
未来西文生物医学数据库将更加注重资源的整合和共享，打破数据库之间的壁垒，实现资源的互 通有无。
开放共享
数据库的开放共享程度将更高， 促进学术交流和合作。同时，数 据库的安全性和隐私保护也将得 到更加重视。
02
检索方法与技巧
关键词选择及优化
01
医学主题词表 （MeSH）应用
使用医学主题词表进行关键词规 范化和扩展，提高检索准确性和 查全率。
关键词类型
02
03
关键词优化
选择具有代表性和专指性的关键 词，如疾病名称、药物名称、基 因名称等。
截词符与通配符使用
截词符（*）
用于替代词干后的部分字母，以检索具有相同词干的词，如“cancer*”可检索出“cancer”、 “cancers”、“cancerous”等。
通配符（?）
用于替代单词中的任意一个字母，以检索拼写相近的词，如“p?tient”可检索出“patient”、 “potient”等。
大数据分析与列数据库
大数据分析与列数据库近年来随着数据量的激增，对于数据分析的需求也日益迫切，传统的RDBMS已经远远不能满足企业对大数据分析的需求，虽然很多厂商都声称自己具有列数据库的特性，但是绝大多数都不具备处理真正大数据的能力，在今年8月份，Google 在VLDB 2012大会上发表了<< Processing a Trillion Cells per Mouse Click>>论文[1]，展示了Google新的大数据分析技术PowerDrill, 本文将借用这篇论文的实验数据，结合笔者的上一篇Hadoop文件格式[2]的内容介绍更多大数据分析中列数据库的核心原理, 希望读者能对列数据库的原理有更多了解，也希望对将来Hadoop在针对数据分析方面能够有更多优化, 并对一些忽悠的厂商和空喊口号的技术有辨别能力。
列文件格式和压缩在常见的列数据库技术中，一个总是被混淆的概念是面向列储存和面向列的压缩(Column storage and Columnar compression, 见参考资料[3]) , 面向列储存指的是将同类数据放在一起，这类数据在物理磁盘和物理内存上表现为连续空间，也就是我们熟称的”将不同列分开放”(这个描述并不准确但是更容易理解), 而面向列的压缩是指将不同的数据以更小的代价存放在磁盘或内存中，它往往包括非常高效的编码和解码技术(Encoding and Decoding) , 比如Run Length Encoding , BitVector Encoding ,真正的列数据库中会包括与这些压缩格式相对应的延迟物化技术(later Materialization), 高效的压缩格式和延迟物化特性是真正列数据库和伪列数据库之间查询性能和集群吞吐能力的最主要差别.高效压缩之Run length EncodingRun length Encoding将同一列的连续数据压缩成它的实际数值和这个数值出现的连续次数，比如AAABBBBBCCCCCCC 这样一个包含15条数据的某列数值，run length encoding 会将它压缩成一个三元数组(实际值,起始位置,个数)，比如上面的数值会压缩成[A,1,3][B,4,5][C,8,7]的格式,从而使原始的数据无论在磁盘还是内存中都可以占用更少的空间，由于run length encoding 的特性，数据往往需要重新排序从而得到更好的结果，在实际生产环境中,性别，年龄，城市等选择性非常高的列往往都是run length encoding处理的对象.在列数据库中数据往往会经过多层排序，比如第一层排序为性别，第二层排序为年龄，第三层排序为城市, 即使那些本来选择性不算高的列，在排序之后的小范围区间内也可能使类似的记录满足run length encoding 的压缩条件，从而使记录更加适合压缩.高效压缩之Bit-Vector EncodingBit-vector encoding 是数据仓库中最常用的优化手段,行数据库中使用的一般为bitmap index, 它一般只针对单个列而且是额外的存储结构，列数据库中的bit-vector encoding 主要针对数据本身而且含有较少的唯一值才进行编码，在这种编码中,会先储存所有出现过的值，然后使用bit 数字1来表示实际这个数值是否出现在列中，其他bit位用0来表示. 比如某个chunk的数值为:A A C C D D AB EBit-Vector encoding会使用ABCDE这样的字典来储存实际的值，然后使用:110000100 : 对应bit-string 值A000000010 : 对应bit-string 值B001100000 : 对应bit-string 值C000011000 : 对应bit-string 值D000000001 :对应bit-string 值E在上面的例子中，每一个bit-string 的值没有为8的倍数，所以后面的bit位就被浪费掉了.