1. SQL求助：對股票交易數據進行評價分析
炒股心態尤其重要，
牛市也不能抱著一夜就想暴富的心態，
實現長久的收益才是最靠譜的！
預警系統個人覺得挺實用的，
每天票都能實現平穩的增長，是非常不錯的理財致富工具~
全民炒股的新時代，正是需要這樣的軟體！
祝樓主好運連連，賺錢多多！
2. NoSQL自動生成上千萬的數據可以有哪些方法
1. CouchDB
所用語言： Erlang
特點：DB一致性，易於使用
使用許可： Apache
協議： HTTP/REST
雙向數據復制，
持續進行或臨時處理，
處理時帶沖突檢查，
因此，採用的是master-master復制（見編注2）
MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）設計
需要不時地進行數據壓縮
視圖：嵌入式 映射/減少
格式化視圖：列表顯示
支持進行伺服器端文檔驗證
支持認證
根據變化實時更新
支持附件處理
因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）
需要 jQuery程序庫
最佳應用場景：適用於數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用於需要提供數據版本支持的應用程序。
例如： CRM、CMS系統。 master-master復制對於多站點部署是非常有用的。
（編注2：master-master復制：是一種資料庫同步方法，允許數據在一組計算機之間共享數據，並且可以通過小組中任意成員在組內進行數據更新。）
2. Redis
所用語言：C/C++
特點：運行異常快
使用許可： BSD
協議：類 Telnet
有硬碟存儲支持的內存資料庫，
但自2.0版本以後可以將數據交換到硬碟（注意， 2.4以後版本不支持該特性！）
Master-slave復制（見編注3）
雖然採用簡單數據或以鍵值索引的哈希表，但也支持復雜操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
INCR & co （適合計算極限值或統計數據）
支持 sets（同時也支持 union/diff/inter）
支持列表（同時也支持隊列；阻塞式 pop操作）
支持哈希表（帶有多個域的對象）
支持排序 sets（高得分表，適用於范圍查詢）
Redis支持事務
支持將數據設置成過期數據（類似快速緩沖區設計）
Pub/Sub允許用戶實現消息機制
最佳應用場景：適用於數據變化快且資料庫大小可遇見（適合內存容量）的應用程序。
例如：股票價格、數據分析、實時數據搜集、實時通訊。
（編注3：Master-slave復制：如果同一時刻只有一台伺服器處理所有的復制請求，這被稱為
Master-slave復制，通常應用在需要提供高可用性的伺服器集群。）
3. MongoDB
所用語言：C++
特點：保留了SQL一些友好的特性（查詢，索引）。
使用許可： AGPL（發起者： Apache）
協議： Custom, binary（ BSON）
Master/slave復制（支持自動錯誤恢復，使用 sets 復制）
內建分片機制
支持 javascript表達式查詢
可在伺服器端執行任意的 javascript函數
update-in-place支持比CouchDB更好
在數據存儲時採用內存到文件映射
對性能的關注超過對功能的要求
建議最好打開日誌功能（參數 –journal）
在32位操作系統上，資料庫大小限制在約2.5Gb
空資料庫大約占 192Mb
採用 GridFS存儲大數據或元數據（不是真正的文件系統）
最佳應用場景：適用於需要動態查詢支持；需要使用索引而不是 map/rece功能；需要對大資料庫有性能要求；需要使用
CouchDB但因為數據改變太頻繁而占滿內存的應用程序。
例如：你本打算採用 MySQL或 PostgreSQL，但因為它們本身自帶的預定義欄讓你望而卻步。
4. Riak
所用語言：Erlang和C，以及一些Javascript
特點：具備容錯能力
使用許可： Apache
協議： HTTP/REST或者 custom binary
可調節的分發及復制(N, R, W)
用 JavaScript or Erlang在操作前或操作後進行驗證和安全支持。
