微信商城分销系统怎么开发_分销系统商城小程序

现在是互联网时代，很多商家开始从线下转至线上，或者线下线上相结合。而且目前微信公众号以及小程序是比较热门的，不仅能够获得一定的流量还可以推广一下自己的商品。但是商城的开发还是需要专业的技术人员来开发要好点，因为其中涉及到支付以及第三方平台的接入。如果是没有编程基础的人开发可能会有一点困难。

首先选择域名空间服务器，然后选择服务商备案域名，然后在相关平台上进行备案，选择是个人备案还是企业备案，然后填写相关信息。现在备案审核时间是15到20个工作日，当然现在备案审核比较严，所以在填写备案信息的时候要按照要求填写。

如果是做微商城的话就需要申请微信公众号，认证然后申请支付。

不管是开发网站还是商城，都要先设计出效果图，把网站、商城的基础架构设计出来，然后使用编程软件切图制作。设计效果图和申请公众号可以同步进行。

效果图、切图等基础工作都做好之后，然后开始搭建整个网站(会员系统、订单系统、分销系统、积分提现等)，数据库，前端后台搭建测试，现在开发网站的编程语言种类比较多，可以选择自己比较熟悉的进行开发。

商城搭建好之后开始到微信公众号上进行测试。

现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。

其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离。传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。

而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。目前，从Hadoop行业的发展来看，很多厂商而是将其定位改变为数据科学与机器学习服务商。因此，从商业模式上看以Hadoop分销的商业模式基本已经宣告结束，用户已经体验到维护整个Hadoop平台的困难而不愿被强迫购买整个平台。大量用户更愿意把原来Hadoop的部件拆开灵活使用，为使用场景和结果买单，而非平台本身买单。另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。如今，一些新一代数据库也开始进入该领域，可以预见在未来的几年中，小型非结构化文件存储也可能成为具备多模数据处理能力的分布式数据库的战场之一。

我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关大数据分布数据库的发展前景，通过这篇文章我们不难发现数据库的发展是一个极其重要的内容，只有搭建分布式数据库，大数据才能够更好地为我们服务。

DM是英文Direct mail 的缩写，意为快讯商品广告，通常由8开或16开广告纸正反面彩色印刷而成，通常采取邮寄、定点派发、选择性派送到消费者住处等多种方式广为宣传，是超市最重要的促销方式之一。

美国直邮及直销协会（DM/MA）对DM的定义如下："对广告主所选定的对象，将印就的印刷品，用邮寄的方法传达广告主所要传达的信息的一种手段。"DM除了用邮寄以外，还可以借助于其他媒介，如传真、杂志、电视、电话、电子邮件及直销网络、柜台散发、专人送达、来函索取、随商品包装发出等。DM与其他媒介的最大区别在于： DM可以直接将广告信息传送给真正的受众，而其他广告媒体形式只能将广告信息笼统地传递给所有受众，而不管受众是否是广告信息的真正受众。

DM广告的形式

信件 | 海报 | 图表 | 产品目录 | 折页 | 名片 | 订货单 | 日历 | 挂历 | 明信片| 宣传册 | 折价券 | 家庭杂志 | 传单 | 请柬 | 销售手册 | 公司指南 | 立体卡片| 小包装实物

DM广告的特点

针对性：由于DM广告直接将广告信息传递给真正的受众，具有强烈的选择性和针对性，其他媒介只能将广告信息笼统地传递给所有受众，而不管受众是否是广告信息的目标对象。

广告持续时间长：一个30秒的电视广告，它的信息在30秒后荡然无存。DM广告则明显不同，在受传者作出最后决定之前，可以反复翻阅直邮广告信息，并以此做为参照物来详尽了解产品的各项性能指标，直到最后做出购买或舍弃决定。

具有较强的灵活性：不同于报纸杂志广告，DM广告的广告主可以根据自身具体情况来任意选择版面大小并自行确定广告信息的长短及选择全色或单色的印刷形式，广告主只考虑邮政部门的有关规定及广告主自身广告预算规模的大小。除此之外，广告主可以随心所欲地制作出各种各样的DM广告。

能产生良好的广告效应：DM广告是由广告主直接寄送给个人的，故而广告主在付诸实际行动之前，可以参照人口统计因素和地理区域因素选择受传对象以保证最大限度地使广告讯息为受传对象所接受。同时，与其他媒体不同，受传者在收到DM广告后，会迫不及待地了解其中内容，不受外界干扰而移心他顾。基于这两点，所以DM广告较之其他媒体广告能产生良好的广告效应。

