㈠ Microsoft Office Access 資料庫向導模板 怎麼用啊
1.進入「Microsoft Office Access 2007」新建窗口，如圖：
㈡ SQL Server在創建資料庫時,使用什麼資料庫模板
代碼如下:
USE [master]
GO
IF EXISTS(SELECT 1 FROM sysdatabases WHERE NAME=N'HkTemp')
BEGIN
DROP DATABASE HkTemp --如果資料庫存在先刪掉資料庫
END
GO
CREATE DATABASE HkTemp
ON
PRIMARY --創建主資料庫文件
(
NAME='HkTemp',
FILENAME='E:\Databases\HkTemp.dbf',
SIZE=5MB,
MaxSize=20MB,
FileGrowth=1MB
)
LOG ON --創建日誌文件
(
NAME='HkTempLog',
FileName='E:\Databases\HkTemp.ldf',
Size=2MB,
MaxSize=20MB,
FileGrowth=1MB
)
GO
--添加表
IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'Hksj_User') AND type in (N'U'))
BEGIN
CREATE TABLE Hksj_User
(
Id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL,
SName NVARCHAR(20) NOT NULL,
SNickName NVARCHAR(20),
SPassWord NVARCHAR(30) NOT NULL,
DCreateDate DATETIME ,
SCreator NVARCHAR(20),
SEmail NVARCHAR(50),
SPhone NVARCHAR(50),
SIdentifyId NVARCHAR(30),
DLastTimeLogOn DATETIME
PRIMARY KEY CLUSTERED
(
Id ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
END
GO
--添加註釋
EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'登錄名' , @level0type=N'SCHEMA',@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'Hksj_User', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'SName'
GO
EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'郵箱' , @level0type=N'SCHEMA',@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'Hksj_User', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'SEmail'
㈢ 銀行如何建設企業級資料庫基礎邏輯數據模型
前言:邏輯數據模型LDM是一種圖形化的展現方式，一般採用面向對象的設計方法，有效組織來源多樣的各種業務數據，使用統一的邏輯語言描述業務。藉助相對抽象、邏輯統一且結構穩健的結構，實現數據倉庫系統所要求的數據存儲目標，支持大量的分析應用，是實現業務智能的重要基礎，同時也是數據管理分析的工具和交流的有效手段。 需要強調的是，數據倉庫邏輯數據模型特指數據倉庫系統的核心基礎模型，在搭建企業級數據倉庫系統時，需要充分了解和分析種前台業務處理系統和應用，在此基礎上進行有效的重組和整合，為各種分析應用(如客戶關系管理、風險管理等)提供單一的、整合的數據基礎，保證全行不同業務部門從不同的視角都可以使用統一的數據實現各自的分析需求。——擔負這種數據重組和整合任務的數據模型稱為數據倉庫系統的「基礎邏輯數據模型」。 基礎邏輯數據模型建設好之後，銀行可根據不同的分析應用需要(如客戶關系管理、績效考核、風險管理等)，根據應用產品和功能設計不同的分析應用模型，包含具體的、特定的分析邏輯，往往這種模型中都含有較多加工處理的成分。——這種為實現特定用途而設計的數據模型稱為數據倉庫系統的「應用數據模型」。 因此，不誇張地說核心基礎數據模型建設的成敗性會影響到整個數據倉庫系統的建設乃至後續各種分析應用，應引起銀行科技建設和業務分析人員的高度重視。 