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第五章 数据库基础知识. 主要内容. 了解数据库的基本概念。 会建立 Access 数据库,会添加表和查询 掌握最基本的 SQL 语句,尤其是 Select 、 Insert 、 Delete 和 Update 语句 会给 Access 数据库设置数据源. 第5.1节 数据库的基本概念. 数据管理技术的发展阶段. 人工管理阶段。 文件管理阶段。 数据库管理阶段。. 数据库的基本术语. 字段:表中纵的一列叫做一个字段, “ 年龄 ” 就是选中字段的名称。 记录:表中横的一行叫做一个记录,图中选择了第 2 条记录,也就是 “ 张洪 ” 的相关信息。
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主要内容 • 了解数据库的基本概念。 • 会建立Access数据库,会添加表和查询 • 掌握最基本的SQL语句,尤其是Select、Insert、Delete和Update语句 • 会给Access数据库设置数据源
数据管理技术的发展阶段 • 人工管理阶段。 • 文件管理阶段。 • 数据库管理阶段。
数据库的基本术语 • 字段:表中纵的一列叫做一个字段,“年龄”就是选中字段的名称。 • 记录:表中横的一行叫做一个记录,图中选择了第2条记录,也就是“张洪”的相关信息。 • 值:纵横叉的地方叫做值。比如图中选择了“张洪”的年龄,为“18"。
数据库的基本术语 • 表:由横行竖列垂直相交而成.可以分为表的框架(也称表头)和表中的数据两部分。 图7-1 就是一张表。 • 数据库:用来组织管理表的,一个数据库一般可以管理若干张表。数据库不仅提供了存储数据的表,而且还包括规则、触发器和表的关联等高级操作
数据库管理系统 • 比较流行的大中型关系型数据库管理系统有: • SQL Server、 IBM DB2、 Oracle、 SyBase、 Informix等。 • 常用的小型数据库管理系统有: • Access、Pradox、FoxPro等。
数据库管理系统 • 在ASP中一般使用SQL Server或Access数据库。 • SQL Server运行稳定、效率高、速度快,但配置起来较困难、移植也比较复杂,适合大型网站使用。 • Access配置简单、移植方便,但效率较低,适合小型网站。
规划自己的数据库 • 注意事项: • 数据库设计合理 • 包含必要信息,又能节省空间
新建数据库 • 启动数据库 • [开始]----[程序]-----[Microsoft Access] • 新建数据库 • 选择[空数据库] -----[确定] • 输入数据库名称,单击[创建]按钮
新建和维护表 • 新建表 • 最常用的[使用设计器创建表] • 保存表 • 选择主窗口中的[保存]按钮,在弹出的对话框中输入表的名称,单击[确定] • 在表中输入数据 • 双击表,从打开的窗口即可输入数据 • 修改数据表的设计 • 选中表,单击窗口中的[设计]按钮,即可重新设置
新建和维护查询 • 新建简单查询。 • 主窗口选择[查询]-----再双击[在设计视图中创建查询] -----选择数据表,单击[添加] • 然后再选择查询的字段,单击[保存],保存查询名称为”select1” • 显示查询内容。 • 双击查询名 • 利用SQL语言建立查询。 • 添加表后,在视图菜单中选择”SQL视图”,然后再窗口中输入SQL 语句 • 保存----双击即可运行
SQL语言简介 • Select语句——查询数据 • Insert语句——添加记录 • Delete语句——删除记录 • Update语句——更新记录新建简单查询
Select语句 • 从数据库中查询有关记录 • 语法: Select [Top(数值)] 字段列表 From表 [Where条件][Order By字段][Group By字段]
Select语句 • 下面举一些常见的例子说明。 • 选取全部数据 • 选取指定字段的数据 • 只选取前若干条记录 Select * From users Select real_name,email From users Select Top 3* From users
Select语句 • 用表中原有的字段产生派生字段 • 根据条件选取数据 • 按关键字查找记录 Select real_name,(submit_date+365)As new_date From users Select * From users Where submit_date<#2003-11-1# Select * From users Where real_name like"%勇%"
Select语句 • 查询结果排序 • 查询满足条件的记录的总数 • 组合查询 Select * From users Order By real_name ASC Select Count(*)As total From users Where submit_ date<#2003-11-1#按关键字查找记录 Select users.real_name,daylog.log_date,daylog.IP From users,daylog Where users.user_name=daylog.user_name
Select语句 • 查询结果排序 • 查询满足条件的记录的总数 • 组合查询 Select * From users Order By real_name ASC Select Count(*)As total From users Where submit_ date<#2003-11-1#按关键字查找记录 Select users.real_name,daylog.log_date,daylog.IP From users,daylog Where users.user_name=daylog.user_name
Insert语句 • 作用:向数据库中插入数据 • 语法: Insert Into表(字段1,字段2,…) Values(字段1的值,字段2的值,…)
Insert语句 • 下面举一些常见的例子说明。 • 只插入user_name字段 • 只插入user_name字段和real_name字段 • 只插入user_name和submit_date字段 Insert into users(user_name)Values("liya") Insert Into users(user_name,real_name)Values("feiyun","飞云") Insert Into users(user_name, submit_date) Values("luofang",#2003-12-5#)
Insert语句 • users表中增加了一个年龄字段age,为数字类型,则为: • 在users表中增加一条完整的记录 Insert Into users(user_name, age) Values("xhangpeng",23) Insert Into users(user_name, password,real_name,tel,email,submit_date) Values("晓云","123456","小云","654456","meng@163.com",#200310-10#)
Insert语句 • 下面举一些经常出错的Insert语句说明。 • user_name是主键,但没有赋值 • 字段不允许空字符申,却赋了空字符串 • 字符串字段两边没有加双引号
Delete语句 • 使用Delete语句来删除表中无用的一记录。 • 语法: • 说明 • “Where条件”,凡是符合条件的记录都会被删除,如果没有符合条件的记录则不删除。 • 如果省略“Where条件”,将删除所有数据。 Delete From表[Where条件]
Delete语句 • 下面举一些常见的例子说明。 • 删除user name为“tutu”的用户 • 删除2003年1月1日前注册,且real_name为“李亚”的用户 • 删除表中所有数据 Delete From users Where user name="tutu" Delete From users Where submit_date<#2003-1-1# And real_name="李亚" Delete * From users
Update语句 • 使用Update语句来实现更新数据的功能 • 语法: • 说明 • “Where条件”的用法。凡是符和条件的记录都被更新,如果没有符合条件的记录则不更新。 • 如果省略“Where条件”,将更新数据表内的全部记录。 • 如果想更新数据,也可以先删除再添加 Delete From表[Where条件] Update 数据表名 Set字段1=字段值1,字段2=字段值2,…[Where条件]
Update语句 • 下面举一些常见的例子说明。 • 修改user_name为“jjshang”的用户的电话和E-mail地址。 • 假如有年龄字段age,将所有人的年龄增加10岁。 Update users Set te1="8282999",emaiI="jjshang@l63.net" Where user_name="jjshang" Undate users Set age=age+10
设置数据源 • 依次选择: • 【开始】一【设置】一【控制面板】一 【管理工具】一【数据源(ODBC)】 • 选择【系统DSN】 • 选择Access 的驱动程序:“Microsoft Access Driver(*.mdb)” • 输入数据源名称 • 选择数据库
本章练习 • 建立用户数据库address,包括数据表users和score。 • 在数据库address中,建立查询 • 为数据库设置数据源。