在该页面的中间有个button控件，当点击该控件时会在控件旁边显示一些信息。
例如：用户在控件前方输入的文本信息在数据库中是否存在等。

怎样才能让页面刷新后，重新回到刷新前的位置。

现在网页在点击后，总是跳到页面的起始位置。



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        End If

一、 用人之道
去过庙的人都知道，一进庙门，首先是弥陀佛，笑脸迎客，而在他的北面，则是黑口黑脸的韦陀。但相传在很久以前，他们并不在同一个庙里，而是分别掌管不同的庙。弥乐佛热情快乐，所以来的人非常多，但他什么都不在乎，丢三拉四，没有好好的管理账务，所以依然入不敷出。而韦陀虽然管账是一把好手，但成天阴着个脸，太过严肃，搞得人越来越少，最后香火断绝。
佛祖在查香火的时候发现了这个问题，就将他们俩放在同一个庙里，由弥乐佛负责公关，笑迎八方客，于是香火大旺。而韦陀铁面无私，锱珠必较，则让他负责财务，严格把关。在两人的分工合作中，庙里一派欣欣向荣景象。其实在用人大师的眼里，没有废人，正如武功高手，不需名贵宝剑，摘花飞叶即可伤人，关键看如何运用。　

二、 鹦 鹉

一个人去买鹦鹉，看到一只鹦鹉前标：此鹦鹉会两门语言，售价二百元。
另一只鹦鹉前则标道：此鹦鹉会四门语言，售价四百元。
该买哪只呢？两只都毛色光鲜，非常灵活可爱。这人转啊转，拿不定主意。
结果突然发现一只老掉了牙的鹦鹉，毛色暗淡散乱，标价八百元。
这人赶紧将老板叫来：这只鹦鹉是不是会说八门语言？
店主说：不。
这人奇怪了：那为什么又老又丑，又没有能力，会值这个数呢？
店主回答：因为另外两只鹦鹉叫这只鹦鹉老板。
这故事告诉我们，真正的领导人，不一定自己能力有多强，只要懂信任，懂放权，懂珍惜，就能团结比自己更强的力量，从而提升自己的身价。
相反许多能力非常强的人却因为过于完美主义，事必躬亲，什么人都不如自己，最后只能做最好的攻关人员，销售代表，成不了优秀的领导人。  

三、 袋鼠与笼子

一天动物园管理员发现袋鼠从笼子里跑出来了，于是开会讨论，一致认为是笼子的高度过低。所以他们决定将笼子的高度由原来的 10 米加高到 20 米。结果第二天他们发现袋鼠还是跑到外面来，所以他们又决定再将高度加高到 30 米。
没想到隔天居然又看到袋鼠全跑到外面，于是管理员们大为紧张，决定一不做二不休，将笼子的高度加高到 100 米。一天长颈鹿和几只袋鼠们在闲聊， “ 你们看，这些人会不会再继续加高你们的笼子？
” 长颈鹿问。 “ 很难说。 ” 袋鼠说 ∶ “ 如果他们再继续忘记关门的话！ ”
管理心得：事有 “ 本末 ” 、 “ 轻重 ” 、 “ 缓急 ” ，关门是本，加高笼子是末，舍本而逐末，当然就不得要领了。管理是什么？管理就是先分析事情的主要矛盾和次要矛盾，认清事情的 “ 本末 ” 、 “ 轻重 ” 、 “ 缓急 ” ，然后从

重要的方面下手。

四、 扁鹊的医术

魏文王问名医扁鹊说：“你们家兄弟三人，都精于医术，到底哪一位最好呢？”
扁鹊答：“长兄最好，中兄次之，我最差。”
文王再问：“那么为什么你最出名呢？”
扁鹊答：“长兄治病，是治病于病情发作之前。由于一般人不知道他事先能铲除病因，所以他的名气无法传出去；中兄治病，是治病于病情初起时。一般人以为他只能治轻微的小病，所以他的名气只及本乡里。而我是治病于病情严重之时。一般人都看到我在经脉上穿针管放血、在皮肤上敷药等大手术，所以以为我的医术高明，名气因此响遍全国。”
管理心得：事后控制不如事中控制，事中控制不如事前控制，可惜大多数的事业经营者均未能体会到这一点，等到错误的决策造成了重大的损失才寻求弥补。而往往是即使请来了名气很大的“空降兵”，结果于事无补。

