一、数据库设计过程
数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
1. 需求分析阶段
需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。
需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。
常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。
分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。
数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。
数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。
数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，
取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝
数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝
数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，
组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝
数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，
组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝
处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝,
处理:｛简要说明｝｝
2. 概念结构设计阶段
通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。
概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。
概念模型特点：
(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。
概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。
使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
2.1 第零步——初始化工程
这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。
2.2 第一步——定义实体
实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有“代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。
2.3 第二步——定义联系
IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系（强制的或可选的）还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。
2.4 第三步——定义码
通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图（KB图）。
2.5 第四步——定义属性
从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。
2.6 第五步——定义其他对象和规则
定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。
3. 逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。
将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：
1）一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。
2）一个m:n联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。
3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n端实体的码。
4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。
5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。
6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。
7）具有相同码的关系模式可合并。
为了进一步提高数据库应用系统的性能，通常以规范化理论为指导，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，这就是数据模型的优化。确定数据依赖。消除冗余的联系。确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：
表内的每一个值都只能被表达一次。
•?表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
4. 数据库物理设计阶段
为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
5. 数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行
6. 数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。
建模工具的使用
为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具（CASE工具），如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。
ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。
设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构；画数据流图，生成应用程序。
二、数据库设计技巧
1. 设计数据库之前（需求分析阶段）
1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。
2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入输出。
在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。
举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
4) 创建数据字典和ER 图表
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。
2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计）
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。
事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。
字段设计原则
4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段
•?dRecordCreationDate，在VB 下默认是Now()，而在SQL Server 下默认为GETDATE()
•?sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT USER
•?nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因
5) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列
在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。
举例：用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说，当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, cio 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。
7) 选择数字类型和文本类型尽量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如，假如想看看月销售总额，总额字段类型是smallint，那么，如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。
而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
8) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。
3. 选择键和索引（数据库逻辑设计）
键选择原则：
1) 键设计4 原则
•?为关联字段创建外键。
•?所有的键都必须唯一。
•?避免使用复合键。
•?外键总是关联唯一的键字段。
2) 使用系统生成的主键
设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。
3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)
在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。
4) 可选键有时可做主键
把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。
索引使用原则：
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。
4) 不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。
4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计）
1) 完整性实现机制：
实体完整性：主键
参照完整性：
父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值
父表中插入数据：受限插入；递归插入
父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制
用户定义完整性：
NOT NULL；CHECK；触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。
5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复（对Access）、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。
三、数据库命名规范
1. 实体（表）的命名
1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则（比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母；如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名；如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推）
对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意，由于ORCLE会将字段名称统一成大写或者小写中的一种，所以要求加上下划线。
举例：
定义的缩写 Sales: Sal 销售；
Order: Ord 订单；
Detail: Dtl 明细；
则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。
举例：
定义的缩写 Material Ma 物品；
物品表名为：Material, 而不是 Ma.
