MySQL中合并查询数据记录与子查询

MySQL数据查询 - 联合查询 联合查询 阅读详情

合并查询数据记录

1、带有关键字union的合并操作
select * from table_name1

union select * from table_name2;

执行结果成功显示合并后的数据记录,同时去掉了重复数据记录,使新关系里没有任何重复的数据记录

2、带有关键字union all的合并操作
select * from table_name1
union all
select * from table_name2;

没有去掉重复记录,新关系里存在重复的数据记录

子查询

1、返回结果为单行单列的子查询
select filed1

​			from tbale_name

​			where field2='smith';
slelect * 

​			from table_name

​			where filed2>(

​					select filed2

​					from table_name

​					where filed2=value);
2、单行多列子查询
select field1,field2

​		from table_name

​		where field3=value;
select filed1,field2,field3

​		from table_name

​		where (field1,filed2)=(

​				select filed1,filed2

​					from table_name

​					where filed3=value);

返回结果为多行单列子查询

1、带有关键字in的子查询(或者用not in)
select filed from table_name;

select * from table_name1

​		where filed in(

​				select filed from table_name2);
2、带有关键字any的子查询
select filed

​		from table_name

​		where filed3=value;
select filed1,filed2

​		from table_name

​		where filed3>any(

​		select filed3

​			from table_name

​			where filed4=value)
3、带有关键字all的子查询
select filed from table_name

​		where field2=value;

select filed1,filed2 from table_name

​		where filed3>all(

​		select filed3

​				from table_name

​				where filed4=value);
项目8-2 多表数据记录查询—— 子查询与合并查询(2次) 这个“先查订单表,再查商品表”的过程,就可以用一个。另外,子查询的结果集可以像普通表一样使用,但它是临时的,不会真正存储在数据库里。子查询就像“套娃”:一个查询里面又套了一个查询。里面的查询先执行,把结果交给外面的查询使用。比如,把“喜欢音乐的学生”和“喜欢舞蹈的学生”合并到一起,去掉重复的人。结果有5行:小张、小刘、小宋、小李、小孙。结果有6行:小张、小刘、小宋、小李、小刘、小孙。但有时候,我们的查询条件依赖于另一个查询的结果。,如果有结果(比如有一条订单记录的商品id是5),则。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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崔凯洋
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