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ACCESS中使用SQL语句

来源: 作者: 时间:2007-01-27 点击:

以下SQL语句在ACCESS XP的查询中测试通过

建表: 数据挖掘研究院

Create Table Tab1 (

ID Counter, 数据挖掘实验室

Name string, 数据挖掘实验室

Age integer, 数据挖掘实验室

[Date] DateTime);

数据挖掘研究院

 技巧:

自增字段用 Counter 声明.

数据挖掘研究院

字段名为关键字的字段用方括号[]括起来,数字作为字段名也可行.

数据挖掘研究院

建立索引:

数据挖掘研究院

下面的语句在Tab1的Date列上建立可重复索引

数据挖掘研究院

Create Index iDate ON Tab1 ([Date]);

完成后ACCESS中字段Date索引属性显示为 - 有(有重复).

下面的语句在Tab1的Name列上建立不可重复索引 数据挖掘研究院

Create Unique Index iName ON Tab1 (Name); 数据挖掘研究院

完成后ACCESS中字段Name索引属性显示为 - 有(无重复).

下面的语句删除刚才建立的两个索引 数据挖掘研究院

Drop Index iDate ON Tab1; 数据挖掘实验室

Drop Index iName ON Tab1;    数据挖掘研究院

ACCESS与SQLSERVER中的UPDATE语句对比:

SQLSERVER中更新多表的UPDATE语句:

UPDATE Tab1

SET a.Name = b.Name 数据挖掘实验室

FROM Tab1 a,Tab2 b

数据挖掘研究院

WHERE a.ID = b.ID;

数据挖掘实验室

同样功能的SQL语句在ACCESS中应该是

UPDATE Tab1 a,Tab2 b

数据挖掘实验室

SET a.Name = b.Name 数据挖掘研究院

WHERE a.ID = b.ID; 数据挖掘研究院

即:ACCESS中的UPDATE语句没有FROM子句,所有引用的表都列在UPDATE关键字后.

上例中如果Tab2可以不是一个表,而是一个查询,例: 数据挖掘研究院

UPDATE Tab1 a,(Select ID,Name From Tab2) b 数据挖掘研究院

SET a.Name = b.Name

数据挖掘研究院

WHERE a.ID = b.ID;   数据挖掘研究院

访问多个不同的ACCESS数据库-在SQL中使用In子句:

Select a.*,b.* From Tab1 a,Tab2 b In "db2.mdb" Where a.ID=b.ID; 数据挖掘研究院

上面的SQL语句查询出当前数据库中Tab1和db2.mdb(当前文件夹中)中Tab2以ID为关联的所有记录.

缺点-外部数据库不能带密码.    数据挖掘实验室

在ACCESS中访问其它ODBC数据源

下例在ACCESS中查询SQLSERVER中的数据

SELECT * FROM Tab1 IN [ODBC] 数据挖掘研究院

[ODBC;Driver=SQL Server;UID=sa;PWD=;Server=127.0.0.1;DataBase=Demo;]

外部数据源连接属性的完整参数是:

[ODBC;DRIVER=driver;SERVER=server;DATABASE=database;UID=user;PWD=pass(word);] 数据挖掘研究院

其中的DRIVER=driver可以在注册表中的

HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREODBCODBCINST.INI

数据挖掘研究院

中找到  

ACCESS支持子查询   数据挖掘研究院

ACCESS支持外连接,但不包括完整外部联接,如支持

LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN

数据挖掘研究院

但不支持

数据挖掘实验室

FULL OUTER JOIN 或 FULL JOIN   数据挖掘研究院

ACCESS中的日期查询

数据挖掘研究院

注意:ACCESS中的日期时间分隔符是#而不是引号 数据挖掘研究院

Select * From Tab1 Where [Date]>#2002-1-1#; 数据挖掘研究院

在DELPHI中我这样用

SQL.Add(Format( 数据挖掘研究院

"Select * From Tab1 Where [Date]>#%s#;",

数据挖掘实验室

[DateToStr(Date)]));   数据挖掘研究院

ACCESS中的字符串可以用双引号分隔,但SQLSERVER不认,所以为了迁移方便和兼容,

建议用单引号作为字符串分隔符. 数据挖掘研究院

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