但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z
目的是将这些值列表类排序在数据库最后。
4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X
冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表
5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。
关联表用于保存多对多关系。
如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。
举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object；
表 Depart和Employee;存在多对多的关系；则关联表命名为R_Dept_Emp
2. 属性（列）的命名
1) 采用有意义的列名，表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义,如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID;如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名。如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀；如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀。对列名应该采用标准的前缀和后缀。
举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID；如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。
2) 所有的属性加上有关类型的后缀，注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。
注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。
3) 采用前缀命名
给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。
3. 视图的命名
1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似；
2) 命名应尽量体现各视图的功能。
4. 触发器的命名
触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存储过程名
存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 变量名
变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事项
1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29（不包括标识字符@）。
2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。
3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突
5) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。
② SQL如何建立Date类型的字段
1.SQL SERVER的数据类型 数据类型是数据的一种属性，表示数据所表示信息的类型。任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型。当然，不同的程序语言都具有不同的特点，所定义的数据类型的种类和名称都或多或少有些不同。SQLServer 提供了 25 种数据类型： ·Binary [(n)] ·Varbinary [(n)] ·Char [(n)] ·Varchar[(n)] ·Nchar[(n)] ·Nvarchar[(n)] ·Datetime ·Smalldatetime ·Decimal[(p[,s])] ·Numeric[(p[,s])] ·Float[(n)] ·Real ·Int ·Smallint ·Tinyint ·Money ·Smallmoney ·Bit ·Cursor ·Sysname ·Timestamp ·Uniqueidentifier ·Text ·Image ·Ntext (1)二进制数据类型 二进制数据包括 Binary、Varbinary 和 Image Binary 数据类型既可以是固定长度的(Binary),也可以是变长度的。 Binary[(n)] 是 n 位固定的二进制数据。其中，n 的取值范围是从 1 到 8000。其存储窨的大小是 n + 4 个字节。 Varbinary[(n)] 是 n 位变长度的二进制数据。其中，n 的取值范围是从 1 到 8000。其存储窨的大小是 n + 4个字节，不是n 个字节。 在 Image 数据类型中存储的数据是以位字符串存储的，不是由 SQL Server 解释的，必须由应用程序来解释。例如，应用程序可以使用BMP、TIEF、GIF 和 JPEG 格式把数据存储在 Image 数据类型中。 (2)字符数据类型 字符数据的类型包括 Char，Varchar 和 Text 字符数据是由任何字母、符号和数字任意组合而成的数据。 Varchar 是变长字符数据，其长度不超过 8KB。Char 是定长字符数据，其长度最多为 8KB。超过 8KB 的ASCII 数据可以使用Text数据类型存储。例如，因为 Html 文档全部都是 ASCII 字符，并且在一般情况下长度超过 8KB，所以这些文档可以 Text 数据类型存储在SQL Server 中。 (3)Unicode 数据类型 Unicode 数据类型包括 Nchar,Nvarchar 和Ntext 在 Microsoft SQL Server 中，传统的非 Unicode 数据类型允许使用由特定字符集定义的字符。在 SQL Server安装过程中，允许选择一种字符集。使用 Unicode 数据类型，列中可以存储任何由Unicode 标准定义的字符。在 Unicode 标准中，包括了以各种字符集定义的全部字符。使用Unicode数据类型，所战胜的窨是使用非 Unicode 数据类型所占用的窨大小的两倍。 