【导语】“梅长苏的毛领子”通过精心收集，向本站投稿了10篇Jet数据引擎和MSDE的比较分析综合教程，以下是小编帮大家整理后的Jet数据引擎和MSDE的比较分析综合教程，供大家参考借鉴，希望可以帮助到您。
- 目录
篇1：Jet数据引擎和MSDE的比较分析综合教程
1 Jet数据引擎和MSDE
1.1 Jet数据引擎
Microsoft Jet 数据引擎是Microsoft Access 数据库系统的一部分，用于在用户和系统数据库中检索和存储数据，Microsoft Jet 数据引擎可以作为一个数据管理器，以它为基础可以创建如 Microsoft Access 这样的数据库系统。
在Access 97中，数据引擎采用的是Jet 3.51；在Access 2000中，默认的数据引擎采用的是Jet 4.0。
与以前版本的Jet相比，Jet4.0在以下几个方面进行了增强：
◆ 支持完整的Unicode;
◆ 低级别锁；
◆ 加强了对SQL92的支持，与SQL Server 兼容；
◆ Jet/SQL Server 7双向复制；
◆ 增强了复制冲突处理；
◆ 本地OLE DB
1.2 MSDE数据引擎
Microsoft 数据引擎 (MSDE，Microsoft Data Engine)是一种客户端/服务器数据引擎，此引擎在较小的计算机系统上提供本地数据存储，例如在单用户计算机或小型工作组服务器上，此引擎与 Microsoft SQL Server 7.0 兼容。
与 SQL Server 7.0 不同的是，MSDE 有数据库大小为 2G 的限制，且不能支持 Windows 95 或更高版本的“对称多进程处理”(SMP)，也不能在复制的数据库环境下作为复制发布服务器（尽管可以作为复制订阅服务器）。MSDE 可运行在 Windows NT 4.0 及更高版本以及 Windows 95 及更高版本上。
MSDE中包含了一些关键技术：
◆ 动态锁;
◆ Unicode，这个技术提高了对多语种的支持；
◆ 事务日志；
◆ 动态的自我管理；
◆ 合并复制；
◆ 事务复制。对于一个SQL Server “发布者”来说，MSDE可以被当作“订阅者”，发布者可以复制两个不同类型的对象（表和存储过程）。发布者做出的变更，可以定期/不定期的传送到订阅者站点。
MSDE技术来自MS SQL Server 7.0。通过使用MSDE，开发者可以提升现有的工作，以便以后扩展SQL，以便能够允许几百人甚至几千人同时使用MS SQL Server，包括DTS服务、OLAP服务、自然语言查询（English Query）以及并发查询等。
有些软件要求必须要安装MSDE，如
◆ .NET Framework SDK；
◆ Office XP 专业版，开发版；
◆ Project Server 2002；
◆ SQL Server 2000，企业版，开发版，个人版（RTM，SP1，SP2）；
◆ Visual FoxPro® 7.0 和 8.0 beta版；
◆ Visual Studio .NET 2002 专业版，企业开发版以及企业架构版；
◆ Visual Studio .NET 2003 beta版；
◆ Visual Basic .NET 2002 标准版，Visual C++ .NET 2002标准版，Visual C# .NET 2002 标准版；
◆ Windows Server 2003 RC1（只有当UDDI有效时）。
2 Jet数据引擎和MSDE比较分析
2.1 企业需求方面
企业级应用程序要求扩展性、安全性和健壮性。在这种企业级的环境下，你最好采用MSDE或MS SQL Server来实现，不能采用Jet。即使目前的系统需求还未达到企业级，采用MSDE，今后业务扩展时，你可以较方便的扩展数据库。
MSDE支持事务日志，保证了事物的完整性。如果您的应用程序需要事物的支持，您需要采用MSDE或者是MS SQL Server。Jet引擎并不支持自动事务处理，他并不能保证所有的变更在一个事务的时间范围
关 键 字：SQLServer
篇2：Jet数据引擎和MSDE的比较分析
1 Jet数据引擎和MSDE
1.1 Jet数据引擎
Microsoft Jet 数据引擎是Microsoft Access 数据库系统的一部分，用于在用户和系统数据库中检索和存储数据，Microsoft Jet 数据引擎可以作为一个数据管理器，以它为基础可以创建如 Microsoft Access 这样的数据库系统。
在Access 97中，数据引擎采用的是Jet 3.51；在Access 2000中，默认的数据引擎采用的是Jet 4.0。
与以前版本的Jet相比，Jet4.0在以下几个方面进行了增强：
◆ 支持完整的Unicode;
◆ 低级别锁；
◆ 加强了对SQL92的支持，与SQL Server 兼容；
◆ Jet/SQL Server 7双向复制；
◆ 增强了复制冲突处理；
◆ 本地OLE DB
1.2 MSDE数据引擎
Microsoft 数据引擎 (MSDE，Microsoft Data Engine)是一种客户端/服务器数据引擎，此引擎在较小的计算机系统上提供本地数据存储，例如在单用户计算机或小型工作组服务器上，此引擎与 Microsoft SQL Server 7.0 兼容。