具有可测定性：广告主在发出直邮广告之后，可以借助产品销售数量的增减变化情况及变化幅度来了解广告信息传出之后产生的效果。这一优势超过了其他广告媒体。

具有隐蔽性：DM 广告是一种深入潜行的非轰动性广告，不易引起竞争对手的察觉和重视。 影响DM广告效果的主要因素。

目标对象的选定及到达：目标对象选择欠妥，势必使广告效果大打折扣，甚至使DM广告失效。 没有可靠有效的MailingList，DM广告只能变成一堆乱寄的废纸。

DM广告的创意,设计及制作：DM广告无法借助报纸、电视、杂志、电台等在公众中已建立的信任度，因此DM广告只能以自身的优势和良好的创意、设计，印刷及诚实恢谐，幽默等富有吸引力的语言来吸引目标对象，以达到较好的效果。

DM 广告能胜任的场所

1邮寄物是受人欢迎和有实际用途的

2广告信息过于复杂，详细以致于使用其他媒介无法有效传达

3其他媒介为达到某一特定的市场必须付出较DM广告更高的代价

4广告信息是极为个人化或需要保密的

5广告主的市场策略所要求广告的形式或色彩是其他广告所无法实现的

6某一个特定的区域需要被覆盖，而该区域的划分要求尽可能的准确

7广告的投放要求按照某种特定的时间或频率

8 广告中含有折价券

9需要进行可控制的研究（如某个市场有效性的测试，测试新产品的价格，包装及用户等）

10需要进行可控制的邮寄（信件只寄给某种收入个人或拥有某种牌子汽车及游艇的主人等）

11需要邮寄订货单（产品直接到达目标对象，而无需经过零售，分销或其他媒介）

从DM行销的角度可以分为两类，一是纯派发式，比如出现较早的《目标》、《生活速递》、《尚邦广告》，它们基本上是一种DM信息的传递。二是通过媒体做销售，类似数据库行销，比如《品味》、《旺家购物》，DM媒体无疑成为数据库营销的先行者。而数据库营销也正是DM媒体发展的关键。因为购买数据花销很大，许多直投目前还不能完全做到采用商业数据库形式进行实名制直投。即使有做到的，数据库是否精准也成为问题。实际上，国内大多数DM媒体都拥有所谓的定位在高档人群的数据库--这里大多指的是把杂志投放到高档社区，每个进入社区的人都可以拿一本，或者是放到高档消费场所。 DM广告特别适合于商场、超市、商业连锁、餐饮连锁、各种专卖店、电视购物、网上购物、电话购物、电子商务、无店铺销售等各类实体卖场和网上购物中心，也非常适合于其他行业相关产品的市场推广。

另一种解释

是Data Mining的缩写，意为数据挖掘

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。

1 数据挖掘能做什么？

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

· 分类 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 预言（Prediction）

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

2)数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

· 直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

· 间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。

· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

3)各种分析方法的简介

· 分类 （Classification）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：

a xyk申请者，分类为低、中、高风险

b 分配客户到预先定义的客户分片

注意： 类的个数是确定的，预先定义好的

· 估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：

a 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

b 根据购买模式，估计一个家庭的收入

c 估计real estate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。

· 预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：

a 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)

b 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。

例子：

a 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

是对数据挖掘结果的表示方式。

2数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有 价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

1、创建时间不同

万方商务信息数据库始建于1988年，由万方数据联合国内近百家信息机构共同开发；

维普网，建立于2000年。经过多年的商业运营，维普网已经成为全球著名的中文专业信息服务网站，以及中国最大的综合性文献服务网站；

知网，是国家知识基础设施的概念，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。

2、收录内容不同

万方：

①、万方期刊：集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。

②、万方会议论文：《中国学术会议论文全文数据库》是国内唯一的学术会议文献全文数据库，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。

③、《中国企业、公司及产品数据库》的信息全年100%更新，提供多种形式的载体和版本。

维普网：

数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电子期刊制作发行、网络广告、文献资料数字化工程以及基于电子信息资源的多种个性化服务。

知网：

中国知网已经发展成为集期刊杂志、博士论文、硕士论文、会议论文、报纸、工具书、年鉴、专利、标准、国学、海外文献资源为一体的、具有国际领先水平的网络出版平台。

扩展资料：

知网服务内容：

1、中国知识资源总库

提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。每个数据库都提供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。