在 SQL Server 中，Unicode 数据以 Nchar、Nvarchar 和 Ntext 数据类型存储。使用这种字符类型存储的列可以存储多个字符集中的字符。当列的长度变化时，应该使用Nvarchar 字符类型，这时最多可以存储 4000 个字符。当列的长度固定不变时，应该使用 Nchar 字符类型，同样，这时最多可以存储4000 个字符。当使用 Ntext 数据类型时，该列可以存储多于 4000 个字符。 (4)日期和时间数据类型 日期和时间数据类型包括 Datetime 和 Smalldatetime两种类型 日期和时间数据类型由有效的日期和时间组成。例如，有效的日期和时间数据包括“4/01/98 12:15:00:00:00 PM”和“1:28:29:15:01AM 8/17/98”。前一个数据类型是日期在前，时间在后一个数据类型是霎时间在前，日期在后。在 Microsoft SQL Server中，日期和时间数据类型包括Datetime 和 Smalldatetime 两种类型时，所存储的日期范围是从 1753 年 1 月 1 日开始，到9999 年12 月 31 日结束(每一个值要求 8 个存储字节)。使用 Smalldatetime 数据类型时，所存储的日期范围是 1900年 1 月 1日 开始，到 2079 年 12 月 31 日结束(每一个值要求 4 个存储字节)。 日期的格式可以设定。设置日期格式的命令如下： Set DateFormat {format | @format _var| 其中，format | @format_var 是日期的顺序。有效的参数包括 MDY、DMY、YMD、YDM、MYD 和 DYM。在默认情况下，日期格式为MDY。 例如，当执行 Set DateFormat YMD 之后，日期的格式为年 月 日 形式；当执行 Set DateFormat DMY 之后，日期的格式为日 月有年 形式 （5）数字数据类型 数字数据只包含数字。数字数据类型包括正数和负数、小数（浮点数）和整数 整数由正整数和负整数组成，例如 39、25、0-2 和 33967。在 Micrsoft SQL Server 中，整数存储的数据类型是 Int，Smallint和 Tinyint。Int 数据类型存储数据的范围大于 Smallint 数据类型存储数据的范围，而 Smallint 据类型存储数据的范围大于Tinyint 数据类型存储数据的范围。使用 Int 数据类型存储数据的范围是从 -2 147 483 648 到 2 147 483 647（每一个值要求4个字节存储空间）。使用 Smallint 数据类型时，存储数据的范围从 -32 768 到 32 767（每一个值要求2个字节存储空间）。使用Tinyint 数据类型时，存储数据的范围是从0 到255（每一个值要求1个字节存储空间）。 精确小数数据在 SQL Server 中的数据类型是 Decimal 和 Numeric。这种数据所占的存储空间根据该数据的位数后的位数来确定。 在SQL Server 中，近似小数数据的数据类型是 Float 和 Real。例如，三分之一这个分数记作。3333333，当使用近似数据类型时能准确表示。因此，从系统中检索到的数据可能与存储在该列中数据不完全一样。 （6）货币数据表示正的或者负的货币数量 。 在 Microsoft SQL Server 中，货币数据的数据类型是Money 和 Smallmoney Money数据类型要求 8 个存储字节，Smallmoney 数据类型要求 4 个存储字节。 （7）特殊数据类型 特殊数据类型包括前面没有提过的数据类型。特殊的数据类型有3种，即 Timestamp、Bit 和 Uniqueidentifier。 Timestamp 用于表示SQL Server 活动的先后顺序，以二进投影的格式表示。Timestamp 数据与插入数据或者日期和时间没有关系。 Bit 由 1 或者 0 组成。当表示真或者假、ON 或者 OFF 时，使用 Bit 数据类型。例如，询问是否是每一次访问的客户机请求可以存储在这种数据类型的列中。 Uniqueidentifier 由 16 字节的十六进制数字组成，表示一个全局唯一的。当表的记录行要求唯一时，GUID是非常有用。例如，在客户标识号列使用这种数据类型可以区别不同的客户。
③ 1.sql如何通过当前日期获取上周，上上周，上上上周的起始日期（周一_周七）
sql语句获取这些时间的语句都是一样的，就是里边的变量需要改变一下。下面具体看一下当前时间周的起始日期（以周一为例）：
select DATEADD(week，DATEDIFF(week，0，getdate())，0)
上周起始：select dateadd(week，-1，DATEADD(week，DATEDIFF(week，0，getdate())，0))
上上周起始：select dateadd(week，-2，DATEADD(week，DATEDIFF(week，0，getdate())，0))
上上上周起始：select dateadd(week，-3，DATEADD(week，DATEDIFF(week，0，getdate())，0))。星期二到星期天以此类推，就是把零该改为1-6即可。
拓展资料：
一、 sql语言的简介
（一） SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学等突出的优点，深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。
（二） 1980年10月，经美国国家标准局(ANSI)的数据库委员会X3H2批准，将SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL，此后不久，国际标准化组织(ISO)也作出了同样的决定。
（三） SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。
二、 sql的特点
（一） 数据描述、操纵、控制等功能一体化。
（二） 两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用，所用语言的语法结构基本上是一致的。
（三） 高度非过程化。SQL是一种第四代语言(4GL)，用户只需要提出干什么，无须具体指明怎么干，像存取路径选择和具体处理操作等均由系统自动完成。
（四） 语言简洁，易学易用。尽管SQL的功能很强，但语言十分简洁，核心功能只用了9个动词。SQL的语法接近英语口语，所以，用户很容易学习和使用。