与 SQL Server 7.0 不同的是，MSDE 有数据库大小为 2G 的限制，且不能支持 Windows 95 或更高版本的“对称多进程处理”(SMP)，也不能在复制的数据库环境下作为复制发布服务器（尽管可以作为复制订阅服务器）。MSDE 可运行在 Windows NT 4.0 及更高版本以及 Windows 95 及更高版本上。
MSDE中包含了一些关键技术：
◆ 动态锁;
◆ Unicode，这个技术提高了对多语种的支持；
◆ 事务日志；
◆ 动态的自我管理；
◆ 合并复制；
◆ 事务复制。对于一个SQL Server “发布者”来说，MSDE可以被当作“订阅者”，发布者可以复制两个不同类型的对象（表和存储过程）。发布者做出的变更，可以定期/不定期的传送到订阅者站点。
MSDE技术来自MS SQL Server 7.0。通过使用MSDE，开发者可以提升现有的工作，以便以后扩展SQL，以便能够允许几百人甚至几千人同时使用MS SQL Server，包括DTS服务、OLAP服务、自然语言查询（English Query）以及并发查询等。
有些软件要求必须要安装MSDE，如
◆ .NET Framework SDK；
◆ Office XP 专业版，开发版；
◆ Project Server 2002；
◆ SQL Server 2000，企业版，开发版，个人版（RTM，SP1，SP2）；
◆ Visual FoxPro® 7.0 和 8.0 beta版；
◆ Visual Studio .NET 2002 专业版，企业开发版以及企业架构版；
◆ Visual Studio .NET 2003 beta版；
◆ Visual Basic .NET 2002 标准版，Visual C++ .NET 2002标准版，Visual C# .NET 2002 标准版；
◆ Windows Server 2003 RC1（只有当UDDI有效时）。
2 Jet数据引擎和MSDE比较分析
2.1 企业需求方面
企业级应用程序要求扩展性、安全性和健壮性。在这种企业级的环境下，你最好采用MSDE或MS SQL Server来实现，不能采用Jet。即使目前的系统需求还未达到企业级，采用MSDE，今后业务扩展时，你可以较方便的扩展数据库。
MSDE支持事务日志，保证了事物的完整性。如果您的应用程序需要事物的支持，您需要采用MSDE或者是MS SQL Server。Jet引擎并不支持自动事务处理，他并不能保证所有的变更在一个事务的时间范围内提交或者回滚。
在安全性方面，MSDE和MS SQL Server与Windows NT的安全策略相结合；Jet引擎则没有与Windows NT的安全策略相结合，这使得管理Jet引擎会比管理MSDE或是MS SQL Server代价会更高，
总之，在满足企业需求方面，MSDE比Jet更有优势。
2.2 Jet数据引擎和MSDE用法分析
2.2.1 简易性
Jet 4.0对于Access 97以及更早的版本，有着非常好的兼容性。如果您已有的程序是基于Access开发的，Jet数据引擎是最容易，而且也许是最好的选择。
与MSDE相比，Jet 数据引擎更易使用和管理。对于一个新的相对简单的数据库应用程序，如果不需要考虑与MS SQL Server兼容的话，Jet数据引擎是个很好的选择。他在内存和磁盘空间方面占用的资源很少，而且几乎不需要管理。Jet数据引擎是Access 2000默认的数据库选项。一个采用Jet数据引擎创建的数据库，也可以采用升级向导升级到MS SQL Server。
总之，在简易性方面，Jet数据引擎占优势。
2.2.2 数据完整性
MSDE的技术源自MS SQL Server 7.0。MS SQL Server发布了一个简单的代码库，该代码可以从运行Windows 95的PC机扩展到运行Windows NT Server的多CPU集群服务器中。由于Jet数据引擎被定义为MS Access这一产品中，Jet数据引擎没有这种扩展类型。
MSDE是一种基于C/S（客户机/服务器）模型的数据引擎，而Jet是一种基于文件/服务器模型的数据引擎。MSDE超过Jet数据引擎的一个很大的优点在于：MSDE的运行流程是基于查询和日志事务处理的。如果在写数据库过程中出现任何错误，如磁盘错误、网络故障或电源故障，MSDE可以通过日志事务处理来修复。当系统重新恢复后，MSDE会返回到最后一次稳定的状态。这使得MSDE比Jet数据引擎可靠多了。如果系统是基于Jet数据引擎的，万一数据库崩溃的时候，您只能手工地恢复到上一次的备份时的版本。
总之，在数据完整性方面，MSDE占优势。
2.2.3 并发用户总数
MS SQL Server 7.0（MSDE技术的基础），可以并发处理非常多的用户数。Jet数据引擎和MSDE被优化成专门针对单一或是少量用户的情形。
在大量数据机和和并发用户数目上，MSDE的性能也优于Jet数据引擎。由于Jet数据引擎是基于文件—服务器系统，查询的过程发生在客户端，这种查询方式需要大量的数据从服务器通过网络传输到客户端。而MSDE是在服务器短执行查询，这种查询方式虽然加重了服务器的负担，但是大大减轻了网络的流量，特别是当用户选择了一个很小的数据子集时，这种优化效果更加明显。
