c# dataset前台显示

dataset是一个离线的数据集，所谓离线，就是可以将数据从数据库中读取出来，放在里面，它本身存在于内存中；对它里面的数据进行操作的时候是在内存中完成的，不必保持与数据库的连接。一个dataset里面有若干个数据表dataTable, 一个数据表中有若干数据行dataRow和若干数据列dataColumnhttp://img.my.csdn.net/uploads/201303/08/1362733530_2745.png理解了dataset的内部结构，我们就可以做一些有用的事情1、判断dataTable里面是不是有数据if(ds.Tables[0].Rows.Count>0) //判断第一张表里面的行数是不是大于0，大于0证明有数据，反之则没有数据{}2、取出某个单元格里的值int id= ds.Tables[0].Rows[0]["Permission_ID"] //ds是指dataset，dataset里面第一张表的第一行列名为"Permission_ID"的那个单元格的值，取出来赋给变量。

最明显的优点是表名、字段名都可以自动提示，大大增加输入效率和降低出错概率，缺点就是当数据源改变的时候更改比较麻烦吧。

定义DataSet架构的四种方法：1.直接使用DataSet API来创建DataTable ,DataColumn,DataRelation部分实例代码： //方法一：使用DataSet API DataSet ds = new DataSet(); DataTable stu_tb = new DataTable(“Student“); ds.Tables.Add(stu_tb); ds.Tables[0].Columns.Add(“stuID“, typeof(int)); ds.Tables[0].Columns.Add(“stuName“, typeof(string)); ds.Tables[0].Columns.Add(“stuNum“,typeof (string)); /*---创建另一个具体信息表---- */ ds.Tables.Add(“StuInfo“); ds.Tables[1].Columns.Add(“stuNum“,typeof (string )); ds.Tables[1].Columns.Add(“phone“,typeof (string )); ds.Tables[1].Columns.Add(“address“,typeof (string)); ds.Tables[1].Columns.Add(“Major“,typeof (string )); /*---两表建立关联---*/ ds.Relations.Add(ds.Tables[0].Columns[“stuNum“], ds.Tables[1].Columns[“stuNum“]);2.通过一个DataAdapter类，使用数据库元数据来推断出架构。部分实例代码：DataSet ds;SqlDataAdapter sdr=new SqlDataA

还是自己找资料看一下吧

看帮助文档里面有的

private void GetRowsByFilter(){DataTable myTable;myTable = DataSet1.Tables["Orders"];// Presuming the DataTable has a column named Date.string strExpr;string strSort;strExpr = "Date > "1/1/00"";// Sort descending by column named CompanyName.strSort = "CompanyName DESC";DataRow[] foundRows;// Use the Select method to find all rows matching the filter.foundRows = myTable.Select(strExpr, strSort);// Print column 0 of each returned row.for(int i = 0; i < foundRows.Length; i ++){Console.WriteLine(foundRows[i][0]);}}

DataTable的集合

数据集

百度出来一大堆教程。

楼上正解

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]

使用 DataAdapter 更新数据源需要注意：a)如果 SelectCommand 返回 OUTER JOIN 的结果，则 DataAdapter 不会为生成的 DataTable 设置 PrimaryKey 值。您必须自己定义PrimaryKey 以确保正确解析重复行.b)如果对 DataSet、DataTable 或 DataRow 调用 AcceptChanges，则将使 DataRow 的所有 Original 值都将被重写为该 DataRow 的 Current 值。如果已修改将该行标识为唯一行的字段值，那么当调用 AcceptChanges 后，Original 值将不再匹配数据源中的值。看看下面例子：// Assumes connection is a valid SqlConnection.SqlDataAdapter dataAdpater = new SqlDataAdapter("SELECT CategoryID, CategoryName FROM Categories", connection);dataAdpater.UpdateCommand = new SqlCommand("UPDATE Categories SET CategoryName = @CategoryName " +"WHERE CategoryID = @CategoryID" , connection);dataAdpater.UpdateCommand.Parameters.Add("@CategoryName", SqlDbType.NVarChar, 15, "CategoryName");SqlParameter parameter = dataAdpater.UpdateCommand.Parameters.Add("@CategoryID", SqlDbType.Int);parameter.SourceColumn = "CategoryID";parameter.SourceVersion = DataRowVersion.Original;DataSet dataSet = new DataSet();dataAdpater.Fill(dataSet, "Categories");DataRow row = dataSet.Tables["Categories"].Rows[0];row ["CategoryName"] = "New Category";dataAdpater.Update(dataSet, "Categories");插入、更新和删除的排序在许多情况下，以何种顺序向数据源发送通过 DataSet 作出的更改是相当重要的。例如，如果已更新现有行的主键值并且添加了具有新主键值的新行，则务必要在处理插入之前处理更新。可以使用 DataTable 的 Select 方法来返回仅引用具有特定 RowState 的 DataRow 数组。然后可以将返回的 DataRow 数组传递到 DataAdapter 的 Update 方法来处理已修改的行。通过指定要更新的行的子集，可以控制处理插入、更新和删除的顺序。示例如下：DataTable table = dataSet.Tables["Customers"];// First process deletes.adapter.Update(table.Select(null, null, DataViewRowState.Deleted));// Next process updates.adapter.Update(table.Select(null, null, DataViewRowState.ModifiedCurrent));// Finally, process inserts.adapter.Update(table.Select(null, null, DataViewRowState.Added));

