首先引入一个命名空间
using
System.Data.sqlclient
然后
string
sql="......."
引号里面写上创建数据库和表的sql语句
sqlconnection
conn=new
sqlconnection(connstr)
connstr
为连接数据库的字符串
Sqlcommand
cmd=new
sqlcommand(sql,conn);
cmd.Execqueny();
就实现了
希望能帮到你
② 我在vs 2010中 自创了一个数据库表格，怎么用c#语言和数据库连接，并向数据库表格中写入内容
sqlconnection
sqlconnection对象名=new
sqlconnection("data
source=服务器;uid=sql用户名;pwd=sql密码;database=数据库名")
用之前导入命名空间using
system.data.sqlclient;
sqlcommand这个类,有方法可以执行sql语句
语法结构
sqlcommand
sqlcommand对象名=new
sqlcommand(sql语句,数据库连接对象(就是sqlconnection对象名));
③ NewSQL为何使传统关系数据库黯然失色
传统数据库仍旧会有一席之地，至于NewSQL的优势又是什么，简单和大家说说：
首先关于“中间件+关系数据库分库分表”算不算NewSQL分布式数据库问题，国外有篇论文pavlo-newsql-sigmodrec，如果根据该文中的分类，Spanner、TiDB、OB算是第一种新架构型，Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中间件方案算是第二种（文中还有第三种云数据库，本文暂不详细介绍）。
基于中间件（包括SDK和Proxy两种形式）+传统关系数据库（分库分表）模式是不是分布式架构？我觉得是的，因为存储确实也分布式了，也能实现横向扩展。但是不是“伪”分布式数据库？从架构先进性来看，这么说也有一定道理。
“伪”主要体现在中间件层与底层DB重复的SQL解析与执行计划生成、存储引擎基于B+Tree等，这在分布式数据库架构中实际上冗余低效的。为了避免引起真伪分布式数据库的口水战，本文中NewSQL数据库特指这种新架构NewSQL数据库。
NewSQL数据库相比中间件+分库分表的先进在哪儿？画一个简单的架构对比图：
- 传统数据库面向磁盘设计，基于内存的存储管理及并发控制，不如NewSQL数据库那般高效利用；
- 中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作，效率相比较低；
- NewSQL数据库的分布式事务相比于XA进行了优化，性能更高；
- 新架构NewSQL数据库存储设计即为基于paxos（或Raft）协议的多副本，相比于传统数据库主从模式（半同步转异步后也存在丢数问题），在实现了真正的高可用、高可靠（RTO<30s，RPO=0）；
- NewSQL数据库天生支持数据分片，数据的迁移、扩容都是自动化的，大大减轻了DBA的工作，同时对应用透明，无需在SQL指定分库分表键。
④ 如何构建一个newsql数据库
在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
⑤ 如何实现一个NEWSQL数据库
我想统计数据库中今天，发帖最多的人。
select * from user order by s_count desc
user是你的用户表，s_count是用户表中的发贴数量字段
然后直接取出记录的第一条就是法帖最多的
发帖最多的前10个人，并从多到少，进行排序
select top 10 from user order by s_count desc,id asc
id是你的用户表主键id.
⑥ 在C#中如何对SQL Server数据库进行多表查询的结果显示在窗体上
多表关联查询与单边查询，对前台来说，都只是一个数据集（DataSet）
连接字符串的写法：
string
connectString
=
"Data
Source=.;Initial
Catalog=Student;Integrated
Security=True";
SqlConnection对象：
SqlConnection
sqlCnt
=
new
SqlConnection(connectString);
sqlCnt.Open();sqlCnt.Close();
命名空间：System.Data.SqlClient.SqlConnection;
返回数据库连接对象，参数字符串。实例化“连接对象”，并打开连接
使用完成后，需要关闭“连接对象”
SqlCommand
command
=
new
SqlCommand();
command.Connection
=
sqlCnt;
//
绑定SqlConnection对象
实例化一个SqlCommand对象
执行SQLSqlCommand
cmd
=
conn.CreateCommand();
//创建SqlCommand对象
cmd.CommandType
=
CommandType.Text;
cmd.CommandText
=
"select
*
from
procts
=
@ID";
//sql语句
可以单表也可以多表关联，
cmd.Parameters.Add("@ID",
SqlDbType.Int);
cmd.Parameters["@ID"].Value
=
1;
//给参数sql语句的参数赋值
SqlCommand
cmd
=
conn.CreateCommand();
cmd.CommandType
=
System.Data.CommandType.StoredProcere;
cmd.CommandText
=
"存储过程名";
⑦ 优化SQL 查询：如何写出高性能SQL语句
1、深入理解数据库的工作原理和数据存储的方式，不同的数据库的工作原理是不同的，mysql oracle db2等等都是不同的，更不要说一些nosql数据库和newsql数据库了。
2、理解sql语句检索数据的方式。
3、理解索引，知道怎样的字段建立怎样的索引，索引能做什么，不能做什么，合理的建立字段。
4、合理的拆分和合并表，数据放在一张表里面查询肯定比放在多张表里面级联查询要快。
5、会查看执行任务，任何数据库都有查看执行任务的方法，包括nosql数据库和newsql数据库已经一些大数据数据库；同时还要会分析执行任务，分析主要是所以的使用效率和字段数据的检索方式。
6、sql语句只是性能优化的简单方面，性能优化是从整体应用架构开始体现的，优化sql并不能够解决根本问题，当数据量达到一定级别以后，数据就不能使用关系型数据库，而要使用大数据数据库，这样sql就无用了。
7、不要刻意专注sql本身，sql只是一种查询语言，它本身与性能无关，性能优化的本质在于对存储方式和查询检索过程的深入理解。
8、任何系统功能业务的准确性至上，首先保证功能的正确性再考虑性能优化，如果功能就是数据量大，业务复杂，必须要用到低性能sql的检索方式，那么你只能妥协，否则就要弃用sql和关系型数据库另寻它路。
⑧ 什么是New SQL分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS两者的优势
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界，这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中，出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询，查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型(如 key/value，graphs 和Documents)。
两个最着名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中，它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末，市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多应用，如金融系统、订单处理系统，由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织，如Google，已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上，这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度，这时候要么选择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么选择回到中间件时代，开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高，于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点：
1、耗时短。
2、使用索引查询，涉及少量数据。
3、重复度高，通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。