圖資料庫a

㈠ 將資料庫A的視圖插入資料庫B的表中怎麼做

如果在同一個伺服器中的不同資料庫，可以跨資料庫建視圖。比如有兩個資料庫A 和B B資料庫中有個表TA那麼可以在A資料庫中建個視圖，取自B資料庫中表TA中的數據use Ago creat view B_TA asselect * from B..TAgo這樣就在A資料庫中建一個視圖B_TA 數據取自B資料庫中TA表

㈡ 圖片資料庫如何設計

A表為明細信息，B表是圖冊，屬於匯總信息
多對一的關系
所以A表增加欄位，記錄圖冊編號就可以了

㈢ 若資料庫中視圖A是基於關系R建立的，那麼如果關系R被刪除，該資料庫中是否還存在視圖A

不同的DBMS採取的處理不同，Oracle而言是存在的，但是視圖A標記為不可用，但是如果在重新create一個R那個這個A又是可用的了，前提是創建的R與原來的R結構完全相同。但是如果在刪除R的時候使用了cascade級聯刪除，那個A就不存在了。

㈣ 圖中資料庫的各種連接，我只認識最上面三個。下面的是什麼連接

你好的！
SQL的連接無非就是左連接
右連接
全連接
內連接幾種
剩餘的都是加上了各種過濾條件而已！
望採納

㈤ 求助各位朋友比如在SQL資料庫裡面圖一為A列數據，圖二為B列數據。

應該是不同表裡裡面的列吧？
第一張視為表 table1 的A列，第二張視為表table2 的B 列

select * from table1 where A in (select B from table2)

㈥ 畫軟體結構圖，資料庫關系圖之類的用什麼軟體啊

使用Office Visio 2010 。

Office Visio 2010 是一款便於IT和商務專業人員就復雜信息、系統和流程進行可視化版處理、分析和交權流的軟體。使用具有專業外觀的 Office Visio 2010 圖表，可以促進對系統和流程的了解，深入了解復雜信息並利用這些知識做出更好的業務決策。
Microsoft Office Visio幫助您創建具有專業外觀的圖表，以便理解、記錄和分析信息、數據、系統和過程。
大多數圖形軟體程序依賴於藝術技能。然而，在使用 Visio 時，以可視方式傳遞重要信息就像打開模板、將形狀拖放到繪圖中以及對即將完成的工作應用主題一樣輕松。Office Visio 2010中的新增功能和增強功能使得創建 Visio 圖表更為簡單、快捷，令人印象更加深刻。

㈦ 為什麼使用圖資料庫

圖資料庫有其特定的應用場景，而這些特定的應用場景如果使用 mySQL 資料庫等往往會有巨大的性能開銷。
我們舉一個例子，假設在一個社交關系資料庫中，我們只考慮用戶和用戶之間的朋友關系(這里我們注意，對於兩個用戶A，A認為B是A的朋友，並不代表B認為A是B的朋友，這里考慮的是一種有向關系)，針對用戶A，假如我們想分析誰是用戶A的朋友，這個查詢通常會比較快，但是我們如果查詢「誰的朋友是用戶A」，這個時候如果我們的表沒有經過特殊設計，我們是需要遍歷整個關系表的，如果是更復雜的多層反向查詢問題，那麼這個代價只會更高。
同樣的，在商品資料庫中，我們查詢某個客戶買了哪些商品通常效率比較高，但是我們要查詢"那些客戶買了這個商品"甚至是「有哪些買了這個商品的客戶也買了那個商品」的這種多層關系的時候，資料庫通常就顯得力不從心了。
實際上，關系型資料庫在處理反向查詢以及多層次關系查詢的時候通常開銷較大。
相比之下，圖資料庫在處理這類問題就能發揮更大的優勢，原因主要有如下幾點：
同等的看待節點和邊(關系)，節點和邊都是一等公民並建立表
採用雙向指針，原生的圖存儲，在查節點之間的關系通常可以做到常數級別
總之，圖資料庫這個領域目前並不如傳統的關系型資料庫那麼穩定和被人熟知，但是其肯定是未來資料庫的趨勢之一(也許並不是neo4j，可能是其他實現)，其在社交網路、大數據分析、推薦系統、web安全方面目前看來有非常大的優勢。

㈧ 如何把存入資料庫中的a標簽，以超鏈接的形式顯示

你的問題描述不是很清楚，至少對於閱讀的人來說不是很清楚，你盡量描述清楚些才能有人回答你。
你是在做什麼遇到了問題，採用什麼技術，期望達到的效果。

㈨ python怎麼與neo4j圖資料庫連接

一個快速的REST例子

首先來看些基本知識。如果沒有服務API，就不能支持其他語言。該介面提供一組基於JSON消息格式的RESTful Web服務和一個全面的發現機制。使用中使用這個介面的最快和最容易的方法是通過使用cURL：

1234567891011121314$ curl http://localhost:7474/db/data/{"extensions" : {},"node" : "http://localhost:7474/db/data/node","node_index" : "http://localhost:7474/db/data/index/node","relationship_index" : "http://localhost:7474/db/data/index/relationship","extensions_info" : "http://localhost:7474/db/data/ext","relationship_types" : "http://localhost:7474/db/data/relationship/types","batch" : "http://localhost:7474/db/data/batch","cypher" : "http://localhost:7474/db/data/cypher","transaction" : "http://localhost:7474/db/data/transaction","neo4j_version" : "2.0.0-M03"}

