origin使用图层后，两个图层的坐标重叠的乱七八糟，又统一的办法吗？

有，具体如下：

1、第一步，选择需要绘制的样本数据，见下图，转到下面的步骤。

2、第二步，完成上述步骤后，单击“ line+symbol”以生成，见下图，转到下面的步骤。

3、第三步，完成上述步骤后，右键单击，然后依次单击“new later”-->“right y”选项，见下图，转到下面的步骤。

4、第四步，完成上述步骤后，生成如下图所示，然后在第2层上单击鼠标右键，选择“later contents”选项，见下图，转到下面的步骤。

5、第五步，完成上述步骤后，选择“data1_d”，单击中间右边的箭头以添加到右边，见下图，转到下面的步骤。

6、第六步，完成上述步骤后，单击“ok”以产生以下，见下图，转到下面的步骤。

7、第七步，完成上述步骤后，将第2层中坐标轴的数据点模式更改为标识D的样式，然后删除原始的蓝色数据线。
 结果如下图所示，生成带有三个符合要求图标的数据标记的双坐标，见下图。这样，就解决了这个问题了。

如果A是主表
select A姓名,A职业,B院校 from A left join B on A姓名=b姓名
如果B是主表
select A姓名,A职业,B院校 from A right join B on A姓名=b姓名

