dataset

下面的是网络上找到的python的布隆过滤器的实现. #!/usr/local/bin/python2.7#coding=gbk"""Created on 2012-11-7@author: palydawn"""import cmathfrom BitVector import BitVectorclass BloomFilter(object): def

项目右键，添加新项，找到dataset，如下图：

用DataSet1.xxxxTableAdapter的两个方法,一个Get,一个Fill是你配置DataSet1.xsd的时候填进去的。我个人习惯用Get，会返回一个DataTable

跟据DataSet1.xsd的字段定义，对应select 语句就行了比如 xsd定义 UserID,UserNameselect UserID,UserName from tUser

　　许多读者经常询问一个问题 那就是在将DataSet的内容写成XML时 如何格式化字段数据 最常见的需求 就是希望日期时间值与数值数据能够以所需的格式呈现于XML中 欲达此目的 可以采用下列两种作法 　　◆使用XmlConvert类 ◆将一个XSLT转换套用至DataSet数据的XML表示 　　 程序范例 　　图 所示是程序范例CH _DemoForm cs的执行画面 我们发现 从DataSet写成XML的日期与薪资字段数据皆已采用我们所要求的格式 基本上 本范例是利用XmlConvert类来完成字段的格式化操作 相关程序代码编写在按钮的Click事件处理函数中 列示如下 图 　　 　　 　　// 导入命名空间 using System Xml;using System Data SqlClient;using System IO; 　　private void btnWriteDataSetToXml_Click(object sender EventArgs e){string myXmlFile = @ C:＼DataSetOutputXml xml ; 　　try{// 建立一个 XmlTextReader 对象来读取 XML 数据 using(XmlTextReader myXmlReader = new XmlTextReader(ds GetXml() XmlNodeType Element null)){// 使用指定的文件与编码方式来建立一个 XmlTextWriter 对象 using(System Xml XmlTextWriter myXmlWriter = new System Xml XmlTextWriter(myXmlFile Encoding UTF )){myXmlWriter Formatting = Formatting Indented;myXmlWriter Indentation = ;myXmlWriter WriteStartDocument(); 　　string elementName = ; 　　// 解析并显示每一个节点 while(myXmlReader Read()){switch(myXmlReader NodeType){case XmlNodeType Element:myXmlWriter WriteStartElement(myXmlReader Name);elementName = myXmlReader Name; 　　break;case XmlNodeType Text:switch(elementName ToLower()){case 出生日期 :// 要求转换成字符串的日期时间数据采用自定义的格式字符串来格式化 myXmlWriter WriteString(XmlConvert ToDateTime(myXmlReader Value XmlDateTimeSerializationMode Local) ToString( yyyy 年 MMMM dd 号 dddd 时间 HH 点 mm 分 ss 秒 )); 　　break;case 雇用日期 :case 加薪日期 :// 要求转换成字符串的日期时间数据采用简短日期模式 myXmlWriter WriteString(XmlConvert ToDateTime(myXmlReader Value XmlDateTimeSerializationMode Local) ToString( d )); 　　break;case 起薪 :case 目前薪资 :// 要求转换成字符串的薪资值采用货币格式 myXmlWriter WriteString(XmlConvert ToDecimal(myXmlReader Value) ToString( c )); 　　break;default:myXmlWriter WriteString(myXmlReader Value); 　　break;} 　　break;case XmlNodeType EndElement:myXmlWriter WriteEndElement(); 　　break;}}}} 　　// 读取所输出的 Xml 文件 并将其内容显示在 TextBox 文本框中 txtXmlResult Text = File ReadAllText(myXmlFile);}catch(Exception ex){MessageBox Show(ex Message);}} lishixinzhi/Article/program/net/201311/13105

Characteristic和feature都有“特色”的意思,但characteristic基本的意思是“特征”,指恒定的、使某人或物有别于其他的人或物的属性和特质,如：a characteristic of Western/Chinese civilization women""s physiological characteristics The nationalities in China have all retained their special national characteristics.Feature的意思是“特色”或“特点”；feature不表示属性或特质,而是指某物（如脸面、景色、物体、性格）的一部分,因其外形或重要性突出而引人注目,如：the geographical features of the region Her dancing eyes are her most attractive features. 望采纳！！

不匹配的变量名会有这种错误提示我经常帮别人做这类的数据统计分析

table[0]代表查询出来的第一个表rows[0]代表查询出来的第一行rows[0][0]代表查询出来的第一行的第一列table[0].rows[0][0]代表查询数据库中当前表的第一行的第一个字段

解析方式，编码方式。

private void GetRowsByFilter(){ DataTable table = DataSet1.Tables["TABLE1"]; string expression; expression = "Name =""+sName+"""; DataRow[] foundRows; //使用选择方法来找到匹配的所有行。 foundRows = table.Select(expression); //过滤行,找到所要的行。 for(int i = 0; i < foundRows.Length; i ++) { string str1 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Name"]).ToString(); string str2 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Age"]).ToString(); string str3 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Sex"]).ToString(); string str4 = Console.WriteLine(foundRows[i]["ID"]).ToString(); label5.Text = string.Format("Name:({0}) Age:({1})Sex:({2}) ID:({3})", str1, str2, str3,str4); }}

先声明一个dataset DataSet ds = new DataSet(); SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection); SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(cmd); da.Fill(ds);DataTable table =ds.ds.Tables["表名"];foreach (DataRow row in table.Rows) { 程序体}

jfreechart.jar

有关java的问题，这里都有很详细的讲解，你可以参考一下，方法有很多 参考资料:http://www.baidu.com/s?wd=%B1%B1%B7%E7%CD%F8&rsv_bp=0&rsv_spt=3&inputT=131

不能

可以使用NPOI这个 组件 读取excel 你在项目右键 添加Nuget 安装 NPOI就行了

DataSet是数据集，一般都是返回表的集合。DataSet的功能非常强大不只用来绑定的展示控件的。还可以取出来它的子集(某一张表)来作它用。而DataReader官方也给出很明确的作用。就是用来拿到数据只向前读取行的。一般的大型程序都很使用DataReader的。因为与它关联的数据库连接对象需等待调用DataReader处显式关闭阅读器对象(且需要配合CommandBehavior.CloseConnection来使用)，否则导致数据库连接资源浪费。存在一定风险。

