使用VC和Access进行数据库查询的简单实践

探讨了如何利用Visual C++（VC++）和ActiveX Data Objects（ADO）连接并查询Microsoft Access数据库。ADO提供了直观且功能强大的接口，适合初学者使用。在VC++中集成ADO到MFC应用程序中十分便捷。设置VC++ 6.0环境时，需包含适当的头文件，并通过CADOConnection类建立数据库连接。示例代码演示了如何设置连接字符串并执行SQL查询，以及如何处理错误情况。

使用createStatement()创建查询声明，再利用executeQuery()执行查询并获取结果集。

SQL是管理和处理关系数据库的标准语言。将详细解释如何使用SQL语句进行简单的数据库查询，特别是在SQL Server环境下的操作示例。包括查询所有信息、选择特定列、重命名列、条件查询、基于IN子句的查询以及使用BETWEEN..AND子句等。这些示例涵盖了从简单到稍复杂的查询需求，帮助读者快速掌握SQL查询的基本方法。

Python数据分析环境搭建 推荐使用IPython Notebook: IPython Notebook在浏览器中运行，推荐使用Google Chrome浏览器。 Anaconda Python发行版: Anaconda Python发行版预装了Python和许多常用库，易于安装。请下载适合您系统的Anaconda版本。 其他有用的Python库：* BeautifulSoup* mrjob* pattern* seaborn 安装额外库：推荐使用命令行安装：pip install BeautifulSoup mrjob pattern seaborn 如果pip安装失败，可以下载源代码，并在源代码目录下运行：python setup.py install 在Unix机器上，以上命令可能需要使用sudo权限，例如：sudo pip install ... 或 sudo python ... 参考资料 《Python学习手册（第5版）》 - Mark Lutz 《利用Python进行数据分析》 - Wes McKinney Kevin Sheppard 的相关著作

在大数据处理领域，MapReduce作为广泛使用的编程模型，特别是在Hadoop生态系统中，被广泛应用于处理和生成大规模数据集。探讨如何利用MapReduce从MySQL数据库读取数据，并将数据存储到HBASE分布式数据库中，实现ETL（提取、转换、加载）操作，这是数据仓库和大数据处理的核心环节。MySQL作为关系型数据库管理系统，适用于在线事务处理，而HBASE则是基于Hadoop的非关系型数据库，适合大数据的在线分析处理。通过MapReduce作业，可以实现从MySQL提取数据（提取阶段），在Map阶段进行数据清洗和转换（转换阶段），最后将转换后的数据加载到HBASE中（加载阶段）。文章还涵盖了使用JDBC连接MySQL、MapReduce处理数据的具体步骤和优化策略。

详细介绍了如何使用Java语言进行数据库连接的步骤，涵盖了每个操作的具体实现方法。

随着数据分析技术的进步，Matlab成为了进行数据拟合的首选工具。

mysql数据库提供了简单的小型数据库操作接口，可以替代其他复杂数据库的操作。

这份指南展示了如何使用 VC++ 和 ADO 技术直接与 Access 数据库进行交互。