在过去20年中，矢量数据模型是GIS中变化最大的方面，例如，ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型，Arc/Info对应Coverage，ArcView对应Shapefile，ArcGIS对应Geodatabase。Coverage和Shapefile是地理关系数据模型，它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据，而Geodatabase是基于对象数据模型，它把空间数据和属性数据存储在唯一的系统中。Coverage是拓扑的，Shapefile是非拓扑的。Coverage支持三种基本拓扑关系：连接性、面定义、邻接性。Shapefile多边形对于共享边界实际上有重复弧段且可彼此重叠，不同于Coverage所用的多个文件，它用几何学性质存储两个基本文件：以shp为扩展名的文件存储要素几何学特征；以shx为扩展名的文件保留要素几何特征的空间索引。Shapefile:一种基于文件方式存储GIS数据的文件格式。至少由shp,dbf,shx三个文件作成，分别存储空间，属性和前两者的关系。是GIS中比较通用的一种数据格式。Coverage:一种拓扑数据结构，一般的GIS原理书中都有它的原理论述。数据结构复杂，属性缺省存储在Info表中。目前ArcGIS中仍然有一些分析 *** 作只能基于这种数据格式进行 *** 作。Geodatabase:ArcInfo发展到ArcGIS时候推出的一种数据格式，一种基于RDBMS存储的数据格式，其有两大类：1PersonalGeodatabse用来存储小数据量数据，存储在Access的mdb格式中。2ArcSDEGeodatabse存储大型数据，存储在大型数据库中Oracle,SqlServer,DB2等。可以实现并发 *** 作，不过需要单独的用户许可。Coverage数据模型Coverage是一个集合，它可以包含一个或多个要素类。在第一个商业化GIS软件Arc/INFO之前，计算计划的图形表示源自通用的CAD软件，属性信息和几何要素放在一起，不利于空间信息的描述和分析。Coverage的优势：(1)空间数据与属性数据关联。空间数据存储于建立了索引的二进制文件中，属性数据存放在DBMS表中，二者以公共的标识编码关联。(2)矢量数据间的拓扑关系得以保存。Shapefile数据模型Shapefile是ArcViewGIS3x的原生数据格式，属于简单要素类，用点、线、多边形存储要素的形状，却不能存储拓扑关系，具有简单、快速显示的优点。一个shapefile是由若干个文件组成的，空间信息和属性信息分离存储，所以称之为“基于文件”。每个shapefile，都至少由三个文件组成，其中：shp存储的是几何要素的的空间信息，也就是XY坐标。shx存储的是有关shp存储的索引信息，它记录了在shp中，空间数据是如何存储的，XY坐标的输入点在哪里，有多少XY坐标对等信息。dbf存储地理数据的属性信息的dBase表。这三个文件是一个shapefile的基本文件，shapefile还可以有其他一些文件，但所有这些文件都与该shapefile同名，并且存储在同一路径下。下面简要介绍一下其他一些较为常见文件：prj如果shapefile定义了坐标系统，那么它的空间参考信息将会存储在prj文件中；shpxml这是对shapefile进行元数据浏览后生成的xml元数据文件；sbn和sbx这两个存储的是shapefile的空间索引，它能加速空间数据的读取，这两个文件是在对数据进行 *** 作、浏览或连接后才产生的，也可以通过ArcToolbox>DataManagementTools>Indexes>AddspatialIndex工具生成。几种常见的shapefile文件：当使用ArcCatalog对shapefile进行创建、移动、删除或重命名等 *** 作，或使用ArcMap对shapefile进行编辑时，ArcCatalog将自动维护数据的完整性，将所有文件同步改变。所以需要使用ArcCatalog管理shapefile。虽然Shapefile无法存储拓扑关系，但它并不是普通用于显示的图形文件，作为地理数据，它自身有拓扑的。比如一个多边形要素类，shapefile会按顺时针方向为它的所有顶点排序，然后按顶点顺序两两连接成的边线向量，在向量右侧的为多边形的内部，在向量左侧的是多边形的外部。由于1990年代地理信息的迅速发展以及ArcViewGIS3x软件在世界范围内的推广，shapefile格式的数据使用非常广泛，数据来源也较多。很多软件都提供了向shapefile转换的接口（eg：MapInfo、MapGIS等）。ArcGIS支持对shapefile的编辑 *** 作，也支持shapefile向第三代数据模型geodatabase的转换。Geodatabase数据模型Geodatabase作为ArcGIS的原生数据格式，体现了很多第三代地理数据模型的优势。随着IT技术的发展，普通的事务型数据的管理模式，早已从传统的基于文件的管理转向利用基于工业标准建立的关系型数据库进行管理，这种基于数据库的管理方式的优点是不言而喻的。那么带有空间信息的地理数据是否也可以利用这种非常成熟的数据库技术进行管理呢？于是ESRI推出了geodatabase数据模型，利用数据库技术高效安全地管理我们的地理数据。Geodatabase可以分为两种，一种是基于MicrosoftAccess的personalgeodatabase，另一种是基于oracle、SQLServer、Informix或者DB2的enterprisegeodatabase，由于它需要中间件ArcSDE进行连接，所以nterprisegeodatabase又称为ArcSDEgeodatabase。由于MicrosoftAccess自身容量的限制，personalgeodatabase的容量上限为2GB，这显然不能满足企业级的海量地理数据的存储需求。于是可以将geodatabase扩展为ArcSDEgeodatabase，底层数据库可以使用oracle这样的大型关系数据库，能够存储近乎“无限”的海量数据（仅受硬盘大小的限制）。虽然底层使用的数据库各不相同，但是geodatabase给用户提供的是一个一致的 *** 作环境。在geodatabase中，不仅可以存储类似shapefile的简单要素类还可以存储类似coverage的要素集并且支持一系列的行为规则对其空间信息和属性信息进行验证表格、关联类、栅格、注记和尺寸都可以作为eodatabase对象存储。这些在perasonalgeodatabase和ArcSDEgeodatabase中都是一样的（栅格的存储有点小差异，但对用户来说都是一样的）。Geodatabase的模型结构：(1)对象类（Objectclass）对象类是一种特殊的类，没有空间特征。其实例是可关联某特定行为的表记录。如，某地块的主人，在“地块”“主人”间可建立某种关系。(2)要素类（Featureclass）要素类是同类空间要素的集合。如，河流、道路、植被、电缆等。要素类可以独立存在，也可以具有某种联系。当不同的要素类之间存在关系时，就将其组织到一个要素数据集（Featuredataset）中。(3)要素数据集（Featuredataset）要素数据集由一组具有相同空间参考（Spatialreference）的要素类组成。将不同要素类放入要素数据集的原因：a专题归类表示——当不同的要素类属于同一范畴。比如，全国范围内某种比例尺的水系数据，其点线面类型的要素类可组织成同一个要素数据集。b创建几何网络——在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类，须组织到同一要素数据集中。比如，配电网络中，有各种开关、变压器、电缆等，它们分别对应点或线类型的要素类，在配电网络建模时，我们要将其全部考虑到配电网络对应的几何网络模型中。此时这些要素类就要放在统一要素数据集下。c考虑平面拓扑——共享公共几何特征的要素类。比如，用地、水系、行政区界等。当移动其中一个要素时，其公共部分也要一起移动，并保持这种公共的几何关系不变。(4)关系类（Relationshipclass）定义不同要素类或对象类之间的关联关系。如我们可以定义房子和主人之间的关系、房子和地块之间的关系等。(5)几何网络在若干要素类的基础上建立起的新类。定义几何网络时，我们指定哪些要素类加入其中，同时指定其在几何网络中扮演什么角色。比如，定义一个供水网络，我们指定同属一个要素数据集的“阀门”、“泵站”、“接头”对应的要素类加入其中，并扮演“连接”的角色；同时，我们要指定同属一个要素数据集的“供水干管”、“供水支管”、“入户管”等对应的要素类加入供水网络，由其扮演“边”的角色。(6)Domains定义属性的有效范围，可是连续的，也可是离散数值。(7)Validationrules对要素类的行为和取值加以约束的规则。如不同管径的水管连接必须通过合适的接头，规定一个地块可拥有一到三个主人等。(8)Rasterdatasets用于存放栅格数据。支持海量栅格数据，支持影像镶嵌，可通过建立“金字塔”形索引，在使用时指定可视范围提高检索和显示效率。(9)TINDatasetsARC/INFO的经典数据模型，用不规则分布的采样点的采样值构成不规则的三角集合。用于表达地形或其他类型的空间连续分布特征。(10)Locators定位参考和定位方法的组合。对于不同的参考，用不同的定位方法进行定位 *** 作。所谓定位参考，不同的定位信息有不同的表达方法。在Geodatabase中，有四种定位信息：地址编码、<X，Y>、地名及邮编、路径定位。定位参考数据放在数据库表中，定位器根据该定位参考数据在地图上生成空间定位点。