因此，如果您正在创建一个新的应用程序，为了将来您的程序更易扩展，最好采用MSDE或是SQL Server。
总之，在并发用户总数方面，MSDE和扩展的SQL Server占优势。
2.2.4 数据总量
Jet数据引擎所处理的数据库要求每个数据库数据总量小于2GB。
MSDE所处理的数据库也要求每个数据库数据总量小于2GB，但是，如果扩展到MS SQL Server后，每个数据库就可以支持几个TB。
2.3 Jet数据引擎和MSDE特征分析
3 总结
本文对Jet引擎和MSDE进行了介绍，从企业需求方面，简易性、数据完整性、并发用户总数、数据总量等方面进行了比较，最后对Jet和MSDE特征进行了分析。
Jet引擎和MSDE互有优劣之处，您可以根据实际应用的需要，进行选择。
以下情况下，您可以考虑使用Jet：
◆ 需要与Access或之前的版本兼容；
◆ 您的环境中并发用户数目较少；
◆ 您的服务器配置较低；
◆ 需要考虑移动使用。
以下情况下，您可以考虑使用MSDE：
◆ 您想要开发一个简单的代码库，需要从单用户扩展到几千人的用户；
◆ 要求较好的扩展性；
◆ 要求简单与中心服务器的合并复制；
◆ 要求更好的安全性；
◆ 要求更好的可靠性，比如事务日志；
◆ 系统要求7w 24小时在线；
◆ 需要存储过程和触发器。
篇3：用Excel做数据分析―回归分析EXCEL基本教程
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等，很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项
实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。
因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据，
在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。
“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。
在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。
更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
关 键 字：EXCEL
篇4：用Excel做数据分析―描述统计EXCEL基本教程
某班级期中考试进行后，需要统计成绩的平均值、区间，以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据，要求得到标准差等统计数值。
样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel数据分析中的“描述统计”即可一次完成。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。
2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择：
输入区域：原始数据区域，可以选中多个行或列，注意选择相应的分组方式；
如果数据有标志，注意勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；
输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；
汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目，
其中：
中值：排序后位于中间的数据的值；
众数：出现次数最多的值；
峰值：衡量数据分布起伏变化的指标，以正态分布为基准，比其平缓时值为正，反之则为负；
偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；
极差：最大值与最小值的差。
第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。
平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。
结果示例如下(本实例演示了双列数据的描述统计结果)： 结果省略！
原始数据文档在这里下载>>操作结果文档在这里下载>>
关 键 字：EXCEL
篇5：用Excel做数据分析―直方图EXCEL基本教程
使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容，下面将对以上功能逐一作使用介绍，方便各位普通读者和相关专业人员参考使用。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
实例1
某班级期中考试进行后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。
