如何安装SQL Server 2008 R2图解

步骤如下：

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1、双击直接打开SQL2008的安装镜像，然后将里面的所有文件复制到D盘（或其他盘）的文件夹Setup中。如果直接使用安装镜像中的setup安装可能无法安装成功，因此将其中的文件复制到磁盘根目录下的一个文件夹中。

2、点击Setup，启动后点击Installation，单击右侧的New SQL Server...。

3、安装程序进行自检。

4、点击Next，输入安装Key。

5、同意许可。

6、选择需要安装的选项，如果不知道哪些是对自己有用的安装项目，那么可以全选。

7、数据库的实例，保持默认的即可。

8、安装程序计算出需要占用的磁盘空间。

9、服务器配置，点击 对SQL服务选择相同的账号，然后选择 NT AUTHORRITY\System。

10、账号验证模式选择混合模式，输入密码然后单击添加当前的用户，然后点击Next。

11、再次单击 添加当前的用户。

12、安装本地模式的默认配置，保持默认设置单击Next。

13、是否向微软发送一些报告之类的，可以不勾选。

14、验证安装规则，此时遇到了有一个不符合项，提示VS2008的版本偏旧，然后到网上下载VS2008 的SP1补丁。

15、这一步是打补丁的过程，如果没有遇到上面的VS2008的提示，那么就不需要此步。

16、打完补丁后，单击再次验证规则，全部通过即可进行下一步。

17、安装程序提示将要安装的SQL项目。

18、接下来就是安装过程。

19、安装过程完毕，单击Next。

20、提示SQL2008已经成功安装了。

挑战SQL：图解pandas的数据合并merge函数

大家好，我是Peter~

在实际的业务需求中，我们的数据可能存在于不同的库表中。很多情况下，我们需要进行多表的连接查询来实现数据的提取，通过SQL的join，比如left join、left join、inner join等来实现。

在pandas中也有实现合并功能的函数，比如：concat、append、join、merge。本文中重点介绍的是 merge函数 ，也是pandas中最为重要的一个实现数据合并的函数。

看完了你会放弃SQL吗？

目前Pandas系列文章已经更新了13篇，文章都是以案例+图解的风格，欢迎访问阅读。有很多个人推荐的文章：

官网学习地址：

参数的具体解释为：

我们创建了4个DataFrame数据框；其中df1和df2、df3是具有相同的键userid；df4有类似的键userid1，取值也是ac，和df1或df2的userid取值有相同的部分。

left、how就是需要连接的两个数据帧，一般有两种写法：

图解过程如下：

inner称之为 内连接 。它会直接根据相同的列属性userid进行关联，取出属性下面相同的数据信息a、c

⚠️上面的图解过程就是默认的使用how="inner"

outer称之为外连接，在拼接的过程中会取两个数据框中键的并集进行拼接

图解过程如下：

以左边数据框中的键为基准；如果左边存在但是右边不存在，则右边用NaN表示

图解过程如下：

以右边数据框中的键的取值为基准；如果右边存在但是左边不存在，则左边用NaN表示

图解过程如下：

笛卡尔积：两个数据框中的数据交叉匹配，出现 n1*n2 的数据量

笛卡尔积的图解过程如下：

如果待连接的两个数据框有相同的键，则默认使用该相同的键进行联结。

上面的所有图解例子的参数on默认都是使用相同的键进行联结，所以有时候可省略。

再看个例子：

还可以将left和right的位置进行互换：

上面的两个例子都是针对数据框只有具有相同的一个键，如果不止通过一个键进行联结，该如何处理？通过一个来自官网的例子来解释，我们先创建两个DataFrame：df5、df6

现在进行两个数据框的合并：

合并的图解过程如下：

在看一个通过how="outer"进行连接的案例：

看看图解的过程：

上面在连接合并的时候，两个数据框之前都是有相同的字段，比如userid或者key1和key2。但是如何两个数据框中没有相同的键，但是这些键中的取值有相同的部分，比如我们的df1、df3：

