随着人们对管理电脑卡的需求越来越多，sqlserver技术的出现为管理电脑卡系统提供了一种全新的方式。SQL Server是一种分布式数据库管理系统，用于存储和管理数据，可帮助用户更有效地管理和分发电子卡。
Sql Server可以利用其优势来简化电脑卡管理系统。用户可以使用SQL Server来构建系统架构，帮助管理电脑卡，使用户可以轻松地添加或删除任何卡，更改电脑卡的属性。另外，用户可以根据自己的需求来定义和构建自己的定制电脑卡管理系统，形成不同的电子卡表，如身份证号码、姓名和地址等。
其次，SQL Server可以更好地实现数据管理，可以在极少的时间内处理大量数据，从而有效降低电脑卡管理系统的运行成本。SQL Server能够建立配套的查询系统，以核实电子卡是否有效或是否存在其他错误等，同时也能维护电子卡的安全性和有效性，以防止非法访问。
最后，SQL Server还可以利用自己的高可用性特点来提高电脑卡管理系统的安全性。SQL Server可以利用其强大的安全技术，保证系统的安全性和可靠性，以防止外部恶意黑客及时破解系统，帮助电脑卡管理系统提高安全性。
可以肯定的是，SQL Server技术可以为管理电脑卡系统提供帮助，可以有效地实现电脑卡系统的复杂建模和安全管理，从而使电脑卡管理系统变得更加简单。
以下是一个例子，用于演示如何使用Sql Server来构建系统架构：
–创建一张银行卡表
create table BankCard(
ID int not null,
Cardnumber varchar(16) not null,
CardType varchar(20) not null,
ExpireDate datetime not null,
status int not null
–添加一条数据
INSERT INTO BankCard VALUES(1, ‘123456’, ‘信用卡’, ‘2020-12-31’, 0);
–修改状态
UPDATE BankCard SET status = 1 WHERE ID = 1;
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
sql.sever是什么呀？
给你一个详细的介绍吧 希望你喜欢首先你需要了解什么是SQLSQLSQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。 SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。 按照ANSI(美国国家标准协会)的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。 SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。 目前，绝大多数流行的关系型数据库管理系统，如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access等都采用了SQL语言标准。 虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展，但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create,以及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。 SQL ServerSQL Server 是一个关系数据库管理系统。 它最初是由Microsoft Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个OS/2 版本。 在Windows NT 推出后，Microsoft与Sybase 在SQL Server 的开发上就分道扬镳了，Microsoft 将SQL Server 移植到Windows NT系统上，专注于开发推广SQL Server 的Windows NT 版本。 Sybase 则较专注于SQL Server在UNIX 操作系统上的应用。 SQL Server 2000 是Microsoft 公司推出的SQL Server 数据库管理系统，该版本继承了SQL Server 7.0 版本的优点，同时又比它增加了许多更先进的功能。 具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2000 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。 SQL Server 2005？SQL Server 2005 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI) 工具提供了企业级的数据管理。 SQL Server 2005 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。 SQL Server 2005 数据引擎是本企业数据管理解决方案的核心。 此外 SQL Server 2005 结合了分析、报表、集成和通知功能。 这使您的企业可以构建和部署经济有效的 BI 解决方案，帮助您的团队通过记分卡、Dashboard、Web services 和移动设备将数据应用推向业务的各个领域。 与 Microsoft Visual Studio、Microsoft Office System 以及新的开发工具包（包括 Business Intelligence Development Studio）的紧密集成使 SQL Server 2005 与众不同。 无论您是开发人员、数据库管理员、信息工作者还是决策者，SQL Server 2005 都可以为您提供创新的解决方案，帮助您从数据中更多地获益。
数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合
一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。 对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。 例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。 通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。 系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。 MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。 MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。 可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。 在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。 该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。 DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。 IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。 它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。 SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样--探索--转换--建模--评估的方法进行数据挖掘。 可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。 是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。 Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。 提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。 7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。 此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。 Microsoft决策树算法：该算法基于分类。 算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。 该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。 Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。 通常这些特征可能是隐含或非直观的。 例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。 ，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。 包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。 OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。 数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。 应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。 ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。 所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。 IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。 若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。 它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。 然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。
SQL Server 能做出什么来呢?
你用过Excel吧，就是office里面那个表格的程序，通常一些数据信息（比如学生档案、考试成绩）会用那种方式存到表格，但是这些excel表格都是单个的，不能联系起来，比如要查看一下成绩大于90的学生都来自那些地方，如果用excel的话就得现在成绩表里筛选，出来姓名，在去档案表里找相应姓名的地址，麻烦啊而SQL Server是一种数据库，数据库是干什么的，是存数据的，是对数据有效进行存、删、改、查的操作，像上面那个需求，一条sql语句就能查出想要的数据，而现实的业务中有许多复杂的业务要关联到好多表，这些只有数据库能轻松搬到数据库还具有安全性，权限明确，能存数据的不一定能改数据，能改数据的不一定能删数据，哎，复杂着呢，目前主流的数据库就属orecal和MS SQL Server了
发表评论