以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务。
操作步骤
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，确认数据的范围。本实例为化学成绩，故数据范围确定为0-100。
2.在右侧输入数据接受序列。所谓“数据接受序列”，就是分段统计的数据间隔，该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。这些值应当按升序排列。在本实例中，就是以多少分数段作为统计的单元。可采用拖动的方法生成，也可以按照需要自行设置，
本实例采用10分一个分数统计单元。
3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择：
输入区域：原始数据区域;
接受区域：数据接受序列;
如果选择“输出区域”，则新对象直接插入当前表格中;
选中“柏拉图”，此复选框可在输出表中按降序来显示数据;
若选择“累计百分率”，则会在直方图上叠加累计频率曲线;
4.输入完毕后，则可立即生成相应的直方图，这张图还需要比较大的调整。
主要是：
横纵坐标的标题、柱型图的间隔以及各种数据的字体、字号等等。
为了达到柱型图之间无缝的紧密排列，需要将“数据系列格式”中的“选项”中“分类间距”调整为“0”。其余细节，请双击要调整的对象按照常规方法进行调整，这里不再赘述。
调整后的直方图参考如下
关 键 字：EXCEL
篇6：SQL Server死锁的分析综合教程
SQL Server数据库发生死锁时不会像ORACLE那样自动生成一个跟踪文件，有时可以在[管理]->[当前活动] 里看到阻塞信息(有时SQL Server企业管理器会因为锁太多而没有响应).
设定跟踪1204:
USE MASTERDBCC TRACEON (1204,-1)
显示当前启用的所有跟踪标记的状态:
DBCC TRACESTATUS(-1)取消跟踪1204:
DBCC TRACEOFF (1204,-1)在设定跟踪1204后,会在数据库的日志文件里显示SQL Server数据库死锁时一些信息。但那些信息很难看懂,需要对照SQL Server联机丛书仔细来看。根据PAG锁要找到相关数据库表的方法:
DBCC TRACEON (3604)DBCC PAGE (db_id,file_id,page_no)
DBCC TRACEOFF (3604)
请参考sqlservercentral.com上更详细的讲解.但又从CSDN学到了一个找到死锁原因的方法。我稍加修改, 去掉了游标操作并增加了一些提示信息,写了一个系统存储过程sp_who_lock.sql。代码如下：
if exists (select * from dbo.sysobjectswhere id = object_id(N'[dbo].[sp_who_lock]')
and OBJECTPROPERTY(id, N'IsProcedure') = 1)
drop procedure [dbo].[sp_who_lock]
GO
/********************************************************
// 创建 : fengyu 邮件 : maggiefengyu@tom.com
// 日期 :2004-04-30
// 修改 : 从www.csdn.net/develop/Read_Article.asp?id=26566
// 学习到并改写
// 说明 : 查看数据库里阻塞和死锁情况
********************************************************/
use master
go
create procedure sp_who_lock
as
begin
declare @spid int,@bl int,
@intTransactionCountOnEntry int,
@intRowcount int,
@intCountProperties int,
@intCounter int
create table #tmp_lock_who (
id int identity(1,1),
spid smallint,
bl smallint)
IF @@ERROR0 RETURN @@ERROR
insert into #tmp_lock_who(spid,bl) select 0 ,blocked
from (select * from sysprocesses where blocked>0 ) a
where not exists(select * from (select * from sysprocesses
where blocked>0 ) b
where a.blocked=spid)
union select spid,blocked from sysprocesses where blocked>0
IF @@ERROR0 RETURN @@ERROR
-- 找到临时表的记录数
