一、劉建明 大數據

劉建明大數據研究報告

近年來，隨著信息技術的不斷發展和大數據技術的興起，大數據應用場景越來越廣泛，影響力也越來越深遠。大數據已經成為推動數字經濟發展的重要力量，各行各業都在加快數字化轉型的步伐，而大數據技術和應用則成為關鍵的支撐。今天我們將聚焦于劉建明教授的大數據研究報告，深入探討他在大數據領域的研究成果和對未來發展的展望。

劉建明教授的大數據研究成果

劉建明教授是我國著名的大數據專家，他長期致力于大數據理論研究和應用實踐，取得了豐碩的成果。在大數據挖掘、數據分析、人工智能等方面，劉建明教授都有著深入的研究，提出了許多創新性的觀點和方法。

劉建明教授在大數據領域的研究成果不僅在學術界有重要影響，也在工業界取得了廣泛認可。他的研究成果涵蓋了大數據采集、存儲、處理、分析和應用等方方面面，為大數據技術的發展和應用提供了重要的理論支撐和技術指導。

劉建明大數據研究的創新性

劉建明教授在大數據研究中的創新性主要體現在以下幾個方面：

• 多維度數據分析：劉建明教授提出了一種基于多維度數據分析的方法，能夠更好地挖掘數據背后的規律和價值，為決策提供更有效的支持。
• 結合人工智能：劉建明教授將人工智能技術與大數據分析相結合，提出了一種智能化的數據處理框架，提高了數據分析的效率和準確性。
• 跨學科研究：劉建明教授在大數據研究中跨越了多個學科領域，結合統計學、計算機科學、信息技術等多方面知識，形成了獨特的研究視角。

劉建明大數據研究的意義和影響

劉建明教授的大數據研究不僅在學術領域具有重要意義，還對社會經濟發展和產業升級產生了重要影響。他的研究成果為我國大數據產業發展提供了有力的支撐，推動了我國在大數據領域的創新和實踐。

劉建明教授的大數據研究成果也在國際上產生了廣泛的影響，為我國在國際大數據舞臺上贏得了更多的聲譽和話語權。他的研究成果不僅在學術期刊上廣泛發表，還在國際學術會議上得到了高度評價。

劉建明大數據研究的展望

未來，隨著大數據技術的不斷創新和發展，劉建明教授將繼續深入開展大數據研究，探索更多新的理論和方法，推動大數據技術在更多領域的應用和落地。

劉建明教授將繼續關注大數據與人工智能、大數據安全與隱私保護等重要問題，努力為大數據領域的發展做出更大的貢獻。相信在劉建明教授的努力下，我國在大數據領域將取得更加顯著的成就。

二、淺談智慧大數據？

智慧大數據簡單來說就是通過人工智能加大數據分析。

三、大數據應用淺談

大數據應用淺談

在當今數字化時代，大數據已經成為許多行業的重要組成部分。大數據應用的范圍非常廣泛，涉及到商業、醫療、科學研究等領域。本文將探討大數據應用的幾個方面，以及其對社會發展的影響。

大數據在商業領域的應用

在商業領域，大數據分析可以幫助企業更好地了解客戶需求，優化營銷策略以及提高業績表現。通過收集和分析大量的數據，企業可以預測市場趨勢，優化產品供應鏈，提高客戶滿意度。大數據應用還可以幫助企業識別潛在的風險和機遇，有助于制定更有效的業務決策。

大數據在醫療領域的應用

在醫療領域，大數據應用可以幫助醫生更好地診斷疾病、制定治療方案。通過分析患者的大數據，醫生可以發現潛在的疾病風險因素，預測疾病的發展趨勢，提高醫療效率。此外，大數據還可以用于藥物研發和臨床試驗，加速新藥的上市過程，推動醫療科技的發展。

大數據在科學研究領域的應用

在科學研究領域，大數據應用對推動科學進步起著重要作用。科學家們利用大數據分析技術，挖掘各種數據中隱藏的規律和信息，探索自然規律，解決復雜科學問題。大數據應用還可以幫助科學家們模擬復雜系統，進行更深入的研究和實驗，為科學領域的創新打下基礎。