三、 SQL功能
（一） 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。
（二） 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。
（三） 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。
④ 如何正确比较日期 java.sql.Date
java.sql.Date比较：
import java.sql.Date;
例如今天是2010-12-2
Date d1 = new Date(System.currentTimeMili());
Date d2 = new Date(System.currentTimeMili()+1);//比d1晚1毫秒
日期上，我们认为d1和d2是相等的
但是
System.out.println(d1.before(d2));
输出结果是true;
其实我们希望看到的是这两个对象在日期上是相等的。
因为我们只关心“日期”，而“2010-12-2”不等于“2010-12-2”
这个结果显然是我们所不能接受的。
究其原因，是因为Date内封装了一个精确到毫秒的表示时间的
private transient long fastTime;
而before和after的函数的实现如下，都是判断fastTime的值，所以达不到我们只比较日期的要求。
public boolean before(Date when) {
return getMillisOf(this) < getMillisOf(when);
}
public boolean after(Date when) {
return getMillisOf(this) > getMillisOf(when);
}
把日期格式成标准的“年月日”，然后对格式化后的对象进行比较，得到比较的结果
本文给出一种“格式成标准化”的方式
Date d1_temp = java.sql.Date.valueOf(d1.toString());
Date d2_temp = java.sql.Date.valueOf(d2.toString());
System.out.prinltn(d1_temp.equals(d2_temp));//输出结果是true;
System.out.prinltn(d1_temp.before(d2_temp));//输出结果是false;
System.out.prinltn(d1_temp.after(d2_temp));//输出结果是false;
需要逻辑的话，可以写成
if(d1_temp.before(d2_temp)){
.........
}
⑤ excel里面既有20100727格式的日期 又有2010/07/27格式的 导如SQL表 用ssis怎么做能使数据格式统一
这个简单撒，你在ETL中间加工过程中，做标准化就可以了，以某一数据格式为标准，判断数据格式是否是这种格式，不是的话，那么就做标准化就可以了撒，很简单
还有一种方法：
先把数据导入数据库，这个日期字段，你导到varchar的字段中，然后做replace操作就可以了。
⑥ MySql要怎么插入DateTime型的数据
mySQL插入Date Time 型数据就是要获取DateTime型的数据。
获取Date Time型数据的编程例子:
mysql> select now();
| now() |
| 2008-08-08 22:20:46 |
除了 now() 函数能获得当前的日期时间外，MySQL 中还有下面的函数：
current_timestamp()
,current_timestamp
,localtime()
,localtime
,localtimestamp -- (v4.0.6)
,localtimestamp() -- (v4.0.6)
这些日期时间函数，都等同于 now()。鉴于 now() 函数简短易记，建议总是使用 now() 来替代上面列出的函数。
(6)sql时间格式标准化扩展阅读:
MySql的时间日期函数（Date Time)的种类:
1、函数ADDDATE(date，INTERVAL expr type ) ADDDATE(expr，days )
函数使用说明： 当被第二个参数的 INTERVAL 格式激活后， ADDDATE() 就是 DATE_ADD() 的同义词。相关函数 SUBDATE() 则是 DATE_SUB() 的同义词。对于 INTERVAL 参数上的信息 ，请参见关于 DATE_ADD() 的论述。
2、函数 ADDTIME(expr，expr2 )
函数使用说明： ADDTIME() 将 expr2 添加至 expr 然后返回结果。 expr 是一个时间或时间日期表达式，而 expr2 是一个时间表达式。
3、函数 CONVERT_TZ(dt，from_tz，to_tz )
函数使用说明： CONVERT_TZ() 将时间日期值 dt 从 from_tz 给出的时区转到 to_tz 给出的时区，然后返回结果值。关于可能指定的时区的详细论述，若自变量无效，则这个函数会返回 NULL
⑦ SQL查询语句
SQL查询语句大全
SQL语句无论是种类还是数量都是繁多的，很多语句也是经常要用到的，SQL查询语句就是一个典型的例子，无论是高级查询还是低级查询，SQL查询语句的需求是最频繁的。那么SQL查询语句有哪些？下面跟我一起来看看吧！
一、简单查询语句
1. 查看表结构
SQL>DESC emp;
2. 查询所有列
SQL>SELECT * FROM emp;
3. 查询指定列
SQL>SELECT empmo, ename, mgr FROM emp;
SQL>SELECT DISTINCT mgr FROM emp; 只显示结果不同的项
4. 查询指定行
SQL>SELECT * FROM emp WHERE job='CLERK';
5. 使用算术表达式
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) FROM emp;
nvl(comm,1)的意思是，如果comm中有值，则nvl(comm,1)=comm; comm中无值，则nvl(comm,1)=0。
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) year_sal FROM emp; （year_sal为别名，可按别名排序）
SQL>SELECT * FROM emp WHERE hiredate>'01-1月-82';