select @intCountProperties = Count(*),@intCounter = 1
from #tmp_lock_who
IF @@ERROR0 RE
关 键 字：SQLServer
篇7：用ROLLUP进行分类数据统计(二)综合教程
我们介绍了ms sql server中的roll up语句，下面开始介绍如何用datagrid结合rollup语句来进行分类统计。
我们要达到的效果是这样的：
首先，应先将数据库中的产品数据按照所属的不同的目录列举出来，这其中要用到一些技巧.这里先用SQL语句，从数据库读取product表的数据，之后放到dataset的默认datatable中去，然后检查每一个产品所属的类别，如果发现某一个产品的类别和前一条记录中产品所属的类别不一样的话，那么就可以肯定当前产品是属于一个新的分类了，就可以插入新的行，并且加以修饰，成为分类标题，同时将roll up的统计结果显示在相应的位置就可以了。我们先来看page_load部分的代码
Sub Page_Load(Sender As Object, E As EventArgs) Handles MyBase.Load' TODO: Update the ConnectionString and CommandText values for your application
dim ConnectionString as string = “server=localhost;database=northwind;UID=sa”
Dim CommandText As String = “Select CASE WHEN (Grouping(CategoryName)=1) THEN ” & _
“'MainTotal' ELSE categoryname END AS CategoryName, ”
CommandText &= “ CASE WHEN (Grouping(ProductName)=1) THEN 'SubTotal' ELSE ” & _
“Productname END AS ProductName,”
CommandText &= “ Sum(UnitPrice) as unitprice, ”
CommandText &= “ Sum(UnitsinStock) as UnitsinStock ”
CommandText &= “ from Products INNER JOIN Categories On Products.categoryID = ” & _
“ Categories.CategoryID”
CommandText &= “ Group By Categoryname, ProductName WITh ROLLUP ”
Dim myConnection As New SqlConnection(ConnectionString)
Dim myCommand As New SqlDataAdapter(CommandText, myConnection)
Dim ds As New DataSet
myCommand.Fill(ds)
Dim curCat As String ‘指示当前记录中产品所属的类别
Dim prevCat As String ‘
关 键 字：SQLServer
篇8：用ROLLUP进行分类数据统计(一)综合教程
通常，我们在写web应用程序中，会经常用到分类数据统计的功能，在一个电子商务网站中，我们往往对销售的每类商品的销售额，销售的数量要进行分类统计。那么，在asp.net中，我们如何用datagrid，一方面显示数据库中的数据，一方面又能按类别对数据进行分类统计呢？方法应该有很多种，但在这里，想介绍一种容易被人遗忘的方法，那就是使用MS SQL SERVER中的roll up语句了。
让我们先来介绍下ms sql server中的roll up语句。Roll up语句，在对统计的数据既要进行分类求和，又要求其总和时，是十分有用的。Roll up语句必须配合group by使用，举个例子，比如在northwind数据库中，为了返回同一目录下的产品总价格，和库存量，可以使用如下sql 语句：
SELECTCategoryName,
SUM(UnitPrice) as UnitPrice,
SUM(UnitsinStock) as UnitsinStock
FROM Products
INNER JOIN Categories On
Products.CategoryID = Categories.CategoryID
GROUP BY CategoryName
返回的结果如下
而如果想既列出分类中所有产品，又能分类统计出每个分类的产品，价格统计总数，那么roll up就大有用武之地了。我们想达到的效果可以用下图表示：
请注意上表中黄色的部分，比如，
表示meat/poultry这个分类中的产品总价格和数量，这就达到了分类统计的目的，最后一行
表示所有分类中产品的总价格和总的数量。可以看出，roll up的实质就是按列，既对分类求和又求所有分类的总和，但要注意一点，roll up在做分类统计时，会在某些字段插入空值，比如，在
