首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【MySQL】SQL语句查询、约束、备份与恢复

今天我们学习如下五个聚合函数: count:统计指定列不为NULL记录行数; sum:计算指定列数值和,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0; max:计算指定列最大,如果指定列是字符串类型...结果显示性别 -- 统计表中有哪几种年龄。...必须要确保 分组查询结果中有对应字段才 可以 强化: 多个字段分组 -- 需求1: 统计出 各个班级中存在性别 -- 需求2: 统计出 各个班级中存在性别 按照班级排序 -- 需求3...NOT NULL 约束强制字段始终包含。这意味着,如果不向字段添加值,就无法插入新记录或者更新记录。...唯一约束与主键约束区别: 主键:唯一、不能为空、一个表只能有一个主键,非业务数据 唯一:唯一、可以有空,但只能有一个空。一个表可以有多个唯一约束。

1.9K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

sql中 where 、group by 和 having 用法解析

--但是分组就只能将相同数据分成两列数据,而一列中又只能放入一个字段,所以那些没有进行分组 --数据系统不知道将数据放入哪里,所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录,一个数据格是无法放入多个数值...它列出具有评选三好学生资格学生号,跟上一个例子比较之后,发现这是在分组后进行子查询。...它列出具有评选三好学生资格学生号,跟上一个例子比较之后,发现这是在分组后进行子查询。...它列出具有评选三好学生资格学生号,跟上一个例子比较之后,发现这是在分组后进行子查询。...它列出具有评选三好学生资格学生号,跟上一个例子比较之后,发现这是在分组后进行子查询。

12.5K30

一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是:       女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

855120

一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是:          女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

60390

一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是:          女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

8.3K2014

这个可以框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是:       女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

81850

SQL常见面试题目

其中有3条记录分别表示语文70分,数学80分,英语58分,请用一条sql语句查询出这三条记录并按以下条件显示出来(并写出您思路)(考察case when): 大于或等于80表示优秀,大于或等于60表示及格...                2                李四                 英语            80                 2 题目:1.计算每个人总成绩并排名...(根据姓名进行分组) 答:select sum(score) as allscore,name from stuscore group by name order by allscore ; 2.计算每个人总成绩并排名...(要求显示字段: 学号,姓名,课程,最高成绩) 答:select stuid,name,subject ,max(score) from stuscore group by name 4.计算每个人平均成绩...(要求显示字段:课程,平均成绩) 答案:select subject,avg(score) as avgscore from stuscoregroup by subject 9.列出数学成绩排名

1.2K10

一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是:          女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

22230

100多次竞赛后,他研发了一个几乎可以解决所有机器学习问题框架

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是: 女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record 3:0 1 这个过程...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

70200

开发 | 一个框架,解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关竞赛,积累了很多宝贵经验,看他很幽默地说“写这样框架需要很多丰富经验,不是每个人都有这样经历,而很多人有宝贵经验,但是他们不愿意分享...我最近也在准备参加 Kaggle,之前看过几个例子,自己也总结了一个分析流程,今天看了这篇文章,里面提到了一些高效方法,最干货是,他做了一个表格,列出了各个算法通常需要训练参数。...当数据是类别的形式时,需要将它每一类提取出来作为单独一列,然后用二进制表示每条记录相应。...例如: record 1: 性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是:       女 男 record 1: 1 0 record 2:1 0 record...虽然在sklearn文档里,会列出所有算法所带有的参数,但是里面并不会说调节哪个会有效。

671100

「AI识别的是同性恋,警醒是所有人隐私安全」,斯坦福作者回应论文争议

假如每个人有多张照片,挑出同性恋正确率还能继续提升:在每个人5张图像情况下,从两个人里挑出同性恋正确率可以继续提升到男性91%和女性83%。...这仍然是“同性恋具有更少典型性别特征”体现。...结果3:性别分类器也认为男同性恋更女性化、女同性恋更男性化 为了从另一个角度验证“同性恋具有更少典型性别特征”结论,作者们用2015年 myPersonality.org 290万张 Facebook...人类结果是男性61%正确率和女性54%正确率,这也和以往多个研究中得到55%~65%准确率相符。...同性恋“平均脸”中具有更少典型性别特征,并不代表所有的同性恋都是这样,外表看起来非常像异性恋但实际是同性恋的人是必然存在

77190

中青年人脑白质年龄效应和性别差异:DTI、NODDI 和 q 空间研究

首先,来自单个扩散加权bshell和简单三维高斯模型DTI扩散指数是来自多个隔室(例如,细胞外和细胞内空间)水扩散平均测量值。这些隔间可能具有不同扩散率、形状和方向。...这类模型两个例子包括: (1)具有一个各向异性阻碍扩散和多个各向异性限制复合阻碍扩散模型(CHARMED); (2)带轴突限制谱成像(RSI),该模型采用了各种尺寸谱模型。...为了区分具有不同扩散率多个扩散区域,我们使用具有多个b(即多个shell)和每个shell中多个扩散加权方向混合扩散成像(HYDI)来捕获扩散室方向性。...表1中列出了ROIs首字母缩写词,并带有匹配颜色。 数据分析 获得每个受试者ROIs平均扩散指标,以调查年龄和性别相关变化。...b为1000s/mm2shell适用于DTI,而具有中间b三个内shell可针对NODDI模型、扩散峰度模型(DKI)进一步优化,或扩散基础光谱成像(DBSI)。