当唯一值越多，需要编码的数值越多，则整个向量空间越稀疏并且消耗就越大，这是行数据库中bitmap index 低效且不可伸缩的关键因素(包括Hive 0.8 引入的bitmap index也是如此).在列数据库中，因每一部分数据块单独存放(PowerDrill 假设一个数据块大概存放2千万条记录), 并且每个数据块都只维护自己的少量唯一值，所以Bit-Vector encoding所消耗的空间无论是磁盘还是内存都极少并且不会有伸缩方面的问题. 在处理Bit-Vector encoding 的计算时，比如对应上面例子某个查询需要知道字符串为B的个数时，只需要将bit-string B进行位操作即可得到, 这比普通的hashmap 计数器的计算方式会快上几个数量级. Bit-Vector Encoding一般并不要求数据本身排序，但是近来有研究表明不管是对数据表的列顺序还是列顺序一定情况下行数据的重新排序都会使Bit-Vector Encoding使用更少的磁盘和内存空间[6][7]. Google PowerDrill通过实验证明对行数据重新排序会对查询性能有1.2倍到2.8倍的提升，并且内存比不排序的情况下消耗更少.Trie EncodingTrie数据结构一般也叫prefix trees, 一般用在数据类型为string并且排序之后有明显倾斜的数据分布的列，比如URL , 家庭住址, 这些字段的前缀经过排序之后在局部区域往往都有很高的压缩比，在最近的Hbase 里面也使用了这种方式压缩rowKey 的部分，Google PowerDrill也同时使用Trie Encoding压缩由”字典表”和”字典表所在位置”所组成的文件格式及其对应的内存数据结构.其他编码方式和压缩编码和解码不同于压缩，编码和解码一般针对特殊数据和特殊的类型，一般消耗的CPU也远远小于压缩所消耗的CPU，更多时候需要对数据重新排序才能取得更好的压缩比，这种排序既包括列的选择性高低也包括在局部地区重新调整行的顺序. 除了上面提到的Power Drill 常使用的Run length Encoding , Bit-vector encoding ,Trie Encoding 之外, 常见的编码还包括:l 针对字符或文本的”Dictionary Encoding”:比如email 地址, 家庭地址. 这种编码一般不需要排序，主要为了节省储存空间和少量内存空间，对查询处理时间有所提升.l 针对固定间隔类型数据的”Delta Encoding” : 比如日期，时间，时间戳和等间距长的数据类型，一般不需要排序，针对特殊应用，比如定时输出数据的监控系统（主机负载，网络流量等）,这种编码无论磁盘还是内存的压缩率都极高,并且对应查询处理时间也有明显提升.l 有时候为了编码会将两个或多个字段进行组合,使用Trie Encoding 或者”变长间隔编码”进行处理，这些编码只在非常特殊的数据类型或者数据倾斜下使用，有时候只减少磁盘空间而对查询时间没有提升，甚至使用不当会增加CPU解码的负担而提升效果较小.Run length Encoding和Bit-Vector Encoding一般对某些列压缩会减少储存3-4个数量级，对内存提升也有2-3个数量级，Dictionary Encoding和Trie Encoding一般对磁盘空间减少大概20倍，对内存空间大概减少5倍，根据Google PowerDrill的实验，在常见的聚合查询中这些特殊的编码方式会对查询速度一般有2-3个数量级不等的提升.上面描述的只是最简单的情况，实际生产环境中要比这复杂的多，run length encoding , Bit-Vector Encoding 和Dictionary Encoding在何时使用的情况比较好判断，有些其他的编码方式则会出现时间和空间转换比率的权衡问题，比如run length encoding对于连续出现次数小于几十以下的情况提升就不明显，还有Dictionary Encoding在建立字典表的时候对于重复次数小于多少次的字符串就不储存在字典表中，以免压缩比率提升不大反而解压缩的消耗反而大增.至于具体的阈值怎么取舍，根据不同的集群硬件情况，数据分布情况，需要作出不同的调整.