五、 曲突徒薪

有位客人到某人家里做客，看见主人家的灶上烟囱是直的，旁边又有很多木材。客人告诉主人说，烟囱要改曲，木材须移去，否则将来可能会有火灾，主人听了没有作任何表示。
不久主人家里果然失火，四周的邻居赶紧跑来救火，最后火被扑灭了，于是主人烹羊宰牛，宴请四邻，以酬谢他们救火的功劳，但并没有请当初建议他将木材移走，烟囱改曲的人。
有人对主人说：“如果当初听了那位先生的话，今天也不用准备筵席，而且没有火灾的损失，现在论功行赏，原先给你建议的人没有被感恩，而救火的人却是座上客，真是很奇怪的事呢！”主人顿时省悟，赶紧去邀请当初给予建议的那个客人来吃酒。管理心得：一般人认为，足以摆平或解决企业经营过程中的各种棘手问题的人，就是优秀的管理者，其实这是有待商榷的，俗话说：“预防重于治疗”，能防患于未然之前，更胜于治乱于已成之后，由此观之，企业问题的预防者，其实是优于企业问题的解决者　　

六、 救 人

在一场激烈的战斗中，上尉忽然发现一架敌机向阵地俯冲下来。照常理，发现敌机俯冲时要毫不犹豫地卧倒。可上尉并没有立刻卧倒，他发现离他四五米远处有一个小战士还站在哪儿。他顾不上多想，一个鱼跃飞身将小战士紧紧地压在了身下。此时一声巨响，飞溅起来的泥土纷纷落在他们的身上。上尉拍拍身上的尘土，回头一看，顿时惊呆了：刚才自己所处的那个位置被炸成了一个大坑。

七、 出 门

古时候，有两个兄弟各自带着一只行李箱出远门。一路上，重重的行李箱将兄弟俩都压得喘不过气来。他们只好左手累了换右手，右手累了又换左手。忽然，大哥停了下来，在路边买了一根扁担，将两个行李箱一左一右挂在扁担上。他挑起两个箱子上路，反倒觉得轻松了很多。
把这两个故事联系在一起也许有些牵强，但他们确实有着惊人的相似之处：故事中的小战士和弟弟是幸运的，但更加幸运的是故事中的上尉和大哥，因为他们在帮助别人的同时也帮助了自己！
管理心得：在我们人生的大道上，肯定会遇到许许多多的困难。但我们是不是都知道，在前进的道路上，搬开别人脚下的绊脚石，有时恰恰是为自己铺路？

八、 鱼王的儿子

有个渔人有着一流的捕鱼技术，被人们尊称为‘渔王’。然而‘渔王’年老的时候非常苦恼，因为他的三个儿子的渔技都很平庸。
于是个经常向人诉说心中的苦恼：“我真不明白，我捕鱼的技术这么好，我的儿子们为什么这么差？我从他们懂事起就传授捕鱼技术给他们，从最基本的东西教起，告诉他们怎样织网最容易捕捉到鱼，怎样划船最不会惊动鱼，怎样下网最容易请鱼入瓮。他们长大了，我又教他们怎样识潮汐，辨鱼汛。。。凡是我长年辛辛苦苦总结出来的经验，我都毫无保留地传授给了他们，可他们的捕鱼技术竟然赶不上技术比我差的渔民的儿子！”　　
一位路人听了他的诉说后，问：“你一直手把手地教他们吗？”
  “是的，为了让他们得到一流的捕鱼技术，我教得很仔细很耐心。”
  “ 他们一直跟随着你吗？”
  “是的，为了让他们少走弯路，我一直让他们跟着我学。”
路人说：“这样说来，你的错误就很明显了。你只传授给了他们技术，却没传授给他们教训，对于才能来说，没有教训与没有经验一样，都不能使人成大器！”

九、 河边的苹果

一位老和尚，他身边聚拢着一帮虔诚的弟子。这一天，他嘱咐弟子每人去南山打一担柴回来。弟子们匆匆行至离山不远的河边，人人目瞪口呆。只见洪水从山上奔泻而下，无论如何也休想渡河打柴了。无功而返，弟子们都有些垂头丧气。唯独一个小和尚与师傅坦然相对。师傅问其故，小和尚从怀中掏出一个苹果，递给师傅说，过不了河，打不了柴，见河边有棵苹果树，我就顺手把树上唯一的一个苹果摘来了。后来，这位小和尚成了师傅的衣钵传人。
世上有走不完的路，也有过不了的河。过不了的河掉头而回，也是一种智慧。但真正的智慧还要在河边做一件事情：放飞思想的风筝，摘下一个“苹果”。历览古今，抱定这样一种生活信念的人，最终都实现了人生的突围和超越。