如果是在.net控件上可以<%#Bind("titile")%>客户端<%#Eval("title")%>

你尝试一下 数据库里的事务日志，每一步操作都在那里记着呢

将DataSet数据集写入数据库： string strConnect = Provider=SQLOLEDB.1;Password=1234;Persist Security Info=True; + User ID=username;Initial Catalog=MyTempDb;Data Source=localhost; OleDbConnection dbConn = new OleDbConnection; dbConn.ConnectionString = strConnect;try{StringBuilder strXml = new StringBuilder(); StringWriter strWriter = new StringWriter( strXml ); XmlTextWriter writer = new XmlTextWriter(strWriter); writer.WriteStartDocument(); m_dsDataSet.WriteXml(writer); string strSQL = INSERT INTO temp(Temp_date,Temp_data) VALUES(GETDATE(),?); OleDbCommand aCommand = new OleDbCommand( strSQL , dbConn ); aCommand.Parameters.Add(Temp_data, OleDbType.VarChar).Value = strXml.ToString(); aCommand.Connection.Open(); aCommand.ExecuteNonQuery();}catch ( OleDbException e ){Debug.WriteLine(发生异常： + e.ToString());}从数据库中读出DataSet数据集： // 这里省略千篇一律的数据库的Query操作 OleDbDataReader aReader = aCommand.ExecuteReader( ); if (aReader.Read() ){StringBuilder strXml = new StringBuilder( aReader[temp_data].ToString() ); StringReader strReader = new StringReader( strXml.ToString() ); XmlTextReader reader = new XmlTextReader(strReader);try{m_dsDataSet.ReadXml(reader); aReader.Close( );}catch( OleDbException e ){Debug.WriteLine(发生异常： + e.ToString());}}注意以上例子所引用的变量m_dsDataSet的原始定义为DataSet m_dsDataSet，在这里是一个作者自定义包含有两个表和记录的DataSet实例，其中的记录来源于搜索引擎分析出的每条记录。

不可以。DataSet没办法相加，因为涉及到关系的时候处理太复杂了，datatable结构相同的话，当然使用MERGE方法dataset用MERGE合并。DataSet是ADONET结构的主要组件，它是从数据源中检索到的数据在内存中的缓存。

DataSet ds = new DataSet(); if (ds.Tables.Count > 0) ds.Tables.Clear();Cache.Remove("你存储的名称"); 清空指定的缓存

Delphi 6 含有许多更新更强的XML支持功能，增加了XML文件编程，XML数据绑定向导，XML映象和BizSnap(SOAP/XML Web服务)。本文是三篇论述Delphi 6中XML功能系列文章的第三篇，也是最后一篇，论述Delphi 6中的XML映象工具，也称之为XML映象器(XML Mapper)。 XML映象器 可以单独打开或者在IDE的工具(Tools)菜单中打开映象器(XML Mapper)。这个工具将XML文件影射为类似于数据库中的数据集(DataSet)！在前二篇文章中，我们都使用TXMLDocument组件来处理XML文件或XML绑定的数据。现在，我们不再使用TXMLDocument组件了。我们用XML映象器将XML文件转换成数据包(或反之)，这样就可以象我们非常熟悉得那样使用诸如DataSet这样的组件来处理XML数据。 XML映象器可以打开XML文件和数据包文件(*.xml,*.cds)，纲文件(*.dtd,*.xdr,*.xsd)，库文件(*.xrp)和转换文件(*.xtr)。后面这个转换文件是由映象器自行产生的。现在加载我们在前二篇文章中用到的Clinic.xml文件，看看数据影射成什么样。 如图1所示，Clinic.xml影射为一个Clinics结构，含有若干Clinic子项。每个Clinic有4个域：@No, Title, Date, 和Topics。注意@No是属性，其他3个是元素。 将鼠标移至Clinic节点，按右键，选择"Select All"(Ctrl+A)或者"Select All Children"，这样就把@No, Title, Date and Topics各项加到中间的映象表内。此时还没有生成相应的数据集域。 我们再次到Clinic节点按下鼠标右键，选择"Create Datapacket from XML"(Ctrl+D)，这时产生了相应的数据包并显示在映象器的右方，如图2所示。 映象器将XML文件转换成4个标准格式的数据包。我们还可以增加或删除数据包。这在B2B场合尤为重要，将接收到的数据(纪录)插入到数据库中。 创建并测试转换 按下Create and Test Transformation按钮，随即弹出一个DBGrid窗口，以ClientDataSet数据包格式显示Clinic.xml文件里的数据。数据转换之后，有4种方式存盘。对于初学者来说，可以存回原先的Clinic.xml文件。另外还可以存为包数据文件格式(*.xml)，库文件(repository)格式(.xrp)和转换文件格式(*.xtr)。后面的库文件可以被XMLTransform组件(在Data Access标签里)调用。 XML转换 Delphi 6里有3个XML转换组件。TXMLTransformProvider组件通过clinic.xtr文件将原始XML文件转换到ClientDataSet。 举例来说，在Delphi 6的主窗体上安放一个TXMLTransformProvider(在Data Access标签里)。将TransformRead属性的TransformationFile子属性设为clinic.xtr作为数据源。将XMLDataFile设为clinic.xml文件。 然后安放一个ClientDataSet组件，将它的ProviderName属性设为XMLTransformProvider。 现在可以激活ClientDataSet组件了，它将由XMLTransformProvider提供的数据转换过来。它的PacketRecords属性值缺省为-1，表示转换全部XML文件。 要显示数据，我们再加入DataSource和DBGrid组件。将DataSource指向ClientDataSet，DBGrid指向DataSource，就象我们通常使用得那样。结果显示如图3。 现在可以象使用数据库数据那样使用XML文件里的数据了。如果对数据进行了修改，可以调用ClientDataSet.ApplyUpdates方法将改动的数据存回XML文件。 但是这样做是不够的。我们还得启动XML映象器，将创建方式由"XML to Datapacket"改为"Datapacket to XML"。这时如果按下"Create and Test Transformation"键，看到的是空白页。然后将转换结果存为ClinicToXml.xtr文件。 现在，将TXMLTransformationProvider的TransformationWrite属性中的子属性TransformationFile设为ClinicToXml.xtr文件。 最后在主窗体的OnClose事件中加上存盘指令： ClientDataSet1.ApplyUpdates(-1) 程序退出之前会将作出的数据修改存回XML文件。 这样就为Delphi 6的B2B开发环境BizSnap的虚拟中间层作好了数据准备。

DataTable dt=new DataTable();dt=ds.Rows[0]["?"];是不是要这样啊?

问题1：要么写存储过程调用，要么就写多个sql语句来实现问题2：首行就是第一次循环的结果，这里可以用sql语句控制下，top 1 。 if (dr.HasRows) { if (dr.Read()) { txtCompanyName.Value = dr["T_CompanyName"].ToString(); txtLink.Value = dr["T_CompanyTel"].ToString(); txtFax.Value = dr["T_CompanyFax"].ToString(); txtMail.Value = dr["T_CompanyMail"].ToString(); txtNo.Value = dr["T_CompanyNo"].ToString(); txtAdress.Value = dr["T_CompanyAdress"].ToString(); } dr.Close(); dr.Dispose(); } 这样获取结果显示 就可以了

DataRow row3=dataset.Tables["task"].Rows[0];即可，find不是这么用的。

两者之间没有任何可比性的。DataSet是一数据存储的类，你可以把数据库中的数据读取到内存中，在内存中按照DataSet这种格式进行数据的统计。而DataReader是一种读取数据的方式，也可以认为是内存中数据与数据库中数据的一种桥梁，例如，我们可以通过DataReader把数据库中数据读到内存表中(DataSet）中。而DataReader与DataAdapter是有可比性的，两者都是存取数据的一种，DataReader是以一种只性方式进行读取的，性能上要高于DataAdapter;但DataAdapter却是数据联系的一种桥梁，可以把DataSet中的数据通过Adapter更新到数据库中。虽然Adapter在读取时性能不高，但他可以建立DataSet与数据库之间的联系，从而实现DataSet中的更新。在不同的情况下，选用不同的数据方式。有关DataReader与DataAdapter之间的区别，你可以了到msdn上了解更多。

