Warning: date() [function.date]: It is not safe to rely on the system's timezone settings. You are *required* to use the date.timezone setting or the date_default_timezone_set() function. In case you used any of those methods and you are still getting this warning, you most likely misspelled the timezone identifier. We selected 'America/New_York' for 'EST/-5.0/no DST' instead in /home/frodr/public_html/msofficetuneup.com/wp-content/plugins/wp-db-backup/wp-db-backup.php on line 105

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En una base de datos típica, con miles o millones de archivos, usted puede encontrarlo una tarea verdadera que encuentra la información que usted necesita. En el Capítulo 3, usted aprendió como continuar la caza usando los instrumentos del datasheet, incluso filtración, busca, y clasificación. A primera vista, estos instrumentos parecen a la solución perfecta para desenterrar trozos de la información difícil de encontrar. Sin embargo, hay un problema: Los rasgos de datasheet son temporales.

Para entender el problema, suponga que usted crea una base de datos de Acceso para una compañía de comida de pedido postal llamada el Dulce de azúcar de Boutique. Usando datasheet filtración, clasificación, y ocultamiento de columna, usted puede reducir la mesa de Pedidos entonces esto sólo muestra los pedidos más caros colocados en el mes pasado. (Esta información perfecta para apuntar a gastadores grandes o trabajar una campaña de mercadotecnia caliente.) Después, usted puede aplicar un juego diferente de ajustes para averiguar qué clientes piden más de cinco libras del dulce de azúcar cada domingo. (Usted podría usar esta información para el estudio del mercado más detallado, o sólo hacerlo pasar al Ministerio de Sanidad.) Pero cada vez usted aplica nuevos ajustes datasheet, usted pierde sus ajustes anteriores. Si usted quiere brincar atrás de una visión al otro, entonces usted tiene que volver a aplicar minuciosamente todos sus ajustes. Si usted ha pasado algún tiempo trabajando la visión perfecta de sus datos, este proceso asciende a mucho trabajo suplementario innecesario.

La solución de este problema de usar preguntas: las rutinas de búsqueda confeccionadas que usted almacena en su base de datos. Aunque la compañía de Dulce de azúcar de Boutique tenga sólo una mesa de Pedidos, puede tener docenas (o más) preguntas, cada uno con clasificación diferente y filtración de opciones. Si usted quiere encontrar los pedidos más caros, entonces usted no tiene que aplicar la filtración, clasificación, y columna que esconde ajustes por handinstead, usted puede encender sólo la pregunta de MostExpensiveOrdersLastMonth, que saca sólo la información que usted necesita. Del mismo modo, si usted quiere encontrar el dulce-de-azúcar-holics, entonces usted puede dirigir la pregunta de LargeRepeatFudgeOrders.

Las preguntas son una grapa del diseño de base de datos. En este capítulo, usted aprenderá todo que usted tiene que diseñar y poner a punto preguntas básicas.

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    • Poder de pregunta: Campos Deliberados y Expresiones de texto

    • Campos deliberados

    En una base de datos típica, con miles o millones de archivos, usted puede encontrarlo una tarea verdadera que encuentra la información que usted necesita. En el Capítulo 3, usted aprendió como continuar la caza usando los instrumentos del datasheet, incluso filtración, busca, y clasificación. A primera vista, estos instrumentos parecen a la solución perfecta para desenterrar trozos de la información difícil de encontrar. Sin embargo, hay un problema: Los rasgos de datasheet son temporales.

    Para entender el problema, suponga que usted crea una base de datos de Acceso para una compañía de comida de pedido postal llamada el Dulce de azúcar de Boutique. Usando datasheet filtración, clasificación, y ocultamiento de columna, usted puede reducir la mesa de Pedidos entonces esto sólo muestra los pedidos más caros colocados en el mes pasado. (Esta información perfecta para apuntar a gastadores grandes o trabajar una campaña de mercadotecnia caliente.) Después, usted puede aplicar un juego diferente de ajustes para averiguar qué clientes piden más de cinco libras del dulce de azúcar cada domingo. (Usted podría usar esta información para el estudio del mercado más detallado, o sólo hacerlo pasar al Ministerio de Sanidad.) Pero cada vez usted aplica nuevos ajustes datasheet, usted pierde sus ajustes anteriores. Si usted quiere brincar atrás de una visión al otro, entonces usted tiene que volver a aplicar minuciosamente todos sus ajustes. Si usted ha pasado algún tiempo trabajando la visión perfecta de sus datos, este proceso asciende a mucho trabajo suplementario innecesario.

    La solución de este problema de usar preguntas: las rutinas de búsqueda confeccionadas que usted almacena en su base de datos. Aunque la compañía de Dulce de azúcar de Boutique tenga sólo una mesa de Pedidos, puede tener docenas (o más) preguntas, cada uno con clasificación diferente y filtración de opciones. Si usted quiere encontrar los pedidos más caros, entonces usted no tiene que aplicar la filtración, clasificación, y columna que esconde ajustes por handinstead, usted puede encender sólo la pregunta de MostExpensiveOrdersLastMonth, que saca sólo la información que usted necesita. Del mismo modo, si usted quiere encontrar el dulce-de-azúcar-holics, entonces usted puede dirigir la pregunta de LargeRepeatFudgeOrders.

    Las preguntas son una grapa del diseño de base de datos. En este capítulo, usted aprenderá todo que usted tiene que diseñar y poner a punto preguntas básicas.

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