6. 使用like操作符（%，_）
%表示一个或多个字符，_表示一个字符，[charlist]表示字符列中的任何单一字符，[^charlist]或者[!charlist]不在字符列中的任何单一字符。
SQL>SELECT * FROM emp WHERE ename like 'S__T%';
7. 在where条件中使用In
SQL>SELECT * FROM emp WHERE job IN ('CLERK','ANALYST');
8. 查询字段内容为空/非空的语句
SQL>SELECT * FROM emp WHERE mgr IS/IS NOT NULL;
9. 使用逻辑操作符号
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (sal>500 or job='MANAGE') and ename like 'J%';
10. 将查询结果按字段的值进行排序
SQL>SELECT * FROM emp ORDER BY deptno, sal DESC; (按部门升序，并按薪酬降序)
二、复杂查询
1. 数据分组(max,min,avg,sum,count)
SQL>SELECT MAX(sal),MIN(age),AVG(sal),SUM(sal) from emp;
SQL>SELECT * FROM emp where sal=(SELECT MAX(sal) from emp));
SQL>SELEC COUNT(*) FROM emp;
2. group by（用于对查询结果的分组统计） 和 having子句（用于限制分组显示结果）
SQL>SELECT deptno,MAX(sal),AVG(sal) FROM emp GROUP BY deptno;
SQL>SELECT deptno, job, AVG(sal),MIN(sal) FROM emp group by deptno,job having AVG(sal)<2000;
对于数据分组的总结：
a. 分组函数只能出现在选择列表、having、order by子句中（不能出现在where中）
b. 如果select语句中同时包含有group by, having, order by，那么它们的顺序是group by, having, order by。
c. 在选择列中如果有列、表达式和分组函数，那么这些列和表达式必须出现在group by子句中，否则就是会出错。
使用group by不是使用having的前提条件。
3. 多表查询
SQL>SELECT e.name,e.sal,d.dname FROM emp e, dept d WHERE e.deptno=d.deptno order by d.deptno;
SQL>SELECT e.ename,e.sal,s.grade FROM emp e,salgrade s WHER e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal;
4. 自连接（指同一张表的连接查询）
SQL>SELECT er.ename, ee.ename mgr_name from emp er, emp ee where er.mgr=ee.empno;
5. 子查询（嵌入到其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询）
5.1 单行子查询
SQL>SELECT ename FROM emp WHERE deptno=(SELECT deptno FROM emp where ename='SMITH');查询表中与smith同部门的人员名字。因为返回结果只有一行，所以用“=”连接子查询语句
5.2 多行子查询
SQL>SELECT ename,job,sal,deptno from emp WHERE job IN (SELECT DISTINCT job FROM emp WHERE deptno=10);查询表中与部门号为10的工作相同的员工的姓名、工作、薪水、部门号。因为返回结果有多行，所以用“IN”连接子查询语句。
in与exists的区别： exists() 后面的子查询被称做相关子查询，它是不返回列表的值的。只是返回一个ture或false的结果，其运行方式是先运行主查询一次，再去子查询里查询与其对 应的结果。如果是ture则输出，反之则不输出。再根据主查询中的每一行去子查询里去查询。in()后面的子查询，是返回结果集的，换句话说执行次序和 exists()不一样。子查询先产生结果集，然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去。符合要求的输出，反之则不输出。
5.3 使用ALL
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的所有员工工资都高的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是一样的，但执行效率上，函数会高 得多。
5.4 使用ANY
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MIN(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的任意一个员工工资高（只要比某一员工工资高即可）的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是 一样的，但执行效率上，函数会高得多。
5.5 多列子查询
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (job, deptno)=(SELECT job, deptno FROM emp WHERE ename='SMITH');
5.6 在from子句中使用子查询
SQL>SELECT emp.deptno,emp.ename,emp.sal,t_avgsal.avgsal FROM emp,(SELECT emp.deptno,avg(emp.sal) avgsal FROM emp GROUP BY emp.deptno) t_avgsal where emp.deptno=t_avgsal.deptno AND emp.sal>t_avgsal.avgsal ORDER BY emp.deptno;
5.7 分页查询
数据库的每行数据都有一个对应的行号，称为rownum.