重叠是指两个或更多的元素（物体、信息、事件等）存在交叉的关系。在数据结构中，重叠是指属性、字段或数据库中的一部分和两个或多个元素重叠。在计算机科学中，重叠是指两个或多个程序段之间的重叠，即相同的部分被重复使用，从而降低程序的空间复杂度。在数字图像处理中，重叠是指两个图像或图像区域之间存在重叠部分，从而改变图像的外观。

比较的数据库分别称为“源”和“目标”

说明：数据库项目不包含任何数据

因此，在数据比较中数据库项目不能作为源或目标

比较数据时，会生成数据 *** 作语言(DML)脚本，使用该脚本可以通过更新目标数据库中的某些或全部数据来同步不同的数据库

完成数据比较后，结果会出现在VisualStudio的“数据比较”窗口中

有关更多信息，请参见比较数据库数据概述

说明：还可以比较两个数据库的架构或同一数据库的两个版本的架构

有关更多信息，请参见如何：比较两个数据库的架构

比较数据库数据比较两个数据库的数据在“数据”菜单上指向“数据比较”，然后单击“新建数据比较”

将出现“数据比较”向导

而且，会打开“数据比较”窗口，并且VisualStudio会自动为其指定一个名称，如

在“数据比较”向导中，确定源数据库和目标数据库

如果“源数据库”列表或“目标数据库”列表为空，请单击“新建连接”

