OracleSQL基础-过滤和排序
Oracle SQL基础-->过滤和排序
--=======================================
--SQL基础-->过滤和排序
--=======================================
/*
一、使用WHERE字句实现对数据的过滤
用法：SELECT *|{[DISTINCT] column|expression [alias],...} FROM table
[WHERE condition(s)];
二、多条件连接
AND 同时满足
OR 满足其中一个
三、比较符
＞大于
＞＝大于等于
＜小于
＜＝小于等于
＜＞不等于
！= 不等于
IS NULL 是否为空值
IS NOT NULL 不为空值
NOT 条件为FALSE时返回TRUE
BETWEEN x AND y 大于等于X，小于等于Y
IN （集合）在这个集合中，或者讲在这个列表中
NOT IN（集合）不在这个集合中，或者讲不在这个列表中
LIKE 使用LIKE操作符来执行有效搜索字符串数值的通配符搜索
％通配任意字符
_ 能配单个字符
四、日期和字符串的处理
字符串和日期值使用单引号标记嵌入
字符数值是大小写有关，而日期数值是格式化的。
ORACLE默认显示的日期格式为：DD－MON－RR
可以用alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd';修改日期格式
永久性修改可以用：
alter system set nls_date_format='yyyy-mm-dd' scope=spfile;
日期相加减：
日期＋（－）数字返回一个往前或往后的天数的日期
＋往后－往前
日期－日期得到两个日期之间相差的天数
五、order by 排序
默认的排序方式：升序
控制排序方式：ASC 升序
DESC 降序
六、演示*/
/*使用WHERE条件查询*/
SQL>select*from scott.emp where sal > 2000
2 ;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7566 JONES MANAGER 7839 02-APR-81 2975
20
7698 BLAKE MANAGER 7839 01-MAY-81 2850
30
7782 CLARK MANAGER 7839 09-JUN-81 2450
10
7788 SCOTT ANALYST 7566 19-APR-87 3000
20
7839 KING PRESIDENT 17-NOV-81 5000
10
7902 FORD ANALYST 7566 03-DEC-81 3000
20
/*多条件连接*/
SQL>select*from scott.emp where deptno = 20 and sal > 2000;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7566 JONES MANAGER 7839 02-APR-81 2975
20
7788 SCOTT ANALYST 7566 19-APR-87 3000
20
7902 FORD ANALYST 7566 03-DEC-81 3000
20
/*错误的写法*/
SQL>select*from scott.emp where 1000<=sal<=2000;
select*from scott.emp where 1000<=sal<=2000
*
ERROR at line 1:
ORA-00933: SQL command not properly ended
/*正确的写法*/
SQL>select*from scott.emp where sal >= 1000 and sal <= 2000;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7499 ALLEN SALESMAN 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7521 WARD SALESMAN 7698 22-FEB-81 1250 500 30
7654 MARTIN SALESMAN 7698 28-SEP-81 1250 1400 30
7844 TURNER SALESMAN 7698 08-SEP-81 1500 0 30
7876 ADAMS CLERK 7788 23-MAY-87 1100
20
7934 MILLER CLERK 7782 23-JAN-82 1300
10
/*BETWEEN的用法*/
SQL>select*from scott.emp where sal between 1000 and 2000;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7499 ALLEN SALESMAN 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7521 WARD SALESMAN 7698 22-FEB-81 1250 500 30
7654 MARTIN SALESMAN 7698 28-SEP-81 1250 1400 30
7844 TURNER SALESMAN 7698 08-SEP-81 1500 0 30
7876 ADAMS CLERK 7788 23-MAY-87 1100
20
7934 MILLER CLERK 7782 23-JAN-82 1300
10
/*IN的用法，以下两条语句等同*/
SQL>select*from scott.emp where sal = 3000 or sal = 5000;
