帮忙介绍下sql 2005 的学习方法 我没有分析问题的思路

S1-T-SQL语法练习

1、插入一条完整记录

insert into 表名 values(除标识列的所有列值列表)

2、插入部份列记录

insert into 表名(字段列表) values(值列表)

3、插入带默认值的记录

insert into 表名(有默认值的字段名) values(default)

4、一次插入多行记录（三种语法）

insert into 目标表名(字段列表)

select 源表字段列表

from 源表名

select 源表字段列表

into 目标表名

from 源表名

insert into 表名

select 值列表 union

……

select 值列表

5、修改指定条件的记录

update 表名 set 赋值表达式列表 where 条件表达式

6、修改全部记录

update 表名 set 赋值表达式列表

7、删除指定记录

delete from 表名 where 条件表达式

8、删除表中全部数据（两种语法）

delete from 表名

truncate table 表名

9、删除表

drop table 表名

10、查询表中所有记录

select from 表名

11、查询表中部分列的记录

select 字段列表 from 表名

12、按指定条件查询表中部分列的记录

select 字段列表 from 表名 where 条件表达式

13、查询时给列取别名（三种语法）

select 字段名 as '新字段名' from 表名

select '新字段名'=字段名 from 表名

select 字段名 '新字段名' from 表名

14、查询某字段空行和非空行记录（共两种语法）

select from 表名 where 字段名 is null

select from 表名 where 字段名 is not null

15、查询部分行（两种语法）

select top 行数 from 表名

select top 百分比数 percent from 表名

16、查询排序（升序和降序两种语法）

select from 表名 order by 字段名 asc

select from 表名 order by 字段名 desc

17、创建数据库

create database 库名

on

(

name='主数据文件逻辑名',

filename='完整路径的数据文件物理文件名',

size=文件初始大小,

maxsize=文件最大限制,

filegrowth=自增长兆或百分比

)

log on

(

name='日志文件逻辑名',

filename='完整路径的日志物理文件名',

size=文件初始大小,

maxsize=文件最大限制,

filegrowth=自增长兆或百分比

)

18、切换工作数据库

use 库名

大概的思路可以这样：

1、确定你的系统要用在什么地方；

2、了解使用这套系统的客户有哪些需求；（这里很重要，而且很费时，一定要花时间去了解）

3、根据客户的需求设计数据库结构；

4、开始编写代码；

5、黑/白盒测试；

6、交付使用；

7、后期维护；

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站搜索尚学堂官方号，大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲得很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

就我个人的经验来说，数据库虽然在设计上确实需要有一定的经验，但是它并不是最难的。

对于数据的设计其实是对于现实中业务的一种抽象。

就我的习惯的话，我会先对于现实中的业务场景、业务的角色进行分析。

就拿一般的进销存系统来举例吧。

我有一个对于物料管理的仓库，我需要对我的物料的进销存进行管理。

那么我们就需要分析，没有系统的时候，人与人之间的业务是怎么流转的，他们都是通过哪些表单来进行流转的，上下级之间的消息传递和反馈都是怎么进行的。

当知道了业务以后，我们的数据库无非就是对于现实中的业务的一种具现。

对于业务的设计完成以后，就是针对角色的了。

例如：业务的传递都是在业务人员之间的，我们已经整理表单的传递，那角色其实就已经在这些传递中存在了。

但是，业务的角色是业务的角色，我们还要包括财务的角色，那对于财务来说，他需要在哪些环节看到这些业务的单据？并且需要怎么处理？财务的处理结果又包括哪些？不同的处理结果对于下一步的 *** 作又有什么影响。

当我们把这一切的逻辑整理完成后，我们对于数据库的功能上就已经满足了。

接下来的就是抽象数据的分类了。

例如：我们需要对不同的表进行一个分类，我个人喜欢把表分成三种，一种是基础数据表，一种是过程表，一种是结果表。

怎么解释呢？

基础数据表：顾名思义，就是对于基础数据的维护，哪些可以成为基础数据呢？就是我们的业务发生的各个过程中，这些数据都是可以参与其中的，这就是基础数据。

例如：货物的信息，客户的信息。

过程表：就是仅仅在一个过程中使用的表，当这个过程结束了，这个表就没用了。

例如：订单表，付款单表。他们表示的仅仅是订单从下单到最后关闭的这个过程，关闭以后，这个订单表其实我们就不会再去使用它了。

结果表：这个表的数据有一个特点，只允许添加，不允许删除和修改，这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。

例如：日志表、账单表。

那我们在进行数据库设计的时候，就需要将这些使用情况考虑进去，将不同功能的表进行分离，尽量降低耦合，让相互表的修改不会影响使用。

例如：收款单，我们需要收一笔款的时候，就会生成这个收款单，当款收到后，这个收款单的功能就结束了。

但现实的情况中，可能财务收到了这笔钱，结束了收款单流程后，他发现填错了，本来应该收100，结果收款单写的110。

但是，收款单表示的是过程，当这个过程结束了，我们就不会再需要上一个收款单了，所以，按照我们业务的处理流程，我们应该先生成一笔冲抵的收款单，例如收到-110，然后再生成新的100的收款单。

我们每个月还会有财务统计报表，财务报表因为和现实中的财务账有关，是绝对不允许变动的，因此，这个财务报表就是一个结果表，我们会按月通过批处理程序，将收款单的明细和统计数据放到另一张表中，感觉好像比较冗余，但是这个确实非常必要的。

因为我曾经就遇到过一个情况，我们直接用过程表来进行数据的统计，然后11月30日有一笔收款已经完成了，结果发现收错了，就重新做了个收款单，结果本来已经出了11月结果的账单发生了变化，导致财务实际的处理出现了问题。

因此，数据的冗余有时候是有必要的，我们需要根据不同表的类型进行一些冗余的设计。

对于数据库设计的考虑点还有很多，可能一时半会儿也说不完，大家如果有什么好的思路，也可以在下方评论或关注我给我留言。

可行

RUP方法在于不断地修正系统设计，通常是很快就拿出系统的简单版本，该版本实现了系统的主体功能，进行测试，在主体运行正常的情况下，不断地加入新功能，修正Bug，最终形成1,0版系统。

请参考

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