　　ADO NET是Net FrameWork SDK中用以操作数据库的类库的总称 而DataSet类则是ADO NET中最核心的成员之一 也是各种开发基于 Net平台程序语言开发数据库应用程序最常接触的类 之所以DataSet类在ADO NET中具有特殊的地位 是因为DataSet在ADO NET实现从数据库抽取数据中起到关键作用 在从数据库完成数据抽取后 DataSet就是数据的存放地 它是各种数据源中的数据在计算机内存中映射成的缓存 所以有时说DataSet可以看成是一个数据容器 同时它在客户端实现读取 更新数据库等过程中起到中间部件的作用（DataReader只能检索数据库中的数据） 　　各种 Net平台开发语言开发数据库应用程序 一般并不直接对数据库操作（直接在程序中调用存储过程等除外） 而是先完成数据连接和通过数据适配器填充DataSet对象 然后客户端再通过读取DataSet来获得需要的数据 同样更新数据库中数据 也是首先更新DataSet 然后再通过DataSet来更新数据库中对应的数据的 可见了解 掌握ADO NET 首先必须了解 掌握DataSet DataSet主要有三个特性 　　 独立性 DataSet独立于各种数据源 微软公司在推出DataSet时就考虑到各种数据源的多样性 复杂性 在 Net中 无论什么类型数据源 它都会提供一致的关系编程模型 而这就是DataSet 　　 离线（断开）和连接 DataSet既可以以离线方式 也可以以实时连接来操作数据库中的数据 这一点有点像ADO中的RecordSet 　　 DataSet对象是一个可以用XML形式表示的数据视图 是一种数据关系视图 　　 一 DataSet对象的结构模型及和RecordSet的比较 　　虽说ADO NET是 ADO在 Net平台下得后继版本 但二者的区别是很大的 突出表现在ADO中的RecordSet对象和ADO NET中的DataSet对象 RecordSet其实也是非常灵活的一个对象 微软公司推出它也是煞费苦心 如 RecordSet可以离线操作数据库 性能优良 效率较高等等这些都让当时的程序员为之一振 RecordSet虽然已经很复杂 但DataSet却比RecordSet复杂的多 我们知道每一DataSet往往是一个或多个DataTable 对象的集合 这些对象由数据行和数据列以及主键 外键 约束和有关DataTable对象中数据的关系信息组成 而RecordSet只能存放单张数据表 虽然这张数据表可以由几张数据表JOIN生成 所以有些时候说 RecordSet更类似于DataSet中的DataTable DataSet对象的结构模型如图 所示 图 DataSet对象的结构模型图 　　通过图 可见在DataSet对象结构还是非常复杂的 在DataSet对象的下一层中是DataTableCollection对象 DataRelationCollection对象和ExtendedProperties对象 上文已经说过 每一个DataSet对象是由若干个DataTable对象组成 DataTableCollection就是管理DataSet中的所有DataTable对象 表示DataSet中两个DataTable对象之间的父/子关系是DataRelation对象 它使一个DataTable 中的行与另一个DataTable中的行相关联 这种关联类似于关系数据库中数据表之间的主键列和外键列之间的关联 DataRelationCollection对象就是管理DataSet中所有DataTable之间的DataRelation关系的 在DataSet中DataSet DataTable和DataColumn都具有ExtendedProperties属性 ExtendedProperties其实是一个属性集（PropertyCollection） 用以存放各种自定义数据 如生成数据集的SELECT语句等 　　 二．使用DataSet 　　DataSet其实就是数据集 上文已经说过DataSet是把数据库中的数据映射到内存缓存中的所构成的数据容器 对于任何数据源 它都提供一致的关系编程模型 在DataSet中既定义了数据表的约束关系以及数据表之间的关系 还可以对数据表中的数据进行排序等 DataSet使用方法一般有三种 　　 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet 　　 通过DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库 　　 把XML数据流或文本加载到DataSet 　　下面就来详细探讨以上DataSet使用方法的具体实现 使用语言是C＃ 　　 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet 　　掌握DataSet使用方法必须掌握ADO NET另外一个核心常用成员 数据提供者（Data Provider） 数据提供者（也称为托管提供者Managed Provider）是一个类集合 在 Net FrameWork SDK 中数据提供者分为二种 The SQL Server NET Data Provider和The OLE DB NET Data Provider 而到了 Net FrameWork SDK 时 ADO NET中又增加了The ODBC NET Data Provider和 The Oracle NET Data Provider二个数据提供者 The SQL Server NET Data Provider的操作数据库对象只限于Sql Server 及以上版本 Oracle NET Data Provider的操作数据库对象只限于Oracle 及以上版本 而The OLE DB NET Data Provider和The ODBC NET Data Provider可操作的数据库类型就相对多了许多 只要它们在本地分别提供Ole Db提供程序和ODBC提供程序 　　在这些数据提供者中都有一个DataAdapter类 如 OLE DB NET Framework 数据提供者中是 OleDbDataAdapter类 The SQL Server NET Framework 数据提供者中是SqlDataAdapter类 The ODBC NET Framework 数据提供者中是OdbcDataAdapter类 通过这些DataAdapter就能够实现从数据库中检索数据并填充 DataSet 中的表 　　DataAdapter填充DataSet的过程分为二步 首先通过DataAdapter的SelectCommand属性从数据库中检索出需要的数据 SelectCommand其实是一个Command对象 然后再通过DataAdapter的Fill方法把检索来的数据填充 DataSet 代码清单 就是以Microsoft SQL Server 中的Northwind数据库为对象 C＃使用The SQL Server NET Data Provider中的SqlDataAdapter填充DataSet的具体实现方法 　　代码清单 　　SqlConnection sqlConnection = new SqlConnection ( Data Source=localhost 　　　　　;Integrated Security=SSPI ;Initial Catalog=Northwind ) ;　　//创建数据连接　　SqlCommand selectCMD = new SqlCommand ( SELECT CustomerID CompanyName FROM 　　　Customers sqlConnection ) ;　　//创建并初始化SqlCommand对象　　SqlDataAdapter sqlDataAdapter = new SqlDataAdapter ( ) ;　　custDA SelectCommand = selectCMD ;　　sqlConnection Open ( ) ;　　//创建SqlDataAdapter对象 并根据SelectCommand属性检索数据　　DataSet dsDataSet = new DataSet ( ) ;　　sqlDataAdapter Fill ( dsDataSet Customers ) ;　　//使用SqlDataAdapter的Fill方法填充DataSet　　sqlConnection Close ( ) ;　　//关闭数据连接 　　对于其他数据提供者的DataAdapter 具体的实现检索数据库中的数据并填充DataSet的实现方法类似于以上方法 　　 通过DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库 　　DataAdapter是通过其Update方法实现以DataSet中数据来更新数据库的 当DataSet实例中包含数据发生更改后 此时调用Update方法 DataAdapter 将分析已作出的更改并执行相应的命令（INSERT UPDATE 或 DELETE） 并以此命令来更新数据库中的数据 如果DataSet中的DataTable是映射到单个数据库表或从单个数据库表生成 则可以利用 CommandBuilder 对象自动生成 DataAdapter 的 DeleteCommand InsertCommand 和 UpdateCommand 使用DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库具体的实现方法 只需把下面的代码清单 添加到代码清单 之后 二者合并即可实现删除Customers数据表中第一行数据 　　代码清单 　 　　SqlCommandBuilder sqlCommandBuilder = new SqlCommandBuilder(sqlDataAdapter ) ;　　//以sqlDataAdapter 为参数来初始化SqlCommandBuilder实例　　dsDataSet Tables[ Customers ] Rows[ ] Delete ( ) ;　　//删除DataSet中删除数据表Customers中第一行数据　　sqlDataAdapter Update ( dsDataSet Customers ) ;　　//调用Update方法 以DataSet中的数据更新从数据库　　dsDataSet Tables[ Customers ] AcceptChanges ( ) ; 　　由于不了解DataSet结构和与数据库关系 很多初学者往往只是更新了DataSet中的数据 就认为数据库中的数据也随之更新 所以当打开数据库浏览时发现并没有更新数据 都会比较疑惑 通过上面的介绍 疑惑应当能够消除了 　　 XML和DataSet 　　DataSet中的数据可以从XML数据流或文档创建 并且 Net Framework可以控制加载XML数据流或文档中那些数据以及如何创建DataSet的关系结构 加载XML数据流和文档到DataSet中是可使用DataSet对象的ReadXml方法（注意 ReadXml来加载非常大的文件 则性能会有所下降） ReadXml 方法将从文件 流或 XmlReader 中进行读取 并将 XML 的源以及可选的 XmlReadMode 参数用作参数 该ReadXml方法读取 XML 流或文档的内容并将数据加载到 DataSet 中 根据所指定的XmlReadMode和关系架构是否已存在 它还将创建DataSet的关系架构 　　三．DataSet和数据绑定（DataBinding） 　　数据绑定是数据绑定是绑定技术中使用最频繁 也是最为重要的技术 也可以说是各种 Net开发语言开发数据库应用程序最需要掌握的基本的知识之一 数据绑定之所以很重要 是因为在 Net FrameWork SDK中并没有提供数据库开发的相关组件 即如 DbTextBox DbLabel等用于数据库开发的常用组件在 Net FrameWork SDK中都没有 而数据绑定技术则能够把TextBox组件 改造 成DbTextBox组件 把Label组件 改造 成DbLabel组件等等 所有这些都与DataSet有直接关系 　　数据绑定分成二类 简单型数据绑定和复杂型数据绑定 适用于简单型数据绑定组件一般有Lable TextBox等 适用于复杂性数据绑定的组件一般有DataGrid ListBox ComboBox等 其实简单型数据绑定和复杂性数据绑定并没有明确的区分 只是在组件进行数据绑定时 一些结构复杂一点的组件在数据绑定时操作步骤相近 而另外一些结构简单一点的组件在数据绑定时也比较类似 于是也就产生了二个类别 以下就结合TextBox组件和DataGrid组件分别探讨DataSet在实现简单型数据绑定和复杂性数据绑定作用和具体实现方法 　　 简单型数据绑定 　　简单型数据绑定一般使用这些组件中的DataBindings属性的Add方法把DataSet中某一个DataTable中的某一行和组件的某个属性绑定起来 从而达到显示数据的效果 TextBox组件的数据绑定具体实现方法是在代码清单 后 再添加代码清单 中的代码 代码清单 中的代码是把DataSet中的Customers 数据表中的 CustomerID 的数据和TextBox的Text属性绑定起来 这样DbTextBox就产生了 其他适用于简单型数据绑定组件数据绑定的方法类似与此操作 　　代码清单 textBox DataBindings Add ( Text dsDataSet Customers CustomerID ) ; 　　 复杂性数据绑定 　　复杂性数据绑定一般是设定组件的DataSource属性和DisplayMember属性来完成数据绑定的 DataSource属性值一般设定为要绑定的DataSet DisplayMember属性值一般设定为要绑定的数据表或数据表中的某一列 DataGrid组件的数据绑定的一般实现方法是在代码清单 后 再添加代码清单 中的代码 代码清单 的功能是把DataSet中的Customers 数据表和DataGrid绑定起来 其他适用于复杂性数据绑定的组件实现数据绑定的方法类似此操作 　　代码清单 dataGrid DataSource = dsDataSet ;dataGrid DataMember = Customers ; 　　 四．总结 lishixinzhi/Article/program/net/201311/14485

