展开

关键词

第2-3课 检索数据检索检索排序数据

这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。 下面分别讨论不同类型的检索 检索列 单个列 select prod_id from Products; 多个列 select prod_id, prod_name, prod_price from Products ; 所有列 select * from Products; 检索不同值 的列 select distinct vend_id from products; 检索前几列或者后几列 select prod_name from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据 单个列排序 select prod_name from products order by prod_name; 多个列排序 select prod_id, prod_price,prod_name from products order by

14820

第五章:排序检索数据

表名:products 字段:product_id、product_name、product_price、vend_id(供应商) 根据数据库设计理论,如果不明确规定排序顺序,则不应该假定检索出的数据的顺序有意义 (如果数据没有经过更新或删除,则默认展现的顺序为数据添加的顺序) 子句(clause):SQL语句由子句构成,有些子句是有必要的,而有些是可选的。 1.排序数据: SELECT product_name FROM products ORDER BY product_name 注:这条语句是将product_name按照product_name进行排序 FROM products ORDER BY product_price DESC 注:数据排序默认是使用升序,使用关键字DESC会以降序方式排列。 总结:ORDER BY用于排序,该子句必须是SELECT语句的最后一条子句,可根据需要对一列或多列数据进行排序

26970
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    5.21排序检索

    首先把各数从小到大排序,然后回答Q个为题。每个问题问是否有一块大理石写着某个数x,如果是,还需回答哪一块大理石上写着x。排序后的大理石从左到右编号1~N。 int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } sort(a, a + n);//排序

    15610

    01-03章 检索排序数据第1章 了解SQL第2章 检索数据第3章

    第2章 检索数据 2.1 SELECT语句 用于从一个或多个表中检索信息,必须指定两条信息,想选择什么,从什么地方选择。 屏幕快照 2018-05-24 05.34.56.png 说明 SQL语句一般返回原始的、无格式的数据数据的格式化是表示问题,而不是检索问题。 因此,表示(如把上面的价格值显示为正确的十进制数值货币金额)一般在显示该数据的应用程序中规定。 2.4 检索所有列 SELECT语句可以检索所有的列,在实际列名的位置使用星号(*)通配符。 下面代码检索 3 个列,按其中两个列对结果进行排序,首先按价格,然后按名称排序。 3.4 指定排序方向 数据默认升序排序,可以用ORDER BY ··· DESC子句进行降序排序

    17610

    Elasticsearch如何检索数据

    我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎,那么它是如何实现快速的检索呢? 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值,对于全文检索而言,这样的存储是低效的。 举个例子,我有一个大文本字段,存到数据库里面只能是一个值,如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词,数据库如何实现? 只能通过like模糊查询来实现,先不说性能低,这对于一个搜索引擎是远远不够的。 针对上面数据库的不足,所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引(Inverted Index)的数据结构,不同于数据库的行式存储,Lucene这里采用了列式存储的方式故而对单个字段可以支持多个值的存储 ,排名靠前的基本都是最相关的数据,那么那些因素决定了数据的排名? 早期的全文检索所有的数据都会被做成一个大的倒排索引,当新索引准备好之后,它会替代旧的大索引并且最近的变化数据可以被检索

    43890

    全文检索数据挖掘

    1.全文索引 全文检索(Full-text Search):先建立索引,再对索引进行搜索的过程,搜索结果为匹配文本 一般过程:索引创建(Indexing 停词(stop word):英文中没有任何意义的词,不创建索引 2.数据挖掘与数据仓库 数据挖掘(DM) 传统的数据库分析数据量太大后效率低,产生数据挖掘和数据仓库等新技术。 (DW) 数据仓库是一个环境,组成包括: 数据数据净化 数据载入 信息发布系统 操作型数据和外界数据 数据集市 管理平台 3.网络爬虫 建立URL和分词元数据的键值对,提供全文检索URL http://www.cnblogs.com/elaron/archive/2013/07/24/3213333 /3dobe.com/archives/44/(IK分词器原理与源码分析) http://www.th7.cn/Program/net/201212/117929.shtml(Lucene.net全文检索架构

    31730

    京东电商搜索中的语义检索与商品排序

    在业界检索算法基础上,我们提出一系列更适用于电商场景的检索排序算法,在业务上取得了显著收益。其中的多篇论文已被 KDD/SIGIR 等收录。 召回阶段:给定一个查询词,从商品库中召回有效正确的商品候选集,并将结果返回给排序。召回方式有很多种,这里我们只介绍基于向量检索的召回。 下面我们分别介绍,基于向量检索召回和商品排序: 02 向量召回 向量检索作为一种信息检索方式在工业界已经被广泛应用,它能解决传统倒排检索不能解决的问题。 商品排序的传统方法使用 xgboost 等基于决策树的方法从数据中进行学习,但是这些模型通常有成百乃至上千的数值型人工特征,不能有效的从原始特征比如用户历史点击购买数据、商品文本和图像中直接学习。 推动训练平台升级,提升模型训练速度 搜索排序是商品检索最重要的模块之一,我们在个性化、时效性、多目标等方向不断迭代,提升了排序体验,也提升了商品成交量。