SQL>select*from scott.emp where sal in(3000,5000);
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7788 SCOTT ANALYST 7566 19-APR-87 3000
20
7839 KING PRESIDENT 17-NOV-81 5000
10
7902 FORD ANALYST 7566 03-DEC-81 3000
20
SQL>select*from scott.emp where sal = 3000 or sal = 5000;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7788 SCOTT ANALYST 7566 19-APR-87 3000
20
7839 KING PRESIDENT 17-NOV-81 5000
10
7902 FORD ANALYST 7566 03-DEC-81 3000
20
--not in的用法
SQL>select*from scott.emp where sal not in(3000,5000);
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7369 SMITH CLERK 7902 17-DEC-80 800
20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7521 WARD SALESMAN 7698 22-FEB-81 1250 500 30
7566 JONES MANAGER 7839 02-APR-81 2975
20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 28-SEP-81 1250 1400 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 01-MAY-81 2850
30
7782 CLARK MANAGER 7839 09-JUN-81 2450
10
7844 TURNER SALESMAN 7698 08-SEP-81 1500 0 30
7876 ADAMS CLERK 7788 23-MAY-87 1100
20
7900 JAMES CLERK 7698 03-DEC-81 950
30
7934 MILLER CLERK 7782 23-JAN-82 1300
10
/*LIKE、%、_ 运算符的用法*/
SQL>select*from scott.emp where ename like'A%';
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7499 ALLEN SALESMAN 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7876 ADAMS CLERK 7788 23-MAY-87 1100
20
SQL>select*from scott.emp where ename like'_L%';
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- --------- ----------
---------- ----------
7499 ALLEN SALESMAN 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 01-MAY-81 2850
30
7782 CLARK MANAGER 7839 09-JUN-81 2450
10
--日期格式：未修改前
SQL>select sysdate from dual;
SYSDATE
---------
28-MAR-10
/*日期格式的修改，仅对当前会话有效*/
SQL>alter session set nls_date_format ='yyyy-mm-dd';
Session altered.
--查看修改后的日期格式
SQL>select sysdate from dual;
SYSDATE
----------
2010-03-28
--永久性修改，将其修改写到参数文件中。
alter system set nls_date_format ='yyyy_mm_dd' scope = spfile;
--日期的加减
-- 日期＋（－）数字返回往前或往后的天数日期
-- ＋往前，－往后
-- 日期－日期
SQL>select sysdate + 10 from dual;
SYSDATE+10
----------
2010-04-07
SQL>select sysdate - 10 from dual;
SYSDATE-10
----------
2010-03-18
--日期相减(为相差的天数)
SQL>select empno,ename,sysdate,sysdate - hiredate from scott.emp;
EMPNO ENAME SYSDATE SYSDATE-HIREDATE
---------- ---------- ---------- ----------------
7369 SMITH 2010-03-28 10693.4346
7499 ALLEN 2010-03-28 10628.4346
7521 WARD 2010-03-28 10626.4346
7566 JONES 2010-03-28 10587.4346
7654 MARTIN 2010-03-28 10408.4346
7698 BLAKE 2010-03-28 10558.4346
7782 CLARK 2010-03-28 10519.4346
7788 SCOTT 2010-03-28 8379.43456