最简单的理解方式：dataset就是数据库的内存镜像，或者说是内存数据库

从新绑定一下你的数据源

简单的方法是通过DataSet

sqlconnection 是你要连接的数据库链接付，包括数据库地址，数据库名称，用户名，密码等信息链接后可以出去个 dateset之类的再进行需要的操作后使用。bindingsource 一般是给 dataGridView1.DataSource 之类的直接赋值的。

DataSet 位于 System.Data 命名空间

DataSet你可以把他看成是个数据库，可以包括表，视图等。DataTable就是数据库中的表喽。不懂再问。

1，if(ds == null) 这是判断内存中的数据集是否为空，说明DATASET为空，行和列都不存在!!x0dx0a　　2，if(ds.Tables[0].Count == 0) 这应该是在内存中存在一个DATASET，但是，数据集中不存在表!!x0dx0a　　3，if(ds.Tables[0].Count == 1 && ds.Tables[0].Rows.Count == 0) 说明存在表table，但是，表内没有数据!x0dx0a x0dx0aif ( yourDataSet.Tables[0].Rows.Count > 0 )x0dx0a{x0dx0a 有记录时你要做的事情x0dx0a}x0dx0aelsex0dx0a{x0dx0a 返回空集x0dx0a}x0dx0aif (DataSet1.Tables[0].Rows.Count ==0)x0dx0a{x0dx0aResponse.Write("alert("No record!");");x0dx0a}x0dx0a建议(yourDataSet.Tables[0].Rows.Count > 0) OR (ds.tables==null) 应该先判断是否数据集为空（查询出错时），接着判断表中的行数是否为零（查询未出错且行数是否为零），否则容易出错，x0dx0a例如：先判断myDataSet.Tables[0].Rows.Count==0时，如果查询出错时，此时myDataSet为null，也就没有table，所以会报错。x0dx0ax0dx0a故应该这样判断x0dx0aif (myDataSet == null || myDataSet.Tables[0].Rows.Count == 0)x0dx0a{x0dx0a//为空时进行处理x0dx0a}x0dx0aelsex0dx0a{x0dx0a//不为空时处理x0dx0a}x0dx0a“||”和“&&”操作符先判断第一个条件，不满足后接着判断下一条件，但如果上面顺序调换在myDataSet为null时则会出错，即先判断大的条件，接着判断小的条件

用connection对象和command对象与数据库连接并交互后，有两种方法来访问获取的结果。1.使用DataReader对象，用来逐行从数据源获取数据并处理；2.使用DataSet对象，用来将数据存到内存中进行处理。