2、数字出版平台

数字出版平台是国家“十一五”重点出版工程。数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。

3、文献数据评价

2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上，研制者首次提出了一套全新的期刊影响因子指标体系，并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准。

参考资料：

百度百科-万方数据库

参考资料：

百度百科-维普网

参考资料：

百度百科-中国知网

1 帝国系统网站数据库配置文件路径：web/e/class/configphp

2 shopex系统网站数据库配置文件路径：web/config/configphp

3 DEDECMS（织梦）系统网站数据库配置文件路径：web/data/ commonincphp

4 php168系统网站的数据库配置文件路径：web/php168/mysql_configphp

5 其他net的网站一般web/webconfig文件是数据库配置文件

6phpcms系统的数据库配置文件路径：web/include/configincphp

众所周知，知网查重、万方查重、维普查重是国内三大查重系统。如果说你连这三个数据库的名字都很陌生，只能送你三个字，你太OUT，关于这三个常用的数据库，在权位上到底有什么区别呢？因为在大学毕业的时候需要写论文，所以对这三个数据库无比了解， 下面我就来说说。

一、创立时间不同

1、知网是由清华、清华同方发起，始建于1999年6月。

2、维普网创建于2000年。

3、万方库《中国企业、公司及产品库》始建于1988年。

二、服务内容不同

1、中国知网服务内容包括：

（1）中国知识总库：CNKI源库、外文类、类、农业类、医卫生类、经济类和教育类多种库；

（2）数字出版平台：学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。

（3）文献评价：主要统计内容包括：A、中国正式出版的7000 多种自然科学、社会科学学术期刊发表的文献量及其分类统计表；B、各期刊论文的引文量、引文链接量及其分类统计表；C、期刊论文作者发文量、被引量及其机构统计表；D、CNKI中心网站访问量及分IP地址统计表。

（4）知识检索：:文献搜索、数字搜索、翻译助手、图形搜索、专业主题、学术、学术统计分析。

2、维普网服务内容包括：

维普网一直致力于对海量的报刊进行科学严谨的研究、分析，采集、等深层次开发和推广应用。现公司的业务范围已涉及库出版发行、知识网络传播、期刊分销、期刊发行、网络广告、文献数字化工程以及基于信息的多种个性化服务。

3、万方库服务内容包括：

（1）成果专利：国内的科技成果、专利技术以及级科技计划项目。

（2）中外标准：技术监督局、建设部情报所的中国标准、建设标准、建材标准、行业标准、国际标准、国际电工标准、欧洲标准以及美、英、德、法国标准和标准等。

（3）科技文献：包括会议文献、专业文献、综合文献和英文文献，涵盖面广，具有较高的权威性。

（4）机构：包括我国著名科研机构、高等院校、信息机构的信息。

（5）系列：内容为地区的科技、经济、法规等相关信息。

（6）万方论文：库收录我国各学科领域的论文。

三、检测范围不同

知网检测范围：中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、中国主要报纸全文数据库、中国专利全文数据库、图书资源、优先出版文献库、学术论文联合比对库、互联网资源（包含贴吧等论坛资源）、英文数据库、港澳台学术文献库、互联网文档资源、源代码库、CNKI大成编客-原创作品库、个人比对库。

维普检测范围：中文科技期刊论文全文数据库、中文主要报纸全文数据库、中国专利特色数据库、博士/硕士学位论文全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、港澳台文献资源、外文特色文献数据库、维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源/互联网文档、高校自建数据库、图书资源、古籍文献资源、个人自建资源库、年鉴资源、IPUB原创作品。

维普检测范围：中文科技期刊论文全文数据库、中文主要报纸全文数据库、中国专利特色数据库、博士/硕士学位论文全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、港澳台文献资源、外文特色文献数据库、维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源/互联网文档、高校自建数据库、图书资源、古籍文献资源、个人自建资源库、年鉴资源、IPUB原创作品。

万方检测范围：中国学术期刊数据库、中国学位论文全文数据库、中国学术会议论文数据库、中国学术网页数据库、中国专利文献数据库、中国优秀报纸数据库。

四、指代不同

1、知网：以实现全社会知识传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华、清华同方发起。

2、维普：全球著名的中文专业信息服务网站，以及中国最大的综合性文献服务网站。

3、万方：由万方公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络库。

五、影响不同

1、知网：凭借优质的内容、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉。

2、维普：陆续建立了与谷歌学术搜索频道、百度文库、百度百科的战略合作关系。

3、万方：是国内唯一的学术会议文献全文库，主要收录1998年以来级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文，范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。