十、 右手握左手

桌上流行一首顺口溜：握着老婆的手，好像右手握左手。
每当有人念出：熟悉的或不熟悉的一桌子人便会意地放声笑起来，气氛立刻就轻松了。当然，这是基于人家对该顺口溜的一致理解 —— 感觉准确，描述到位。
有一天在餐桌上有人又念起这段顺口溜，男人们照例笑得起劲。后来发现餐桌上的一位女人没笑。男人们

忙说闹着玩别当真。没想到女人认真地说：
最妙的就是这“右手握左手”。第一，左手是最可以被右手信赖的；第二，左手和右手彼此都是自己的；第三，别的手任怎么叫你愉悦兴奋魂飞魄散，过后都是可以甩手的，只有左手，甩开了你就残缺了，是不是？一桌子男人都佩服，称赞女人的理解深刻而独到，妇人淡淡地说：有什么深刻而独到，不妨回去念给你们各自的老婆听听，看她们说些什么。
男人当中有胆子大的果然回去试探老婆，果然老婆们的理解均与餐桌上的女士相同。
她们都是左手，男人们当然要以左手计。
而他们都是右手，他们当然作右手想

　　应用称为hash关键字（引用单独一个hash）或hash桶（一个hash关键字集合）的字符串目录的优秀方法可大大节省磁盘空间并提高性能。

　　何为hash（hash）

　　hash是应用一个指定字符串算法的整数结果。有各式各样的hash算法，但最常用的是内置的SQL函数Checksum()。通常，你给这个函数一个字符串，它就返回一个整数（在大型表格中，我们不能保证这个整数的唯一性）。

　　数据库设计中的hash表格

　　假设在我们感兴趣的表格中有这些列：

　　这两个列的多列目录每行会耗用50+50个字符，加上上面提到的5 000万行，这可是个相当大的难题。

　　基于这两个列的hash关键字相当的小，即每行四个字节。如果我们不将hash关键字存储在这一列的目录中，它还会更小。相反，我们应该建立一个计算列，该列的公式是这两个列的hash关键字，然后将那个列编入目录并忽视字符串对的目录。

　　用户（不管是人还是应用程序）查询感兴趣的值；然后我们将参数转换为hash关键字并搜索hash目录。副本集合要比引擎必须访问的行集合小得多，以便对查询值进行精确匹配。然后将hash关键字搜索与两个感兴趣的列的比较结合起来，隔离出一个小型的行子集，并对两个列进行检验，找出匹配值。基于整数列的搜索比基于长字符串关键字的搜索要快得多，同样也比复合关键字搜索快得多。

　　应用Checksum函数作hash关键字运算

尝试运行这段样本代码，它表明如何获得指定值或值组合的hash关键字：

USE AdventureWorks
SELECT Name, GroupName, Checksum(Name,GroupName)AS HashKey
FROM Adventureworks.HumanResources.Department
ORDER BY HashKey

　　所得的结果显示在下表中（为求简洁，只选用了10个结果）。

　　在现实环境中，你可以建立一个调用Name_GroupName_hb的计算列。假设前端传入名称（Name）与组名称（GroupName）的目标值，你就可以用下列代码来处理这一问题：

CREATE PROCEDURE DemoHash
( ?@Name Varchar(50), ?@GroupName Varchar(50)
)
AS
-- USE AdventureWorks
DECLARE @id as int SET @id = Checksum(@Name,@GroupName)
SELECT * FROM Adventureworks.HumanResources.Department
WHERE HashKey = @id 
AND Name = @Name 
AND GroupName = @GroupName

　　想象一下，在一个5 000万行的表格中，返回了100行指定的hash关键字。由于这两个列没有其它的目录，查询优化器就应用hash桶目录。这样就可以快速地隔离出100个感兴趣的行。然后我们访问这些行，检验名称（Name）与组名称（GroupName）列来进行精确匹配。这样就大大提高了性能，同时节省了大量的磁盘空间。

　　引例假设搜索目标存在于一个单独的表格中。假如要从多个表格中选择目标来进行搜索，也可以应用同样的技巧。只需建立一个连接表格的表格函数，然后建立一个hash不同表格列的目录即可。