我们据。首先我们需要打开一个联结，我们的数据库还是用上一节的吧：）string MyConnString = "Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)}; DBQ=c:/test/test.mdb;";string strComm = "select * from UserList";ADOConnection MyConnection = new ADOConnection(MyConnString);ADODataSetCommand MyComm = new ADODataSetCommand(strComm,MyConnection);这里我们为了讲解方便，只在DataSet存入一个表的内容:DataSet MyDataSet = new DataSet();MyComm.FillDataSet(MyDataSet,"UserList");此时我们就获得了一个拥有UserList表数据的DataSet。在讲解DataSet之前，我们还需要了解DataSet的结构下面是DataSet的结构树DataSet RelationsCollectionExtendedPropertiesTablesCollection DataTables RowsColumns其它由于我们研究的是DataTable，其它的我们暂时不管他们。一个DataSet中包含多个DataTable,一个DataTable又包含有多个Row，这就是我们操作DataSet的基础啦：）添加数据添加一数据，从上面的列表中我们可以看出，其实就是添加一行Row，这里我们也来演示一下如何添加一行数据，我们程序一切以DataSet为顶点，呵呵，如果TablesCollection,RowsCollection下去的话，还有一些烦人的dt.AcceptChanges这些方法的调用，很烦人，还是一次搞定吧。DataRow dr=MyDataSet.Tables["UserList"].NewRow();dr["UserName"] = "周讯";dr["ReMark"] = "100";dr["Comment"] = "漂亮MM"；MyDataSet.Tables.Rows.Add(dr);第一行，我们建立一个新的数据行，它用来储存我们新加入的数据。然后我们在这个数据行中加入我们需要的数据。dr["UserName"]表明是对UserName字段进行添加，你可以使用dr[1]来添加信息，但是这需要我们事先知道字段在数据表的位置，而且在不知道数据表结构的情况很难知道我们添加的数据的对应情况，所以还是用字段名为好。最后我们使用RowsCollection的Add方法，将我们新建这一行加入到数据表中。修改数据知道如何添加数据后，修改数据也是很简单的事情了.MyDataSet.Tables["UserList"].Rows[0]["UserName"]="飞刀大哥";这样我们就修改了第一行数据中的UserName字段。删除数据删除数据，主要是使用RowsCollection提供的Delete方法，看下面的程序也是很简单的事情啦：）MyDataSet.Tables["UserList"],Rows[0].Delete();这一行数据就已经被删除了。恢复数据有时候我们添加/修改数据会出现错误，这时候，就需要恢复原来的数据。下面的程序，显示如何判断是否有错误发生：if(MyDataSet.HasErrors){MyDataSet.RejectChanges();} 首先我们检查DataSet中是否有错误发生，如果有就使用RejectChanges()方法，恢复DataSet中的数据。注意这里恢复是在DataSet中所有表以及表中DataRow中的数据，也就是在此交次操作的数据全部恢复。如果我们只需要恢复部分内容，我们可以使用DataTable或DataRow的RejectChanges()，这里就不详细讲解了，使用方法和DataSet一样，只是操作的对像不同而已。探测DataSet是否有改动我们在将DataSet送交给数据库去保存去，我们需要看看这个DataSet是否已经被改动了。如果没有改动，我们也就没有必要去修改数据库了。if(MyDataSet.HasChanges){//保存}else{//不进行任何操作}更新数据库我们上面的操作，都只是针对DataSet的，没有操作数据库，但是我们的目的还是要将数据保存到数据中去，所以我们这里就需要调用DataSetCommand的Update方法。下面的程序显示如何将DataSet的数据交给数据库。MyComm.Update(MyDataSet);很简单的一句，呵呵。这里要注意，如果一个DataSet中包含有多个表，而我们只更新一个，那我们就必须写明更新的数据表名：MyComm.Update(MyDataSet,"UserList");当Update方法被调用后，DataSetCommand会将数据库中的数据与DataSet中的数据相比较，对不相同的地方进行更新。对于DataSet的操作，我们这里只讲这么多，其实DataSet的方法和属性有很多，功能也很全，我想现在这里的所讲的功能，对一般的操作已经足够了。

可以。可以使用MSSQL2005，它可以用C#编写存储过程，自然可以用DataSet做参数了。DataSet是分布式的数据集合，DataSet在Spark6中添加的新的接口，它集中了RDD优点以及SparkSQL化的执行引擎。

SqlDataAdapter隐式打开关闭connection

for(int i=0;i<dataset.count,i++){//取到dataset的行数然后一行一行取操作}

　　Recordset是一个连接或断开的（通过使用游标）的记录集合，被定义成数据表。DataSet是一个断开的记录集合，它可以作为在内存中使用的数据集。　　Recordset和数据的提供者有关：有些数据提供者不支持一些recordset的方法和特性。相反，DataSet的不同方法例如查询、排序、筛选和更新等等，都是独立于数据提供者的。　　当新版本的ADO允许recordset被保存或转换到XML以至于数据能被传递到应用程序里和越过防火墙，DataSet则不需要转换就能完成相同的任务，因为DataSet在XML中被声明过。　　Recordset是非类型的，意思是它把每个数据作为variant变量来存储。然而，DataSet是强类型的，它把数据按照原来的类型存储。强类型意味着更规范的编程方式和减少错误。　　通过ADO的recordset来更新数据库是繁琐的、低效率的和低成功率的。举个例子，如果有五十个记录要被更新，还有一个记录不能被更新，数据库将拒绝整个recordset.这个问题在DataSet中就不存在，因为DataSet能通过它的rowerror特性来一行一行的捕捉错误。除了数据，DataSet也能被增加或修改其关系、列、表和类似对象，而且不需要多重的数据库连接。　　最后，在recordset中，通常用循环的办法来取出数据。在DataSet中，数据视图被创建并绑定到服务器控件上，因此，可以不需要混合表示和数据存取代码就能表示数据。这是很简洁的编程方式。　　总之，DataSet和recordset是完全不相同的。DataSet可以理解为是一种升级的recordset.在没有对ADO.NET的DataSet和ADO的recordset进行性能上的测试和比较时，综上所述，DataSet应该是比较有效的。

Pythonlabel和dataset之间的关系是，Pythonlabel可以用来标记dataset中的数据，以便更好地分析和理解数据。Pythonlabel可以帮助我们更好地理解数据，并且可以更快地完成数据分析任务。

using System.Data;

