如何用SQLyog来分析MySQL数据库

用SQLyog来分析MySQL数据库 SOLyog的下载 安装以及使用很简单 我去了相关网站下载 它只有 K字节大小 它把两个文件(一个可执行文件 exe和一个动态链接库文件 dll)安装到C:\Program Files\SQLyog路径下 然后运行可执行文件

安装后没有必要再访问该网站了 我访问该网站是得到了一个消息 说它的域名没有设置(configured) 登记 或正在建设中 我不清楚这个问题是暂时的还是一直是这样 该软件是免费的 并且没有标志广告(banner ads) 所以它可能是一个特定的尚未最终定型的商业模型 最终可能还是要负费的

数据库 表格(table)和列树(column tree)

该程序一启动就开始询问我的登录到MySOL服务器的口令 我只需要输入我的服务器名字 用户id和登录密码 所有其它的设置都是正确的默认值 然后(当我开始其它事务 重启几次 睡了一会之后) 我重新运行该程序 这时只需要再次输入我的登录密码 该程序没有保存密码的选项 你可以认为这是该程序的一个bug 也可以说是程序的保密特性

一旦你登录之后 界面就是很值得注意 MySOL服务器上所有的数据库都显示在一个树型控件上 你只能访问你在登录时授权的那个数据库 如果你点开代表授权给你的那个数据库的树型结构 你就可以看到一系列代表表格的节点 点开表格节点后 你就可以看到一系列显示字段名的节点和另一个代表索引的节点集合

索引界面绝对是个好东东 这样你就可以CRUD查询索引和关键字了 这相对前端数据库如Microsoft Access来说是个提高 如果考虑到MySOL刚刚开始提供对主(primary)和非相关(foreign)关键字关系的支持 本程序这部分的设计是很成熟的 在右下方的面板上 有四个标签页 即 结果(Result) 消息(Message) 对象(Object)和历史(History)

有什么缺点？

我试图发现该程序的缺点 不过只发现了一个 如果你在Win Dependency Walker下运行程序的 exe文件 你会发现它引用了DLG dll文件 而DLG dll又轮流引用AppHelp 实事上 CommDlg调用AppHelp 而当AppHelp没有请求函数时 CommDlg这么做根本就是浪费资源

过于简单？

在SQLyog FAQ上 有一种观点认为该软件没有正式归档的必要 当然 FAQ(常见问题解答)本身就是一种归档 SQLyog的界面非常直观 我建议你打印一份MySOL文档(包括SQL特殊语法扩展) 我就是这么做的 它只用了一个半英寸的活页封面

最后一步？

FAQ还让人想到一个让人耳朵起了老茧却又是正确的Occam s Razor准则——一切超出必要的复杂性都是没有必要的 我之所以到处 推销 这个工具 就是因为它可以为我们提供一个可以管理MySOL服务器上许多数据库的 简单的 图形化的界面 它的速度极快 并且它的拷贝很小(可以放在一张软盘上)

lishixinzhi/Article/program/SQL/201404/30537

做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

数据仓库-派可数据商业智能BI

想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。

当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。

2、分析方法

分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。

举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。

分析方法-派可数据商业智能BI

一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

---