    55720

    MySQL(二)数据检索和过滤

    使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了,它的用途就是从一个或多个表中检索信息,使用select检索数据必须给出至少两条信息:想选择什么,以及从什么地方选择 一、检索数据 1、检索单个列 select column from table; 该SQL语句的检索结果将返回表中的所有行,数据没有过滤(过滤将得出结果集的一个子集),也没有排序(如没有明确排序查询结果,则返回数据的顺序没有特殊意义,只要返回相同数目的行 ,而不是检索问题;因此表示方式一般在显示该数据的应用程序中规定,一般很少使用实际检索出的原始数据(没有应用程序提供的格式) 3、检索所有列 select * from table; 给定通配符*,则检索数据时返回表中所有列 ,MySQL将只返回能返回的最大行数) 6、使用完全限定的表名 select table.column from database.table; 该SQL语句中检索的表名以及列名是完全限定的 二、排序检索数据 1告诉MySQL只返回一行的数据 三、过滤数据 数据库包含大量的数据,很少需要检索表中所有航,通常会根据特定操作或报告需要提取表数据的子集; 只检索所需数据需要指定搜索条件(search criteria

    15530

    短语检索也学习通道检索

    密集检索方法在一系列NPL问题上比稀疏方法显得大有希望。在其中,密集的短语检索-最高质量的-细粒度检索单元-是吸引人的因为短语能够直接的用作问题回答和插槽填充任务的输出。 在这项工作中,我们跟随直觉,即检索短语自然需要检索较大的文本块以及研究短语检索是否可以充当包括文章和文献在内的粗级检索的基础。 我们首先注意到的是,与通道检索器相比,密集短语检索方法系统没有任何再培训,已经实现更好的通道检索精确性(前五精确性为+3-5%),这也有助于通过较少的通道实现更好的首尾相连地QA性能。 然后,我们为为什么短语级监督有助于学习比通道级监更好的细粒度要求提供了解释,并且也展示了短语检索可以改进去实现在文献检索任务中的绩效竞争。比如说实体链接和知识基础对话。 最后,我们演示了短语过滤和矢量量化可以怎样将索引的大小减少4-10倍,让密集短语检索在多粒度检索中成为一种切实可行的和多功能的解决方案。

    13240

    网页|高级检索与专业检索

    1、高级检索 高级检索也称命令检索,是相对于基本检索而言,高级检索可以让你使用多于基本检索的标准来精炼检索,使检索信息更加详细,搜索出的结果可用性也更大。 ? 图1.1 百度高级检索示例图 ? 示例:知网上检索关键词包括“人工智能”,但不包括“大数据”,作者单位为“清华大学”,发表时间从2019年到2020年。 ? ,; 示例1:知网检索主题包含”人工智能“及”大数据“并且全文不包括”科学“的文献专业检索式 专业检索式:SU=('人工智能'*'大数据')-'研究'。 检索结果: ? 图2.3 示例1检索结果 示例2:百度检索在网址www.baidu.com内搜索标题包括人工智能、大数据但不包括发展,搜索格式为.doc的内容。 专业检索式:filetype:doc site:(baidu.com) title:(人工智能 "大数据" -(发展)) ?

    1K20

    数据结构——排序——归并排序

    , 4, 2, 6, 8, 7 }; MergeSort merge = new MergeSort(); System.out.print("排序前 :\t\t"); merge.printAll(array); merge.sort(array); System.out.print("排序后:\ A[i]; for(j=i-1;A[j]>A[0];j--){ A[j+1]=A[j]; } A[j+1]=A[0]; } } 思路:将A视为一个已经过M趟插入排序的表

    6120

    MySQL 从零开始:06 数据检索

    所谓数据检索,就是前面所讲的”增删改查“的”查“。 注:本文使用的“行”指数据表中的“记录”,“列”指数据表中的“字段”。 本文介绍一些数据检索的其他高级使用方法。 1、数据准备 首先准备文需要的数据,如下图所示: ? | 钱二 | | 孙三 | | 李四 | | 王五 | | 周六 | | 吴七 | | 郑八 | | 冯九 | | 陈十 | +------+ 10 rows in set (0.00 sec) 4、排序检索 有时候数据并不是一定要按照数据库中的存储顺序进行显示,比如我们想要以商品价格进行排序或者以成绩排名进行显示。 如果我们需要对读取的数据进行排序,可以使用 MySQL 的 ORDER BY 子句来设定想按哪个字段哪种方式来进行排序,再返回搜索结果。

    30030

    LncPep|lncRNA编码肽检索数据

    之前我们介绍了 [[SPENCER-肿瘤LncRNA编码肽查询数据库]] 这种利用肿瘤质谱数据检索LncRNA表达肽的数据库。而对于其他疾病就没办法使用这个数据库了。 数据库]]观察lncRNA的表达情况。 www.humanproteomemap.org/ ), MassIVE (https://massive.ucsd.edu/ ), 以及 PRIDE (https://www.ebi.ac.uk/pride/ )四个质谱数据库在内的数据来作为质谱数据的证据来源 ---- 数据库使用 LncPep一共提供了提供了三个功能:1)数据浏览;2)数据检索以及3)数据预测 数据浏览和检索 LncPep可以直接查看各个物种当中预测到的所有可以编码肽的lncRNA信息。 至于在检索方面,则可以基于lncRNA id, Host gene以及染色体位置等查找相关的信息。比如,我们检索HOXB-AS3 通过检索,就可以看到和这个lncRNA有关的肽段信息.