　　结论

　　在相对较小的表格中，建立一个目录hash桶对于提高性能可能没有太大的作用，但这样做可节省磁盘空间。如果你使用大型的表格，本技巧就极为实用。

　　Arthur Fuller从事数据库应用程序开发20余年。在Access ADP、微软SQL 2000、MySQL和.NET方面有丰富的经验。

　2、定义数据源

　　使用Native OLE DB\Microsoft OLE DB Provider for SQL Server驱动程序连接SQL Server。

　3、定义数据源视图

　　数据源视图（data source view，针对项目中选定的数据源的表或视图的元数据视图），将元数据存储在数据源视图中使用户可以在开发过程中脱离对数据源的连接使用元数据。可以选用多个异类查询作为数据源，但至少一个数据源必须是SQL Server数据源。

• 商品维度：Pub_商品主档
• 日期维度：Sys_销售日历
• 门店维度：Pub_仓库门店
• 供应商维度：Pub_供应商
• 事实：E1日销售明细

　4、修改默认表名称

　　BIDS使用数据源视图中的元数据定义维度(dimensions)、属性(attributes)和测度组(measure groups)。BIDS使用立方体对象的FriendlyName属性而不使用Name属性，所以本步骤主要是修改在上一步中创建的对象的FriendlyName属性以提高用户友好性。（不仅可以更改数据源视图中表的友好名称，也可以更改列的名称，定义计算列，甚至在表或视图间进行连接以提高用户友好性）。

　　几个概念：

• 维度(dimension)：多维立方体的基本组成部分(a fundamental component)，用以从用户兴趣的角度组织数据（以合乎逻辑的层次化的格式组织商业数据）。
• 属性(attribute)：维度的组成部分(building block)，用以在多维立方体中组织测度。维度是属性的集合，每个属性对应维度表中的一列或多列。在维度中，属性以层次的形式组织，为立方体中的测度提供聚合向下钻取的路径。属性向客户端应用程序提供分组的受约束的信息。
• 测度(measure)：事实表(fact table)中的包含可计算、合计等的数值型数据的列。在一个立方体中，测度被事实表分组为测度组。
• 测度组(measure groups)：用以对事实表中包含的测度进行分组，并在维度和测度之间进行联系。

• Pub_商品主档——>product
• Sys_销售日历——>date
• Pub_仓库门店——>depository
• Pub_供应商——>supplier
• E1日销售明细——>sales

　二、定义并配置立方体

　1、定义立方体

　　立方体向导可以协助定义测度和维度。

　　立方体也可以在没有数据源的情况下定义。这种情况下，BIDS自动生成底层相关对象，配合SQL Server Intergration Services从相关数据库对象加载数据到Analysis Services的维度和立方体中。这种自上而下的方法一般用在原型法和假设分析（what-if analyses）中。

　　根据以上建立的数据源定义立方体的步骤如下：

　　a.选择构建立方体的方法，选择“Build the cube using a datasource”，并选中"Auto Build"。

　　b.选择上面定义过的数据源视图。

　　c.立方体向导自动检测事实表和维度表。

　　d.制定事实表和维度表。指定E1日销售明细为事实表，其它的均为维度表（此处为Name），并制定时间维度表为date（此处为FriendlyName）。

　　e.选择时间周期Date为time中的销售日期字段。

　　f.选择测度。测度的选择中包含了所有事实表中的数值型字段，最后一个"Sales Count"是由向导自动生成的事实表的计数字段。

　　g.检查维度中的属性，需要时可改变其结构，如删除不必要的如备注、图片等字段以节省空间。

　2、检查立方体和维度的属性

　　在立方体设计器中检查由立方体向导生成的结果。立方体设计器由九个选项卡组成：立方体结构(Cube Structure)、维度用途(Dimension Usage)、计算(Calculations)、关键性能指示器(KPIS, Key Performance Indicators)、行为(Actions)、分区(Partitions)、透视图(Perspectives)、转换(Translations)、浏览器(Browser)。

　　a.“立方体结构”选项卡用于查看立方体的结构，立方体向导结束后即转向此页面。

        1)在测度面板中可以使用鼠标拖曳改变测度的顺序。

        2)在维度面板中，选择一个维度并编辑该维度时可以添加、删除和修改维度层次、级别和属性。

　　b."维度用途"面板用于浏览有多个测度组的立方体中每个测度组对应的维度。单击选定测度旁边的省略号弹出"定义关系(Define Relationship)"对话框，该对话框定义维度与度的关系。如果维度表与事实表是直接连接的话，应该选择的关Regular，此时可以定义不同级别的粒度(granularity)。