使用JavaScript或Erlang進行 Map/rece
連接及連接遍歷：可作為圖形資料庫使用
索引：輸入元數據進行搜索（1.0版本即將支持）
大數據對象支持（ Luwak）
提供「開源」和「企業」兩個版本
全文本搜索，索引，通過 Riak搜索伺服器查詢（ beta版）
支持Masterless多站點復制及商業許可的 SNMP監控
最佳應用場景：適用於想使用類似 Cassandra（類似Dynamo）資料庫但無法處理
bloat及復雜性的情況。適用於你打算做多站點復制，但又需要對單個站點的擴展性，可用性及出錯處理有要求的情況。
例如：銷售數據搜集，工廠控制系統；對宕機時間有嚴格要求；可以作為易於更新的 web伺服器使用。
5. Membase
所用語言： Erlang和C
特點：兼容 Memcache，但同時兼具持久化和支持集群
使用許可： Apache 2.0
協議：分布式緩存及擴展
非常快速（200k+/秒），通過鍵值索引數據
可持久化存儲到硬碟
所有節點都是唯一的（ master-master復制）
在內存中同樣支持類似分布式緩存的緩存單元
寫數據時通過去除重復數據來減少 IO
提供非常好的集群管理 web界面
更新軟體時軟無需停止資料庫服務
支持連接池和多路復用的連接代理
最佳應用場景：適用於需要低延遲數據訪問，高並發支持以及高可用性的應用程序
例如：低延遲數據訪問比如以廣告為目標的應用，高並發的 web 應用比如網路游戲（例如 Zynga）
6. Neo4j
所用語言： Java
特點：基於關系的圖形資料庫
使用許可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商業許可
協議： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
可獨立使用或嵌入到 Java應用程序
圖形的節點和邊都可以帶有元數據
很好的自帶web管理功能
使用多種演算法支持路徑搜索
使用鍵值和關系進行索引
為讀操作進行優化
支持事務（用 Java api）
使用 Gremlin圖形遍歷語言
支持 Groovy腳本
支持在線備份，高級監控及高可靠性支持使用 AGPL/商業許可
最佳應用場景：適用於圖形一類數據。這是 Neo4j與其他nosql資料庫的最顯著區別
例如：社會關系，公共交通網路，地圖及網路拓譜
7. Cassandra
所用語言： Java
特點：對大型表格和 Dynamo支持得最好
使用許可： Apache
協議： Custom, binary (節約型)
可調節的分發及復制(N, R, W)
支持以某個范圍的鍵值通過列查詢
類似大表格的功能：列，某個特性的列集合
寫操作比讀操作更快
基於 Apache分布式平台盡可能地 Map/rece
我承認對 Cassandra有偏見，一部分是因為它本身的臃腫和復雜性，也因為 Java的問題（配置，出現異常，等等）
最佳應用場景：當使用寫操作多過讀操作（記錄日誌）如果每個系統組建都必須用 Java編寫（沒有人因為選用
Apache的軟體被解僱）
例如：銀行業，金融業（雖然對於金融交易不是必須的，但這些產業對資料庫的要求會比它們更大）寫比讀更快，所以一個自然的特性就是實時數據分析
8. HBase
（配合 ghshephard使用）
所用語言： Java
特點：支持數十億行X上百萬列
使用許可： Apache
協議：HTTP/REST （支持 Thrift，見編注4）
在 BigTable之後建模
採用分布式架構 Map/rece
對實時查詢進行優化
高性能 Thrift網關
通過在server端掃描及過濾實現對查詢操作預判
支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
Cascading, hive, and pig source and sink moles
基於 Jruby（ JIRB）的shell
對配置改變和較小的升級都會重新回滾
不會出現單點故障
堪比MySQL的隨機訪問性能
最佳應用場景：適用於偏好BigTable:)並且需要對大數據進行隨機、實時訪問的場合。
例如： Facebook消息資料庫（更多通用的用例即將出現）
編注4：Thrift