本文嘗試從銀行建設基礎邏輯數據模型的角度出發，分析、探討建設過程中應該考慮的主要因素、建設的方法以及注意的問題。 一、整體規劃、明確目標、合理定位 銀行建設數據倉庫系統時應充分明確建設目標，核心的邏輯數據模型是對銀行業務的高度抽象、能夠提供對關鍵業務數據的組織和整理，建立一套完整、統一、規范的標准，以便進行各類分析。一個好的核心基礎數據數據模型應該滿足以下條件: 概念上:具有高度抽象的、中性的、可共享的的概念，可有效、全面、完整地適應與涵蓋銀行現有的業務范疇以及數據范圍;不針對某個特別的應用而設計; 結構上:應是穩定的、靈活的、可擴展的;能以滿足第三範式的方法構建模型，存放最詳盡的數據，保證足夠的靈活性，適應復雜的實際業務情況，在業務發生變化或者新增數據源時易於擴展;核心結構在很長時間內應保持穩定性，便於回答不斷產生、不斷變化且無法預先定義的業務問題; 表現形式:應是規范的，易懂的;包括各類命名規范，業務規則定義，度量方式等。使用統一的業務語言進行模型設計，易於業務人員的理解和使用;也有利於IT部門和業務部門人員的溝通; 數據倉庫系統的建設目的和方法不同於傳統業務系統，其開發建設方式也有所不同，它的建設絕不是一蹴而就的事情，不能期望一朝一夕就可以全部完成，比較成熟的建設步驟應該是分階段實施，逐步進行完善和增強因此作為項目起步的LDM建設對於規范和推動整個數據倉庫系統的建設都將起到一個很好的促進。整個建設過程最關鍵的階段就是項目的最初階段，應將工作重心放在搭建模型框架、建立模型設計思想和培養模型設計人員三個方面。 明確了建設目標，具體實施應該如何開展呢? 二、審慎選擇、量體裁衣、度身定做 銀行在明確建設目標之後，如何選擇具體的實施策略、制定設計的階段和步驟呢?常見的主要有以下兩種: 第一種:自主研發:銀行根據以往的業務經驗提煉本行業務的關鍵主題;再設計出本行的概念模型;然後通過具體的業務反復論證，同時考慮將來的分析需求進行基礎邏輯數據模型的詳細設計。 這種方法可以快速啟動，完全依託本行的業務元素和規則，使用行內技術人員和業務人員比較熟悉的語言進行模型的設計，具有很好的適用性。但是整個建設周期比較長，同時往往由於經驗不足等原因給項目帶來一些不可控的風險，由於參與人員經驗的不足，不能夠站在全行的高度，從管理分析的角度去理解所有的業務以及相應的數據，造成一些局限性。 第二種:依託業成熟產品進行客戶化:銀行研究不同的業界模型產品，從中選擇一個作為藍本，結合本行的業務數據和應用系統進行具體的定製化。 這種方法的建設周期短、風險小，同時也能夠很好地借鑒成熟的邏輯數據模型中蘊涵的經營管理理念。但是銀行需要研究和比較多個業界流行的邏輯數據模型，熟悉各自的設計思想和理念，並從中挑選一個適合本行的模型產品進行客戶化。 從國際、國內商業銀行建設數據倉庫系統的經驗和案例來看，為了保證項目的成功實施，避免和控制項目風險，他們幾乎都選擇了第二種方法:客戶化。那銀行在面對眾多邏輯數據模型產品進行選擇的過程中主要應該都關注一些什麼樣的內容呢? 產品層面: 覆蓋范圍:模型產品應能夠適合、涵蓋銀行的所有業務范圍，可以在單一模型中能支撐金零售銀行、公司業務、保險、信用卡、經紀、證券和電子商務等，滿足未來混業經營的需要; 對業務發展的適應性:模型產品應有高度的概括和歸納，既滿足範式化要求，又具有足夠的靈活性，在擴展業務、新增品種或改變規則時，模型通過簡單的調整和擴展即可適應; 對應用的支撐和擴充:模型產品不應偏向某個部門或某些專業的特定應用，要能夠支持績效管理、客戶關系管理、資產負債管理、資金財務管理、風險管理等應用，並與國際金融業完全接軌，從數據介面層面支撐業界監管需要; 模型的開放性:模型產品應有清晰、嚴謹的模型架構，滿足模塊化和結構化的設計要求，真正實現數據一次導入，多次使用; 轉化成物理數據模型的方便性:LDM設計完成，進行一些物理化的定義之後就可以直接利用建模工具平滑地完成物理模型設計。 服務層面: 客戶化方法與能力:邏輯數據模型必須有經過實際項目驗證過的客戶化方法論做指導，明確嚴格的工作步驟、流程、任務分配，並提供必要模板; 業績經驗與表現:應具有國際化大型(特別是國內)商業銀行相關項目和領域的成功實施案例;在行業內具有良好的信譽和業績; 全球支持能力:全球專職研發團隊——各國家地區的具體實施團隊;高級建模顧問——高級金融行業顧問; 不難看出，上述這些考核的方面都是和將來的實施密切相關的。的確，一個成熟的優秀的模型產品，如果沒有得到成功的實施，最終也不能為銀行創造效益。下一部分主要討論在實施過程中的關鍵因素。 