压缩对编程语言垃圾回收也非常有提升，因为在物理内存上更加连续，使得gc 的处理时间缩短, 操作系统page cahe 换入换出更快,具体可以查看参考资料[3]压缩往往是针对原始二进制数据,对不同数据类型的提升差别不大，生产系统中一般同时使用编码解码和压缩. 常用的压缩算法包括gzip,bzip,LZO,snappy 等，在Google PowerDrill 的实验中，对已经使用特殊编码和解码的数据继续压缩对内存和处理效率已经提升不大，甚至有可能为了减少内存空间而增加查询处理的延迟，google权衡考虑cpu的消耗，内存提升效率，解压缩的速度而使用了一个修改版的LZO 压缩算法, 并称相比较已经编码和解码的数据，修改版的LZO压缩还能提高1.4倍到2倍的磁盘空间和10%的内存空间，同时解压缩速度比google开源的snappy要快。
第3章 表的创建与使用
字段的数据类型决定了可以设置哪些其他字段属性，如只 能为具有“超链接”数据类型或“备注”数据类型的字段 设置“仅追加”属性。
3-15类型属性比较
图3-4 数据表视图
3.2.3 使用表设计创建数据表
使用表的【设计视图】来创建表主要是设置表的各 种字段的属性。而它创建的仅仅是表的结构，各种数 据记录还需要在【数据表视图】中输入。通常都是使 用【设计视图】来创建表。下面将以创建一个“学生 信息表”为例，说明使用表的【设计视图】创建数据 表的操作步骤。
3.2 数据类型
3.2.3日期和时间类型
Access 2010中提供了以下几种日期和时间类型的数据。 “短日期”：显示短格式的日期。具体取决于读者所在区 域的日期和时间设置，如美国的短日期格式为3/14/2012。 “中日期”：显示中等格式的日期，如美国的中日期格式 为14-Mar-01。 “长日期”：显示长格式的日期。具体取决于读者所在区 域的日期和时间设置，如美国的长日期格式为Wednesday, March 14, 2012。 “时间(上午/下午)”：仅使用12小时制显示时间，该格式 会随着所在区域的日期和时间设置的变化而变化。 “中时间”：显示的时间带“上午”或“下午”字样。 “时间(24小时)”：仅使用24小时制显示时间，该格式会随 着所在区域的日期和时间设置的变据表是Access各个版本数据库
中存储数据的唯一对象，这里分类存储着 各种数据信息。它存储的数据一般要经过 各种数据库对象的处理后，才能成为对人 们有用的信息。
3.2.1使用表模板创建数据表
对于一些常用的应用，如联系人、资产等信息，运用 表模板会比手动方式更加方便和快捷。下面以运用表 模板创建一个“联系人”表为例，来说明其具体操作。 建一个“联系人”表为例，来说明其具体操作：
数据库概论
第二章数据库概论§2.1 数据库的发展数据库处理在信息系统的研究中一直是非常重要的主题，然而，近年来，随着World Wide Web(WWW)的猛增及Internet技术的迅速发展，使得数据库技术之时成为最热门技术之一。
数据库技术能使Internet应用超越具有早期应用特点的简单的发布。
同时，Internet技术提供了一种向用户发布数据库内容的标准化的访问方法。
这些技术没有脱离经典数据库技术的要求。
它们只是加重了数据库技术的重要性。
数据库的设计和开发及包括艺术有包括工程。
理解用户的需求，然后，把它们转变为有效的数据库设计是一个艺术过程。
把设计转变为实际的数据库，并且这些数据库带有功能完备、高效能的应用，是一个工程过程。
数据库的目的是帮助人们跟踪事务。
经典的数据库应用涉及诸如订单、顾客、工作、员工、学生、电话之类的项，或其它数据量较大、需要密起关注的事务。
最近，由于数据库的普及，数据库技术已经被应用到了新的领域，诸如用于Internet的数据库或用于公司内联网的数据库。
数据库也被越来越多地应用于生成和维护多媒体应用程序上。
计算机的数据处理应用，首先要把大量的信息以数据形式存放在存储器中。
存储器的容量、存储速率直接影响到数据管理技术的发展。
从1956年生产出第一台计算机到现在，存储器的发展，为数据库技术提供了良好的物质基础。
使用计算机以后，数据处理的速度和规模，无论是相对于手工方式，还是机械方式，都有无可比拟的优势。
通常在数据处理中，计算是比较简单的而数据的管理却比较复杂。
数据管理是指数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，这部分操作是数据处理业务的基本环节，而且是任何数据处理业务中必不可少的共有部分。
数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。
