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excelsql缺點

發布時間: 2022-09-23 11:43:11

⑴ excel與sql server各自的優點與缺點

根本不是一類的東西嘛,怎麼比?
這么說吧:
excel拿來分析是很強悍的,它裡面內置的那麼多函數幾乎可以滿足現實中90%以上的數據分析需要,而且它的數據報表功能超靈活,加上它足夠簡單,這就是excel的優點。
但你如果拿excel作軟體的後台資料庫就很糟糕了,因為excel只能作為桌面型的資料庫來使用,你任何的查詢都導致全部數據的網路傳遞,不僅伺服器疲於奔命,網路佔用高,客戶機的負擔也超大。
不信你在10萬條記錄裡面進行SQL檢索,採用sql
server跟excel的數據返回速度完全不在一個檔次上。
sql
server作為伺服器資料庫,它只返回限於程序提交的查詢語句的對應記錄,所以能用於大型數據處理

⑵ 利用ADO來實現SQL與EXCEL之間的數據轉換的優缺點

select * into 表 from
OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'
,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)

利用ADO,優點是數據可以篩選和整理\修復\轉換,相對靈活,適用性高,缺點是需要寫中間部件,不如用SQL直接導入方便

⑶ EXCEL與SQL哪個更安全,為什麼

sql資料庫包含一切EXCEL能做到的功能,但是為了操作和管理方便,所以用編程語言開發出可供用戶操作的界面。也就是所畏的資料庫應用軟體。

⑷ EXCEL與SQL哪個更安全,為什麼

excel 是應用軟體,主要幫助我們做日常的辦公。
sql server 是資料庫,專用於持久化數據。

⑸ EXCEL與SQL哪個更安全,為什麼

呵呵,那就錯了。sql要安全一些。本身軟體就有安全性,在登入的過程中都要驗證賬戶和密碼,excel能嗎??

⑹ 數據處理簡單對比:Excel,SQL,Python

無論是什麼工具,做數據分析的時候一定會涉及到兩類工作:

這篇文章簡單對比一下Excel、SQL和Python在這兩類任務上的實現過程,從而對比其異同。

如圖所示,所涉及的共有三個表:

可以看到,score表通過sno和student表連接、通過cno和course表連接。

另外,這張截圖截自Excel,主要是為了方便後面Excel部分的討論。

現在,我想要合並三張表,得到新表merge_table,表包含的列一次為:sno,cno,degree,sname,cname。

即,新表中包含score表的所有列,student表的sname列,以及course表的cname列。

為了討論方便,先上結果:

首先,在 A17:E17 單元格創建所需列名,然後通過簡單復制粘貼得到 A18:C28 這三列的數據。

D、E列的數據可以通過以下兩種方法實現:

兩種方法實現邏輯和結果都一樣,但前者調用的時候比後者稍復雜。為了說明,D列數據的提取我使用了方法1,E列數據的提取我使用了方法2。

D列:

首先在 D18 單元格輸入以下函數(函數中的單元格所對應的數據請看圖01)

接著下拉函數至 D28 。

E列:

在 E18 單元格輸入以下函數(函數中的單元格所對應的數據請看圖01)

接著下拉函數至 E28 。

注意,如果要提取某個表中的多個列的數據,比如除了sname,我還想得到ssex、sbirthday和class的數據,由於這些列是一同儲存在student表中的,用 VLOOPKUP() 顯然更高效。

如果想要加快效率,還可以在原student表上新增一行,用數字x來表示第x列,然後在調用 VLOOPKUP() 時,直接把第三個參數指向這一行。

在合並關聯表上,SQL非常便捷。實現的語句有兩個(先創建或者導入原數據表):

兩種方法返回的結果相同,結果如下:

我用的MySQL,不知道為什麼合並後行的順序變了=。=

在Python中,首先導入 numpy 和 pandas 模塊:

接著導入數據表。

之後通過以下語句實現merge_table表的建立:

結果如下:

現在假設score表多了一行數據:

如圖所示,藍色部分為多出的數據,且課程6-106在course表中不存在。請無視邏輯問題,主要是為了方便討論:)

遇到這種情況,上述的實現方法會出現一個問題:

因為課程號6-106在course表裡並不存在,所以函數在返回值的時候出錯了。

解決的辦法有一個,就是在原函數上嵌套 IF() 函數。比如我把 E29 的函數更改為:

如果函數計算結果錯誤,則返回0。

在SQL中,如果出現此類情況, LEFT JOIN 會返回NULL值:

如果想把NULL值替換為0,查詢合並表的時候可以加上 isnull() 函數(MySQL中此函數寫作 ifnull() ):

如果函數計算結果錯誤,則返回0

返回結果和Excel的差不多,就不上圖了。

Python中情況類似:

如果想把NaN值替換為0,只需要在創建merge_table表之後,添加一行語句:

返回結果也不上圖了,和Excel的一樣。

面對合並表中數據不匹配,SQL和Python中都可以在合並表的時候把多出項忽略不計,只要把 LEFT JOIN 換成 INNER JOIN 就行了。但Excel不能自動刪除多出項所在行。

為了方便,現在做一個透視表,該表返回 選了課的同學的學號和其平均課程成績

三個軟體對於透視表的實現都很友好,並且效率相近。

Excel在數據透視表工具下把列各種拖拽就行了。

另外,Excel的數據透視表可以選擇返回合計(Grand Total)或者不返回。

語句:

結果:

語句:

結果:

一般做透視表的最終目的是作圖,畢竟一圖勝千語。

從這個目的出發,Python比SQL、Excel更實用,一來Python比Excel作圖高效很多,二來SQL不能作圖。

通過上述對比可以發現,Excel合並關聯表比SQL、Python要低效得多,而且在「數據不匹配」問題上解決得不好;而在另一方面,三者在創建透視表上表現相似,就看你習慣用哪個了:)

⑺ 比較電子表格軟體Excel與資料庫管理系統的優缺點

excel不屬於資料庫管理系統吧,應該選a,因為excel只是一個數據處理的軟體,跟管理差距還遠,系統就更談不上了,常見的資料庫管理系統有db2,oracle,mysql,excel算不上
b選項肯定沒有爭議,c選項可以處理圖形坐標,在excel裡面是可以跟據裡面的數據插入圖形的,而且也可以通過更改裡面的數據達到更改圖形坐標……
哎呀,你怎麼寫的是圖標……這個圖標要是指的是我們平時見到的文件圖標,那麼還真有點不太對

⑻ Spss ,Excel跟Sql 有什麼差別在線等!!!!

分給我。
SPSS主要是用來統計分析數據的,EXCEL主要用來整理數據並作簡單的統計分析,SQL主要是一種數據集的查詢機制。SPSS界面友好,使用簡單,但是功能很強大,也可以編程,能解決絕大部分統計學問題,適合初學者。EXCEL能做一些簡單直觀的統計分析,如果已經安裝宏的話還能做一些數值分析,也很實用。個人認為些都是數據處理應用的軟體,其中excel界面最為友好,但功能是在太過單一,僅適用於日常的簡單數據處理,不適於較復雜的模型分析,因此科研上應用不多;spss有比較強的專業性,另外spss也採用圖形界面,但spss的主要缺點是數據輸出,不能用word等文字處理工具直接打開。Excel在數據分析中最為基礎,最易掌握,圖形工具強大和完善,但不適宜大型統計分析;SPSS軟體為專門為統計而開發的軟體,一般用於大型統計,而對於圖形工具上不太全面,不易掌握。但二者常常兼用互補。EXCEL是最常用的 既可以處理文字信息如數據透視表也可以整理數據信息如:進行方差分析、回歸等等 在日常生活中使用最多,而SPSS是一個在數據處理如:方差分析等待比較專業的一個軟體。非專業人使用較少。絕大部分問題EXCEL均可以解決。SQL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SQL語言作為數據輸入與管理的SQL介面。

⑼ excel與sql server各自的優點與缺點

根本不是一類的東西嘛,怎麼比?
這么說吧:
excel拿來分析是很強悍的,它裡面內置的那麼多函數幾乎可以滿足現實中90%以上的數據分析需要,而且它的數據報表功能超靈活,加上它足夠簡單,這就是excel的優點。
但你如果拿excel作軟體的後台資料庫就很糟糕了,因為excel只能作為桌面型的資料庫來使用,你任何的查詢都導致全部數據的網路傳遞,不僅伺服器疲於奔命,網路佔用高,客戶機的負擔也超大。
不信你在10萬條記錄裡面進行SQL檢索,採用sql server跟excel的數據返回速度完全不在一個檔次上。
sql server作為伺服器資料庫,它只返回限於程序提交的查詢語句的對應記錄,所以能用於大型數據處理