三、關鍵成功因素 (1)參與人員的業務經驗 LDM的設計和實施不是一個純粹的技術問題，需要參與人員具有較高的銀行業務修養和素質，設計人員應能夠憑借豐富的業務經驗和知識，將散落在各種不同業務系統以及日常經營管理中的各種數據元素進行高度的抽象和概況，形成本行的幾個主題域(如當事人、協議、產品、事件等)，用以清晰地表達業務邏輯和關系。同時，他們也必須時刻以目標(建設數據倉庫系統)為導向，有選擇地從前台業務系統中抽取相關的數據信息進行映射。 (2)設計團隊的溝通機制 邏輯數據模型的設計過程本身就是一個不斷發現問題、解決問題的過程，不可能某一個人就能夠掌握龐雜銀行業務中的點點滴滴，因此需要整個項目團隊的密切配合。每個設計人員都必應具有良好的學習溝通能力，能夠對建模工作達成共識，根據所定義的結構，將具體的業務數據映射到模型中，同時進行一些修改和校正。 (3)銀行內部IT管理的水平 LDM設計過程中很大量的工作都是對現有業務系統的分析，包括對系統架構和功能的梳理、業務規則和關鍵業務元素的提煉、系統之間的邏輯關系等，並結合樣本數據初步了解數據質量。如果沒有一套有效的管理模式和有力的技術支持，如果沒有現有業務系統的完備資料;如果沒有快速問題反饋和解決機制，LDM的建設只能是空談，因此這給銀行內部IT管理水平提出了很高的要求。 (4)模型的管理和維護 在LDM整個建設周期內還應高度重視維護和管理工作，必需有嚴格的建模技術規范做指導和約束，包括命名、描述、版本控制等。隨著時間的推移和項目建設階段和目標的變化，為了使建成的基礎數據模型具有持續的生命力，應在建設的所有階段把涉及的建模規范內容文檔化並強制執行;在人員發生變動時規定新參與人員應嚴格遵守這些規范，不能另行編制，保證前後的一致性。 總結: 盡管LDM僅僅是一個邏輯的概念，數據倉庫系統需要在邏輯數據模型的指導下，進行真正的物理實施，將把分散在不同平台、以不同方式組織的各種業務數據以及部分外部信息經過清洗和轉化，在保證數據一致性、准確性和實效性的前提下，開發各種應用，奠定實現銀行商業智能的重要基礎。 但是可以看到，通過數據倉庫系統邏輯數據模型的設計，將有利於對銀行現有業務過程的全局認識和系統把握，同時還能夠從整體上對全行使用的操作型業務系統進行回顧，從而提供改造和完善的建議，最終探索出一條符合銀行自身業務實際發展要求的分析型應用系統的道路，為數據倉庫系統的建設奠定堅實的基礎。
㈣ 如何用access建立公司員工資料庫
很簡單的，03一般使用向導來建立資料庫就行了，07里初始都是現成的模板來新建，如果都不是你希望使用的模板，點offfice按扭，點新建，在右側會出現新建文件保存的目錄，確定一下就行了，
㈤ eps模板資料庫不存在
存在。
世界貿易資料庫、世界能源資料庫、世界宏觀經濟資料庫、世界經濟發展資料庫、歐亞經濟發展資料庫、中國宏觀經濟資料庫、中國金融資料庫、中國商品貿易資料庫、中國工業企業資料庫、中國工業產品產量資料庫、中國科技資料庫、中國衛生資料庫、中國農林資料庫、中國教育資料庫、世界教育資料庫、中國區域經濟資料庫、中國旅遊資料庫、中國財政稅收資料庫、中國城市資料庫、中國第三產業資料庫、中國三農資料庫、中國能源資料庫、中國房地產統計資料庫、中國上市公司資料庫。
北京福卡斯特信息技術有限公司是國內專業的數據、信息和軟體服務提供商，BFIT始終堅持服務第一、技術領先的理念，自創立以來，憑借先進的軟體開發技術和完善的數據服務，深受廣大用戶歡迎。其自主開發的EPS數據平台被冠以國內首家專業數據+分析預測平台，在業界引起強烈關注。
㈥ 企業網站模板，要有後台的，不用資料庫的，免費的，有這樣的企業模板嗎
資料庫是必備的，免費的模板建議不要用，要麼是錯誤，要麼就有後門，樓上說的西北互聯企業站做的挺有名氣的
㈦ 資料庫中起到模板作用的資料庫有哪些
SQL Server 中，系統資料庫有四個，分別是：master、modle、tempdb、msdb
其中modle資料庫是在SQl Server實例中創建所有資料庫模板
㈧ 資料庫是SQL Server在創建資料庫時,可以使用什麼資料庫模板
SQL server裡面有個叫企業管理器的東西，進去後用它自帶的模板建庫就好了啊，很方便的，不需要敲什麽代碼
㈨ 誰有無資料庫的企業模板啊~
那最好是到網上注冊一個網站。
現
在很多B2B
的網站的。你可以到上面以公司的名義注冊一個網站的。
各行各業都有。你放心。
㈩ 請問怎樣建立公司采購資料庫，資料庫需要那些內容
簡單點可建個Excel文件，如果公司有IT部門可由IT部門自行編個采購的程序或者根據需要買套軟體，資料庫中一般應有購買周期，批量，單價，供方等，我想建立此類資料庫的目的主要是一方面防止出現供貨不足或供貨量大造成庫存大，另一方面實現以較少的價錢買到合適的物料。