從這個端點返回JSON對象包含一組資源名稱和URI下可以找到的Cypher端點。在消息載荷中接受傳送來的Cyper請求並執行這些查詢，在HTTP響應中返回結果。

正是這種REST API介面，使得現在已有的各種Neo4j驅動得以建立。py2neo提供了這些REST資源的簡單封裝，這使Python應用程序開發者可以放心使用Neo4j而不用考慮底層的客戶機-伺服器協議。

一個簡單的應用

為實際驗證py2neo，我們將著眼於建立一個簡單的用於存儲姓名和電子郵件地址的通訊錄管理系統。我們自然會使用節點來模擬每一個獨立實體，但它是要記住，Neo4j沒有類型的概念。類型是從周圍的關系和屬性推斷來的。

下面的關系圖中人顯示為紅色、電子郵件地址節點顯示為藍色。這些當然是純粹的邏輯演示節點，但數據本身並沒有區別。

我們的應用程序將完成兩個功能：添加新的聯系人信息和檢索聯系人的完整列表。為此,我們將創建一個Person類包裝Py2neoNodeobject，這使我們有一個底層處理的實現且留出用戶級的功能。上圖中的ROOT節點是指上圖中一個固定的參考點，我們沿著這個點開始。

讓我們直接看看代碼。下面是一個完整的小型應用。這個程序允許添加新的名字與一個或者更多email地址相連接的以及提供了一個容易的方式來顯示這些連接信息的一個命令行工具。沒有參數的運行是顯示使用模式，而且這個唯一的依賴只是需要一個本地未修改的Neo4j實例(instance)而已。

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionimport sysfrom py2neo import neo4j, node, relgraph_db = neo4j.GraphDatabaseService()class Person(object):_root = graph_db.get_or_create_indexed_node("reference","contacts", "root")@classmethoddef create(cls, name, *emails):person_node, _ = graph_db.create(node(name=name),rel(cls._root, "PERSON", 0))for email in emails:graph_db.create(node(email=email), rel(cls._root, "EMAIL", 0),rel(person_node, "EMAIL", 0))return Person(person_node)@classmethoddef get_all(cls):return [Person(person.end_node) for person incls._root.match("PERSON")]def __init__(self, node):self._node = nodedef __str__(self):return self.name + " " + " ".join(" <{0}>".format(email) for email in self.emails)@propertydef name(self):return self._node["name"]@propertydef emails(self):return [rel.end_node["email"] for rel inself._node.match("EMAIL")]if __name__ == "__main__":if len(sys.argv) < 2:app = sys.argv[0]print("Usage: {0} add <name> <email>[<email>...]".format(app))print(" {0} list".format(app))sys.exit()method = sys.argv[1]if method == "add":print(Person.create(*sys.argv[2:]))elif method == "list":for person in Person.get_all():print(person)else:print("Unknown command")

在第09行上是第一行Py2neo代碼，用來創建了一個GraphDatabaseService對象。通過這個，我們就可以訪問使用Neo4j server的大多數功能。可選一個URI傳遞到這個構造器里，盡管如果什麼都沒有提供，代而取之的是使用默認的本地參數。也就是說下面兩行是完全相等的：

123graph_db = neo4j.GraphDatabaseService()graph_db = neo4j.GraphDatabaseService("http://localhost:7474/db/data/")

第13行介紹了調用了get_or_create_indexed_node,它提供一種在圖形里創建固定引用點的漂亮方式。傳統的Neo4j索引允許節點和關系通過鍵值對訪問，而在這個代碼里我們使用了帶連接的關鍵字和root值的引用索引實例。在第一次執行時，會創建一個新的節點，而且在隨後的執行中，這個節點(即root)會復用(reused)。

在第17行，我們看見了推薦的節點和關系抽象的標記，以及接受和使用節點和關系抽象的create方法。任意多的抽象都可以被傳遞到這個方法中，並且在單個批處理轉換中創建實體並以指定它們的順序作為一個列表返回。抽象節點用節點函數表示並帶有一些屬性，然而抽象關系使用rel函數接受一個起始節點，類型和終止節點。上下文中，其他節點，關系起始和終止節點可能整合引用到在其他批處理中其他節點。在我們的例子中，我們把根節點連接到新創建的person節點，否則就作為項目0(item 0)了。

這次我們在第24行和38行上以match方法形式和關系見面[@Lesus 註： oschina代碼行數有問題。對應於本文的第28和44行]。它試圖使用一個特殊的條件集合(set)標識關系，然後使用列表（list）返回它們。這這些示例中，這個關系和PERSON關系相匹配，從root節點和EMAIL關系開始到所給定的person節點。和Cypher很相似，用來查詢包含MATCH關鍵字的場景。

最後值得注意的一點是在上面的代碼中訪問節點屬性的方式只是其中一種簡單的方式。Py2neo重寫了標准python的__getitem__和 __setitem__方法，通過方括弧標識來方便訪問任何屬性。這點在第34和38行上可以看到。[@Lesus 註：對應於本文的第39和44行]

總結

在那裡(代碼行34和38)我們這樣做了，這顯示了它是如何快速簡易地在JAVA環境之外拼湊出一個Neo4j應用程序，也顯示了Py2neo是如何通過REST API來抽象出大多數沉重的負擔。這里的例子並沒有解決唯一性，盡管功能上提供了唯一索引和CypherCREATE UNIQUE語句。Django開發者可能也想要考慮一個層，如Neomodel，它在Py2neo頂層上表示了一個Djangoesque ORM-style 層。