Access很好用的报表快照Snapshot View(snp文件)

Access写数据库程序,还是蛮有用的。快捷、方便,容易上手。做报表也是。
一个香港发过来的snp文件。打开来看,是一个很复杂的报表。谷歌了一下,才知道snp是报表快照文件。
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http://zhidao.baidu.com/question/15802334
snp是报表快照文件。可以用SnapShot Viewer打开。
默认情况下,在首次创建报表快照时,Access 会自动安装 Snapshot Viewer。还可以从安装程序中安装 Snapshot Viewer,或

者从 Microsoft 下载中心下载用于 Access 2003、2002、2000 和 97 的 Snapshot Viewer
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  于是自己动手,想测试一下snp。
  打开Access新建一个mdb,弄一个简单的表格tblUser见下图1。由这个表格创建一个表报rptUser,然后打开报表见下图2。看能不能导出报表出来。在Access的文件菜单栏里面找到【导出】导出时候选择的保存文件类型:快照格式。在繁体版的Access的是【汇出】文件类型是:Snapshot格式。导出成功,直接打开导出的snp文件见图3。

  以为以前一直没有发现这个功能,所以悲喜各半。因为以前写的数据库程序做复杂表报都是导出到Excel里面,要用很多很多的代码来控制报表的格式和填充的数据,有如:生产单,发货单,报价单,工厂合同书,包装清单等等。

 

于是想到,香港导出来那复杂的报表是自动的,程序设置自动,应该所以可能是用VBA吧。


http://www.bigresource.com/VB-Snapshot-Viewer-format-in-Visual-Basic-not-VBA--l2yhcWh6xk.html 这个链接中得到提

示。
于是建一个窗体,用一个按钮测试一下,后台VBA代码:
Private Sub Command0_Click()
    DoCmd.OpenReport "rptUser", acViewPreview
    DoCmd.OutputTo acOutputReport, "rptUser", acFormatSNP, "c:/rptViewUser.snp"
End Sub
结果也可以成功导出到c盘:rptViewUser.snp快照文件。打开一看和原来在Access浏览报表结果一样。

Access功能要挖掘还是很多的,也要我们会应用。佩服那边人家用Access写出好用的系统。

附件:

图1:Access表格

图2:Access报表

图3:直接打开snp文件。

### Flink 快照(Snapshot)机制详解 #### 配置方法 为了启用快照功能,在Flink应用程序中需设置相应的参数。通常情况下,这些配置可以在`StreamExecutionEnvironment`对象上完成。下面是一个简单的例子来展示如何开启周期性的检查点并指定其间隔时间: ```java // 创建执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 开启每5000毫秒一次的定期检查点 env.enableCheckpointing(5000); // 设置模式为精确一次性语义 env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 设定最小的时间间隔以防止频繁触发检查点操作 env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(1000); ``` 上述代码片段展示了基本的检查点配置选项[^1]。 #### 工作原理 当提到Flink中的快照时,实际上是指一种用于实现容错的数据处理技术——即所谓的“检查点”。每当创建一个新的检查点时,整个分布式系统的状态会被记录下来;如果之后发生了任何错误,则可以从最近的一个成功保存的状态重新启动程序而不会丢失数据。具体来说,这个过程涉及到两个主要方面:一是对算子内部状态进行持久化存储;二是协调各个节点之间的一致性以便于后续恢复使用[^2]。 对于外部系统连接器(如数据库),Flink会利用特定的技术手段确保端到端恰好一次交付特性。例如,在与Kafka集成时,它可以通过偏移量管理机制保证消息消费进度被准确跟踪和提交给快照中去[^3]。 #### 常见问题及解决方案 有时开发者可能会遇到一些关于快照的问题,比如性能下降或是无法正常生成等问题。针对这些问题可以采取如下措施加以改善: - **调整检查点频率**:适当增加两次连续检查点之间的最短等待时间(`minpause`)以及延长每次尝试建立新检查点的最大超时期限(`timeout`)有助于缓解因过于密集的操作带来的压力。 - **优化状态大小**:减少不必要的大尺寸键控状态(keyed state),并通过合理设计业务逻辑使得每个任务实例所持有的内存占用尽可能低效。 - **选用合适的存储位置**:默认情况下,文件型检查点将会写入本地磁盘或HDFS等远程仓库内。考虑到I/O效率因素,建议优先考虑具备高速读写的云服务产品作为目标地址。
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