大數據對社會發展的影響

大數據應用不僅在商業、醫療和科學領域具有重要意義，還對社會發展產生深遠影響。通過大數據分析，政府可以更好地了解民生狀況，優化公共服務，提升治理水平。大數據還可以促進信息共享和合作，加強社會互聯互通，推動社會發展和進步。

結語

總之，大數據應用已經深刻影響著我們的生活和工作，為各行各業帶來了巨大的機遇和挑戰。隨著技術的不斷進步和應用范圍的擴大，大數據將在未來發揮更為重要的作用，推動社會向著更加智能化、高效化的方向發展。

四、淺談數據分析

【博客文章】淺談數據分析

隨著大數據時代的到來，數據分析的重要性日益凸顯。數據分析是指通過收集數據、整理數據和分析數據，從中發現規律和趨勢，為決策提供支持。在當今競爭激烈的市場環境中，數據分析已經成為企業不可或缺的一項技能。

關鍵詞：數據分析

數據分析是指通過收集數據、整理數據和分析數據，從中發現規律和趨勢的過程。數據分析可以幫助企業了解市場需求、競爭態勢和潛在機會，從而制定更加科學合理的經營策略。

方法與工具

在數據分析領域，有許多方法和工具可供選擇。常見的分析方法包括描述性統計、因果分析、聚類分析等。而常見的工具則包括Excel、Python、R、SAS等。選擇合適的方法和工具，能夠提高數據分析的準確性和效率。

應用場景

數據分析在各個領域都有廣泛的應用。例如，在市場營銷中，可以通過數據分析了解消費者行為和偏好，制定更加精準的營銷策略。在商業決策中，可以通過數據分析評估風險和機會，做出更加明智的決策。在科學研究領域，數據分析可以幫助科學家發現新的規律和現象。

挑戰與對策

數據分析雖然具有巨大的潛力和價值，但也面臨著許多挑戰。例如，數據的質量和準確性、分析方法的適用性、工具的兼容性等。為了應對這些挑戰，我們需要不斷提高自己的技能和知識，選擇合適的方法和工具，同時注重數據的安全和隱私。

總結

數據分析是大數據時代下不可或缺的一項技能。通過正確的方法和工具，我們可以從海量數據中發現規律和趨勢，為決策提供支持。面對挑戰，我們需要不斷學習和提升自己的技能，以應對日益復雜的數據分析需求。

五、淺談大數據時代

在當今數字化社會中，我們正逐漸步入大數據時代。大數據時代以其強大的數據處理能力和深遠的影響力，正在改變我們的生活、工作和社會。本文將從不同角度淺談大數據時代帶來的挑戰和機遇。

大數據對社會的影響

大數據時代的到來，讓傳統的數據處理方式變得過時。傳統的數據處理方法難以勝任大規模數據的處理，而大數據技術的發展為我們提供了解決方案。大數據分析可以幫助企業更好地了解市場需求、優化運營效率，并開發更具競爭力的產品和服務。

大數據對個人的影響

在大數據時代，個人數據隱私成為一個備受關注的話題。隨著個人信息被大規模收集和分析，個人數據隱私面臨著不小的挑戰。因此，保護個人數據隱私成為了一項重要的工作。

大數據對行業的影響

大數據技術的發展對各行各業都帶來了革命性的變化。金融、醫療、制造等行業都在積極探索如何利用大數據技術為自己的發展帶來新的機遇。大數據分析可以幫助企業更好地了解市場需求、優化運營效率，并開發更具競爭力的產品和服務。

未來大數據的發展趨勢

隨著技術的不斷發展，大數據技術也將不斷迭代升級。人工智能、物聯網等新一代技術的發展將為大數據時代的發展帶來新的動力。未來，大數據將繼續賦能各行各業，推動社會的數字化轉型。

綜上所述，大數據時代正以其獨特的魅力影響著我們的生活和工作。我們需要不斷學習和適應，才能更好地把握大數據時代所帶來的挑戰和機遇。讓我們共同迎接大數據時代的到來，創造更美好的未來。