SQL>SELECT a2.* FROM (SELECT a1.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM emp ORDER BY sal) a1 WHERE ROWNUM<=10) a2="" where="" rn="">=6;
指定查询列、查询结果排序等，都只需要修改最里层的子查询即可。
5.8 用查询结果创建新表
SQL>CREATE TABLE mytable (id,name,sal,job,deptno) AS SELECT empno,ename,sal,job,deptno FROM emp;
5.9 合并查询（union 并集, intersect 交集, union all 并集+交集, minus差集)
SQL>SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE sal>2500 UNION(INTERSECT/UNION ALL/MINUS) SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE job='MANAGER';
合并查询的执行效率远高于and,or等逻辑查询。
5.10 使用子查询插入数据
SQL>CREATE TABLE myEmp(empID number(4), name varchar2(20), sal number(6), job varchar2(10), dept number(2)); 先建一张空表；
SQL>INSERT INTO myEmp(empID, name, sal, job, dept) SELECT empno, ename, sal, job, deptno FROM emp WHERE deptno=10; 再将emp表中部门号为10的数据插入到新表myEmp中，实现数据的批量查询。
5.11 使用了查询更新表中的数据
SQL>UPDATE emp SET(job, sal, comm)=(SELECT job, sal, comm FROM emp where ename='SMITH') WHERE ename='SCOTT';
简介
SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学等突出的优点，深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。1980年10月，经美国国家标准局(ANSI)的数据库委员会X3H2批准，将SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL，此后不久，国际标准化组织(ISO)也作出了同样的决定。
SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。
SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是：
1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。
2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。前一种方式适合于非计算机专业人员使用，后一种方式适合于专业计算机人员使用。尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。
3、高度非过程化。SQL是一种第四代语言(4GL)，用户只需要提出“干什么”，无须具体指明“怎么干”，像存取路径选择和具体处理操作等均由系统自动完成。
4、语言简洁，易学易用。尽管SQL的'功能很强，但语言十分简洁，核心功能只用了9个动词。SQL的语法接近英语口语，所以，用户很容易学习和使用。
功能
SQL具有数据定义、数据操纵、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。
语句结构
结构化查询语言包含6个部分：
1、数据查询语言（DQL: Data Query Language）：其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其它类型的SQL语句一起使用。
2、数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：其语句包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。
3、事务控制语言（TCL）：它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT（提交）命令、SAVEPOINT（保存点）命令、ROLLBACK（回滚）命令。
4、数据控制语言（DCL）：它的语句通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。
5、数据定义语言（DDL）：其语句包括动词CREATE,ALTER和DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表（CREATE TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。
6、指针控制语言（CCL）：它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。
语言特点
SQL风格统一
SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。
高度非过程化