DataSet类是内存中数据的复杂容器。DataSet类包含了DataTable实例的集合，DataTable实例包含了保存在数据集中的关系数据。每个DataTable实例包含DataColumn实例的集合用来定义表中的数据的架构，还包含DataRow实例的集合用来以数据行方式访问其中包含的数据。数据集还允许使用乐观并发处理方法更新数据库，为了支持这种功能，数据表对象中的每个数据行会跟踪一个RowState标志，来标识数据行的状态是未修改、已修改、新增或已删除。数据表还维护着每个已修改数据行的一个附加拷贝，这样就可以同时保留从数据库中取出的原值和当前值。使用这些数据就可以检测到，在数据集被提交修改的这段时间，其他人是否已经修改可数据库中的值。使用DataSet对象更新数据库，我们可以使用数据适配器的Update方法。Update方法的功能与适配器的Fill方法类似。唯一不同 的是Update方法会查找数据集中的每个数据表的每个数据行，当它发现某个数据行状态为已修改、新增或已删除的时候，它就会为每个这样的数据行执行一个单独的命令。数据适配器使用UpdateCommand、InsertCommand和DeleteCommand等属性引用的SqlCommand对象来执行这些命令。DataSet类型还支持在内部包含的数据表上定义约束，包括主键约束、唯一约束和外键约束等。DataView可以用来排序或过滤包含在数据表的数据，而不用修改数据表的实际内容，这与数据库中的数据表上定义的视图概念是非常类似的。

就是一个数据源文件吧，做水晶报表的？

你为什么不直接用sql做select distinct或者select xxx group by groups，而要放在dataset里操作呢？

datasets1=newdataset();datasets2=newdataset();datasets3=newdataset();datasets4=newdataset();s1.merge(s2,false,missingschemaaction.ignore);s1.merge(s3,false,missingschemaaction.ignore);s1.merge(s4,false,missingschemaaction.ignore);s1就是合并后的数据集，之后未dataguid的tablestyle属性赋值为s1中的一张表

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。

找不到类型或命名空间名称“DataSet”是设置错误造成的，解决方法为：1、首先需要检查这两个地方是否添加引用..。2、接下来检查方案里面的项目间是否生成依赖。3、然后检查目标框架，一般前面没问题都是框架版本不一致导致引用不能用的问题。4、最后调用关键字那么namespace即可。

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。

DataSet result=new DataSet(); // 新建一个数据集（就是表的集合）result=new TestOnline.Class1().hsggetdata(sql); // 调用类Class1的方法hsggetdata(）得到数据集result，sql就是一个sql语句

publicDataSetImportExcel(stringstrFileName)//strFileName指定的路径+文件名.xls{if(strFileName!=""){stringconn="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DataSource="+strFileName+";ExtendedProperties=Excel8.0" ;stringsql="select*from[Sheet1$]";OleDbDataAdapterda=newOleDbDataAdapter(sql,conn) ;DataSetds=newDataSet() ;try{da.Fill(ds,"datatable");}catch{}returnds;}else{returnnull;}}这个方法我经常用，转成dataset和datatable没什么太大区别吧，反正ds.Tables[0]就是dataTable了

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

C#中有数据集吗？ 没有吧？ 。 只有dataset 之类的用来存储数据的你可以理解成数据集咯dataset就是一个虚拟的数据库咯，里面存着tables集合，table就保存着你的数据了，当然dataset使用是非常方便的，不需要连接数据库直接就可以new出来了！ 还 有一个就是DataReader 也就是数据管理提供者类。你可以理解成datareader就是一个一直连着数据库的管道，一旦connection关闭datareader就直接关闭咯。 并且如果一个datareader没有关闭 再用同一个连接创建datareader就会出错了。 还有一点啊datareader只能正向读取数据，不能修改数据；DataSet可以按任何顺序读行，可以按灵活的方式搜索、排序和过滤这些行，甚至可以改变这些行，然后将这些改变同步到数据库中。

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]

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

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。

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..

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

foreach 遍历

添写你要添加的表的表名就行了。

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。

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]

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。

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 }

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。

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。

数据集名称错了或者没有设置MYSQL连接。可以连接MYSQL，如果你没有设置MYSQL连接置下就好了。或者服务器数据集名称错了。数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Dataset(或dataset)是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

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);}

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。

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。

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

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