DataSet是微软.net里的代表数据集的类。分开的话就是两个单词而已。

新建一 DataSet , 并加入数据 : prepareTablefunction TFrm_Print.CreateTableInMemory(const AFieldDefs:TFieldDefs):TDataSet;var TempTable:TClientDataSet;begin TempTable:=nil; Result:=nil; if AFieldDefs<>nil then begin try TempTable:=TClientDataSet.Create(Application); TempTable.FieldDefs.Assign(AFieldDefs); TempTable.CreateDataSet; Result:=(TempTable as TDataSet); Except if TempTable<>nil then TempTable.Free; raise; end end;end;procedure TFrm_Print.CreateDataSet(var gDataSet:Tdataset);var ADataSet:TDataSet;begin try if assigned(gDataSet) then gDataSet.free; except end; ADataSet:=TDataSet.Create(Self); try with ADataSet.FieldDefs do begin add("OrderNo",ftInteger); add("prjName",ftString,200); add("srcPrice",ftFloat); end; gDataSet:=CreateTableInMemory(ADataSet.FieldDefs); gDataSet.Open; finally ADataSet.Free; end; end;procedure Tfrm_GoodsMg.prepareTable(var gDataSet:Tdataset); procedure prepareDataSet; begin{ while not 数据源.eof do begin gDataSet.append; gDataSet.fieldbyname("OrderNo").asInteger:= I_Value; gDataSet.fieldbyname("prjName").asString := A_Value; gDataSet.fieldbyname("OrderNo").asFloat := D_value; gDataSet.post; 数据源.next; end; } end;begin CreateDataSet(gDataSet); prepareDataSet;end;procedure getMyDataSet()var myDataSet:Tdatasetbegin prepareTable(myDataSet); myDataSet.free;end;

1，if(ds == null)<br>这是判断内存中的数据集是否为空，说明dataset为空，行和列都不存在!!<br>　　2，if(ds.tables[0].count == 0)<br>这应该是在内存中存在一个dataset，但是，数据集中不存在表!!<br>　　3，if(ds.tables[0].count == 1<br>&& ds.tables[0].rows.count ==0)<br>说明存在表table，但是，表内没有数据!if(<br>yourdataset.tables[0].rows.count0){<br>有记录时你要做的事情}else{返回空集}<br>if (dataset1.tables[0].rows.count ==0){<br>response.write("<script<br>language=javascriptalert("no<br>record!");</script");}<br>建议(yourdataset.tables[0].rows.count0)or(ds.tables==null)<br>应该先判断是否数据集为空（查询出错时），接着判断表中的行数是否为零（查询未出错且行数是否为零），否则容易出错，<br>例如：先判断mydataset.tables[0].rows.count==0时，如果查询出错时，此时mydataset为null，也就没有table，所以会报错。<br>故应该这样判断if(mydataset==null||<br>mydataset.tables[0].rows.count==0){<br>//为空时进行处理}else{<br>//不为空时处理}<br>“||”和“&&”操作符先判断第一个条件，不满足后接着判断下一条件，但如果上面顺序调换在mydataset为null时则会出错，即先判断大的条件，接着判断小的条件说多了：）

C#版using System.Data;using System.Data.SqlClient;...//定义DataSet...DataSet ds = new DataSet();//用SqlDataAdapter的Fill方法将数据填入ds;省略不写。。。如二楼。。。...string strConn = "datasource...."; //连接字符串定义SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(strConn);SqlDataAdapter sqlComm = new SqlDataAdapter();string default_strComm = "Insert into 表名 values (";string strComm = default_strComm;//将ds内容回填//外层循环，表示总共要向该表中插入多少条记录for(int i =0;i<ds.Tables["表名"].Rows.Count;i++){ //内层循环表示将该行的第几个字段里的值写入Sql的Insert语句 for(int j=0;j<ds.Table["表名"].Columns.Count;j++) { strComm += ds.Tables["表名"].Rows[i].ItemArray.GetValue(j); } sqlComm.InsertCommand = new SqlCommand(sqlConn); sqlComm.InsertCommand.ExecuteNonQuery(); //插入一行数据 strComm = default_strComm;}

一般用在两个场景：一是使用 gridview 绑定dataset 数据时；二是你需要使用dataset里面的过滤或筛选或比较查找方法，实现对数据的控制。不过这个现在很少使用了，毕竟大家都可以用 LINQ 的语法来实现了。

myds这里应该是自己起的，是创建的dataset的对象名。而myda应该是dataadapter的一个对象。这里代码的意思是通过dataadapter的fill方法将数据填充到缓存中。

datatable表示数据表，dataset是数据集。一、数据表。表是用来存储数据的基本对象，它是数据库的资源中心，是数据库最基本的组件。数据库中的每个表都包含有关某个主题的信息。在导航窗格中，在表对象上双击就可以打开表。表是由列和行组成的二维结构的表格。一列中显示某种类型的信息，在这列的最上方是列标题，描述这列的信息类型，也叫做字段名。在标题下面列出的这个类型中具体内容的数据为字段值。在同一行中的所有字段值构成一条记录。记录由具体的字段值构成，一个记录就是一条独立的信息。二、数据集。数据集，就是数据的查询。查询是用来操作数据库中的记录对象，利用它可以按照预先定义的不同条件从数据表或其它查询中筛选出需要操作的字段，并可以把它们集中起来，形成动态数据集。用户可以浏览、查询、打印，甚至修改这个动态数据集中的数据。通过查询，可以查找和检索满足指定条件的数据，包括几个表中的数据，也可以使用查询同时更新或删除几个记录，以及对数据执行预定义或自定义的计算。使用查询可以回答有关数据的特定问题，而这些问题通过表很难解决。可以使用查询筛选数据、执行数据计算和汇总数据。可以使用查询自动执行许多数据管理任务，并在提交数据更改之前查看这些更改。查询实际上也就是选取记录的条件。查询出来的数据也存储到一个临时的表中。用于从表中检索数据或者进行计算的查询称为选择查询，用于添加、更改或删除的查询叫做操作查询。

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用 DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200)。此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。执行优化人口数据分析示例为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。DataFrame和DataSetDataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：DataSet可以在编译时检查类型并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例：//DataFrame// Load a text file and interpret each line as a java.lang.Stringval ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]val result = ds.flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace.filter(_ != "") // Filter empty words.toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting.groupBy($"value") // Count number of occurences of each word.agg(count("*") as "numOccurances").orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first后面版本DataFrame会继承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的接口。//DataSet,完全使用scala编程，不要切换到DataFrameval wordCount =ds.flatMap(_.split(" ")).filter(_ != "").groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function.count()DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet， ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。

常用的就这三种： 从表单（POST方式）： request.form 从URL（GET方式）： request.querystring 从Cookies： request.cookies 还有通过Application和Session传值的，和变量的使用方法差不多。 一般来说，使用request.querystring来获取参数，只要URL中有，就可以获取到，除非你写错了。

1，if(ds == null) 这是判断内存中的数据集是否为空，说明DATASET为空，行和列都不存在!!　　2，if(ds.Tables[0].Count == 0) 这应该是在内存中存在一个DATASET，但是，数据集中不存在表!!　　3，if(ds.Tables[0].Count == 1 && ds.Tables[0].Rows.Count == 0) 说明存在表table，但是，表内没有数据! if ( yourDataSet.Tables[0].Rows.Count > 0 ){ 有记录时你要做的事情}else{ 返回空集}if (DataSet1.Tables[0].Rows.Count ==0){Response.Write("<script language=JavaScript>alert("No record!");</script>");}建议(yourDataSet.Tables[0].Rows.Count > 0) OR (ds.tables==null) 应该先判断是否数据集为空（查询出错时），接着判断表中的行数是否为零（查询未出错且行数是否为零），否则容易出错，例如：先判断myDataSet.Tables[0].Rows.Count==0时，如果查询出错时，此时myDataSet为null，也就没有table，所以会报错。故应该这样判断if (myDataSet == null || myDataSet.Tables[0].Rows.Count == 0){//为空时进行处理}else{//不为空时处理}“||”和“&&”操作符先判断第一个条件，不满足后接着判断下一条件，但如果上面顺序调换在myDataSet为null时则会出错，即先判断大的条件，接着判断小的条件