2.1.1 数据库的发展数据管理技术的发展，与硬件（主要是外存）、软件、计算机应用的范围有密切的联系。
数据管理技术的发展经过三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段和数据库阶段。
飞时达横断面数据格式
飞时达横断面数据格式1.引言1.1 概述在飞时达横断面数据格式的研究中，数据格式的定义和设计是非常重要的一部分。
飞时达横断面数据格式是用于描述横断面飞行中所采集到的数据的一种规范化的格式。
这种格式不仅能够方便数据的存储和传输，还能够提高数据的可读性和解析性。
飞时达横断面数据格式的定义需要考虑到几个方面的因素。
首先，它要能够包含横断面飞行过程中采集到的各种数据信息，如位置坐标、飞行姿态、速度等。
其次，考虑到实际应用中可能需要对数据进行分析和处理，格式的设计应该具备一定的可扩展性和灵活性，能够满足不同的需求。
在设计飞时达横断面数据格式时，还需要考虑到数据的效率和精确性。
数据格式应该能够高效地存储和传输大量的数据，并保证数据的准确性和完整性。
同时，为了方便数据的解析和使用，格式的设计应该具备一定的规范性和标准性，使得不同的应用程序能够方便地读取和处理数据。
总之，飞时达横断面数据格式是一个非常关键的问题，它直接影响到横断面飞行数据的存储、传输和应用。
在本文中，我们将详细介绍飞时达横断面数据格式的设计要点和实现方法，以期能够为相关领域的研究和应用提供一种统一的数据格式标准。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下几个方面：1. 文章整体结构：介绍文章的整体结构，包括引言、正文和结论三个部分。
2. 引言部分：简要概述文章的目的和内容，引起读者的兴趣，并解释为什么飞时达横断面数据格式是一个重要的话题。
3. 正文部分：详细介绍飞时达横断面数据格式的要点。
可以根据实际情况安排多个小节，每个小节介绍一个要点。
在每个小节中，可以先对该要点进行具体解释，然后提供相关的案例或实例加深理解，最后总结该要点的重要性和应用价值。
4. 结论部分：总结整个文章的主要内容和观点，回顾飞时达横断面数据格式的要点，并强调其在实际应用中的意义和潜在的发展方向。
整体来说，文章结构部分应该清晰地展示文章的逻辑顺序和组织结构，以帮助读者更好地理解和阅读整篇文章。
有用时间类型的编码算法
有用时间类型的编码算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在现代社会，时间管理变得越来越重要。
无论是在工作中还是在生活中，我们都需要有效地利用时间来提高效率和生产力。
时间编码算法成为了一个非常有用的工具，它可以帮助我们更好地安排时间和任务。
时间编码算法是一种将时间转化为特定格式的技术，使得时间更易于理解和管理。
它可以通过不同的规则和逻辑来将时间转化为数字或字母的组合，从而方便我们记录和识别特定时间点或时间段。
下面介绍一些有用的时间编码算法。
1. Unix时间戳Unix时间戳是一种广泛应用的时间编码算法，它将时间表示为距离1970年1月1日00:00:00的秒数。
这种编码方式使用起来非常简单，只需要将当前时间转化为秒数即可得到Unix时间戳，这样有助于计算机系统处理时间和日期。
2. ISO 8601ISO 8601是国际标准化组织（ISO）制定的时间表示格式。
它采用年-月-日的顺序，并且可以包含时间和时区信息。
这种编码方式具有统一的格式，避免了不同地区和国家间的时间混淆，因此在国际交流和数据交换中被广泛使用。
3. 自定义时间编码除了现有的时间编码算法外，我们还可以根据自己的需求和习惯制定自定义的时间编码规则。
可以将时间表示为一组数字，每个数字代表特定的含义，如年、月、日、时、分等。
这样可以根据自己的需求来设计时间编码方式，使得时间管理更加灵活和高效。
4. 时间段编码除了表示特定时间点外，时间编码算法还可以用来表示时间段。
可以将一个时间段表示为起始时间和结束时间的组合，或者使用持续时间来表示时间段的长短。
这种编码方式有助于我们更好地理解和规划时间段，提高时间管理效率。
第二篇示例：在日常生活中，我们常常需要处理各种时间数据，比如记录事件发生的日期和时间、计算两个时间点之间的时间差等。
时间数据的表示和处理方式是有限的，通常采用一定的标准格式来表示时间数据，比如年-月-日-时-分-秒。
在实际编程中，时间数据的表示和处理还需要考虑时区、夏令时、闰年等因素，这就为时间类型的编码算法提出了更高的要求。
KEGG使用教程
