火车怎么导入数据库

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2.2銆佺郴缁熷叿浣揈-R锲撅细

3. 锛堟暟鎹搴掳级阃昏緫锛堟ā鍨嬶级璁捐
3.1 涓鑸阃昏緫妯″瀷璁捐★细
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3.2 鍏蜂綋阃昏緫妯″瀷璁捐★细
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濮揿悕 瀛楃 20 闱炵┖
瀵嗙爜 瀛楃 12 闱炵┖
瀛﹂櫌 瀛楃 40 闱炵┖
涓扑笟 瀛楃 30 闱炵┖
鐝绾 鏁版嵁 4 0 >0 闱炵┖
鐢佃瘽 瀛楃 12 闱炵┖
鐩镄勫煄甯 瀛楃 30 闱炵┖
锛2锛夈乀icket琛锛氱敤𨱒ヤ缭瀛樿溅绁ㄤ俊鎭琛
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杞︽″彿 瀛楃 20 鏄 闱炵┖
鍑哄彂绔 瀛楃 30 闱炵┖
寮杞︽椂闂 镞ユ湡 8 闱炵┖
鍒拌揪绔 瀛楃 30 闱炵┖
鍒拌揪镞堕棿 镞ユ湡 8 闱炵┖
杞︾エ绉岖被 瀛楃 20 闱炵┖
浣欑エ鏁 鏁版嵁 8 0 >0 闱炵┖
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杞︽″彿 瀛楃 20 鏄 闱炵┖
阃斿缎锘庡竞 瀛楃 30 闱炵┖
绁ㄤ环 decimal 闱炵┖

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绁ㄧ偣涓讳换锻桦伐鍙 鏁存暟锛岃嚜锷ㄧ紪鍙 8 0 鏄 闱炵┖
镵旂郴鐢佃瘽 瀛楃 12 闱炵┖
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锛5锛夈丄dmin琛锛氱敤𨱒ヤ缭瀛樻搷浣滃憳琛锛
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锻桦伐鍙 鏁存暟锛岃嚜锷ㄧ紪鍙 8 0 鏄 闱炵┖
鐢ㄦ埛钖 瀛楃 20 闱炵┖
瀵嗙爜 瀛楃 12 闱炵┖
濮揿悕 瀛楃 20 闱炵┖
镐у埆 瀛楃 4 闱炵┖
鐢佃瘽 瀛楃 12 闱炵┖
锛6锛夈丅ook琛锛氱敤𨱒ヤ缭瀛樿㈠崟琛锛
椤瑰悕 绫诲瀷 闀垮害 灏忔暟浣 鍊煎烟 涓婚敭 澶栭敭 绌洪敭
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瀛﹀彿 瀛楃 鏄 闱炵┖
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浠樻惧彇绁ㄤ笌钖 鏁存暟 2 0 闱炵┖
锛7锛夈乀icket琛锛氱敤𨱒ヤ缭瀛桦彇绁ㄥ崟琛锛
椤瑰悕 绫诲瀷 闀垮害 灏忔暟浣 鍊煎烟 涓婚敭 澶栭敭 绌洪敭
ID鍙 鏁存暟锛岃嚜锷ㄧ紪鍙 8 0 鏄 闱炵┖
鍙栫エ鍙 瀛楃 8 0 鏄 闱炵┖
杞︽″彿 瀛楃 鏄 闱炵┖
鐩镄勫煄甯 瀛楃 闱炵┖
璁㈢エ鏁 鏁版嵁 8 0 >0 闱炵┖
镐荤エ浠 Decimal 闱炵┖
鍙栫エ镞堕棿 镞ユ湡 8 闱炵┖
4. 鏁版嵁搴撶墿鐞呜捐′笌鏁版嵁搴扑缭鎶よ捐
镙规嵁琛ㄧ殑缁撴瀯鍏崇郴锛屾湰绯荤粺閲囩敤SQL Server 2000鏁版嵁搴撱係QL Server 2000鏄寰杞鍏鍙稿叧绯诲瀷鏁版嵁搴扑骇鍝侊纴瀹冩槸鍦ㄧ敱MS SQL Server 7.0寤虹珛镄勫潥锲哄熀纭涔嬩笂浜х敓镄勚傚㈡埛镄勯渶姹傛瀬澶х殑鎺ㄥ姩浜呜ヤ骇镄勯潻鏂帮纴SQL Server2000鍦ㄦ槗鐢ㄦс佸彲缂╂斁镐у拰鍙闱犳э纴浠ュ强鏁版嵁浠揿簱绛夎稿氭柟闱㈡湁浜嗗緢澶х殑澧炲己銆傝繖浣垮缑SQL Server 2000鍦ㄥ緢澶氭暟鎹搴扑骇鍝佸彂灞曟渶蹇镄勫簲鐢ㄩ嗗烟锛埚傜数瀛愬晢锷°佺Щ锷ㄨ＄畻銆佸垎鏀镊锷ㄥ寲銆佸晢涓氱骇搴旂敤鍜屾暟鎹浜ゆ崲涓蹇幂瓑锛変腑鎴愪负棰嗗厛钥
鍦ㄦ暟鎹搴扑腑鍒涘缓琛ㄧ殑钖屾椂椤诲垱寤虹浉鍏崇殑绱㈠紩銆傜储寮曞氨鏄锷犲揩妫绱㈣〃涓鏁版嵁镄勬柟娉曘傛暟鎹搴撶殑绱㈠紩绫讳技浜庝功绫岖殑绱㈠紩銆傚湪涔︾睄涓锛岀储寮曞厑璁哥敤鎴蜂笉蹇呯炕阒呭畬鏁翠釜涔﹀氨鑳借繀阃熷湴镓惧埌镓闇瑕佺殑淇℃伅銆傚湪鏁版嵁搴扑腑锛岀储寮曚篃鍏佽告暟鎹搴撶▼搴忚繀阃熷湴镓惧埌琛ㄤ腑镄勬暟鎹锛岃屼笉蹇呮壂鎻忔暣涓鏁版嵁搴撱傛湰鏁版嵁搴撹〃杈冧负绠鍗曪纴涓旀疮涓琛ㄤ腑瀹氢箟涓婚敭绾︽潫鎴栬呭敮涓镐ч敭绾︽潫锛屽凡缁忛棿鎺ュ垱寤轰简绱㈠紩锛屾晠镞犻渶鍐嶅垱寤虹储寮曘
5. 澶勭悊锷熻兘璁捐
5.1 涓绘带妯″潡璁捐★细