非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成用户请求时，必须指定存取路径。而用SQL进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无须了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。
面向集合的操作方式
SQL采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。
以同一种语法结构提供两种使用方式
SQL既是自含式语言，又是嵌入式语言。作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接输入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（如C、C#、JAVA）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的操作方式，为用户提供了极大的灵活性与方便性。
语言简洁，易学易用
SQL功能极强，但由于设计巧妙，语言十分简洁，完成数据定义、数据操纵、数据控制的核心功能只用了9个动词：CREATE、ALTER、DROP、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、GRANT、REVOKE。且SQL语言语法简单，接近英语口语，因此容易学习，也容易使用。
;⑧ 请告诉我SQL的语法是怎样的最好可以举例说明哦~~~~~
DB2 提供了关连式资料库的查询语言 SQL (Structured Query Language)，是一种非常口语化、既易学又易懂的语法。此一语言几乎是每个资料库系统都必须提供的，用以表示关连式的操作，包含了资料的定义（DDL）以及资料的处理（DML）。SQL原来拼成SEQUEL，这语言的原型以“系统 R“的名字在 IBM 圣荷西实验室完成，经过IBM内部及其他的许多使用性及效率测试，其结果相当令人满意，并决定在系统R 的技术基础发展出来 IBM 的产品。而且美国国家标准学会（ANSI）及国际标准化组织（ISO）在1987遵循一个几乎是以 IBM SQL 为基础的标准关连式资料语言定义。
一、资料定义 DDL（Data Definition Language)
资料定语言是指对资料的格式和形态下定义的语言，他是每个资料库要建立时候时首先要面对的，举凡资料分哪些表格关系、表格内的有什麽栏位主键、表格和表格之间互相参考的关系等等，都是在开始的时候所必须规划好的。
1、建表格：
CREATE TABLE table_name(
column1 DATATYPE [NOT NULL] [NOT NULL PRIMARY KEY],
column2 DATATYPE [NOT NULL],
...）
说明：
DATATYPE --是资料的格式，详见表。
NUT NULL --可不可以允许资料有空的（尚未有资料填入）。
PRIMARY KEY --是本表的主键。
2、更改表格
ALTER TABLE table_name
ADD COLUMN column_name DATATYPE
说明：增加一个栏位（没有删除某个栏位的语法。
ALTER TABLE table_name
ADD PRIMARY KEY (column_name)
说明：更改表得的定义把某个栏位设为主键。
ALTER TABLE table_name
DROP PRIMARY KEY (column_name)
说明：把主键的定义删除。
3、建立索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)
说明：对某个表格的栏位建立索引以增加查询时的速度。
4、删除
DROP table_name
DROP index_name
二、的资料形态 DATATYPEs
smallint
16 位元的整数。
interger
32 位元的整数。
decimal(p,s)
p 精确值和 s 大小的十进位整数，精确值p是指全部有几个数(digits)大小值，s是指小数
点后有几位数。如果没有特别指定，则系统会设为 p=5; s=0 。
float
32位元的实数。
double
64位元的实数。
char(n)
n 长度的字串，n不能超过 254。
varchar(n)
长度不固定且其最大长度为 n 的字串，n不能超过 4000。
graphic(n)
和 char(n) 一样，不过其单位是两个字符 double-bytes， n不能超过127。这个形态是为
了支援两个字符长度的字体，例如中文字。
vargraphic(n)
可变长度且其最大长度为 n 的双字符字串，n不能超过 2000。
date
包含了 年份、月份、日期。
time
包含了 小时、分钟、秒。
timestamp
包含了 年、月、日、时、分、秒、千分之一秒。
三、资料操作 DML （Data Manipulation Language)
资料定义好之后接下来的就是资料的操作。资料的操作不外乎增加资料（insert)、查询资料（query）、更改资料（update) 、删除资料（delete）四种模式，以下分 别介绍他们的语法：
1、增加资料：
INSERT INTO table_name (column1,column2,...)
VALUES ( value1,value2, ...)
说明：
1.若没有指定column 系统则会按表格内的栏位顺序填入资料。
2.栏位的资料形态和所填入的资料必须吻合。
3.table_name 也可以是景观 view_name。
INSERT INTO table_name (column1,column2,...)