最近要学KEGG，先粘2个有用的内容存档。
/?wz457.html以下是我归纳出的使用KEGG方法敲门，供给大家参考使用KEGG数据库一个主要用途就是查询分析pathway，然而直接通过网页打开的是一个图片形式的数据。
如下介绍如何利用下载的数据，以及使用软件VisANT（首先需要安装java虚拟机，太大了请自己去网上下载）来分析KEGG数据。
以人类MAPK通路（编号hsa04010）为例：一、如何确定一组基因（蛋白）是否在MAPK通路中？通过ftp下载人类hsa04010相关的所有数据。
找到hsa04010.gene这个文件，其中包含的就是geneid，gene name，gene的描述，通过这个表就能确定哪个基因是在这个通路中了。
二、如何确定一组基因（蛋白）互作是否在MAPK通路中？１、首先通过http://www.genome.jp/kegg/xml/KEGG regulatory pathways linked to KO ，http://www.genome.jp/kegg/KGML/KGML_v0.6.1/ko/ko04010.xml下载MAPK通路的xml格式的数据，并保存为xml文件，hsa04010.xml２、使用VisANT软件（/）进行分析，步骤如下：（1）打开后，点击左边按钮Clear，清除以前的文件（2）点File—open：打开hsa04010.xml文件，这时出现MAPK调控网络。
（3）点File—Export as Tab-Delimited File—All:之后将在网页上出现如下格式的数据：K04463 K04464 1 M9999 0.0K02308 K04426 1 M9999 0.0K04371 K04376 1 M9999 0.0K04375 K04379 1 M9999 0.0将此数据copy下来，命名为KO2KOppi这里的K0……编号意思是：KO(KEGG Orthology) ID（4）打开表：hsa04010.orth,将其中的分号；全部替换为Tab符号，将全部的逗号替换为Tab符号，之后用xls打开。
Access教程 第二章 建立数据库
Access教程第二章建立数据库本章内容◆数据库的设计概念与创建数据库。
◆表的创建及表与表之间的关系。
◆数据库的修改、设计与编辑。
一、数据库的设计1．概念及准则下面介绍数据库设计的概念，及由此而产生的数据库设计准则。
Access 2003数据库是所有相关对象的集合，包括表、查询、窗体、报表、宏、模块、Web页等。
每一个对象都是数据库的一个组成部分，其中，表是数据库的基础，它记录数据库中的全部数据内容。
而其他对象只是Access提供的用于对数据库进行维护的工具而已。
正因为如此，设计一个数据库的关键，就集中在建立数据库中的基本表上。
关系型数据库不管设计得好坏，都可以存取数据，但是不同的数据库在存取数据的效率上有很大的差别。
为了更好的设计数据库中的表，下面提供几条一般规则供大家讨论。
⑴字段唯一性。
即表中的每个字段只能含有惟一类型的数据信息。
在同一字段内不能存放两类信息。
⑵记录唯一性。
即表中没有完全一样的两个记录。
在同一个表中保留相同的两具记录是没有意义的。
要保证记录的唯一性，就必须建立主关键字。
⑶功能相关性。
即在数据库中，任意一个数据表都应该有一个主关键字段，该字段与表中记录的各实体相对应。
这一规则是针对表而言的，它一方面要求表中不能包含该表无关的信息，另一方面要求表中的字段信息要能完整地描述某一记录。
⑷字段无关性。
即在不影响其他字段的情况下，必须能够对任意字段进行修改（非主关键字段）。
所有非主关键字段都依赖于主关键字，这一规则说明了非主关键字段之间的关键是相互独立的。
这些内容涉及到关系模型与规范化问题，这里不作理论分析，我们将在数据库原理中学习和讨论。
2. 一般步骤按照上面几条原则，可以设计一个比较好的数据库及基本表。
当然数据库的设计远不止这些，还需要设计者的经验和对实际事务的分析和认识。
不过可以就这几条规则总结出创建数据库的一般步骤。
⑴明确建立数据库的目的。
即用数据库做哪些数据的管理，有哪些需求和功能。
罗斯文ACCESS数据库(必读)
一、罗斯文数据库简介二、罗斯文库是Access自带的示例数据库，也是一个很好学习教程。
让我们一起来学习一下吧。
通过罗斯文数据库的学习，能对数据库的表、关系、查询、报表、窗体、切换面板等内容有个全面的了解。
我们做数据库开发，应该来讲是现实生活中一种管理思路的体现与高度概括。
那么要构思之前肯定要对整个流程有个清晰的了解。