7839 KING 2010-03-28 10358.4346
7844 TURNER 2010-03-28 10428.4346
7876 ADAMS 2010-03-28 8345.43456
--使用null值过滤
SQL>select*from scott.emp where comm is null;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- ---------- ----------
---------- ----------
7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800
20
7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975
20
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 2850
30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 2450
10
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-19 3000
20
7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 5000
10
7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 1100
20
7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-03 950
30
7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000
20
7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 1300
10
/*ORDER BY排序（默认为升序）*/
SQL>select*from scott.emp where sal > 2000 order by sal;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- ---------- ----------
---------- ----------
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 2450
10
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 2850
30
7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975
20
7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000
20
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-19 3000
20
7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 5000
10
--多字段排序
SQL>select*from scott.emp where sal > 2000 order by sal desc,ename asc;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- ---------- ----------
---------- ----------
7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 5000
10
7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 3000
20
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-19 3000
20
7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 2975
20
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-05-01 2850
30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 2450
10
--按第个字段降序排列，order by 4 desc
SQL>select empno,ename,job,sal from scott.emp where sal >2000 order by 4 desc;
EMPNO ENAME JOB SAL
---------- ---------- --------- ---------- 7839 KING PRESIDENT 5000
7902 FORD ANALYST 3000
7788 SCOTT ANALYST 3000
7566 JONES MANAGER 2975
7698 BLAKE MANAGER 2850
7782 CLARK MANAGER 2450
基于节点结构相似和排序的协同过滤算法1