就是一个从数据库里读出来的数据， 三维数据可以包含很多表，表是二维数据，就想datatable, 再往下就是行row 列 coluom

可以使用 TableAdapter.Update 方法更新（编辑）数据库中的记录。 TableAdapter.Update 方法根据传入的参数提供了若干次执行不同操作的重载。 了解调用这些不同方法签名的结果非常重要。 说明 如果您的应用程序不使用 TableAdapter，您就可以使用命令对象更新数据库中的记录（例如， ExecuteNonQuery）。 有关使用命令对象更新数据的更多信息，请参见下面的“使用命令对象更新记录”。 下表描述了各种 TableAdapter.Update 方法的行为： 方法 说明TableAdapter.Update(DataTable) 尝试将 DataTable 中的所有更改保存到数据库中。 （这包括从表中移除所有删除的行、将插入的行添加到表中、更新表中已更改的所有行。） TableAdapter.Update(DataSet) 虽然该参数带有一个数据集，但 TableAdapter 仍尝试将 TableAdapter 的关联 DataTable 中的所有更改保存到数据库中。 （这包括从表中移除所有删除的行、将插入的行添加到表中、更新表中已更改的所有行。） 说明 TableAdapter 的关联 DataTable 是最初配置 TableAdapter 时创建的 DataTable。 TableAdapter.Update(DataRow) 尝试将指示 DataRow 中的更改保存到数据库中。 TableAdapter.Update(DataRows()) 尝试将 DataRow 数组中任意行中的更改保存到数据库中。 TableAdapter.Update("new column values", "original column values") 尝试保存由原始列值标识的单行中的更改。 通常，当应用程序使用数据集以独占方式存储数据时，您使用的是带有 DataSet、 DataTable 或 DataRow 的TableAdapter.Update 方法。 通常，当应用程序使用对象存储数据

matlab怎么从dataset类型中提取数据，打开matlab，在命令行窗口中输入a=[1 2 3 4;4 5 6 7;1 2 3 4]，按回车键创建一个3行4列的矩阵。2、如果想获取矩阵第2行第3列的数据，输入a(2,3)。3、想获取矩阵第3列的第一个和第三个，输入a([1 3],3)。4、想获取矩阵某列的连续数据，可以使用a(1:2,3)，获取第3列第1个到第2个数据。5、使用a(2:end,3)获取第3列，第2个到最后一个数据，根据需要获取矩阵数据。

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用 DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200)。此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。

你先加个判断if(str_path!=null){ string strSQL = "select * from ProductInfo where Path="+str_path; string strConn = ConfigurationManager.ConnectionStrings["Infodb"].ConnectionString; SqlConnection con = new SqlConnection(strConn); con.Open(); SqlDataAdapter ad = new SqlDataAdapter(strSQL, con); DataSet ds = new DataSet(); ad.Fill(ds);}

matlabdataset赋值的方式如下：1、使用=号进行赋值，会将等号右边的值付给左面，比如x=13。2、可以对变量进行进一步赋值，也可以包含以前的变量，比如y=x+13。

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用 DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200)。此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。执行优化人口数据分析示例为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter 下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。DataFrame和DataSetDataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：DataSet可以在编译时检查类型并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例：//DataFrame// Load a text file and interpret each line as a java.lang.Stringval ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]val result = ds .flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace .filter(_ != "") // Filter empty words .toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting .groupBy($"value") // Count number of occurences of each word .agg(count("*") as "numOccurances") .orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first后面版本DataFrame会继承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的接口。//DataSet,完全使用scala编程，不要切换到DataFrameval wordCount = ds.flatMap(_.split(" ")) .filter(_ != "") .groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function .count()DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet， ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用 DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200)。此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。执行优化人口数据分析示例为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter 下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。DataFrame和DataSetDataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：DataSet可以在编译时检查类型并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例：//DataFrame// Load a text file and interpret each line as a java.lang.Stringval ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]val result = ds .flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace .filter(_ != "") // Filter empty words .toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting .groupBy($"value") // Count number of occurences of each word .agg(count("*") as "numOccurances") .orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first后面版本DataFrame会继承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的接口。//DataSet,完全使用scala编程，不要切换到DataFrameval wordCount = ds.flatMap(_.split(" ")) .filter(_ != "") .groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function .count()DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet， ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。

该句含义是将数组s中第i个元素的值赋值给第j个元素，在此之后将下标j加1关键知识点：1、s[i], s[j]中i和j都是对数组下标的操作，从而实现对数组中指定元素操作2、a = j++；的含义可以理解为a=j; j=j+1;两句话，即先将j的值赋值给a，再对j加1例子：#include <stdio.h>int main(void){ int i=1, j=0; int s[2] = {-1, 0}; printf("执行s[j++] = s[i];前： "); printf("j=%d, i=%d ", j, i); printf("s[0]=%d, s[1]=%d, s[j]=%d ", s[0], s[1], s[j]);s[j++] = s[i]; printf("执行s[j++] = s[i];后： "); printf("j=%d, i=%d ", j, i); printf("s[0]=%d, s[1]=%d, s[j]=%d ", s[0], s[1], s[j]); return 0;}输出

DataSet set = new DataSet(); foreach (DataRow col in set.Tables[0].Rows) //set.Tables[0].Rows 找到指定表的所有行 0这里可以填表名 { Console.WriteLine(col[0].ToString()); //col[0]这一行的索引是0单元格，也就是列，你只要在0这里填上你要输出的第几列就行了 }

DataSet set = new DataSet();x0dx0ax0dx0a foreach (DataRow col in set.Tables[0].Rows) //set.Tables[0].Rows 找到指定表的所有行 0这里可以填表名x0dx0a {x0dx0a Console.WriteLine(col[0].ToString()); //col[0]这一行的索引是0单元格，也就是列，你只要在0这里填上你要输出的第几列就行了x0dx0a }

