各种数据库中的sql语句中都怎么加注释

1、在powerBuilder中新建一个Physical Data Model，在其中新建一个用户表。

2、此时的SQL语句可从其中的Preview视图中得到。

3、这个时候生成的sql语句是没有注释的，而且sql语句可能也不是适合自己所对应的数据库语言。

4、此时可以为sql生成注释，PowerDesigner125,在其中选择Tools----》Excute commands-----》Edit/Run Script打开的窗口中添加以下信息。

5、还可以更换数据库sql语句，选择Database---》change current DBMS,在DBMS中选择对应的数据库，如Microsoft SQL Server 2005，点击确定。

现代生物研究中的高通量技术如microarray、蛋白质组学或NGS能够让科学家们检测到几乎所有的mRNA，蛋白质或DNA序列的变异，从而获得成千上万的数据。分析数据结果的复杂程度和所需要的时间也随之直线上升，科学家们往往会陷入如何从海量的实验数据中挖掘到该体系到底发生了什么的泥潭中。想充分挖掘实验数据中的价值，需要科学家多方面的知识和技能，既要从生物学角度去阐释整个实验系统，又要理解系统变化的原因和效应等。科学家们通常只去寻找实验数据中发生差异表达的基因的上游调控子，如转录因子或调控的microRNA。但要完全理解实验结果的效应，科学家们必须进一步分析差异基因所调控的分子通路，生物学功能，已知的毒理学效应并对某些特定的关键分子进行进一步的全面调研（ie 后续靶标或生物标志物）。

以前科学家们可以依赖于个人的生物学专业知识并辅以检索最新文献来进行简单的数据分析。但随着文献的研究领域分类更加细化，知识的积累和文献的调研变得不再那么简单。现在，科学家们开始使用基于互联网的软件工具，包括专业的网站（ie PubMed）和一些的或商业化的分析工具（ie DAVID, Ingenuity-IPA）来帮助收集并分析数据。常规的高通量数据的分析和进一步的实验假设，一般均从阅读尽可能多的相关文献并调研实验结果中变化最大的基因开始。然而这样的分析策略往往会大量遗漏关键的信息，很多时候是因为相关的分子数据库和实验数据相关的文献量非常大，以至于科学家们无法面面俱到。而二代测序（NGS，如RNA-sequencing）的数据相当于为microarray实验提供了更加精确的转录本和同源基因信息，使获得信息变得更加复杂。因此，能够深度挖掘实验数据、将各种来源的背景信息整合在一起并提供灵活易用的工具进行查询的软件对理解实验结果变的日益重要。

SQL（结构化查询语言）用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

SQL基于关系代数和元组关系演算，包括一个数据定义语言和数据 *** 纵语言。SQL的范围包括数据插入、查询、更新和删除，数据库模式创建和修改，以及数据访问控制。尽管很大程度上是一种声明式编程（4GL），但是其也含有过程式编程的元素。

SQL是对埃德加·科德的关系模型的第一个商业化语言实现，这一模型在其1970年的一篇具有影响力的论文《一个对于大型共享型数据库的关系模型》中被描述。

尽管SQL并非完全按照科德的关系模型设计，但其依然成为最为广泛运用的数据库语言。SQL在1986年成为美国国家标准学会（ANSI）的一项标准，在1987年成为国际标准化组织（ISO）标准。此后，这一标准经过了一系列的增订，加入了大量新特性。

扩展资料：

SQL是高级的非过程化编程语言，它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，也不需要用户了解其具体的数据存放方式。而它的界面，能使具有底层结构完全不同的数据库系统和不同数据库之间，使用相同的SQL作为数据的输入与管理。

它以记录项目〔records〕的合集（set）〔项集，record set〕作为 *** 纵对象，所有SQL语句接受项集作为输入，回提交的项集作为输出，这种项集特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入，所以SQL语句可以嵌套，这使它拥有极大的灵活性和强大的功能。

在多数情况下，在其他编程语言中需要用一大段程序才可实践的一个单独事件，而其在SQL上只需要一个语句就可以被表达出来。这也意味着用SQL可以写出非常复杂的语句，在不特别考虑性能下。

参考资料来源：百度百科-结构化查询语言

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