是一種介面定義語言，為多種其他語言提供定義和創建服務，由Facebook開發並開源。
當然，所有的系統都不只具有上面列出的這些特性。這里我僅僅根據自己的觀點列出一些我認為的重要特性。與此同時，技術進步是飛速的，所以上述的內容肯定需要不斷更新。我會盡我所能地更新這個列表。
3. 如何把當天股票的每一隻交易明細和幾個必要的技術指標導入到資料庫中
用免費的wdz程序吧，可直接將股票數據輸出為sql文件（mysql、ms-sqlserver都支持），然後直接就導入到資料庫中了。
4. 如何獲取股票數據與歷史數據以資料庫方式存儲的
股票歷史數據查詢有個很不錯的網頁工具可以推薦，地址是http://tool.cnfunny.cn/#/打開就可以直接使用，還可以大批量下載，方便省事！
5. 股票數據導入SQL
最快的方式到你所開戶的證券交易所叫櫃台營業員幫你而且是現場操作
6. 如何把股票的即時行情的數據添加到資料庫里
股票行情是什麼格式的數據？
7. 股市行情數據導入資料庫
股市小群剛剛建立 希望有興趣的朋友一起加入來討論
82564638
8. 股價數據缺失，用什麼插值法補齊較好
meigushe888：
將這些錯誤的數據當錯缺失數據處理，需要採取一定的手段填充。缺失的數據採取插值法填充，這一點早就確定下來，但在如何實現上卻困擾很久。將原始問題簡化一下。比如有這樣一組數據。ID so co1 1 0.1 0.1 2 0 0.2 3 0.2 0 4 0 0 5 0 0.4 6 0.1 0.5插值法計算方法如下：（也可以不使用這兩個步驟，只要最後的結果一致就行） 步驟一：計算缺失值上下的已知值間的斜率： k = (b2 - b1)/(n + 1) n 為缺失數據的個數 步驟二：計算對應的缺失值 a(i) = b1 + k * i 經過處理後，得到的數據是這樣的：1 0.10 0.102 0.15 0.203 0.20 0.274 0.17 0.335 0.13 0.406 0.10 0.50我最初的想法是：在sql語句中用for循環來做。逐條地檢查每個數值，如果是0，那麼獲取它的前一個記錄的值b1，然後再繼續向後遍歷，獲取後面一個非0的值b2，計算這兩個非0數據之間的距離n，之後再用插值法將缺失的數據計算出來，並update到b1和b2之間的每一個值。按照這個思路，很麻煩，比如遍歷過程中如何獲取前一個數值？出現0的時候，如何記錄出現多少個0？for循環經過後，再如何update之前的數值？ 被這些問題困擾很久！在論壇上發帖解決，解決的辦法很受啟發。1. 創建一個函數ALTER FUNCTION FUN_CO(@ID INT) RETURNS DECIMAL(18, 3) AS BEGIN DECLARE @NUM1 NUMERIC(19,2),@ID1 INT,@NUM2 NUMERIC(19,2),@ID2 INT SELECT TOP 1 @ID1=ID , @NUM1=CO FROM APRECORD WHERE ID<=@ID AND CO<>0 ORDER BY ID DESC SELECT TOP 1 @ID2=ID , @NUM2=CO FROM APRECORD WHERE ID>=@ID AND CO<>0 ORDER BY ID ASC IF @ID2<>@ID1 RETURN @NUM1+(((@NUM2-@NUM1)/(@ID2-@ID1))*(@ID-@ID1)) RETURN @NUM1 END2. 更新資料庫UPDATE APRECORD SET CO=DBO.FUN_CO(ID) WHERE DAYTIME >= @BDT AND DAYTIME < @EDT 在這個解決方案中，首先查找到缺失的數據，也就是值為0的數據，然後向前查找非0數據@NUM1，以及它的編號@ID1，向後查找非0的數據@NUM2. 以及編號@ID2。也就是步驟一。然後用公式計算出填充的數據。將上述過程保存在一個函數中，在存儲過程中調用。甚至不用for循環之類。
9. 用sql查詢股票代碼個數
1.sele 股票代碼,買入價,現價,持有數量 from 股票數量 into table 股票數量_bk
2.insert into 股票數量_bk values("60034",5.59,5.81,4500")&&&看你數據類型，數值型的不加引號，不然加引號