1.2K20

视角 | 全球AI顶会研究人员男女比例是7:1,最高和最低地方居然是…

业内人士或者是那些常去参加知名人工智能会议的人士都已经意识到了性别不平衡问题,而我们认为当前需要通过更加严谨研究来推进这种性别对话以及加速该不平衡现象纠正进程。...下图展示了我们性别比例研究结果: AI 科技评论注:图中列出国家与地区中,自上向下女性研究人员比例依次降低。全球平均值为男性比例 88%,女性比例 12%,男女比例大约 7:1。...为了确保准确性,我们在 Mechanical Turk 上验证了 3 次,然后我们自己也检查了所有具有可变性样例。 有了这些数据信息以后,我们就可以根据地理分布将列表中的人员进行重新分组。...值得注意是,这并不是为了获取每个人国籍信息,而是为了给每个机构和每个地理位置一个权重。其理由是,我们目的并不是研究个人数据,而是为了研究机构趋势。...在确定性别时,为了简单起见,我们保留了简单二进制类别,这是因为大多数学术简历都没有在这一主题上有太多深入介绍。我们通过作者描述中所使用反映自我认同性别代词来确定作者性别

53120

Biological Psychiatry: 基于维度与类别的自闭症异质性混和分析模型

重要是,该模型允许每个人不同程度地表达一个或多个因素(维度类型)。该研究被试来源于两个多人数据库中306名ASD(5.2-57岁)。事后分析计算了分类与症状和人口统计学之间相关。...而后对ASD患者和其对照组功能连接上三角(矩阵是对称)进行比较并z化,Z大于(或者小于)0分别代表了相对于NT组被试而言,较高连通性或(或较低连通性)。...要研究两组变量之间相关关系,有两种方法:一、列出一张表,就像研究协方差矩阵一样,这张表中包含两组变量任意两个变量之间相关关系。然后,就基于这张相关系数表进行分析。...默认网络呈跨三因素异常连通性 为了检查各因素之间共享低连通和超连通RSFC模式,对具有显著z得分(图2C)网络内和网络间模块进行了二化处理(忽略异常方向性),并跨三个因素将它们相加(图4A)。...这说明,这种方法允许每个人在不同程度上表达多个潜在因素而不是单个因素。 因此,每个人因素构成是独特,可能对将来生物标志物研究发展具有重要作用。

58610

数据库索引原理理解

单级索引就是把所有的索引字段以及对应文件位置按顺序一个个列出来,这种索引查找起来比较慢,因为是顺序存储,可以使用二分查找法,但是总体来说效率不高,这种索引是最基础索引,一般不用,ORACLE里面好像不支持这种索引...我们经常听到B+树就是这个概念,用这个树目的和红黑树差不多,也是为了尽量保持树平衡,当然红黑树是二叉树,但B+树就不是二叉树了,节点下面可以有多个子节点,数据库开发商会设置子节点数一个最大,这个不会太小...散列文件组织就是根据一个键通过散列计算把对应记录都放到同一个槽中,这样的话相同键值对应记录就一定是放在同一个文件里了,也就减少了文件读取次数,提高了效率。...2.3 位图索引 位图索引是一种针对多个字段简单查询设计一种特殊索引,适用范围比较小,只适用于字段固定并且种类很少情况,比如性别,只能有男和女,或者级别,状态等等,并且只有在同时对多个这样字段查询时才能体现出位图优势...位图基本思想就是对每一个条件都用0或者1来表示,如有5条记录性别分别是男,女,男,男,女,那么如果使用位图索引就会建立两个位图,对应男10110和对应女01001,这样做有什么好处呢,就是如果同时对多个这种类型字段进行

2.1K50

数据库设计方法论 - 继承

继承这个概念做java开发同学应该都很熟悉了,继承指的是子类继承父类特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同行为。...单表继承 在一个宽表中列出所有父对象和子对象属性,同时用一个标识列表示该行数据存储是哪个子类数据。...学生属性:姓名、年龄、性别、身份证、入学时间、学号、学分 家长属性:姓名、年龄、性别、职业、学历 老师属性:姓名、年龄、性别、教龄、学科、是否已婚 不同继承方案实现如下: 具体表继承(三张独立表...) 缺点:添加公共属性时需要修改多个表;查询公共字段展示需要查询多个表并作union操作(如:页面需要展示所有的用户,显示用户公共字段) 使用场景:适用于子表关联性较弱业务场景,并且识别出系统没有公共数据查询需求...类表继承 优点:库表层次结构清晰;为子类添加属性不用修改父表,添加公共属性不需要修改子表;查询公共数据时不需要去查询多个表;扩展性强 缺点:获取对象完整数据需要join查询,在数据量很大时影响查询效率

1.5K30

SQL Server常用Sql语句

()) between 19 and 20 and 性别=’女’ *更方便限制检索数据范围: 表达式:表达式 [not] in (表达式1,表达式2...)...--[^]:任意一个没有在方括号里列出字符 例:“查询张姓学生学号及姓名” Select 学号,姓名 from 数据表名 Where 姓名 like ‘张%’ *涉及空查询: 例:”查询选修了课程却没有成绩学生学号...统计函数表 函数名 功能 SUM() 求和 AVG() 求平均值 MIN() 返回一个数列或数值表达式最小 MAX() 返回一个数列或数值表达式最大 COUNT() 返回满足SELECT语句中指定条件记录个数...From 表名1,表名2 Where 表名1.列名=表名2.列名 33.外连接: *左外连接(将左表中所有记录分别与右表中每条记录进行组合) 表达式:select 列表1.列名_  as 列名,列表...,列表2.列名_,列名2.列名 From 表名1 as A left [outer] join 表名2 as B on A.列名_=B.列名_ *右外连接(将左表中所有记录与右表中每条记录进行组合

5.2K44
领券