(1)銆佺橱褰旷郴缁熸ā鍧楋细
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鍦ㄤ富鐣岄溃涓鍖呭惈涓婅堪妯″潡锲剧殑鍑犻儴鍒嗭纴镙规嵁韬浠斤纴鍗虫槸鐢ㄦ埛鎴栬呯＄悊锻桡纴瀵瑰簲𨱒冮檺涓嶅悓锛屽垎涓轰笉钖岀殑涓荤晫闱锛屽嵆鐢ㄦ埛涓荤晫闱㈠拰绠＄悊锻树富鐣岄溃銆
锛2锛夈佺郴缁熻剧疆妯″潡锲撅细
鐢ㄦ埛锛氩湪姝ゆā鍧楃敤鎴峰彲浠ユ煡璇銆佷慨鏀硅嚜韬娉ㄥ唽淇℃伅浠ュ强阃鍑虹橱褰曪纴阃鍑虹郴缁熷悗灏呜繑锲炵橱褰旷晫闱銆

绠＄悊锻樻ā鍧楋细鍦ㄦゆā鍧楃＄悊锻橀櫎浜嗘嫢链夌敤鎴风殑钖勯”璁剧疆澶栬缮鍙浠ユ敞鍐屾柊镄勭＄悊锻桡纴浣嗕负浜嗗畨鍏ㄨ捣瑙侊纴姝ゅ姛鑳藉彧链夊綋锏诲綍浜烘槸绁ㄧ偣涓讳换镞舵墠鍙镓ц屻

5.2 瀛愭ā鍧楄捐★细
5.2.1銆佺＄悊锻樻ā鍧
1銆佽溅绁ㄤ俊鎭绠＄悊妯″潡:鍦ㄦゆā鍧楋纴绠＄悊锻桦彲浠ユ墽琛岃溅绁ㄤ俊鎭褰曞叆銆佹煡璇銆佸垹闄ゅ拰淇鏀瑰姛鑳斤纴涓嶈繃鍒犻櫎鍜屼慨鏀瑰姛鑳介’褰撹ヨ溅娆℃病链夎棰勮㈢殑𨱍呭喌涓嬫墠鍙镓ц屻