基于节点结构相似和排序的协同过滤算法1 刘淇，陈恩红 中国科学技术大学计算机科学与技术系，合肥 (230027) E-mail: cheneh@https://www.wendangku.net/doc/8612027867.html, 摘要：本文提出一类基于图中的节点结构相似与带重启动的随机游走相结合的协同过滤推荐算法。该方法不仅具有较高的准确度，且具有良好的可扩展性。另外，该推荐算法可以在所有的用户和项之间产生相似排序，从而避免低覆盖率造成的推荐不准确。文中提出了两类不同的实现方法，分别是基于项协同过滤的项排序算法和基于用户协同过滤的用户排序算法，通过在一个标准数据集MovieLens上的测试表明了算法的有效性。 关键词：推荐算法；协同过滤；结构相似；排序；随机游走 中图分类号: TP31 1．引言 推荐系统根据用户与系统的交互历史以及用户的个人信息等构建用户的兴趣模型，预测用户可能感兴趣的产品或项。推荐系统大致可以分为三类[1]：基于协同过滤的方法(collaborative filtering)[2][4]，基于内容的方法(content-based filitering)[5][8]和将二者结合的混合推荐算法(hybrid recommendation)[6][7]。其中，基于协同过滤（CF）的方法在保持较好推荐效果的同时，其实现和维护代价都比较低，因而得到了最广泛的应用。协同过滤算法又分为Memory-based和Model-based两类[1]。 Model-based算法首先利用已有的用户评价数据建立一个模型，然后根据该模型进行评价预测，例如基于贝叶斯网络的方法[11]，基于最大熵的方法[10]。但通常Model-based方法的模型建立和更新非常耗时，且模型经常不能像Memory-based方法一样覆盖所有的用户。Memory-based算法是一种启发式的方法，它根据用户以往的所有评价去推荐。该方法一般是先为每个用户寻找相似的用户，再根据相似用户对给定项的评分以及用户相似度对项进行排序[1]。 近来，也提出了一些基于图中顶点相似计算的方法来进行协同推荐[15][17][19]。在其它领域中，[12] 总结和比较了大量的计算图中结点相似的方法用来进行连边预测。[13]也提出了一种新的度量网络中顶点结构相似的方法。 在图结构中，经常用随机游走（Random walk）对节点间的相似度进行衡量[15][16][19]，该方法以两个节点间的平均首达时间（ACT,average commute time）为标准。但ACT的问题在于它对图中远离节点i,j的部分有很强的依赖，即使节点是紧密相连的时候也是一样，所以经常会造成计算得到的相似度与实际节点的相似度有较大偏差。作为抵消该依赖的一种方法，可以让节点i到节点j的游走周期性“重启动”，即每一步以一定的概率c返回i重新走步，这样几乎不会走到图中偏远的部分。随机重启也是进行网页排序的PageRank算法[14]的基本思想。[18]用带重启动的随机游走(RWR，random walk with restart)来发现已知多媒体对象中各个媒体属性间的关联，而[21]则用RWR来发现情感与音乐属性的关联从而进行音乐推荐。类似地，[17]也将PageRank算法的思想用到推荐系统中。 实际应用中，推荐算法不仅要求较高的预测准确度，还要具备良好的扩展性，但是目前 1本课题得到国家教育部基于教育部博士点基金项目“中国科技论文在线”模式的科技论文网络发表平台的个性化服务研究（2007105）的资助。
foobar2000过滤器语法
文档约定 简单查询高级查询 文本表达式数字表达式元数据表达式时间表达式 组合查询查询结果排序 注意事项 运算符摘要 文档约定 查询表达式以斜体表示。 例:%rating%GREATER3 查询示例可能包含在半角尖括号中的占位符。它们需要在实际的查询中替换为有实际意义的名称。如果在示例中有多个同一类型占位符，在占位符后将会加上数字以示区别。 例:
*HAS
sql简单查询,过滤排序、单行函数
基本SQL select 语句 SQL：structural query language (结构化查询语言) select * from employees;(查看所有，如果写错表明会出现什么情况？*是查询表中的所有列) select id , name , email from employees; 注意:SQL 语言大小写不敏感SQL可以写在一行或多行; 关键字不能被缩写也不能被分行(select /from); 运算符：+ 、- 、* 、/ select 8 * 4 from dual(伪表); 练习：查询emp表中员工的no、领导编号、姓名、级别和年薪+1000 数字和日期何以使用算数运算符(标识为number是数字,标识为date的为日期) Number类型的: select last_name , salary , 12 * salary + 1000 from employees; 区分优先级 Date 类型的: select sysdate(当天日期), sysdate + 1, sysdate + 2 from dual;(加减可以、乘除不可以) 练习：查询员工表中的first_name,last_name和领导编号*10的内容 练习：查询员工表中的first_name,last_name和领导编号+10的内容 空值: 空值不同于0, 凡是空值参与的运算,结果都为空（null） 别名: 1紧跟列明后面不加逗号(select employee_id id , last_name name , salary *12 annual from employees) 2 在列明后面加关键字as 3 别名默认显示都是大写的, 就想小写怎么办? 用”” (select employee_id “id” from employees) 连接符：把列与列连接, 列与字符连接在一起，用’||’表示, 可以用来合成列 在Java里有字符串参与的就像是‘+’ 练习: 最后显示的结果是：aaa邓超的生日是01-1月-1965 练习: 查询顾客表中所有信息,别名分别是m_id , 姓名(拼接后),生日和电话号码 注意: Orcale 里的字符串用‘’只有在起别名的时候用到”” 重复行：默认情况下,查询会返回全部行,包括重复行 select distinct (重复)department_id from empolyees; 二、过滤和排序数据 select employee_id, employee_name from employee where id > 20 查询生日为1965年1月1日出生的顾客信息 传统日期做法: select customer_id , first_name,last_name,phone from customers where dob='1-1月-1965' 运算符: = , > , >= , < , <= , <> != Is null