六、淺談數據挖掘技術現狀

淺談數據挖掘技術現狀

數據挖掘技術是一門涉及數據分析、統計學、機器學習等領域的交叉學科，近年來在各行業得到越來越廣泛的應用。本文將對數據挖掘技術的現狀進行一些探討，以期能夠幫助讀者深入了解這一領域。

數據挖掘技術的定義

數據挖掘是指通過自動或半自動的方法從大量數據中發現有用信息的過程。這些有用信息可能包括模式、規律、異常值等，通過對這些信息的分析和挖掘，可以幫助企業做出更加科學的決策。

數據挖掘技術的應用領域

數據挖掘技術在各個領域都有著廣泛的應用，比如在金融領域，可以通過數據挖掘技術來識別信用卡欺詐行為；在醫療領域，可以利用數據挖掘技術來輔助疾病診斷和預測疾病的發展趨勢；在電商領域，可以通過數據挖掘技術來進行用戶行為分析，從而提高營銷效果。

數據挖掘技術的發展趨勢

隨著人工智能技術的快速發展，數據挖掘技術也在不斷創新和進步。未來，數據挖掘技術將更加注重數據的質量和可解釋性，同時也會向著自動化、智能化的方向發展。同時，隨著大數據和云計算技術的興起，數據挖掘技術也將迎來更加廣闊的發展空間。

結語

通過本文對數據挖掘技術現狀的淺談，相信讀者對這一領域有了更深入的了解。數據挖掘技術的應用前景廣闊，希望大家可以加強對數據挖掘技術的學習和研究，共同推動這一領域的發展與創新。

七、淺談如何提高統計數據質量？

摘要：在市場經濟發展過程中，統計數據作為經濟社會發展的睛雨表，越來越受到各方面的關注，統計數據是進行科學決策和科學管理的重要依據。

沒有準確的統計數據，就不會有正確的決策，數據質量的好壞，不僅影響以此為依據的決策的正確性和科學性，而且還會對統計機構的形象和聲譽造成重大威脅，因此，提高統計數據質量是統計工作的中心任務，是統計事業改革和建設的最終目標。

八、淺談如何提高征管基礎數據的質量？

隨著稅收信息化建設的推進，征管信息系統已廣泛應用于日常稅收征管工作，基礎數據作為稅收信息化建設中的信息載體，它的重要作用日益顯現。從納稅人進行稅務登記，從計會部門稅票核銷、國庫對賬，到各業務科室出分類稅收統計表，各項業務工作已越來越離不開征管系統中的基礎數據。因此，基礎數據的錄入質量直接關系到稅收信息化建設的發展和稅收管理基礎工作的提高。但目前在基礎數據的采集和錄入工作中，還存在一些問題亟待解決。

一、當前影響征管基礎數據質量的主要原因

（一）納稅人填報基礎數據錯誤率較高

由于部分基礎資料都是由納稅人提供或填報，其素質的高低決定了基礎數據和填報資料的質量。目前，巴里坤縣各企業的財務人員文化程度、業務水平參差不齊，有相當一部分人對稅務登記表、納稅申報表不能正確填寫，并存在資料報送不全、漏項等問題。例如，企業的經營性質和國標行業等參數經常會填寫錯誤，哈密盛建工程施工有限責任公司巴里坤分公司在填寫國民經濟行業類別代碼時屢次修改，在房屋工程建筑和建筑安裝中來回改動；兼營內容經常填寫不完整，等等。

（二）稅務人員對基礎數據的管理存在漏洞

由于負責數據錄入與審核工作的部分基層稅務干部自身素質不高，責任心不強，審核把關不嚴，缺乏一定的稅收風險管理理念，因此在審核和錄入各種數據時，隨意性較大。如：在給新納稅人辦理登記及納稅核定時，對企業行業分類、應納稅種等基礎數據核定不準確；在錄入退庫信息時，往往不仔細審核納稅人資料，對政策掌握不夠，在填寫退庫理由時較隨意，這樣在會統數據歸集時會產生錯誤，巴里坤縣目前的退稅大部分都是政策性的退稅，可錄入時一般都在退稅理由欄里填寫成多繳稅金；沒有仔細審核納稅人營業執照中的經營范圍，導致在稅種鑒定時遺漏了稅種；稅收管理員、大廳工作人員沒有完全按照操作規程進行操作形成了無效數據。類似的不準確、不完整的信息源源不斷地進入征管信息系統，形成了大量的垃圾數據和冗余數據。