2銆佽㈢エ绠＄悊妯″潡锛氩湪姝ゆā鍧楋纴绠＄悊锻桦彲浠ユ煡璇㈡墍链夎㈠崟𨱍呭喌銆佸凡浠樻惧彇绁ㄥ拰链浠樻惧彇绁ㄧ殑璁㈠崟𨱍呭喌锛岃缮鍙浠ユ寜瀛﹀彿镆ヨ㈡煇瀛︾敓镄勮㈢エ𨱍呭喌浠ュ强钖勭岖粺璁′俊鎭锛屽苟鍦ㄥ︾敓𨱒ヤ粯娆惧彇绁ㄦ椂镓ц屸滀粯娆锯濇搷浣溿傚彟澶栬缮鍙浠ュ湪璁㈠崟宸蹭粯娆炬垨瀛︾敓鍙栨秷璁㈠崟镞跺垹闄よ㈠崟銆

5.2.2銆佺敤鎴锋ā鍧楋细
1銆佽㈢エ绠＄悊妯″潡锛氩湪姝ゆā鍧楋纴鐢ㄦ埛鍙浠ユ煡璇㈣溅绁ㄤ俊鎭鍜岃嚜韬璁㈢エ𨱍呭喌銆傛煡璇㈣溅绁ㄦ儏鍐靛垎涓烘寜杞︽°佹寜鐩镄勫湴銆佹寜璧峰嬬珯钬旂洰镄勭珯镆ヨ锛屽綋镆ヨ㈠埌镊韬镓𨱍宠佺殑杞︾エ镞跺嵆鍙璁㈢エ锛屼絾娉ㄦ剰棰勫畾绁ㄧ殑鐩镄勫湴椤讳笌瀛︾敓瀹朵埂镓鍦ㄥ煄甯傜浉绗︼纴钖﹀垯绯荤粺涓嶅厑璁歌㈢エ锛涙煡璇㈣嚜韬璁㈢エ𨱍呭喌鍖呮嫭璁㈠崟淇℃伅鍙婇噾棰濈粺璁★纴杩橀’娉ㄦ剰璁㈢エ淇℃伅涓婅佹眰镄勫彇绁ㄦ湡闄愶纴璁㈢エ浜洪’鍦ㄨ勫畾链熼檺鍐呭幓镓鍦ㄦ牎鍖虹殑绁ㄧ偣浠樻惧彇绁锛岄炬湡绁ㄧ偣宸ヤ綔浜哄憳灏嗕笉浜埚勭悊銆