DataSet：数据集。一般包含多个DataTable，用的时候，dataset["表名"]得到DataTable DataTable：数据表。 一： SqlDataAdapter da=new SqlDataAdapter(cmd); DataTable dt=new DataTable(); da.Fill(dt); ----------------- 直接把数据结果放到datatable中， 二： SqlDataAdapter da=new SqlDataAdapter(cmd); DataSet dt=new DataSet(); da.Fill(dt); －－－－－－－－－－－－－－－－ 数据结果放到dataset中，若要用那个datatable,可以这样：dataset[0] 更常见的用法： SqlDataAdapter da=new SqlDataAdapter(cmd); DataSet dt=new DataSet(); da.Fill(dt,"table1"); 用的时候：这样取datatable: dataset["table1"] 从。NET 2.0开始，你可以用一行代码解决转换问题： DataReader To DataTable Dim dr As SqlDataReader = cmd.ExecuteReader（CommandBehavior.CloseConnection） Dim dt As DataTable = New DataTable（） dt.Load（dr） DataTable To DataReader Dim dt Ad DataTable = …… Dim dr As DataTableReader = dt.CreateDataReader（） 注意：1. 使用Load方法时，如果DataTable中已经存有数据，新旧数据将合并。（新数据是指从DataReader中读取的） 2. DataTableReader 实现了 IDataReader，尽量使用接口。 3. DataSet 也有类似 Load 和 CreateDataReader 方法。

data是单复同行， 本身单数应该是datum 但是现在一般data单复数都可以dataset是数据组。这个没有一个很明确的定义，定义比较主观，主要看你以什么作为你的base，就是基础单位。比如以人员作为单位，那么一个人的近10年的成绩资料就是data， 一个班的近10年成绩资料就是dataset。如果你以年份来做单位，那么就变了，你一个班的2013年单一年的成绩资料是一份data，近10年来的记录是dataset。这里data和database的定义是根据你单位的不同而变化的。

DataSet 可以理解为内存数据库，里面包括了表，而表下面有行和列。因此，第一步要确定是哪个表，可通过索引或表名来获取。示例如下：LabelText = DataSet11.Tables("COMM.USERS").Rows[0]["User_Name"].tostring()LabelText = DataSet11.Tables("COMM.USERS").Rows(0).Item("user_name")Label.Text=ds.Tables(0).Rows(i).Item( "列名 ")Label.Text=ds.tables[0].rows[0][ "filed "]Label.Text=ds.Tables[0].Rows[x][y]

da.Update(ds);你把这句改成 da.Update(ds,"student");试试~

解决如下：private void GetRowsByFilter(){DataTable table = DataSet1.Tables["TABLE1"];string expression;expression = "Name =""+sName+""";DataRow[] foundRows;//使用选择方法来找到匹配的所有行。foundRows = table.Select(expression);//过滤行,找到所要的行。for(int i = 0; i < foundRows.Length; i ++){string str1 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Name"]).ToString();string str2 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Age"]).ToString();string str3 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Sex"]).ToString();string str4 = Console.WriteLine(foundRows[i]["ID"]).ToString();label5.Text = string.Format("Name:({0}) Age:({1})Sex:({2}) ID:({3})", str1, str2, str3,str4);}}数据模型因为DataSet可以看做是内存中的数据库，也因此可以说DataSet是数据表的集合，它可以包含任意多个数据表（DataTable），而且每一 DataSet中的数据表（DataTable)对应一个数据源中的数据表（Table）或是数据视图（View）。数据表实质是由行（DataRow）和 列（DataColumn）组成的集合为了保护内存中数据记录的正确性，避免并发访问时的读写冲突，DataSet对象中的DataTable负责维护每一条记录，分别保存记录的初始状态和当前状态。从这里可以看出DataSet是与只能存放单张数据表的Recordset是截然不同的概念。DataSet对象结构还是非常复杂的，在DataSet对象的下一层中是DataTableCollection对象、 DataRelationCollection对象和ExtendedProperties对象。上文已经说过，每一个DataSet对象是由若干个 DataTable对象组成。DataTableCollection就是管理DataSet中的所有DataTable对象。表示DataSet中两个 DataTable对象之间的父/子关系是DataRelation对象。它使一个DataTable 中的行与另一个DataTable中的行相关联。这种关联类似于关系数据库中数据表之间的主键列和外键列之间的关联。 DataRelationCollection对象就是管理DataSet中所有DataTable之间的DataRelation关系的。在 DataSet中DataSet、DataTable和DataColumn都具有ExtendedProperties属性。 ExtendedProperties其实是一个属性集（PropertyCollection），用以存放各种自定义数据，如生成数据集的SELECT 语句等。DataRow表示DataType中实际的数据，我们通过DataRow将数据添加到用DataColumn定义好的DataTable。2.三大特性通过上面几节中的介绍和本节中的分析，我们可以总结出DataSet对象的三大特性：（1） 独立性。DataSet独立于各种数据源。（2） 离线（断开）和连接。（3） DataSet对象是一个可以用XML形式表示的数据视图，是一种数据关系视图。3.使用方法在实际应用中，DataSet使用方法一般有三种：（1） 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet。（2） 通过DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库。（3） 把XML数据流或文本加载到DataSet。

添写你要添加的表的表名就行了。

foreach 遍历

可用来进行数据绑定。下面是一个例子：string strCon = "Provider = SQLOLEDB.1 ; Persist Security Info= False ; User ID = sa ; Initial Catalog = database1 ; DataSource = server1 " ;OleDbConnection myConn = new OleDbConnection ( strCon ) ;myConn.Open ( ) ;string strCom = " SELECT * FROM table1" ;//创建一个 DataSet

DataSet dst = new DataSet();DataTable dt = new DataTable();dst.Tables.add(dt);dt.Columns.add("分单号");dt.Columns.add("销售方案");dt.Columns.add("客户姓名");dt.Columns.add("证件号");dt.Columns.add("操作日期");Datarow row1= dt.NewRow();row1["分单号"] = "PC1900A004502287";row1["销售方案"]="P0127A1";......以此类推咯，然后把所有的行就都加上去了。

这个看情况,如果数据只是用来显示,那可以使用Reader,如果是用来,如分页,那就得用到DataSet..

如果你懂视图的话就把它理解成试图好 了。

DataSet 是 ADO. NET结构的主要组件，它是从数据源中检索到的数据在内存中的缓存。DataSet支持多表、表间关系、数据约束等，和关系数据库的模型基本一致。可以把DataSet当成内存中的数据库，DataSet是不依赖于数据库的独立数据集合。

1.构造dataset (1)添加表 Dataset dataset=new Dataset(); dataset.Tables.Add("Student"); dataset.Tables.Add("Course"); dataset.Tables.Add("SC"); （2）添加列 dataset.Tables["Student"].Add["列名1"]； dataset.Tables["Student"].Add["列名2"]； 其他2个表类似 把1写成一个方法，然后添加数据时候调用 2.填充数据 private DataSet Save() { DataSet dataset = new DataSet(); dataset = InitiateInfoDateSet();//前面提到的方法 DataRow drdatarow= dataset.Tables["Student"].NewRow(); drdatarow["列名1"] = 值； drdatarow["列名2"] = 值； dataset.Tables["Student"].Rows.Clear(); dataset.Tables["Student"].Rows.Add(drdatarow); return dataset; } 基本就是这个样子

DataSet 可以理解为内存数据库，里面包括了表，而表下面有行和列。因此，第一步要确定是哪个表，可通过索引或表名来获取。示例如下：LabelText = DataSet11.Tables("COMM.USERS").Rows[0]["User_Name"].tostring()LabelText = DataSet11.Tables("COMM.USERS").Rows(0).Item("user_name")Label.Text=ds.Tables(0).Rows(i).Item( "列名 ")Label.Text=ds.tables[0].rows[0][ "filed "]Label.Text=ds.Tables[0].Rows[x][y]