esCalc交互数据分析之分组后排序过滤
esCalc交互数据分析之分组后排序过滤在数据统计中，将表单分组汇总是很常见的操作。Excel的数据操作就可以实现分组汇总，也可以将表单中的数据排序或过滤。但是，如果需要继续整理的是在已经分组汇总过的表单，用Excel 来处理就比较麻烦了，需要在每个分组的数据块中分别操作。在这种情况下，就可以试试用esCalc 处理数据，即使是在分组后的表单中，也可以很方便地处理数据，如排序、过滤等。 如下面表中的数据，员工数据已按所在州分组： 0 1 2 A B C D E F 1- 1 ID Name Dept City State Salary 1- 2 AL 1 3 5 James Jenkins TAC Birmingham AL 10000 1 4 11 Ruth Lee TAC Montgomery AL 8000 1 5 1 2 Stephanie Edwards TAC Birmingham AL 19000 1 6 14 Steven Rodriguez TAC Montgomery AL 18000 1 7 15 Steven Sanders MKT Montgomery AL 6000 1- 8 GA 1 9 3 Harry Kelly Sales Atlanta GA 8000 1 10 7 Jerry Robinson Sales Atlanta GA 13000 1 11 8 Louis Smith Sales Atlanta GA 3000 1 1 2 16 Wanda Kelly TAC Atlanta GA 17000 1- 13 KS 1 14 1 Andrea White Sales Hui T ower KS 14000 1 15 2 Diana Jones MKT Wichita KS 22000 1 16 4 Howard Rivera TAC Hui T ower KS 21000 1 17 6 Jennifer Lopez MKT Hui T ower KS 18000 1 18 9 Rose Robinson Sales Wichita KS 21000 1 19 10 Roy Morgan MKT Wichita KS 17000 1 20 13 Steve Thompson MKT Hui T ower KS 7000 在每个分组中，员工记录是按照ID升序排序的，现在要求按下面的需要整理数据： ①重新排列各个州的员工数据，使其按照Salary降序排序； ②每个州中只保留工资排在前2名的员工资料。 先来看问题①，在esCalc中，将分组后数据重新排序的操作非常简便：只需要选择数据中对应的单元格，执行排序就可以。在这里，可以选择任何一条员工数据的Salary数据，如F10格，按下鼠标右键，在右键菜单中选择Operation->Sort，或者在菜单栏中点击Operation->Sort，并在弹出的排序选项窗口中设置降序排序：
邮件过滤及排序
1、构建一个判定邮件是否是垃圾邮件的系统，利用SpamAssassin的公开语料库，可以在 http：//https://www.wendangku.net/doc/8612027867.html,/publiccorpus/免费下载。根据邮件内容提取相应的特征词，依据特征次将邮件标注为垃圾或非垃圾邮件，特征词的提取可以根据内容、收发邮件的联系人等，这里我们根据内容。在这过程中需要相应的文本处理包（tm）。我们根据条件概率（bayes）将上述提取的特征词转化为相应的概率，从而分类。在这个过程中我们会遇到关于特征词提取，概率计算的问题，模型训练和测试，在贝叶斯中先验概率的选取，先验概率的选取可以通过正则化进行，将结果可视化等 2、加载相应的包和设置工作路径 library('tm') ##文本处理 library('ggplot2') ##作图 下面有两套文件在相应的文件夹中，一套用来训练分类器，一套用来测试分类器，有三类邮件：易识别的正常邮件、不易识别的正常邮件、垃圾邮件。 spam.path <- file.path("D:/R","spam") spam2.path <- file.path("D:/R","spam_2") easyham.path <- file.path("D:/R","easy_ham") easyham2.path <- file.path("D:/R","easy_ham_2") hardham.path <- file.path("D:/R","hard_ham") hardham2.path <- file.path("D:/R","hard_ham_2") 设置好路径后，编写函数，构建邮件的特征词项类别知识库，打开每一个文件找到空行，将空行之后的文本返回为一个字符串向量。 