SELECT columnx,columny,... FROM another_table
说明：也可以经过一个子查询（subquery）把别的表格的资料填入。
2、查询资料：
基本查询
SELECT column1,columns2,...
FROM table_name
说明：把table_name 的特定栏位资料全部列出来
SELECT *
FROM table_name
WHERE column1 = xxx
[AND column2 > yyy] [OR column3 <> zzz]
说明：
1.'*'表示全部的栏位都列出来。
2.WHERE 之后是接条件式，把符合条件的资料列出来。
SELECT column1,column2
FROM table_name
ORDER BY column2 [DESC]
说明：ORDER BY 是指定以某个栏位做排序，[DESC]是指从大到小排列，若没有指明，则是从小到大
排列
组合查询
组合查询是指所查询得资料来源并不只有单一的表格，而是联合一个以上的
表格才能够得到结果的。
SELECT *
FROM table1,table2
WHERE table1.colum1=table2.column1
说明：
1.查询两个表格中其中 column1 值相同的资料。
2.当然两个表格相互比较的栏位，其资料形态必须相同。
3.一个复杂的查询其动用到的表格可能会很多个。
整合性的查询：
SELECT COUNT (*)
FROM table_name
WHERE column_name = xxx
说明：
查询符合条件的资料共有几笔。
SELECT SUM(column1)
FROM table_name
说明：
1.计算出总和，所选的栏位必须是可数的数字形态。
2.除此以外还有 AVG() 是计算平均、MAX()、MIN()计算最大最小值的整合性查询。
SELECT column1,AVG(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1
HAVING AVG(column2) > xxx
说明：
1.GROUP BY: 以column1 为一组计算 column2 的平均值必须和 AVG、SUM等整合性查询的关键字
一起使用。
2.HAVING : 必须和 GROUP BY 一起使用作为整合性的限制。
复合性的查询
SELECT *
FROM table_name1
WHERE EXISTS (
SELECT *
FROM table_name2
WHERE conditions )
说明：
1.WHERE 的 conditions 可以是另外一个的 query。
2.EXISTS 在此是指存在与否。
SELECT *
FROM table_name1
WHERE column1 IN (
SELECT column1
FROM table_name2
WHERE conditions )
说明：
1. IN 后面接的是一个集合，表示column1 存在集合里面。
2. SELECT 出来的资料形态必须符合 column1。
其他查询
SELECT *
FROM table_name1
WHERE column1 LIKE 'x%'
说明：LIKE 必须和后面的'x%' 相呼应表示以 x为开头的字串。
SELECT *
FROM table_name1
WHERE column1 IN ('xxx','yyy',..)
说明：IN 后面接的是一个集合，表示column1 存在集合里面。
SELECT *
FROM table_name1
WHERE column1 BETWEEN xx AND yy
说明：BETWEEN 表示 column1 的值介于 xx 和 yy 之间。
3、更改资料：
UPDATE table_name
SET column1='xxx'
WHERE conditoins
说明：
1.更改某个栏位设定其值为'xxx'。
2.conditions 是所要符合的条件、若没有 WHERE 则整个 table 的那个栏位都会全部被更改。
4、删除资料：
DELETE FROM table_name
WHERE conditions
说明：删除符合条件的资料。
说明：关于WHERE条件后面如果包含有日期的比较，不同数据库有不同的表达式。具体如下：
(1)如果是ACCESS数据库，则为：WHERE mydate>#2000-01-01#
(2)如果是ORACLE数据库，则为：WHERE mydate>cast('2000-01-01' as date)
或：WHERE mydate>to_date('2000-01-01','yyyy-mm-dd')
在Delphi中写成：
thedate='2000-01-01';
query1.SQL.add('select * from abc where mydate>cast('+''''+thedate+''''+' as date)');
如果比较日期时间型，则为：
WHERE mydatetime>to_date('2000-01-01 10:00:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')