将Oracle的数据倒入EXCEL中的方法

本文介绍了一种通过ODBC技术从Oracle数据库导入数据至Excel的方法,包括配置ODBC数据源、创建数据库查询及执行SQL语句的过程,以便对数据进行实时分析与整理。
在当今信息化高速发展的时代,日常的工作中,用户经常遇到要将EXCEL文件中的 数据和ORACLE 数据库中的 数据互倒的问题,实现对实时 数据的操作,而可查阅到这方面的资料并不多。若需将ORACLE信息系统中的 数据倒出来,并在此基础上利用EXCEL对其进行分析整理,笔者在工作中利用ODBC将 数据倒入到EXCEL文件中,对初学者来说,效果不错,在这里给大家作一介绍。

所谓ODBC是Open Database Connectivity 的缩写,就是开放式 数据库互连。利用ODBC实现动态 数据交换的前提条件很简单,只需先在本机安装微软OFFICE中的EXCEL,然后根据需要运行编写的SQL文件。

下面就我工作中遇到的实际问题逐步介绍:

1、首先配置ODBC 数据源。在控制面板中,选ODBC 数据源,添加选安装ODBC FOR ORACLE。在给定 数据源名称和描述时,用户可自定义,用户名称和服务器则需根据在ORACLE 数据库中设置好的 数据库名来设置。如:

数据源名称:EXAMPLE

描述:EXAMPLE

用户名称:SCOTT

服务器:TIGER

2、打开EXCLE,在 数据菜单下,选获取外部 数据源,新建 数据库查询。

3、系统提示选择 数据源,选择我们前面已设置好的 数据源EXAMPLE,输入 数据库密码。如果是第一次执行该SQL程序,则选择取消,然后在MICROSOFT QUERY 中选择执行SQL。

4、根据工作需要选择需倒出的 数据,写SQL语句。如:


  SELECT A.ITEM_NO,A.ITEM_DESC,A.ITEM_UM,
  A.ITEM_CREATED_BY,A.CREATED_DATE
  FROM IC_ITEM_MST A


5、执行该段查询,即可在EXCEL表中见到满足条件的记录已全部倒出来,第一行为记录   列的说明。将该文件保存起来就可以了。

6、要是重新执行该文件,只需在MICRSOFT QUERY窗口中选择打开该查询并执行,即可得到实时的 数据

7、然后可利用EXCEL强大的编辑功能,对这些 数据进行分析修改,相当方便。

用此法倒 数据的速度比较令人满意。以我的机器为例:机器配置为奔腾933,256…………………………………………………………………………

详细页面:http://www.verydemo.com/demo_c158_i51019.html

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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