在“连接属性”对话框中，确定数据库所驻留的服务器以及连接数据库时将要使用的身份验证类型

然后，单击“确定”关闭“连接属性”对话框并返回到“数据比较”向导

在“数据比较”向导的第一页上，验证每个数据库的信息均是正确的，指定要在结果中包括的记录，然后单击“下一页”

“数据比较”向导的第二页将出现并显示数据库中表和视图的层次结构列表

说明：表和视图必须满足两个条件才会出现在列表中

第一个条件是，源数据库对象和目标数据库对象的架构必须匹配

第二个条件是，该列表中仅显示具有主键或唯一键的表和视图

如果没有同时满足这两个条件的表或视图，则该列表将为空

选中要比较的表和视图所对应的复选框

或者可以展开数据库对象的节点，然后选中要比较的对象中的列所对应的复选框

说明：要比较的每个表或视图都必须定义匹配的主键、匹配的索引或唯一的键

否则，会从将比较的表的列表中将该表移除

对于一些对象而言，可以使用“比较键”列指定要作为数据比较依据的键

例如，可以指定使数据比较依据主键列还是依据其他（唯一可标识）键列

单击“完成”

比较开始

说明：通过打开“数据”菜单，单击“数据比较”，再单击“停止数据比较”，可以停止正在进行的数据比较 *** 作

完成比较后，可以查看两个数据库之间的数据差异

还可以更新目标数据库中的部分或全部数据，以与源数据库中的数据匹配

有关更多信息，请参见如何：查看数据差异和如何：同步数据库数据

1/2和1/3和1/4和1和2和3和-1和-2和-3。

两个圈的重叠部分表示即是正数又是整数。

除法的法则：

除法的目的是求商，但从被除数中突然看不出含有多少商时，可用试商，估商的办法，看被乘数最高几位数含有几个除数（即含商几倍） ， 就由本位加补数几次，其得数就是商。

注意事项：

1、正整数，即大于0的整数如，1，2，3······直到 。

2、零，既不是正整数，也不是负整数，它是介于正整数和负整数的数。零不仅表示“没有”（“无”），更是表示空位的符号。

中国古代用算筹计算数并进行运算时，空位不放算筹，虽无空 位记号，但仍能为位值记数与四则运算创造良好的条件。印度-阿拉伯命数法中的零来自印度的字，其原意也是“空”或“空白”。

select 字段名from 表1
union
select 字段名from 表2
where 条件
备注：union的位置有四种情况
union－取两个表中的数据（去除重复值）
union all－取得两个表中所有的值
intersect－取得两个表中不同的数据
minus－从表1中减去在表2中的数据

呵呵，我记得我回答过类似的这样一个问题，
可以不用使用distinct，只是使用union all与except关键字就可以了，
1首先 将 第一条查询 中包含 第二条查询 的所有数据都过滤掉，也就是只剩下第一条查询中有，而 第二条查询中没有的数据
2将第1步的结果记录集 与 第二条查询的结果记录集进行 union all处理
下面是具体的SQL 语句：
SELECT FROM [TM_Talents] WHERE UserName IN (SELECT DISTINCT (TalentsUser) FROM [TM_RProduction]
except
SELECT FROM TM_Talents WHERE dzrc = 1
union all
SELECT FROM TM_Talents WHERE dzrc = 1
也可以直接用union（会自动将完全一样的记录过滤只剩下一条）
SELECT FROM [TM_Talents] WHERE UserName IN (SELECT DISTINCT (TalentsUser) FROM [TM_RProduction] ）
union
SELECT FROM TM_Talents WHERE dzrc = 1
至于说出现 “不能以DISTINCT方式选择text、ntext或image数据类型”
应该是TalentsUser字段的数据类型的问题，^_^，
呵呵，希望能有帮助，^_^

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