Ⅰ sql中如何實現大數據量共現分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
Ⅱ sql數據分析是啥意思
sql數據分析是結構化查詢語言。
結構化查詢語言（Structured Query Language）簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。
結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式。
所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。
SQL具有數據定義、數據操縱、數據查詢和數據控制的功能。
1、SQL數據定義功能：能夠定義資料庫的三級模式結構，即外模式、全局模式和內模式結構。在SQL中，外模式又叫做視圖（View），全局模式簡稱模式（Schema），內模式由系統根據資料庫模式自動實現，一般無需用戶過問。
2、SQL數據操縱功能：包括對基本表和視圖的數據插入、刪除和修改，特別是具有很強的數據查詢功能。
3、SQL的數據控制功能：主要是對用戶的訪問許可權加以控制，以保證系統的安全性。
Ⅲ 用sql2000查詢分析器做一個資料庫實例
USE [master]
GO
/****** Object: Database [QingHua] Script Date: 09/23/2011 09:46:15 ******/
CREATE DATABASE [QingHua] ON PRIMARY
( NAME = N'QingHua', FILENAME = N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\QingHua.mdf' , SIZE = 3072KB , MAXSIZE = UNLIMITED, FILEGROWTH = 1024KB )
LOG ON
( NAME = N'QingHua_log', FILENAME = N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\QingHua_log.ldf' , SIZE = 3072KB , MAXSIZE = 2048GB , FILEGROWTH = 10%)
GO
以上是創建資料庫
沒明白你說的復雜的資料庫是什麼概念？
復雜的表結構？復雜的約束？N多的觸發器？N多的存儲過程？
Ⅳ 求sql資料庫設計實例
推薦最好的軟體分析設計網站：
「erp系統分析論壇」"（擺渡搜索）
涉及： ERP解決方案||需求分析||業務建模||系統分析||信息監理；有大量的免費ERP軟體資料，還有交易區，提供資源買賣市場；
------ [總設計師] 咨詢團 ------
Ⅳ 求SQL語言建資料庫簡單實例
建立S，P，J，SPJ表，代碼如下：
CREATE SCHEMA SPJ AUTHORIZATION PENG
CREATE TABLE S
(SNO CHAR(4) PRIMARY KEY,
SNAME CHAR(20),
STATUS SMALLINT,
CITY CHAR(8)
)
CREATE TABLE P
(PNO CHAR(4) PRIMARY KEY,
PNAME CHAR(8),
COLOR CHAR(2),
WEIGHT SMALLINT
)
CREATE TABLE J
(JNO CHAR(4) PRIMARY KEY,
JNAME CHAR(20)UNIQUE,
CITY CHAR(8)
)
CREATE TABLE SPJ
(SNO CHAR(4),
PNO CHAR(4),
JNO CHAR(4),
QTY SMALLINT,
PRIMARY KEY (SNO,PNO,JNO),
FOREIGN KEY (SNO) REFERENCES S(SNO),
FOREIGN KEY (PNO) REFERENCES P(PNO),
FOREIGN KEY (JNO) REFERENCES J(JNO)
)
定義模式語句"CREATE SCHEMA" 和定義資料庫語句"CREATE DATABASE"是等效的,只是"CREATE DATABASE"是99以前的版本出現的
Ⅵ SQL 數據統計分析，還望指點！
select 接單區,count(接單區) 申請數 量,count(case when status='已完成' then 接單區 end) 已完成,MAX(case when type='已處理' then 狀態 end) 已處理,MAX(case when type='已完成' THEN 狀態 end) 已完成,MAX(case when type='處理中' THEN 狀態 END) C,MAX(CASE WHEN STATUS='新增系統' THEN 新增系統 end) 新增系統 FROM ORDERS GROUP BY 接單區;
全手打，實驗已經成功。
Ⅶ 數據分析過程如果用SQL語句進行統計如何實現
方法和詳細的操作步驟如下：
1、第一步，創建一個測試表，詳細代碼見下圖，轉到下面的步驟。
Ⅷ 用SQL做簡單數據分析（入門級）
你要的分析功能已經有智能分析的要求了
這超出了sql現有的功能 ，只用sql語句是無法直接打到這種分析的
Ⅸ SQL數據統計分析問題
給你個示例腳本
declare@AAtable(yearsint,numberint)
insertinto@AAvalues(2014,45201521)
insertinto@AAvalues(2014,45201522)
insertinto@AAvalues(2014,45201523)
insertinto@AAvalues(2014,45201524)
insertinto@AAvalues(2014,45201525)
insertinto@AAvalues(2014,45201526)
insertinto@AAvalues(2014,45201527)
insertinto@AAvalues(2014,45201528)
insertinto@AAvalues(2014,45201532)
insertinto@AAvalues(2014,45201535)
insertinto@AAvalues(2014,45201536)
insertinto@AAvalues(2013,45070121)
insertinto@AAvalues(2013,45070122)
insertinto@AAvalues(2011,45010022)
insertinto@AAvalues(2011,45010023)
insertinto@AAvalues(2012,48038811)
insertinto@AAvalues(2012,48038815)
--select年份,CAST(start_numasvarchar)+'-'+CAST(end_numasvarchar)as票段號,份數from(
--selectyears年份,min(number)asstart_num,max(number)asend_num,COUNT(years)as份數
--from
--(selectyears,number,number-ROW_NUMBER()over(orderbynumber)asgrp
--from@AA)m
--groupbygrp,years)t
--wherestart_num!=end_num
--unionall
--select年份,CAST(start_numasvarchar)as票段號,份數from(
--selectyears年份,min(number)asstart_num,max(number)asend_num,COUNT(years)as份數
--from
--(selectyears,number,number-ROW_NUMBER()over(orderbynumber)asgrp
--from@AA)m
--groupbygrp,years)t
--wherestart_num=end_num
--orderby年份,票段號asc
select年份,casewhenstart_num!=end_numthenconvert(varchar(20),start_num)+'-'+convert(varchar(20),end_num)elseconvert(varchar(20),start_num)endas票段號,份數from(
selectyears年份,min(number)asstart_num,max(number)asend_num,COUNT(years)as份數
from
(selectyears,number,number-ROW_NUMBER()over(orderbynumber)asgrp
from@AA)m
groupbygrp,years)t
orderby年份,票段號asc
Ⅹ 如何在EXCEL中使用SQL進行數據處理與分析
在EXCEL中使用SQL進行數據處理與分析步驟有：
工具原料：excel2013版本
打開「excel」，在「數據」選項卡中，找到「自其他來源」；