在这个时候我们就使用left_on和right_on参数，分别指定两边的连接的键：

如果我们不指定，系统就会报错，因为这两个数据框是没有相同的键，本身是无法连接的：

如果连接之后结果有相同的字段出现，默认后缀是 _x_、_y 。这个参数就是改变我们默认的后缀。我们回顾下笛卡尔积的形成；

现在我们可以指定想要的后缀：

这个参数的作用是表明生成的一条记录是来自哪个DataFrame：both、left_only、right_only

如果带上参数会显示一个新字段 _merge ：

不带上参数的话，默认是不会显示来源的，看默认的情况：

merge函数真的是非常强大，在工作中也使用地很频繁，完全可以实现SQL中的join效果。希望本文的图解能够帮助读者理解这个合并函数的使用。同时pandas还有另外几个与合并相关的函数，比如：join、concat、append，会在下一篇文中统一讲解。

sql server 2008 怎么导入数据库图解

是导入数据到现有表，则采用

INSERT INTO 表 SELECT * FROM OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'

,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)

的形式

如果是导入数据并新增表，则采用

SELECT * INTO 表 FROM OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'

,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)

的形式。

以上语句是将 EXCEL文件里 SHEET1工作表中所有的列都读进来，如果只想导部分列，可以

INSERT INTO 表 (a1,a2,a3) SELECT a1,a2,a3 FROM OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'

,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)

其实可以将 OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'

,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)当成一个表，例如我就写过这样一个句子：

INSERT INTO eval_channel_employee(channel,employee_id)

SELECT CASE a.渠道 WHEN 'DIY' THEN 1 WHEN 'RDC' THEN 0 WHEN 'KCM' THEN 2 ELSE 3 END

,b.id FROM

OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'

,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\temp\name.xls',sheet1$) AS a,pers_employee b

WHERE a.员工编码 =b.code

简单的方法：

SQL2005中直接可以实现导入功能 SQL2008不知道可不可以。

操作过程如下：

第一步：登录到 SQL Server Management Studio，

第二步：在 “对象资源管理器 ”中右键单击 “管理 ”，在弹出列表中单击 “导入数据 ”

第三步：在 “导入向导 ”对话框中单击 “下一步 ”，进入到 “选择数据源 ”对话框，在 “数据源 ”列表中选择 “Microsoft Excel ”，同时选择相应的 Excel 文档，完成后单击 “下一步 ”（一定要勾选该对话框中的 “首行包含列名称 ”，因此它是将 Excel文档中的列标题为数据库表中的列项标题）

第四步：指定目标数据库服务，依次单击 “下一步 ”。。。。至到 “完成 ”

第五步：重新打到 SQL Server Management Studio，进入到导入的数据库表，可以发现所导入的 Excel文档数据。

你试下下面的吧:

打开SQL Server Configuration Manager，启用SQL Server Agent（实例名）。 启动模式更改为“自动”

sql查询语句代码怎么写？图示

SELECT MAX(工资)，MIN(工资)，SUM(工资) from WORK；

SELECT 姓名，****** from WORK WHERE 姓名 like ‘%周%’；

SELECT *FORM PERSONEL WHERE SUBSTR(姓名，0,1) in （‘张’，‘李’，‘朱’）；

SELECT SUM(DECODE(性别，‘男’，1)),SUM(DECODE(性别，‘女’，1)) FROM PERSONEL ;

如何正确的安装SQL2005图解

如何正确的安装SQL2005

1、首先进入Win7控制面板，然后选择进入“程序和功能”如下图所示：

开启Win7 IIS服务方法步骤1

2、选择进入“打开或者关闭Windows功能”入口，如下图所示：

选择打开或者关闭Windows功能

3、选择开启IIS服务

Win7开启IIS服务方法

第三步需要注意的是，选中红框中的复选项，分别为“Internet Information Services 可承载的 Web 核心”、“Web 管理工具”和“万维网服务”，

分享标题：nosql图解,最简单的NoSQL数据库
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