2銆佺敤鎴峰皬璐村＋妯″潡锛氩湪杩欓噷锛岀敤鎴峰皢浜呜В链璁㈢エ绯荤粺镄勮㈢エ娴佺▼鍙婄浉鍏宠勫畾鍙婄敤鎴疯㈢エ钖庝粯娆惧彇绁ㄥ湴镣圭殑淇℃伅绛夈

6. 鏁版嵁搴揿簲鐢ㄧ郴缁熺殑瀹炵幇
6.1 鏁版嵁搴揿强鍏惰〃缁撴瀯镄勫缓绔嬶细
鍒╃敤SQLServer浼佷笟绠＄悊鍣ㄥ垱寤烘暟鎹搴揟ickets锛岀劧钖庡垱寤鸿〃锛
1銆佸︾敓琛˙ook
create table Student
(Sno varchar(12) primary key, Sname varchar(20) not null,
Ssex varchar(4) not null, Spw varchar(12) not null, //瀵嗙爜
Sadm varchar(40) not null, //瀛﹂櫌
Sdept varchar(30) not null, Sclass numeric(4) not null,
Stel varchar(12) not null, //鐢佃瘽
Semail varchar(50) not null, Shcity varchar(30) not null //镓鍦ㄥ湴
)锛
2銆佽溅绁ㄤ俊鎭琛═icket
create table Ticket
(Tno varchar(20) primary key, //杞︽″彿
Startcity varchar(30) not null, Starttime varchar(20) not null,
Endcity varchar(100) not null, Endtime varchar(20) not null,
Ttype varchar(20) CHECK (Ttype IN('纭搴','杞搴','纭鍗','杞鍗')),
Tickets int not null //绁ㄦ暟
);
3銆佽溅娆＄珯娆′俊鎭琛–itysite
create table Citysite
(Cityno numeric(8) identity(1,1), //绁ㄧ偣鍙
Tno varchar(20), City varchar(100),
Tprice decimal not null, //绁ㄤ环
primary key (Cityno,Tno),
foreign key (Tno) references Ticket(Tno) on delete cascade
)
4銆佽㈢エ鍗曡〃Book
create table Book
(Bno numeric(8) identity(1,1) primary key, Sno varchar(12),
Maketime datetime not null, judge int,
foreign key (Sno) references Student(Sno),);
5銆佽㈢エ璇︾粏淇℃伅琛˙ookno
create table Bookno
(ID numeric(8) identity(1,1) primary key,
Bno numeric(8), Tno varchar(20), City varchar(100),
Booktime varchar(20) not null, Ticketnums int not null,
Price decimal not null, //绁ㄤ环
Pickdate datetime not null, foreign key (Tno) references Ticket(Tno),
foreign key (Bno) references Book(Bno));
6銆佹搷浣滃憳琛∣perater
create table Operater
(Adname varchar(20) primary key, //锏诲綍鐢ㄦ埛钖
Adpw varchar(12) not null, //锏诲綍瀵嗙爜
Opname varchar(20) not null, //锻桦伐鐪熷疄濮揿悕
Opsex varchar(4) not null, Optel varchar(12) not null,
Opemail varchar(50) not null);
7銆佽㈢エ镣硅〃Ticketsite
create table Ticketsite
(Siteno numeric(8) primary key identity, //绁ㄧ偣鍙
Adname varchar(20), // 绁ㄧ偣涓讳换锏诲綍钖
Sitetel varchar(12) not null, Siteaddr varchar(40),
foreign key (Adname) references Operater(Adname));
//涓哄畨鍏ㄨ捣瑙侊纴瀛︽牎钖勬牎鍖鸿㈢エ镣瑰唴瀹圭殑娣诲姞瑕佷互鐩存帴杈揿叆鏁版嵁搴撶殑鏂瑰纺杩涜
insert into Ticketsite(Adname,Sitetel,Siteaddr) values('linyp','870432','榫欐礊镙″尯琛屾敛妤205')
insert into Ticketsite(Adname,Sitetel,Siteaddr) values('admin','87084432','澶у﹀煄镙″尯E鍖205')
6.2 鍒涘缓琛ㄧ殑鐩稿叧瑙嗗浘锛
1銆佸垱寤笃_Book瑙嗗浘,寰楀埌瀵逛簬镆愮嶈溅绁ㄧ殑璁㈢エ浜烘暟鍜岃㈢エ寮犳暟
create view V_Book(Tno,stu_no,sumticket)
as
select Tno,count(distinct Sno),sum(Ticketnums) from Bookno,Book
where Bookno.Bno=Book.Bno group by Tno
2銆佸垱寤篧_Book瑙嗗浘,寰楀埌瀵逛簬镓链夎㈢エ瀛︾敓镄勪汉鏁板拰璁㈢エ镐诲紶鏁
create view W_Book(stu_nums,sumtickets)
as select count(distinct Sno),sum(Ticketnums) from Bookno,Book
where Bookno.Bno=Book.Bno
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create view P_Book(cout_no,cout_nums)
as select count(distinct Sno),sum(Ticketnums) from Bookno,Book
where Bookno.Bno=Book.Bno and judge=1
4銆佸垱寤篗_Book瑙嗗浘, 寰楀埌瀵逛簬镆愪竴璁㈢エ镄勬婚噾棰
create view M_Book(Allprice)
as select sum(Tprice*Ticketnums) from Book,Bookno,Citysite
where Bookno.Bno=Book.Bno and Bookno.Tno=Citysite.Tno and Bookno.City=Citysite.City
6.3 钖勮〃鍏崇郴锲撅纴

鏄撶煡琛═icket涓庤〃Citysite涔嬮棿鏄鐖惰〃涓庡瓙琛ㄧ殑鍏崇郴:

琛˙ook涓庤〃Bookno涔嬮棿涔熸槸鐖惰〃涓庡瓙琛ㄧ殑鍏崇郴:

瀹冧滑涔嬮棿閮芥槸鐖惰〃瀵瑰瓙琛ㄧ殑涓瀵瑰氱殑鍏崇郴銆
镙规嵁琛ㄤ箣闂寸殑缁撴瀯鍏崇郴锲撅纴鍙浠ュ缑鍑哄悇琛ㄧ殑瀹屾暣镐х害𨱒熸浔浠跺备笅锲撅细
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Student Sno 镞
Ticket Tno 镞
Citysite Cityno Tno Ticket
Book Bno Sno Student
Bookno ID Bno,Tno Book,Ticket
Operater Adname 镞
Ticketsite Siteno Adname Operater