那我们就先来了解一下这个罗斯文公司的业务流程吧。
罗斯文公司是一个虚构的商贸公司，该公司进行世界范围的食品的采购与销售，就是通常所讲的买进来再卖出去，赚取中间的差价。
罗斯文公司销售的食品分为几大类，每类食品又细分出各类具体的食品。
这些食品由多个供应商提供，然后再由销售人员售给客户。
销售时需要填写订单，并由货运公司将产品运送给客户。
要打开“罗斯文数据库”，先启动Access，从“帮助”菜单选择“示例数据库”－>“罗斯文数据库”即可。
如你所安装的是精简版不带有示例数据库，那就从网上下载一个吧。
本帖隐藏的内容需要回复才可以浏览下载 (10.28 KB)2008-4-15 00:39图一注：本教程着重在实例讲解，不含最基本的一些概念及操作说明，如需学习基础的参见此教程或自己看书。
二、表设计思路及表的数据类型、字段属性正文:首先要做的事是设计表，表的设计思路就是将数据分类，同一类的数据放在一个表中，并且有一个字段与其他表之间建立联系。
而且要尽可能的细分，以最大限度的保证每个表中不存在重复的数据资料。
比如说销售订单吧，肯定要记录客户的具体资料如名称、地址、电话等方便联系；还要记录订单的日期，运费等；以及每张订单中都有哪些具体的产品、数量、价格等信息。
如果我们把这么多信息记录在一张表里的话，那就要录入许多重复的信息，比如客户的资料，不仅很麻烦还很容易出错。
所以应该细分为客户表专门维护客户的信息；订单表记录订单的日期，运费；订单名细表记录具体的产品数量及价格；另外还需要产品表、供应商表、雇员表、运货商表及类别表。
report design 使用手册2
netGarmentReport Designer 使用手册一、初识Report Designer (4)1.1、Report Designer的独特之处 (4)1.2、 Report Designer界面 (4)1.3、报表产生的一般过程 (5)二、使用Report Designer制作第一张报表 (5)2.1、登录Report Designer (5)2.2、Report Designer 基本界面 (6)2.3、获取数据 (6)2.4、处理数据 (7)2.5、表现数据 (8)2.5.1、表头部分 (10)2.5.2、表体部分 (11)2.5.3、报表结尾部分 (13)2.5.4、看看自己的成果 (14)2.5.5、“FR3”报表设计的简单操作技巧 (14)2.5.6、有关“FR3”帮助文档的说明 (15)三、创建复杂的SQL语句 (15)3.1、多表SQL (15)3.1.1、创建连接 (15)3.1.2、连接模式 (15)3.1.3、多表连接举例 (16)3.2、SQL语句的列操作 (16)3.2.1、SQL列的显示 (16)3.2.2、字段操作区中字段的顺序 (17)3.2.3、为SQL添加排序 (18)3.2.4、SQL中的聚合操作 (19)3.3、包含条件和参数的SQL语句 (20)3.3.1、条件 (21)3.3.2、参数 (24)3.3.3、参数高级操作 (25)3.3.3.1、区间类型 (26)3.3.3.2、编辑类型 (27)3.3.3.3、查找值的作法 (27)3.4、SQL语句的高级操作 (30)3.4.1、引用前面所写的SQL语句 (30)3.4.2、返回或不返回数据 (31)3.4.3、手工书写SQL (32)3.4.3.1、SQL图形页面的手工书写 (33)3.4.3.2、完全手工书写 (34)3.4.3.3、利用索引提高SQL语句的性能 (35)3.4.3.4、手工书写SQL时需要注意的事情 (35)3.5、察看结果 (35)四、对数据进一步处理 (37)4.1、组成Master&Detail数据集 (37)4.1.1、获取单个的数据集 (37)4.1.2、设置Master&Detail数据集 (38)4.2、OLAP中的自定义字段 (40)4.2.1、自定义字段的介绍 (40)4.2.2、源字段为字符型字段的自定义字段 (41)4.2.3、源字段为数值型字段的自定义字段 (42)4.2.3.1、数值型字段的显示格式定义 (42)4.2.3.2、区间定义 (43)4.2.4、源字段是日期型字段的自定义字段 (45)4.2.4.1、日期型字段显示格式的定义 (46)4.2.4.2、日期型字段的自定义字段 (46)4.2.5、自定义字段应用 (47)五、用FR3来将你的数据转换为报表 (47)5.1、“Master&Detail”的Band (47)5.1.2、SubReport的解决方法 (48)5.1.3、“Master&Detail”Band的解决方法 (49)5.2、利用iWork Cross Table来制作报表 (51)5.2.1、FastReport提供的Cross Table控件 (52)5.2.2、iWork Cross Table的特性 (53)5.2.3、利用iWork Cross Table制作报表 (53)六、设计Excel类型的报表 (58)6.1、Excel报表模版 (58)6.1.1、命名区域 (58)6.1.2、在区域中添加数据 (59)6.1.3、区域的嵌套 (60)6.2、一个简单的Excel报表 (61)6.3、给Excel报表添加统计功能 (63)6.4、Master&Detail类型的Excel报表 (65)七、OLAP分析型报表 (67)7.1、OLAP报表简介 (67)7.2、创建OLAP报表 (67)7.3、OLAP的多角度分析 (70)7.4、OLAP的基本操作 (71)7.5、OLAP中的自定义字段 (73)7.6、OLAP的图表 (74)7.7、OLAP的导出 (75)7.8、OLAP的高级操作 (75)八、报表翻译 (78)8.1、翻译的制作 (78)8.1.1、添加待翻译信息到MLF文件 (79)8.1.2、录入翻译信息 (79)8.2、运用翻译 (81)九、运用代码对数据和报表做处理 (82)9.1、Report Designer提供的函数和方法 (82)9.2、什么地方允许添加代码 (82)十、报表管理 (83)10.1、NRS文件的简述 (83)10.2、报表文件上传 (83)10.3、已上传报表的修改 (85)十一、Off Line 工作模式 (85)附录：系统提供的函数与方法 (86)通用型函数 (86)和数据集有关的函数和方法 (86)报表是各个公司作决策分析的重要数据来源，如果可以根据需要自行设计和实现报表，就可以做到报表随需求的变化而变化。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
经常看到有人问关于时间格式的问题，例如从数据库中得到的时间格式不正确符合您的心意。由于中英
操作系统、数据库版本等差别，确实有这个问题。有的人喜欢在数据从数据库取出以后再定义类型，我觉得这
样做没有把握住源头，所以我想说一下自己的想法。
其实也很简单，在SQL帮助中
Without century (yy) With century (yyyy) Standard
Input/Output**
- 0 or 100 (*) Default mon dd yyyy hh:miAM (or
PM)
1 101 USA mm/dd/yy
2 102 ANSI yy.mm.dd
3 103 British/French dd/mm/yy
4 104 German dd.mm.yy
5 105 Italian dd-mm-yy
6 106 - dd mon yy
7 107 - Mon dd, yy
8 108 - hh:mm:ss
- 9 or 109 (*) Default + milliseconds mon dd yyyy
hh:mi:ss:mmmAM (or PM)
10 110 USA mm-dd-yy
11 111 JAPAN yy/mm/dd
12 112 ISO yymmdd
- 13 or 113 (*) Europe default + milliseconds dd mon yyyy
hh:mm:ss:mmm(24h)
14 114 - hh:mi:ss:mmm(24h)
- 20 or 120 (*) ODBC canonical yyyy-mm-dd hh:mi:ss(24h)
- 21 or 121 (*) ODBC canonical (with milliseconds) yyyy-mm-dd
hh:mi:ss.mmm(24h)
- 126(***) ISO8601 yyyy-mm-dd
Thh:mm:ss:mmm(no spaces)
- 130* Kuwaiti dd mon yyyy
hh:mi:ss:mmmAM
- 131* Kuwaiti dd/mm/yy hh:mi:ss:mmmAM
这样你如果想在中文系统下实现英文的时间格式，就在存储过程中可以使用
select date1=Convert(char(10),date1,101) 就是将date1转换成mm/dd/yy的格式.
还是很方便吧。当然取出后的数据，或者单独的数据也可以通过.String("yyyy-mm-dd ");等结构来实
现。