Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как преобразовать файл foxpro (dbf, dbc) в sql

Я хочу преобразовать несколько таблиц из файла foxpro (dbf, dbc) в сервер sql. как мне это сделать?


Ответы:


1

Попробуйте следующие ссылки, это поможет вам

Попытка импортировать файл FoxPro DBF на SQL Server

http://www.sql-server-performance.com/2011/import-dbf-files/

27.01.2015

2

Вы можете импортировать файл dbf в sql. вы можете следовать инструкциям, приведенным здесь.

вы можете просто Google import foxpro to sql server .. вы можете найти так много способов сделать это.

27.01.2015

3

Мне повезло с помощью мастера увеличения. Я полагаю, что этот инструмент был включен в одну из более поздних версий Visual FoxPro IDE и, похоже, теперь поддерживается проектом VFPx на codeplex.

27.01.2015
  • Если вы собираетесь использовать мастер увеличения размера, обязательно получите его из проекта VFPX, а не тот, который поставлялся с VFP до VFP9 SP2. 28.01.2015
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..