（三）外部信息數據傳遞渠道不暢

由于稅務機關與社會其他各部門間信息化發展不同步，導致部門間信息不能平滑對接和共享，容易形成信息孤島。在當前稅收征管系統中，目前掌握的稅收信息數據絕大部分是納稅人的申報數據，來自社會其他渠道的信息狹窄，信息來源渠道單一，稅源監管的社會化程度不高，共享渠道梗阻，導致稅源信息監控的不具體、不系統、不全面。各涉稅信息部門還沒有形成真正的信息共享、內外聯動的監控機制，造成稅務機關與財政、工商、銀行、土地、交管、統計等部門的信息交換制度不健全，僅限于協作配合，沒有實現信息共享，部門間缺乏聯席制度，直接影響到稅源管理的廣度和深度。

（四）信息數據考核不完善

目前，稅務機關數據質量考核評價指標存在多頭管理、各自為政，互不兼容，有的考核指標甚至互相矛盾，指標設置不科學，個別指標脫離實際，考核辦法制定的太細、太繁瑣，既不便科學考核，也不利科學管理。比如數據的采集、應用，要求稅收管理員日常稅源管理工作中應做什么，如何做，應該達到什么效果等缺乏全面認識和合理界定，對數據質量的好壞難以準確衡量，造成干多不如干少，干少不如不干的局面，致使以責任落實與追究為出發點的考核措施往往流于形式，也加重了基層的負擔，造成基層疲于應付，甚至誘導基層為部分數據指標弄虛作假。

二、提高基礎征管數據質量的對策和建議

稅收信息數據作為稅收管理第一資源，作為稅收預測、管理、統計、分析等一系列稅收征管工作的依據，貫穿于整個稅收征管工作的全過程，稅收信息的完全性和有效利用很大程度影響著稅收征管的效率。因此必須立足當前，進一步加強稅收征管基礎數據管理，實現稅收工作的科學化、精細化、信息化管理，著力打造一個高質量的稅收數據環境，為稅收征管工作奠定堅實的基礎。

（一）從源頭提高納稅人申報資料質量

納稅人報送的各類申報資料是征管信息系統的主要數據源之一，它的質量嚴重影響著稅務系統數據管理的質量。因此，稅務機關要將對納稅人的宣傳輔導作為一項長期的納稅服務工作來抓，一方面要加強對辦稅人員稅收法律法規以及填寫申報表、財務報表等的培訓。另一方面要充分利用社會中介組織為納稅人提供納稅服務，以提高納稅人納稅申報水平和填寫各種稅務發票的質量。另外，還要進一步推廣電子申報方式，推廣使用納稅人客戶端的軟件，減少納稅紙質資料向電子資料轉變的二道環節，提高準確性、及時性。同時，將納稅人報送數據的準確性作為信用等級評定的依據，促進納稅人提高申報資料質量。目前我局在推廣稅庫銀方面取得了一定的成績，但是對于納稅人申報的數據準確性卻沒有進行跟蹤，目前我局的網報數據仍有34條無效數據，導致會統待解數出現38.9萬元的余額。

（二）切實提高稅務人員的自身素質

要強化稅務人員的業務培訓，采取自學與集中培訓相結合、以自學為主的方式，加強對稅法知識以及稅收實務的學習，使其能夠熟練掌握并應用各項規章制度，增強依法行政的能力。要積極組織開展多種形式的執法風險宣傳教育，適時組織工作實務考試，使學法、用法成為常態，使鉆研業務、精通業務成為常態，通過提升稅務人員的依法行政能力和職業道德素養，最大限度地減少稅收執法的隨意性，切實降低并有效化解稅收執法風險，從而提高稅務人員認識、發現、預防和化解執法風險的能力。要繼續通過強化培訓計算機應用水平和各種稅收管理軟件操作水平，造就一支既懂業務，又懂計算機，還懂數據分析運用的綜合素質隊伍，從而保證信息數據審核、錄入的質量。

