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1，怎样从数据库中提取数据

//如何从数据库中取出本月数据?select * from 表 where month(add_date)=month(getdate())

怎样从数据库中提取数据

2，请问一下数据库之间抽取数据有哪几种方式

哪个数据和哪个数据之间？我个人用的比较多的是MSSQL和ORACLE之间MSSQL访问ORACLE使用链接数据库ORACLE访问MSSQL使用透明网关如果导数据的话MSSQL用BCP导出到CSVORACLE用sqllocad导出导入CSV如果同一个实例下访问不用的库的放在MySQL 中select * from 库名.表名;在ORACLE中select * from 用户名.表名;SQL SERVERselect * from 库名.dbo.表名
随机抽取 ？我给你讲下思路好了 首先随即值 是可以自动生成的 你知道。先保存如下几个变量 当前时间 数据库总的取值范围 也就是行数 数组 用来保存已经用过的随机数然后就是比对 重复的问题 不重复就取 重复的就换个随机数

请问一下数据库之间抽取数据有哪几种方式

3，怎样在数据库中实现随机抽取

一般都是应用程序做的，如果一定要用数据库做，可以用rownum=round(dbms_random.value(1,999999999)取随机的行数
数据库的随机查询SQL 1. Oracle,随机查询20条select * from(select * from 表名order by dbms_random.value)where rownum <= 20;2.MS SQL Server，随机查询20条select top 20 * from 表名order by newid()3.My SQL:，随机查询20条select * from 表名 order by rand() limit 20
1. sql 关键字: sql random() rand() newid() 2. select a random row with microsoft sql server:3. select top 1 column from table4. order by newid()5. 以上操作可以从table 随机获取一条记录
1. SQL 关键字: sql random() rand() newid() 2. Select a random row with Microsoft SQL Server:3. SELECT TOP 1 column FROM table4. ORDER BY NEWID()5. 以上操作可以从table 随机获取一条记录

怎样在数据库中实现随机抽取

4，数据采集数据抓取和数据抽取

个人理解： 数据采集分为多种，如从纸质的或非结构化资料中整理成可以存入数据库的结构化数据的过程可以算一种数据采集；再如将已有的某数据库中数据导出到另一个数据库中也可以算一种数据采集；还如通过观察记录获得某些环境指标（空气质量、温度、湿度、人体体温、机器cpu占用率等等）变化的过程也可以算一种数据采集等等。总之，就是一种数据存在形式经过“某种处理”转变成另一种数据存在形式，我个人认为所谓的“某种处理”都统称为数据采集。 数据抓取一词用的较多的就是如网页内容数据抓取等，从某种意义上说与数据采集有部分含义雷同，但性质上貌似数据主体有一种主动和被动的区别。当然，数据抓取更多的是指，从已有的某结构化数据中获得数据的过程。 数据抽取就是根据你的具体目标从某数据库中取出或归纳出你想要的信息。 个人认为三者有雷同的地方，但绝对不是一个概念。大体用法上，数据采集的使用面最宽，数据抽取偏数据库方面，数据抓取用的最少。
个人理解： 数据采集分为多种，如从纸质的或非结构化资料中整理成可以存入数据库的结构化数据的过程可以算一种数据采集；再如将已有的某数据库中数据导出到另一个数据库中也可以算一种数据采集；还如通过观察记录获得某些环境指标（空气质量、温度、湿度、人体体温、机器cpu占用率等等）变化的过程也可以算一种数据采集等等。总之，就是一种数据存在形式经过“某种处理”转变成另一种数据存在形式，我个人认为所谓的“某种处理”都统称为数据采集。 数据抓取一词用的较多的就是如网页内容数据抓取等，从某种意义上说与数据采集有部分含义雷同，但性质上貌似数据主体有一种主动和被动的区别。当然，数据抓取更多的是指，从已有的某结构化数据中获得数据的过程。

5，数据迁移的数据抽取和转换的准备

数据抽取前，需要作大量的准备工作，具体归纳为如下4个部分。(1)针对目标数据库中的每张数据表，根据映射关系中记录的转换加工描述，建立抽取函数。该映射关系为前期数据差异分析的结果。抽取函数的命名规则为：F_目标数据表名_E。(2)根据抽取函数的SQL语句进行优化。可以采用的优化方式为：调整SORTAREA_SIZE和HASH_AREA_SIZE等参数设置、启动并行查询、采用提示指定优化器、创建临时表、对源数据表作ANALYZES、增加索引。(3)建立调度控制表，包括ETL函数定义表(记录抽取函数、转换函数、清洗函数和装载函数的名称和参数)、抽取调度表(记录待调度的抽取函数)、装载调度表(记录待调度的装载信息)、抽取日志表(记录各个抽取函数调度的起始时间和结束时间以及抽取的正确或错误信息)、装载日志表(记录各个装载过程调度的起始时间和结束时间以及装载过程执行的正确或错误信息)。(4)建立调度控制程序，根据抽取调度表动态调度抽取函数，并将抽取的数据保存入平面文件。平面文件的命名规则为：目标数据表名.txt。数据转换的工作在ETL过程中主要体现为对源数据的清洗和代码数据的转换。数据清洗主要用于清洗源数据中的垃圾数据，可以分为抽取前清洗、抽取中清洗和抽取后清洗。ETL对源数据主要采用抽取前清洗。对代码表的转换可以考虑在抽取前转换和在抽取过程中进行转换，具体如下。(1)针对ETL涉及的源数据库中数据表，根据数据质量分析的结果，建立数据抽取前的清洗函数。该清洗函数可由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度，也可分散到各个抽取函数中调度。清洗函数的命名规则为：F_源数据表名_T_C。(2)针对ETL涉及的源数据库中数据表，根据代码数据差异分析的结果，如果需要转换的代码数据值长度无变化或变化不大，考虑对源数据表中引用的代码在抽取前进行转换。抽取前转换需要建立代码转换函数，代码转换函数由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度。代码转换函数的命名规则为：F_源数据表名_T_DM。(3)对新旧代码编码规则差异较大的代码，考虑在抽取过程中进行转换。根据代码数据差异分析的结果，调整所有涉及该代码数据的抽取函数。

文章TAG：数据  数据库  抽取  过程  数据库抽取的过程包括哪些  
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