最后说一下个人使用感受。首先知网，行业老大，受众也最多。从量来讲，涵盖也较广，优势是期刊和博硕论文，版权合作完善，基本上都检索到的都能获取。不足的话，个人觉得是用户体验一般，使用交互包库页面设计较老的文献较少。另外费用很高。

第二个维普。作为期刊起家的维普，在的广度和收录时间上还是领先知网，元的完整性也是最高的，在这个时代其重要性也愈发重要了。另外新的期刊平台不管从界面和用户体验，功能性觉得做得不错的。不足的话还是上和受众吧，除了期刊，其他有点捉襟见肘的，而且有部分刊元整理了，但由于没版权没法获取有点难受。受众上也少很多，没有知网万方出名。

最后是万方。万方改版的平台在上也是下了功夫，页面设计、功能性、呈现都做得不错。早期凭借关系跟医学会达成独家合作，收录了旗下胜多高精尖的期刊，所以万方在医院医学院医公司混得风生水起。不足的地方也是全文率低了点，没啥亮点也没啥槽点。查重业务也没维普做得好。

知网毫不疑问是最全的，但不代表什么都能查到，有些知网没有的维普万方会有。所以都得用用，但知网较贵，维普便宜。

任务管理器打开，一直点进去就可以了，这是可视化 *** 作啊

还有就是用SQL语句修改

use 数据库

go

然后下面的语句给你参考，哈

(1)数据记录筛选：

sql="selectfrom数据表where字段名=字段值orderby字段名[desc]"

sql="selectfrom数据表where字段名like'%字段值%'orderby字段名[desc]"

sql="selecttop10from数据表where字段名orderby字段名[desc]"

sql="selectfrom数据表where字段名in('值1','值2','值3')"

sql="selectfrom数据表where字段名between值1and值2"

(2)更新数据记录：

sql="update数据表set字段名=字段值where条件表达式"

sql="update数据表set字段1=值1,字段2=值2……字段n=值nwhere条件表达式"

(3)删除数据记录：

sql="deletefrom数据表where条件表达式"

sql="deletefrom数据表"(将数据表所有记录删除)

(4)添加数据记录：

sql="insertinto数据表(字段1,字段2,字段3…)values(值1,值2,值3…)"

sql="insertinto目标数据表selectfrom源数据表"(把源数据表的记录添加到目标数据表)

(5)数据记录统计函数：

AVG(字段名)得出一个表格栏平均值

COUNT(|字段名)对数据行数的统计或对某一栏有值的数据行数统计

MAX(字段名)取得一个表格栏最大的值

MIN(字段名)取得一个表格栏最小的值

SUM(字段名)把数据栏的值相加

引用以上函数的方法：

sql="selectsum(字段名)as别名from数据表where条件表达式"

setrs=connexcute(sql)

用rs("别名")获取统的计值，其它函数运用同上。

(5)数据表的建立和删除：

CREATETABLE数据表名称(字段1类型1(长度),字段2类型2(长度)……)

例：CREATETABLEtab01 (namevarchar (50), datetimedefaultnow ())

DROPTABLE数据表名称(永久性删除一个数据表)

4记录集对象的方法：

rsmovenext将记录指针从当前的位置向下移一行

rsmoveprevious将记录指针从当前的位置向上移一行

rsmovefirst将记录指针移到数据表第一行

rsmovelast将记录指针移到数据表最后一行

rsabsoluteposition=N将记录指针移到数据表第N行

rsabsolutepage=N将记录指针移到第N页的第一行

rspagesize=N设置每页为N条记录

rspagecount根据pagesize的设置返回总页数

rsrecordcount返回记录总数

rsbof返回记录指针是否超出数据表首端，true表示是，false为否

rseof返回记录指针是否超出数据表末端，true表示是，false为否

rsdelete删除当前记录，但记录指针不会向下移动

rsaddnew添加记录到数据表末端

rsupdate更新数据表记录

SQL语句的添加、删除、修改虽然有如下很多种方法，但在使用过程中还是不够用，不知是否有高手把更多灵活的使用方法贡献出来？

添加、删除、修改使用dbExecute(Sql)命令执行 *** 作

╔----------------╗

☆ 数据记录筛选 ☆

╚----------------╝

注意：单双引号的用法可能有误(没有测式)