（三）大力發展與部門之間的信息協作

目前，與稅收征管存在密切關聯的第三方信息，大致有工商登記信息、供電部門納稅人用電信息、參加社會保險人員信息。這些第三方信息如果能夠與地稅稅收征管信息做到良好共享，那么，必將對稅收征管起到極大的推動作用，同時也能大大減輕稅務機關工作壓力。當然，這當中目前還涉及部門的權利和義務、信息傳輸技術的問題，雖有困難，但卻是一個有效解決稅收征管困難的途徑。要由政府牽頭，成立以國稅、地稅、工商、商務、供電、水利等部門組成的涉稅信息采集互換工作領導小組，建立健全第三方涉稅信息數據交換機制和信息反饋制度，確保涉稅第三方信息采集互換工作的扎實開展，以實現最大程度的數據共享與利用。

（四）明確征管信息數據考核標準

基礎數據質量是至關重要的，必須通過嚴格的監督考核措施和責任追究制度來確保信息數據正確、及時、完整的可靠采集。一是推行數據質量責任制。對機外數據、虛假數據、不規范數據從源頭上嚴加追究，改變目前存在的重紙質資料，輕電子數據，重數據錄入，輕數據質量等現象；二是推行數據質量領導負責制。征管數據的真實性、全面性、規范性不是哪一個部門的事，必須明確各自的職責，推行數據質量主要領導負責制，才可以有效地解決軟件數據無人過問，職責不清等現象；三是推行征管數據調整審批制。規范專業技術人員的操作行為，嚴禁從數據庫底層隨意修改數據，嚴格限制越權操作、越權審批等不良行為，要有明晰的操作權限劃分，這樣才能使得各種責任追究制有據可查；四是實行數據運行過程控制制度。建立數據審計系統，充分利用數據集中優勢，通過數據審計程序檢測，將數據運行過程中的異常情況及時告知相關機構進行分析、整改，并隨時監測整改情況，規范操作行為；五是推行數據運行監督制。

九、淺談大數據在教育教學中應用？

以下是一篇關于“淺談大數據在教育教學中應用”的文章：

《大數據在教育教學中的應用淺探》

在當今時代，大數據正深刻地改變著各個領域，教育教學也不例外。

大數據在教育教學中的應用具有多方面的重要意義。首先，它能夠實現精準教學。通過對學生學習行為數據的收集和分析，教師可以深入了解每個學生的知識掌握情況、學習特點和薄弱環節，從而有針對性地制定教學計劃和策略，真正做到因材施教。

其次，大數據有助于教學資源的優化配置。可以依據數據分析結果，合理安排課程內容、教學材料等，確保資源能夠高效地服務于教學目標。

再者，它為教學評價提供了更科學的依據。不再僅僅依賴于傳統的考試成績，而是綜合考量學生在學習過程中的各項數據表現，使得評價更加全面、客觀和動態。

在實際應用中，例如通過在線學習平臺收集學生的學習進度、答題情況等數據，教師能及時發現問題并給予反饋；利用大數據還能對學生的興趣愛好進行分析，為拓展性學習提供方向。

然而，大數據在教育教學中的應用也面臨一些挑戰，如數據安全與隱私保護、教師數據分析能力的提升等。但不可否認的是，大數據為教育教學帶來了前所未有的機遇和變革，將推動教育不斷向著更加個性化、智能化的方向發展。

總之，大數據在教育教學中的應用前景廣闊，我們應積極探索和利用，讓教育因大數據而更加美好。

希望以上內容對你有所幫助！你也可以提出更多具體要求和建議，以便我生成更符合你需求的內容。

十、淺談MySQL和Access數據庫的區別？

一篇詳細講述mysql和access區別的好文章！

MySQL∶網站開發者的新選擇

「變動」這兩個字對 IT 業界來說是再普通不過的事了。如果今天管理階層的主管們跟你要數據庫的推薦名單，很可能在你開始執行你所推薦的方案之前，你的推薦名單上的項目就已經過時了。 如此一來，你可能就要重新考慮各種軟硬件方案，好讓你∶