    9730

    第四章:数据检索

    表名:products 字段:product_id、product_name、product_price、vend_id(供应商) 1.检索单个列: SELECT product_id FROM products 2.检索多个列: SELECT product_id, product_name, product_price FROM products 3.检索所有列: SELECT * FROM products 4.检索不同行(排除重复的值): SELECT DISTINCT vend_id FROM products 注:distinct应用于所有列,即只会排除查询到的全部重复,而不会排除部分重复的 5.限制结果 mysql返回不多于5; SELECT product_name FROM products LIMIT 5,5 注:LIMIT5,5指示Mysql返回从行5开始的5行,第一个数为开始位置,第二个数为要检索的行数 注:检索出来的行数不包括前一个数字所包含的数。 6.使用完全限定的表名: 其实就是在字段前加表名. 在表名前加数据库名.

    292100

    算法与数据结构-排序(基础排序)

    目录索引 : 选择排序 插入排序 归并排序 归并排序的实现、优化、自低而上排序 快速排序的实现随机化、双路排序、三路快速排序排序的简介、堆排序,索引堆 选择排序(Selection Sort) 选择排序就是给定一组数 ,将该组数按照从小到大的顺序进行排序的算法. 排序思路 : 循环数组,将每次循环中的数与其它数进行比对,得到每次循环中最小的一个数,进行索引位置交换,一直到循环完成,比如: 代码实现 : public static void main(String int[] arr,int i,int j){ int t = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = t; } 插入排序 (Insertion Sort): 插入排序就是将数组待排数据按其大小插入到已经排序数据中的适当位置.插入排序分为直接插入排序和折半插入排序两种.

    5930

    行人检索

    quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索 上图显示,在我们新的 quadruplet loss 作用下,对于训练数据的每个类别,我们减小了同类别方差,增加异类方差。 本文的网络结构: ?

    37520

    数据-Hive排序

    排序 2.9.1. 全局排序 Order By:全局排序,一个reduce 使用 ORDER BY 子句排序 ASC(ascend): 升序(默认) DESC(descend): 降序 ORDER BY 子句在SELECT 每个MapReduce内部排序(Sort By)局部排序 Sort By:每个MapReduce内部进行排序,对全局结果集来说不是排序。 设置reduce的个数,将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去 set mapreduce.job.reduces=7; 通过distribute by 进行数据的分区 insert overwrite 但是排序只能是倒序排序,不能指定排序规则为ASC 或者DESC。

    41210

    检索日志

    18440

    时序数据库的秘密 —— 快速检索

    当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新慢。要进一步深入的化,还是要看一下 Lucene 的倒排索引是怎么构成的。 ? 现在我们可以回答“为什么 Elasticsearch/Lucene 检索可以比 mysql 快了。 Mysql 只有 term dictionary 这一层,是以 b-tree 排序的方式存储在磁盘上的。检索一个 term 需要若干次的 random access 的磁盘操作。 每个文档按照文档 id 排序对应其中的一个 bit。 把父子关系也理解为一个 filter,那么查询时检索的时候不过是又 AND 了另外一个 filter 而已。

    48410

    mysql数据库(7):表中检索信息

    (1)选择所有数据:select * from pet;  (2)修改表内容 方法一:先删除用 DELETE FROM pet;  去修改txt中内容,再LOAD DATA LOCAL INFILE 'pig');  (4)选择特殊列:select name,birth from pet;  找出谁拥有宠物,使用这个查询:select owner from pet;  请注意该查询只是简单地检索每个记录的 为了使输出减到最少,增加关键字DISTINCT检索出每个唯一的输出记录:select distinct owner from pet;  可以使用一个WHERE子句结合行选择与列选择。 这里是动物生日,按日期排序:select  name, birth from pet order by birth;  默认排序是升序,最小的值在第一。 要想以降序排序,在你正在排序的列名上增加DESC(降序 )关键字:SELECT name, birth FROM pet ORDER BY birth DESC; 按升序对动物的种类进行排序,然后按降序根据生日对各动物种类进行排序

    11420

    相关产品

    • 腾讯云搜

      腾讯云搜

      云端全托管的搜索服务,支持从数据导入、检索串识别,搜索结果获取与排序,到数据运营全过程的一站式服务。帮助用户快速构建网站搜索、APP搜索、企业搜索等服务。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券