　　在"定义关系"对话框上单击"高级(Advanced)"按钮，弹出“测度组绑定(Measure Group Bindings)”对话框，此对话框允许用户编辑每个属性的绑定字段，并允许用户指定null值的处理。

　　c.立方体向导使用没有聚合的MOLAP存储模式定义了一个单独的分区。在MOLAP中，所有叶子级别的（包括聚合）数据都存储在立方体中以获得最大的性能。聚合是预先计算过的数据的概要，用来减少查询的响应时间。另外，在“分区”选项卡中，可以定义另外的分区，进行存储设置和回写设置。

　　d.此时，由于需要将立方体部署到一个Analysis Services实例，“浏览器”选项卡下并不能浏览立方体。

　3、部署Analysis Services项目

　　a.在"解决方案浏览器"中右键单击Analysis Services项目选择"属性(Properties)"，弹出属性页上"输出路径(Output Path)"指定脚本的XMLA脚本的保存路径，"服务器(Server)"指定该项目部署的目标Analysis Services实例。

　　b.如果Analysis Services服务未启动，从“开始\Microsoft SQL Server 2005 CTP\Configuration Tools\SQL Server Surface Area Configuration”启动Analysis Services服务，服务的名称为MSSQLServerOLAPService。在"解决方案浏览器"中右键单击Analysis Services项目选择"部署(Deploy)"。

　　至此立方体部署成功。

　4、浏览部署后的立方体

　　维度浏览器用以浏览维度的每个层次的成员。

　　可以立方体浏览器的“浏览器(Browser)”选项卡中浏览立方体。

　　一开始很奇怪为什么英文版的开发环境中的数据呈现区域显示的是中文？仔细看了一下，原来立方体浏览器的数据呈现区域使用的是Microsoft Office PivotTable。

　　机器基本配置：CPU是P4 1.7G，内存是768M，C、D盘均为10G。

　　一、 安装Windows Server 2003 R2

　　什么是R2，我就不多说了，自己上网查查，反正是2006年3月底才出来的新版本，比2005年中期出来的SP1更强大，据说是Vista出来前的最后一个更新了。

　　为了安装得干净，我没有使用虚拟机，而是在安装的过程中，把整个C盘都删除掉，然后重新建立C盘，格式当然为NTFS。

　　整个过程与安装Windows Server 2003无异，在使用第一张光盘安装完成，启动进入了操作系统后，即可发现此时，SP1的补丁也已经打好。并且会提示你：安装还没有完，是否继续，请放入第二张光盘。

　　按照提示，很轻松地完成全部安装，中间没有任何值得书写的地方，跟安装一般的SP没有二样。

　　由此可见：如果你的系统已经是Win2003 SP1，那么，直接在此基础上安装第二张光盘即可升级为R2版。

　　注意：

　　1、 第一张光盘580M，第二张光盘124M。
　　2、 在第一张光盘的安装过程中，会提示要求密码，我Google了一个临时密码（MSDN没有直接提供），安装倒是成功了，但后来却经常提示：60天之内必须激活，呵呵。
　　3、 安装成功后，C盘的已使用空间为：2.67G（2800MB）。
　　4、 R2的版本至少有两个小好处：
　　　　A、 自带了FrameWork 2.0，虽然是可选的安装组件；
　　　　B、 完全修正了以前所有OS中的一个不妥之处，这也是我刚刚才发现的：所有文件夹的修改日期，会随着其所包含的子文件夹，或者文件的修改日期，而改变成为最新的日期，甚至移动文件，也会改变成为最新的日期。这样，就可以一目了然地知道刚才的操作修改了什么文件（夹），对需要跟踪某些改变非常有效。（以前所有的OS，都没有做到这一点，其中的修改日期形同虚设）

　　注：其实原来的WIN2003也有该效果，但没有这么完善。

　　5、 安装完毕，贴个图上来看看（注意：版权也改为2005年了）：

　　其实，这已经是我第N次安装该软件了，呵呵。

　　这里顺便把我以前的安装过程中出现的问题，一并也写出来吧，有些地方，或许还可以供大家参考一下。

　　SQL Server 2005 Developer Edition共有两张光盘，安装过程基本与其它Microsoft软件差不多。

　　不过，也有些略微不同的地方，就是正式安装前，它会自动检测电脑的硬件、软件的配置情况。如：最低硬件配置要求1G以上的CPU，1G以上的内存。所以，我这台破机器，就在14个检测项中，出现了唯一的一个警告：机器内存较低，不过，严重程度不高，不影响继续安装。