·幫你將事情完成

·買來以便幫助別人完成他們的工作

·開發以便幫助別人更好地完成他們的工作

不論你的消息有多新，在你的建議通過層層關卡，并且拿到購買資金之前，你的推薦表上的某些項目通常都會過時。幸運的是，沒有人會責怪你，或者是對你反唇相譏 -- 這是這一行里很自然的事情。數據庫技術通常在你能夠掌握它之前就變了。

為了適應日新月異的數據庫技術，有相當多的軟件工程師逐漸地從桌面數據庫軟件諸如 Microsoft Access 以及 SQL Server，轉到使用 MySQL。雖然嚴格說來MySQL 并非 SQL Server 的對手，但許多服務提供商都支持 MySQL，并視之為便宜而有效率的替代品。

Susan Sales Harkins 經常在 CNET

Builder.com

發表文章，是一位精通微軟 Office 的專家。她也是Using Microsoft Access 97和Using Microsoft Access 2000兩書的作者，這兩本書均由 Que 所出版。

Martin W. P. Reid 也經常在 CNET

Builder.com

發表文章，是英國貝爾法斯特女王大學（Queen's University） 的分析師暨程序設計員。他也指導關系型數據庫設計的課程；工作之余也為北愛爾蘭的一些小型企業充當數據庫顧問。

▲考慮使用 MySQL 的原因

如果你要找的是可靠的數據庫軟件，以便支持你的網站開發工作，那么以下的原因就說明了你為什么應該考慮 MySQL而不是其它數據庫∶

·它便宜（通常是免費）。

·它的網絡承載比較少。

·它經過很好的優化（Highly Optimized）。

·應用程序通過它做備份來比較簡單。

·它為各種不同的資料格式提供有彈性的擴展介面 (ODBC)。

·它較好學，且操作簡單。

·你負擔得起的客戶支持費用。

▲關于“$”的問題

簡單的說，你不會找到比 MySQL 更便宜的了。事實上，對大多數用戶來說，MySQL 是免費的。有時候雖然是要付出一小筆的授權費，但是這個付費規定只限于以下兩種情況∶

·以內嵌（embedded）的方式使用 MySQL 服務器

·只使用 MySQL 的商業用途軟件

例如，Windows 版本的 MySQL 服務器，需要授權。雖然只付比美金 $200 元多一點點的費用，MySQL 還是比其他任何數據庫軟件來得更便宜多了。Office XP Developer 的零售價是美金 $799 元，升級版則是美金 $549 元。Access 2002 的價格是美金 $339 元，升級版則是美金 $109 元。

▲ 避免堵塞

針對多個使用者共同讀寫信息的需求，Access 根本不是 MySQL 的對手。Access 在大約十五個使用者連上來的時候，就輸掉了。我們還聽說過當只有五個人連上來時， 就會有一些問題（這并不是說，只有五個人能夠同時連上由 Access 數據庫支持的網站）。“同時連結”（Simultaneous connection）事實上是一種并發處理（concurrent process）。因此，雖然事實上 Access 可以處理的連結數目是無限制的，但只要那些連結保持在并發處理的范圍限制內就沒關系。對于只讀網站（這些網站并非你想像中的少數）它可以支持到最多到 255 個使用者。而較大的網站，則無可避免的必須升級到 SQL Server 以提高穩定性和效率。

相對說來，MySQL 內定最大連結數為 100 個使用者。但是，我們絕對不可以用一個程序的內建設定來判斷它的效能。到目前為止，我們還沒聽說過使用 MySQL 的較大而且訪問頻繁的網站上的使用者有任何抱怨。除此之外，即使有網絡上有 大量 的資料往來，似乎并不會對MYSQL的查詢優化（query optimization）造成多大的影響。