Sql = "Select Distinct 字段名 From 数据表"

Distinct函数，查询数据库存表内不重复的记录

Sql = "Select Count() From 数据表 where 字段名1>#18:0:0# and 字段名1< #19:00# "

count函数,查询数库表内有多少条记录，“字段名1”是指同一字段

例：

set rs=connexecute("select count(id) as idnum from news")

responsewrite rs("idnum")

sql="select from 数据表 where 字段名 between 值1 and 值2"

Sql="select from 数据表 where 字段名 between #2003-8-10# and #2003-8-12#"

在日期类数值为2003-8-10 19:55:08 的字段里查找2003-8-10至2003-8-12的所有记录，而不管是几点几分。

select from tb_name where datetime between #2003-8-10# and #2003-8-12#

字段里面的数据格式为：2003-8-10 19:55:08，通过sql查出2003-8-10至2003-8-12的所有纪录，而不管是几点几分。

Sql="select from 数据表 where 字段名=字段值 order by 字段名 [desc]"

Sql="select from 数据表 where 字段名 like '%字段值%' order by 字段名 [desc]"

模糊查询

Sql="select top 10 from 数据表 where 字段名 order by 字段名 [desc]"

查找数据库中前10记录

Sql="select top n form 数据表 order by newid()"

随机取出数据库中的若干条记录的方法

top n，n就是要取出的记录数

Sql="select from 数据表 where 字段名 in ('值1','值2','值3')"

╔----------------╗

☆ 添加数据记录 ☆

╚----------------╝

sql="insert into 数据表 (字段1,字段2,字段3 …) valuess (值1,值2,值3 …)"

sql="insert into 数据表 valuess (值1,值2,值3 …)"

不指定具体字段名表示将按照数据表中字段的顺序，依次添加

sql="insert into 目标数据表 select from 源数据表"

把源数据表的记录添加到目标数据表

╔----------------╗

☆ 更新数据记录 ☆

╚----------------╝

Sql="update 数据表 set 字段名=字段值 where 条件表达式"

Sql="update 数据表 set 字段1=值1,字段2=值2 …… 字段n=值n where 条件表达式"

Sql="update 数据表 set 字段1=值1,字段2=值2 …… 字段n=值n "

没有条件则更新整个数据表中的指定字段值

╔----------------╗

☆ 删除数据记录 ☆

╚----------------╝

Sql="delete from 数据表 where 条件表达式"

Sql="delete from 数据表"

没有条件将删除数据表中所有记录)

╔--------------------╗

☆ 数据记录统计函数 ☆

╚--------------------╝

AVG(字段名) 得出一个表格栏平均值

COUNT(|字段名) 对数据行数的统计或对某一栏有值的数据行数统计

MAX(字段名) 取得一个表格栏最大的值

MIN(字段名) 取得一个表格栏最小的值

SUM(字段名) 把数据栏的值相加

引用以上函数的方法：

sql="select sum(字段名) as 别名 from 数据表 where 条件表达式"

set rs=connexcute(sql)

用 rs("别名") 获取统的计值，其它函数运用同上。

╔----------------------╗

☆ 数据表的建立和删除 ☆

╚----------------------╝

CREATE TABLE 数据表名称(字段1 类型1(长度),字段2 类型2(长度) …… )

例：CREATE TABLE tab01(name varchar(50),datetime default now())

DROP TABLE 数据表名称 (永久性删除一个数据表)

╔--------------------╗

☆ 记录集对象的方法 ☆

╚--------------------╝

rsmovenext 将记录指针从当前的位置向下移一行

rsmoveprevious 将记录指针从当前的位置向上移一行

rsmovefirst 将记录指针移到数据表第一行

rsmovelast 将记录指针移到数据表最后一行

rsabsoluteposition=N 将记录指针移到数据表第N行

rsabsolutepage=N 将记录指针移到第N页的第一行

rspagesize=N 设置每页为N条记录

rspagecount 根据 pagesize 的设置返回总页数

rsrecordcount 返回记录总数

rsbof 返回记录指针是否超出数据表首端，true表示是，false为否

rseof 返回记录指针是否超出数据表末端，true表示是，false为否

rsdelete 删除当前记录，但记录指针不会向下移动

rsaddnew 添加记录到数据表末端

rsupdate 更新数据表记录

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