地区差异

这个地区表包含了中国的省份和城市，欢迎大家互相分享，让大家更方便地了解中国地区分布。

在 Access 数据库中，比较两个结构相同的表并生成差异数据，可以使用 SQL 查询实现。 方法一：使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 使用 LEFT JOIN 查询从左表（表1）中查找存在于右表（表2）中不存在的数据。 使用 RIGHT JOIN 查询从右表（表2）中查找存在于左表（表1）中不存在的数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 方法二：使用 NOT IN 查询表1中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表2中存在的记录，得到表1相对于表2的差异数据。 查询表2中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表1中存在的记录，得到表2相对于表1的差异数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 生成差异数据： 将上述查询结果保存到新的表或查询中，即可生成差异数据。

安装 EasyAovWlxPlot 包 单指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 多指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 差异分析柱状图和箱线图

Redis 采用键值对存储数据，查询方式相对简单，无法像 Mysql 那样执行复杂查询。因此，Redis 只能在特定场景下替代 Mysql 的部分功能。

将城市地区数据库的.sql文件导入 MySQL，即可获取完整信息。

提供全球国家/地区的统计数据，以SQL和XLS格式提供，可供参考使用。

包含中国省市区的详细联动数据，以及银联官方四位城市地区码。创建了名为tbl_region的表格，其中包括地区编号、地区名称、地区级别、父地区编号和状态等字段。这些数据已经投入使用。

对比两个数据表间的差异。

数据查询 LIMIT vs TOP: MySQL使用LIMIT关键字进行分页查询，而SQL Server使用TOP。 MySQL: SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20; SQL Server: SELECT TOP 10 * FROM users OFFSET 20 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY; 字符串拼接: MySQL使用CONCAT()函数，而SQL Server可以使用+运算符或CONCAT()函数。 MySQL: SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name FROM users; SQL Server: SELECT first_name + ' ' + last_name AS full_name FROM users; 数据处理 自增主键: MySQL中使用AUTO_INCREMENT，SQL Server中使用IDENTITY。 MySQL: CREATE TABLE products (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, ...); SQL Server: CREATE TABLE products (id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, ...); 日期处理: 两种数据库的日期函数存在差异，例如获取当前日期。 MySQL: SELECT NOW(); SQL Server: SELECT GETDATE(); 其他差异 数据库对象命名: MySQL对数据库、表、列名大小写不敏感（取决于系统配置），而SQL Server默认区分大小写。 注释: 单行注释和多行注释语法略有不同。 注意: 以上只是一些常见区别，实际应用中可能遇到更多差异。建议查阅官方文档获取更详细的信息。

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。