在 Windows 98 操作系統上使用相同的硬件和數據尺寸，MySQL 表現得比 Access 2000 還要快 – 但只是并非所有的情況下都是如此。 這兩者在資料更新方面的效能，有著很大的差異，同樣的資料更新，Access 要花上兩倍的時間。如果是在高速系統上做小量的資料的處理，你不會去注意到這兩者間的差異。 但只有在處理的是幾十萬筆資料的時候，這效能上的差異才會明顯。MySQL 只在處理數據庫對象結構（object structure）的時候，才會輸給 Access。 當建立表格（table） 以及索引的時候，MySqL 會將表格鎖住，如此一來會導致正在進行的大量資料處理速度慢下來。然而以上所提到的最后一個問題在網站開發時，通常并不會造成麻煩。 因為網站上，我們所重視的是用戶來訪時查詢的速度，而非資料儲存結構本身。因此，在這個領域，MySQL 勝利。

▲MYSQL其它的優點

·優化

對于 MySQL 的優化，我們可以說，主要的問題在于你的硬件條件，而非 MySQL 本身。不過對于 Access，（以及其他桌面數據庫軟件）事情就不是這樣了。 沒錯，Microsoft Jet Database 的確實有效率，不過它還不是最快的。如果你的數據庫設計得非常差，你的網站還是會受到影響而速度變慢的。 數據庫結構設計也會影響到 MySQL，例如，MySQL 并不支持外鍵（foreign key）。這個缺點會影響到你的數據庫設計以及網站的效率。對于使用 MySQL 做數據庫的網站，你應該注意的是，如何讓硬盤存取IO減少到最低值、如何讓一個或多個 CPU 隨時保持在高速作業的狀態、以及適當的網絡帶寬， 而非實際上的數據庫設計以及資料查詢語句。事實上，有些網站開發者將 MySQL 稱為目前市面上跑得最快的數據庫。不過，當你的數據庫有很多表格需要同時在一個事務過程（transaction）內完成更新的時候，MySQL 的確跑得不怎么樣。

·備份

如果你曾經有過搶救一個損壞的 MDB 檔案的慘痛經驗，那么你會對 MySQL 表示非常激賞。這是 MySQL 另一個勝過 Access 的地方。首先，mysqldump 會產生一個比 Access 好很多而且也更可靠的備份檔案。相比之下，在 Access中你只是將一個 MDB 檔拷貝起來做備份。其次，即使 MySQL 的備份有部分損壞，復原起來也要比一個損壞的 MDB 檔要容易得多了。

·可延伸性（Scalability）以及資料處理能力

套句登山者的話來說，將 Access 數據庫來跟 MySQL 相比，簡直就是像把印第安那的小山丘拿來跟科羅拉多洛磯山脈的 Pike's Peak 頂相比較。事實就是這么簡單∶MySQL 可以處理的檔案比 Access 所能處理的檔案大很多。如果你硬將 Access 數據庫弄到 100MB 的 MDB 檔案時，你要準備好一個字典厚的紀錄本來記錄來自客戶對于網站效率低下的抱怨。而類似的數據庫在 MySQL 上面跑，就不會發生承載過重的跡象。

另外，MySQL 同時提供高度多樣性，能夠提供很多不同的使用者介面，包括命令行客戶端操作，網頁瀏覽器，以及各式各樣的程序語言介面，例如 C+，Perl，Java，PHP，以及 Python。你可以使用事先包裝好的客戶端，或者干脆自己寫一個合適的應用程序。MySQL 可用于 Unix，Windows，以及 OS/2 等平臺，因此它可以用在個人電腦或者是服務器上。

沒錯，Microsoft ActiveX Data Objects Library（ADO）的確使得 Access 在外部資料市場（foreign data market）上能夠做更具彈性的應用。它能夠讓你不用管資料的所在位置而取出資料，然后在公用的介面上（即網頁瀏覽器）將資料顯示出來。不過，其壞處是 ADO 畢竟是比較笨重（它本身就是個資源大雜燴）而且學習它要花不少的金錢跟時間，就算你是一個能力不錯的開發工程師或者軟件工程師也一樣。沒有人能在一天內將 ADO 學會。