中，rollup在做分类统计时，首先是会以下面的形式出现
那么如何将这些null值替换掉呢，可以使用下面的语句：
SELECTCASE
WHEN (Grouping(CategoryName)=1) THEN 'MainTotal'
ELSE CategoryName
END AS CategoryName,
CASE
WHEN (Grouping(ProductName)=1) THEN 'SubTotal'
ELSE Productname
END AS ProductName,
Sum(UnitPrice) as UnitPrice,
Sum(UnitsinStock) as UnitsInStock
FROM Products
INNER JOIN Categories On
Products.CategoryID = Categories.CategoryID
GROUP BY CategoryName, Produ
关 键 字：SQLServer
篇9：用Excel做数据分析―移动平均EXCEL基本教程
某化工反应过程，每隔2分钟对系统测取一次压力数据，由于反应的特殊性，需要考察每8分钟的压力平均值，如果该压力平均值高于15MPa，则认为自属于该平均值计算范围内的第一个压力数据出现时进入反应阶段，请使用Excel给出反应阶段时间的区间。
移动平均就是对一系列变化的数据按照指定的数据数量依次求取平均，并以此作为数据变化的趋势供分析人员参考。移动平均在生活中也不乏见，气象意义上的四季界定就是移动平均最好的应用。
注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
2.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距，
数字越小则表明预测情况越好。
3.输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
从生成的图表上可以看出很多信息。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
原始数据文档在这里下载>>操作结果文档在这里下载>>
关 键 字：EXCEL
篇10：用Excel做数据分析―抽样分析工具EXCEL基本教程
省教育厅派专家组进行某校检查学生考试试卷，专家组拟对总体进行抽样调查，对学校某班的全体同学随机抽取25名作为调查样本，为了保证结果的非人为性，采用Excel帮助专家组做出抽查的结果。
抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。也可以采用随机抽样，满足用户保证抽样的代表性的要求。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。加载成功后，可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤：
1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。实例中显示的是学生学号。
2. 选择“工具”—“数据分析”—“抽样”后，出现对话框，依次选择：
输入区域：把原始总体数据放在此区域中，数据类型不限，数值型或者文本型均可；
抽样方法：有间隔和随机两种。间隔抽样需要输入周期间隔，输入区域中位于间隔点处的数值以及此后每一个间隔点处的数值将被复制到输出列中。当到达输入区域的末尾时，抽样将停止。(在本例题中没有采用)；随机抽样是指直接输入样本数，电脑自行进行抽样，不用受间隔的规律限制；
样本数：在此输入需要在输出列中显示需要抽取总体中数据的个数，
每个数值是从输入区域中的随机位置上抽取出来的，请注意：任何数值都可以被多次抽取!所以抽样所得数据实际上会有可能小于所需数量。本文末尾给出了一种处理方法；
输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。所有数据均将写在该单元格下方的单列里。如果选择的是“周期”，则输出表中数值的个数等于输入区域中数值的个数除以“间隔”。如果选择的是“随机”，则输出表中数值的个数等于“样本数”；
3.然后单击确定就可以显示结果了(这是电脑自行随机抽样的结果)。
原始数据文档在这里下载>>操作结果文档在这里下载>>
需要说明的情况：
由于随机抽样时总体中的每个数据都可以被多次抽取，所以在样本中的数据一般都会有重复现象，解决此问题有待于程序的完善。可以使用“筛选”功能对所得数据进行筛选。
选中样本数据列，依次执行“数据”-“筛选”-“高级筛选”，如下图所示。
最后的样本结果如下图所示，请您根据经验适当调整在数据样本选取时的数量设置，以使最终所得样本数量不少于所需数量。
如有问题可以发信至： wangbigbird@163.com 与我交流。
关 键 字：EXCEL
★ 数据分析年终总结
★ 数据分析报告
★ 数据分析报告范文
★ 商品数据分析简历
★ 数据分析标准流程
★ 数据分析的乐趣
Jet数据引擎和MSDE的比较分析综合教程（精选10篇）