get.msg <- function(path) { con <- file(path, open = "rt", encoding = "latin1") text <- readLines(con) # The message always begins after the first full line break msg <- text[] ## msg <- text[seq(which(text == " ")[1] + 1, length(text), 1)] close(con) return(paste(msg, collapse = "\n")) } 以垃圾邮件为例，先得到垃圾邮件的文件列表，在列表中剔除cmds的文件，它们是unix 的基本命令表，然后用上述函数得到垃圾邮件的文本向量 spam.docs <- dir(spam.path) ##获得路劲下的文件名 spam.docs <- spam.docs[which(spam.docs != "cmds")] ##得到垃圾邮件名称 all.spam <- sapply(spam.docs, function(p) get.msg(file.path(spam.path,p))) ##得到文本向量利用tm包的函数，将得到的文本向量转化为TDM矩阵（词项-----------文档矩阵）([i，j]表示词项i在文档j中出现的次数)，得到下述函数，注意TermDocumentMatrix函数对变量的要求，注意下面参数控制的含义。 get.tdm <- function(doc.vec) { control <- list(stopwords = TRUE, removePunctuation = TRUE, removeNumbers = TRUE,
数据过滤法要点
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值，new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value;
return new_value; } //=================================================================== ============================== 2、中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数） 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜 2、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count 易语言Access数据库过滤并排序 著作人：简单 QQ群366290153 一.材料说明 1.Access数据库文件（库名“演示库”，库表“成绩表”）【如图一】 【图一】 二.要实现的问题及方法 1.筛选所有的语文成绩并按分数排序 解析： SQL语句（SELECT 姓名, 科目, 分数 FROM 成绩表 WHERE 科目 = '语文' ORDER BY 分数 DESC） 易语言步骤：（首先要准备一个数据库连接和记录集控件、高级表格控件）【如图二】 | 【图二】 ①设置数据库类型：数据库连接1.连接ACCESS（“XXX/演示库.mdb”，） ②记录集挂接数据库：记录集1.置连接（数据库连接1） ③对数据库过滤并排序：记录集1.打开（“SELECT 姓名, 科目, 分数 FROM 成绩表 WHERE 科目 = '语文' ORDER BY 分数 ASC”，#SQL语句，）注：ASC升序DESC降序 ④设置需要的变量：q 整数型，姓名文本型，科目文本型，分数整数型 ⑤初始化高级表格：高级表格1.行数=1 ⑥读取结果到高级表格：计次循环首（记录集1.记录数量，q） | 高级表格1.插入行 (, ) | 记录集1.读文本（“姓名”，姓名） | 高级表格1.置数据（高级表格1.行数-1，0，姓名） | 记录集1.读文本（“科目”，科目） | 高级表格1.置数据（高级表格1.行数-1，1，科目） | 记录集1.读整数（“分数”，分数） | 高级表格1.置数据（高级表格1.行数-1，2，分数） | 记录集1.到下一条（） 计次循环尾（） 易语言源码截图【如图三】 【图三】 竣工效果【如图四】 【图四】 欢迎加入《易语言――济南》群，一起交流探讨学习，共同进步。群号：366290153 Oracle SQL基础-->过滤和排序 --======================================= --SQL基础-->过滤和排序 --======================================= /* 一、使用WHERE字句实现对数据的过滤 用法：SELECT *|{[DISTINCT] column|expression [alias],...} FROM table [WHERE condition(s)]; 二、多条件连接 AND 同时满足 OR 满足其中一个 三、比较符 ＞大于 ＞＝大于等于 ＜小于 ＜＝小于等于 ＜＞不等于 ！= 不等于 IS NULL 是否为空值 IS NOT NULL 不为空值 NOT 条件为FALSE时返回TRUE BETWEEN x AND y 大于等于X，小于等于Y IN （集合）在这个集合中，或者讲在这个列表中 NOT IN（集合）不在这个集合中，或者讲不在这个列表中 LIKE 使用LIKE操作符来执行有效搜索字符串数值的通配符搜索 ％通配任意字符 _ 能配单个字符 四、日期和字符串的处理 字符串和日期值使用单引号标记嵌入 字符数值是大小写有关，而日期数值是格式化的。 