▲學習曲線

如果你已經熟悉數據庫技術，那么基本上你已經沒什么問題了。精通數據庫的人在一天之內就可以把 MySQL 學會，把這個經驗加到他的履歷表里面去。相較之下，Access 是個復雜得多的數據庫及開發工具。即使是一個能力不錯的開發工程師也需要一段時間才能具備足夠的專業知識，有效地使用這個軟件。

正如你期待的，MySQL 支持結構化查詢語言（Structured Query Language ,SQL）。如果你已經學會某種版本的 SQL 語言，事情會好辦很多。具有 VB 或者是 VBA 知識背景的開發工程師會發現，他們以前所具備的 ASP 背景，能夠幫助他們縮短學習時間。

▲客戶支持

雖然好用而且免費的客戶支持已不存在，然而MySQL 倒提供了一些電子群組名單供您參考。有一些是頗具技術性的，而且會員們往往互相提供最佳的客戶支持 -- 他們彼此分享經驗和專業知識。此外，你還可以購買具有 客戶支持 的版本，包括 email 支持或者電話支持的方式。大致上來說，客戶支持費率并非固定的，因此我們無法提供你相關價位的信息。

▲MySQL 的不足之處

Access 是一個關聯性數據庫管理系統（RDBMS），然而 MySQL 并非在每一個層面都是如此。這表示，雖然 MySQL 很好用，它還不是最好的。 以下列表記錄了目前關聯性層面以及管理層面，MySQL 尚未支持的部分:

MySQL 沒法處理復雜的關聯性數據庫功能，例如，子查詢（subqueries），雖然大多數的子查詢都可以改寫成 join。我們期待下一版出來時，這項功能會被加進來。

另一個 MySQL 沒有提供支持的功能是事務處理（transaction）以及事務的提交（commit）/撤銷（rollback）。 一個事務指的是被當作一個單位來共同執行的一群或一套命令。如果一個事務沒法完成，那么整個事務里面沒有一個指令是真正執行下去的。對于必須處理線上訂單的商業網站來說， MySQL 沒有支持這項功能，的確讓人覺得很失望。 但是可以用MaxSQL，一個分開的服務器，它能通過外掛的表格來支持事務功能。

外鍵（foreign key）以及參考完整性限制（referential integrity）可以讓你制定表格中資料間的約束，然后將約束（constraint）加到你所規定的資料里面。這些MYSQL沒有的功能表示一個有賴復雜的資料關系的應用程序并不適合使用 MySQL。 當我們說 MySQL 不支持外鍵時，我們指的就是數據庫的參考完整性限制 -- MySQL 并沒有支持外鍵的規則，當然更沒有支持連鎖刪除（cascading delete）的功能。 簡短的說，如果你的工作需要使用復雜的資料關聯，那你還是用原來的 Access 吧。

你在 MySQL 中也不會找到存儲進程（stored procedure）以及觸發器（trigger）。（針對這些功能，在 Access 提供了相對的事件進程（event procedure）。）

Access 的 GetRows 功能，提供了較好的資料拾取。

▲總結

下面這個表格能讓你對于 MySQL，Access，以及 SQL Server 大致上比起來是怎么樣有個基本概念:

□訪問頻繁的網站

·MySQL √

·Access √**

·SQL Server √

□復雜的資料關聯

·MySQL ×

·Access √

·SQL Server √

□在線訂單處理

·MySQL √*

·Access √***

·SQL Server √

□兼容性

·MySQL ×

·Access √****

·SQL Server √

□易于使用及操作

·MySQL √

·Access ×

·SQL Server ×

注：

* 需要MaxSQL

** 前提是資料只讀的話

*** 通過Jet SQL獲得的附加功能

**** 因為只有ADO

如果你需要使用復雜的數據庫，并且有很多資源和金錢，那么你就用 SQL Server 吧。如果你仍舊需要復雜的數據庫但是卻沒有雄厚的后援，那么用 Access 看看。至于其他的人，至少應該給 MySQL 一個使用的機會吧！