Ⅰ sql中如何实现大数据量共现分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
Ⅱ sql数据分析是啥意思
sql数据分析是结构化查询语言。
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。
所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
SQL具有数据定义、数据操纵、数据查询和数据控制的功能。
1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图（View），全局模式简称模式（Schema），内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。
2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
Ⅲ 用sql2000查询分析器做一个数据库实例
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
以上是创建数据库
没明白你说的复杂的数据库是什么概念？
复杂的表结构？复杂的约束？N多的触发器？N多的存储过程？
Ⅳ 求sql数据库设计实例
推荐最好的软件分析设计网站：
“erp系统分析论坛”"（摆渡搜索）
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Ⅳ 求SQL语言建数据库简单实例
建立S，P，J，SPJ表，代码如下：
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)
)
定义模式语句"CREATE SCHEMA" 和定义数据库语句"CREATE DATABASE"是等效的,只是"CREATE DATABASE"是99以前的版本出现的
Ⅵ SQL 数据统计分析，还望指点！
select 接单区,count(接单区) 申请数 量,count(case when status='已完成' then 接单区 end) 已完成,MAX(case when type='已处理' then 状态 end) 已处理,MAX(case when type='已完成' THEN 状态 end) 已完成,MAX(case when type='处理中' THEN 状态 END) C,MAX(CASE WHEN STATUS='新增系统' THEN 新增系统 end) 新增系统 FROM ORDERS GROUP BY 接单区;
全手打，实验已经成功。
Ⅶ 数据分析过程如果用SQL语句进行统计如何实现
方法和详细的操作步骤如下：
1、第一步，创建一个测试表，详细代码见下图，转到下面的步骤。
Ⅷ 用SQL做简单数据分析（入门级）
你要的分析功能已经有智能分析的要求了
这超出了sql现有的功能 ，只用sql语句是无法直接打到这种分析的
Ⅸ SQL数据统计分析问题
给你个示例脚本
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票段号,份数from(
--selectyears年份,min(number)asstart_num,max(number)asend_num,COUNT(years)as份数
--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票段号,份数from(
--selectyears年份,min(number)asstart_num,max(number)asend_num,COUNT(years)as份数
--from
--(selectyears,number,number-ROW_NUMBER()over(orderbynumber)asgrp
--from@AA)m
--groupbygrp,years)t
--wherestart_num=end_num
--orderby年份,票段号asc
select年份,casewhenstart_num!=end_numthenconvert(varchar(20),start_num)+'-'+convert(varchar(20),end_num)elseconvert(varchar(20),start_num)endas票段号,份数from(
selectyears年份,min(number)asstart_num,max(number)asend_num,COUNT(years)as份数
from
(selectyears,number,number-ROW_NUMBER()over(orderbynumber)asgrp
from@AA)m
groupbygrp,years)t
orderby年份,票段号asc
Ⅹ 如何在EXCEL中使用SQL进行数据处理与分析
在EXCEL中使用SQL进行数据处理与分析步骤有：
工具原料：excel2013版本
打开“excel”，在“数据”选项卡中，找到“自其他来源”；