ORACLE默认显示的日期格式为：DD－MON－RR 可以用alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd';修改日期格式 永久性修改可以用： alter system set nls_date_format='yyyy-mm-dd' scope=spfile; 日期相加减： 日期＋（－）数字返回一个往前或往后的天数的日期 ＋往后－往前 日期－日期得到两个日期之间相差的天数 五、order by 排序 默认的排序方式：升序 控制排序方式：ASC 升序 DESC 降序 六、演示*/ /*使用WHERE条件查询*/ SQL>select*from scott.emp where sal > 2000 2 ; EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO ---------- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ---------- ---------- 7566 JONES MANAGER 7839 02-APR-81 2975 20 7698 BLAKE MANAGER 7839 01-MAY-81 2850 30 7782 CLARK MANAGER 7839 09-JUN-81 2450 10 7788 SCOTT ANALYST 7566 19-APR-87 3000 20 7839 KING PRESIDENT 17-NOV-81 5000 10 实训 SQL数据查询、排序与处理 〖实训目的〗 了解SELECT语句的语法、FROM 、ORDER BY、WHERE、GROUP BY、JOIN子句和汇总函数，掌握利用SELECT语句进行数据查询、排序、过滤、汇总和分组的方法。 〖实训内容与步骤〗 实训环境准备：实训内容需要提前安装好MySQL客户端软件（如MySQL Shell），并连接上MySQL服务端软件（服务端软件可以安装在服务器上或云上）。如果没有合适的MySQL服务端软件可用，则需要先安装MySQL服务端软件。准备好之后，应该可以有如下的提示信息： Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 11 Server version: 5.7.19-log MySQL Community Server (GPL) Copyright (c) 2000, 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners. Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql> 1.导入数据 问题1：如何将.SQL为后缀的数据库数据文件导入MySQL 可以扫描右侧的二维码，获取world.sql文件。 提示：假设我们将world.sql文件下载之后，保存在d:\data\目录下。完成world.sql中数据的导入后，我们可以查看已经导入的表。 2.如何检索指定的列 问题2：在上面导入的数据库的city表中，如何检索所有的列？ 问题3：在City表中，如何查看前5行数据？ 问题4：在City表中，如何只显示Name, District两列，且只查看前5行数据？ 过滤和排序数据 一．使用where子句(过滤，WHERE 子句紧随FROM 子句） 字符和日期要包含在单引号中。 字符大小写敏感，日期格式敏感。 默认的日期格式是DD-MON月-RR。 操作符含义 = 等于(不是==) > 大于 >= 大于、等于 < 小于 <= 小于、等于 <> 不等于(也可以是!=) ■如何显示工资高于3000的员工 selectname,sal from emp where sal>3000; ■如何查找1982.1.1后入职的员工 a:select ename,hiredate from emp where hiredate>to day('yyyy-mm-dd',1982.1.1) b:select ename,hiredate from emp where hiredate>'1-1月-1982'; ■如何显示工资在2000到2500的员工情况 selectename,sal from emp where sal>=2000 and sal<=2500; 操作符含义 BETWEEN...AND... 在两个值之间(包含边界) IN(set) 等于值列表中的一个 LIKE 模糊查询 IS NULL 空值 使用betwwen...and...语句 如何显示工资在2000到2500的员工情况 selectename,sal from emp where sal between 2000 and 3000; ■如何使用in操作符 ?如何显示empno为123,345,800...的雇员情况 select * from emp where empno in(123,234,456) ■如何使用like操作符 %: 表示任意0到多个字符_: 表示任意单个字符 回避特殊符号的：使用转义符。例如：将[%]转为[\%]、[_]转为[\_]，然后再加上[ESCAPE ‘\’] 即可。 ?如何显示首字符为S的员工姓名和工资 selectename,sal from emp where ename like 's%'; ?如何显示第三个字符为大写O的所有员工的姓名和工资 selecteame,sal from emp where eame like'--o%'; ■使用is null的操作符 ?如何显示没有上级的雇员的情况 select * from emp where mgr is null ■使用逻辑操作符号 ?查询工资高于500或是岗位为MANAGER的雇员，同时还要 满足他们的姓名首写字母为大写的J select * from emp where (sal>500 or job='manager') and ename like 'J%'; 二．使用order by字句(默认是升降） ?如何按照工资的从低到高的顺序显示雇员的信息 测试 1.查询工资大于12000的员工姓名和工资 a)select last_name,salary b)from employees c)where salary>12000 2.查询员工号为176的员工的姓名和部门号 a)select last_name,department_id b)from employees c)where employee_id=176 3.