6.4 鏁版嵁杈揿叆锛氩埄鐢ㄧ郴缁熷綍鍏ユ暟鎹锛屽备笅锲句负钖勮〃鍐呭癸细

6.5 妯″潡瀹炵幇锛
链娆＄郴缁熻捐℃垜鍓嶅彴閲囩敤JSP鎶链,钖庡彴閲囩敤SQL Server 2000,镎崭綔绯荤粺閲囩敤Windows XP銆
JSP(JavaServer Pages)鏄鐢盨un Microsystems鍏鍙稿″笺佽稿氩叕鍙稿弬涓庝竴璧峰缓绔嬬殑涓绉嶅姩镐佺绣椤垫妧链镙囧嗳锛屽畠鏄鍦ㄤ紶缁熺殑缃戦〉HTML鏂囦欢(*.htm,*.html)涓鎻掑叆Java绋嫔簭娈(Scriptlet)鍜孞SP镙囱(tag)锛屼粠钥屽舰鎴怞SP鏂囦欢(*.jsp)銆侸SP鍏峰囦简Java鎶链镄勭亩鍗曟槗鐢锛屽畬鍏ㄧ殑闱㈠悜瀵硅薄锛屽叿链夊钩鍙版棤鍏虫т笖瀹夊叏鍙闱狅纴涓昏侀溃钖戝洜鐗圭绣镄勬墍链夌壒镣广

C. 大数据的常见处理流程

大数据的常见处理流程

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

D. 𨱔杞﹀ご閲囬泦鍣ㄧ殑锷熻兘

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LocoySpider閲囩敤Visual C#缂栧啓锛屽彲镫绔嫔湪Windows2008涓嬭繍琛岋纸windows2003 镊甯.net1.1妗嗘灦銆傛渶鏂扮増镄勭伀杞﹂噰闆嗗櫒鏄2008鐗堬纴闇瑕佸崌绾у埌.net2.0妗嗘灦镓嶈兘浣跨敤锛夛纴濡傛偍鍦╓indows2000銆乆p绛夌幆澧冧笅浣跨敤锛岃峰厛鍒板井杞瀹樻柟涓嬭浇涓涓.net framework2.0鎴栨洿楂樼幆澧幂粍浠躲傜伀杞﹂噰闆嗗櫒V2009 SP2 04链堢僵鏋29镞 鍦ㄦ垜浠灏嗘暟鎹閲囬泦涓嬫潵钖庢暟鎹榛樿ゆ槸淇濆瓨鍦ㄦ湰鍦扮殑锛屾垜浠鍙浠ヤ娇鐢ㄤ互涓嫔嚑绉嶆柟寮忓规暟鎹杩涜屽勭悊銆
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1銆侀噰闆嗘暟鎹锛岃繖涓鍖呮嫭閲囬泦缃戝潃锛岄噰闆嗗唴瀹广傝繖涓杩囩▼鏄銮峰缑鏁版嵁镄勮繃绋嬨傛垜浠锅氲勫垯锛屽湪閲囩殑杩囩▼涓涔熺畻鏄瀵瑰唴瀹瑰仛浜嗗勭悊銆
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鍏蜂綋镄勪娇鐢ㄥ叾瀹炴槸寰堢伒娲荤殑锛屽彲浠ユ牴鎹瀹为檯𨱒ュ喅瀹氥傛瘆濡傛垜鍙浠ラ噰闆嗘椂鍏堥噰闆嗕笉鍙戝竷锛屾湁镞堕棿浜嗗啀鍙戝竷锛屾垨鏄钖屾椂閲囬泦鍙戝竷锛屾垨鏄鍏埚仛鍙戝竷閰岖疆锛屼篃鍙浠ュ湪閲囬泦瀹屼简鍐嶆坊锷犲彂甯冮厤缃銆傛讳箣锛屽叿浣撹繃绋嬬敱鎭ㄨ屽畾锛岀伀杞﹂噰闆嗗櫒镄勫己澶у姛鑳戒箣涓涔熷氨鏄浣撶幇鍦ㄧ伒娲讳腑銆