　　这里有个地方，需要注意一下，我曾经在这里晕了头，浪费了不少时间。

　　由于以前经常是用VS2005直接来开发WEB应用的，所以忘记了配置IIS，也就是没有“允许”使用“ASP.NET 1.1……”，导致在安装到最后的Reporting Servers 时，总是停在“正在安装.NET程序插件”，就再也不动了，搞得我在本本上又删又装的，还把VS2005也干掉了，搞了一晚上，晕菜呀……

　　在安装过程中，有个“报表服务”的安装选项：“安装并默认设置”，“安装但不设置”（大概是这么个意思，记不大清楚了）。如果选择了“安装并默认设置”，那么安装完成后，会在数据库里多看到四个数据库“AdventurWorks(DW)、ReportServer(TempDB)”。

　　安装所占的空间比较大，在这台空闲机器上，我是选择安装在D盘，但C盘还是占用了1300M空间，D盘占用了1000M空间，包括联机文档在内。

　　当然，这里有个讲究：是先安装SQL Server 2005，还是先安装VS2005？

　　这其实不是个问题，谁先谁后都是可以安装的。但是，如果先安装SQL 2005，则它会增加安装一个“Visual Studio 集成开发环境2005”（体积比较大）；如果先安装VS2005，则必须要先安装一个SQL Server Express，都差不多。

　　说实话，SQL Server 2005相对于SQL 2000的改变，对于我来说，就像我在2004年上半年，看到VS2005 beta1版开始，就再也没用过VS2003。当然，或许其他人感觉不如我这么强烈吧：）

　　SQL2005已经没有SQL 2000的“企业管理器”、“查询分析器”，全部综合成一个“Management Studio”了，想查询？新建一个查询就是了，反正不需要离开这个IDE。如果你熟悉VS2005的IDE环境，那么，你应该会很容易熟悉这个Studio的。

　　SQL 2000的备份，可以很轻松地还原到SQL 2005里去，注意：需要选上“覆盖原来的数据库”。但据说：反之是不行的（我还没试过）。

　　还有，SQL 2005（版本号是：9.0）和2000（版本号是：8.0）是可以并存的，在安装的时候，选择命名实例时，你不要将2000选择成替换的实例就可以了。

　　下载并安装AdventureWorks

　　首先，去微软官方网站下载AdventureWorksdb.msi，这是AdventureWorks 的安装程序。然后把此文件和相关文件复制到你的计算机上。AdventureWorksBI.msi（BI即商业智能的缩写）。

　　运行安装文件，这样这两个数据库就装到了你的计算机上了。但实际上并没有完全完成数据库的安装。有两种方法可以完成安装程序：可以使用sqlcmd，它看起来像是个dos 窗口。或是使用图形界面安装。下面是这两种方法的说明。

　　方法 1

• 运行SQL Server Management Studio。
• 单击工具栏右边数第八个按钮来打开 sqlcmd 窗口（图标是一个红色惊叹号）。
• 在Listing A中输入指令。

• execsp_attach_db @dbname=N'AdventureWorks',
   @filename1=N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\
  MSSQL.1\MSSQL\Data\AdventureWorks_Data.mdf',
  
  ?@filename2=N'C:\Program Files\
  Microsoft SQL Server\
  MSSQL.1\MSSQL\Data\AdventureWorks_log.ldf'

　　提示：如果没有选择默认安装，则必须输入文件的正确路径。

　　方法 2

　　此方法通过图形界面来连接数据库。除了保存所输入的内容外，图形界面能用最简单的方式来连接多个数据库。步骤如下：

　　1、在Object Explorer (项目资源管理器)中选择数据库模式。

　　2、单击鼠标右键，选择连接到tear-off菜单，打开数据库连接对话框。

　　3、单击增加按钮，然后确定要增加的数据库位置（也可以一次加入多个数据库）。

　　连接数据库的注意事项

　　虽然在 SQL Server 2005中文件的结构已经发生了改变，你仍然可以连接SQL Server 2000 的数据库。但是只有选择数据库的新格式，才能体验到SQL Server 2005 的新特性，你可以任意选择一种方式。