选择工资不在5000到12000的员工的姓名和工资 a)select last_name,salary b)from employees c)--where salary < 5000 or salary > 12000 d)where salary not between5000and12000 4.选择雇用时间在1998-02-01到1998-05-01之间的员工姓名，job_id 和雇用时间 a)select last_name,job_id,hire_date b)from employees c)--where hire_date between '1-2月-1998' and '1-5月 -1998' d)where to_char(hire_date,'yyyy-mm-dd')between '1998-02-01'and'1998-05-01' 5.选择在20或50号部门工作的员工姓名和部门号 a)select last_name,department_id b)from employees c)where department_id=20or department_id=50 d)--where department_id in (20,50) 6.选择在1994年雇用的员工的姓名和雇用时间 a)select last_name,hire_date b)from employees c)--where hire_date like '%94' d)where to_char(hire_date,'yyyy')='1994' 7.选择公司中没有管理者的员工姓名及job_id a)select last_name,job_id b)from employees c)where manager_id is null 8.选择公司中有奖金的员工姓名，工资和奖金级别 a)select last_name,salary,commission_pct b)from employees c)where commission_pct is not null 9.选择员工姓名的第三个字母是a的员工姓名 a)select last_name b)from employees c)where last_name like'__a%' 分享知识收获快乐https://www.wendangku.net/doc/8612027867.html, Oracle的排序与布隆过滤器（Bloom Filter） 中国Oracle用户组 作者：黄玮（Fuyuncat） https://www.wendangku.net/doc/8612027867.html, 分享知识收获快乐https://www.wendangku.net/doc/8612027867.html, 1.Oracle的排序 本节主要介绍Oracle的排序算法与跟踪。 1.1 排序(sort)算法 在Oracle的排序过程中，首先将获取到的数据放入一块私有内存区（Sort Area）中进行排序。如果需要排序的数据太大，无法一次在Sort Area中完成全部数据的排序，就会将Sort Area中排好序的数据直接写入（Direct Write，数据不被cache）临时空间作为一个数据集存在。当所有数据都在内存中排过序并写入了磁盘后，就会将磁盘上的数据集进行合并排序（Merge Sort）。合并排序是一个递归过程，直到所有数据集都被合入一个数据集，排序才算完成。 1.2 初始化运行（Initial Runs） 数据最初在Sort Area中排序的过程被称为初始化运行。Sort Area的80~90%的空间需要被用于读缓冲，其他空间则被用于写缓冲。如果我们知道有多少数据（可以通过需要排序的记录数、记录平均长度已经数据块大小估算出来）需要进行排序，那么就可以用下面的公式来估算初始化运行的次数（也就是会产生多少个初始数据集）： 1.3 合并（Merges） 在进行合并时，可以同时合并2个或2个以上的数据集。一次合并多少个数据集就称为合并宽度（Merge Width）。合并也是在Sort Area中完成的，进行合并之前，需要将数据从磁盘直接读入（Direct Read）内存中。和全表扫描的多数据块读（MBRC）类似，对排序数据块的读取也可以是多个的，由sort_multiblock_read_count （SMRC，这个参数在9i后是隐含参数）控制一次读取的数据块数。不过，请注意，这个参数控制的是一次能读取的最大数据块数，而实际上一次能读取的数据块数是由sort_area_size、数据块大小等数据计算得来的。要进行合并操作，最少需要夺取2个数据集；如果使用了异步IO（disk_asynch_io=TRUE），需要有2块读缓冲。因此实际的SMRC可以按照以下公式计算：易语言Access数据库过滤并排序
OracleSQL基础-过滤和排序
SQL数据查询排序与处理
第2节-过滤和排序数据
test_lesson02过滤和排序数据
Oracle的排序与布隆过滤器 (Bloom Filter)
- 足彩科学过滤之个人观点
- 易语言Access数据库过滤并排序
- test_lesson02过滤和排序数据
- 02过滤和排序数据
- esCalc交互数据分析之分组后排序过滤
- 2.限制和排序数据
- Oracle的排序与布隆过滤器 (Bloom Filter)
- 基于节点结构相似和排序的协同过滤算法1
- 数据过滤法要点
- 文本指标的使用方法(分组,排序,过滤)-fineExcel数据分析教程
- Excel数据的排序与筛选
- sql简单查询,过滤排序、单行函数
- OracleSQL基础-过滤和排序
- EXCEL排序+过滤教程
- 第十章-信息过滤与推荐技术new
- C#2005 通过DataTable对列过滤和排序
- 第2节-过滤和排序数据
- 需求的过滤筛选和排序：二性三度一数据
- foobar2000过滤器语法
- Report Studio系列之列表制作(分组,排序,过滤,样式)