MySQL之 表的简单查询

本文深入解析SQL查询的高效方法,包括指定列查询、表达式查询、结果去重、条件筛选、排序展示及分页技术,助您掌握数据库操作精髓。

Select

1.全列查询

在这里插入图片描述
通常情况下,使用 * 进行全列查询存在弊端:

  1. 查询的数据越多,意味着要传输的数据量就越大;
  2. 可能会影响索引的使用

2.指定列查询
在这里插入图片描述
3.查询字段为表达式

  1. 表达式不包含该字段:
    在这里插入图片描述
  2. 表达式包含一个字段:
    在这里插入图片描述
  3. 表达式包含多个字段:
    在这里插入图片描述

4.为查询结构指定别名
在这里插入图片描述5.结果去重
未去重时:
在这里插入图片描述
可发现98是重复的;
去重查询:
在这里插入图片描述

Where条件

  • 英语不及格的同学及英语成绩 ( < 60 )
    在这里插入图片描述
  • 语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩
    使用and进行条件连接:
    在这里插入图片描述
    使用between and进行条件连接:
    在这里插入图片描述
  • 数学成绩是 58 或者 59 或者 98 或者 99 分的同学及数学成绩
    使用or进行条件连接:
    在这里插入图片描述
    使用in 进行条件连接:
    在这里插入图片描述
  • 查询姓孙的同学
    在这里插入图片描述
  • 查询孙某同学:
    在这里插入图片描述
  • 语文成绩好于英语成绩的同学 :
    在这里插入图片描述
  • 总分在 200 分以下的同学 :
    在这里插入图片描述
  • 语文成绩 > 80 并且不姓孙的同学 :
    在这里插入图片描述
  • 查询孙某同学,否则要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80 :
    在这里插入图片描述

结果排序

ASC 为升序(从小到大)
DESC 为降序(从大到小)
默认为 ASC

  • 查询同学姓名及数学成绩,按数学成绩升序显示 :
    在这里插入图片描述
  • 查询同学姓名及 qq 号,按 qq 号排序显示:
    在这里插入图片描述
    null默认为最小值;
  • 查询同学各门成绩,依次按 数学降序,英语升序,语文升序的方式显示
    在这里插入图片描述
  • 查询同学及总分,由高到低:
    在这里插入图片描述
    Oder by 字句中可以使用表达式,也可以使用别名;
  • 查询姓孙的同学或者姓曹的同学数学成绩,结果按数学成绩由高到低显示:
    在这里插入图片描述
    筛选分页结果
    语法:
-- 起始下标为 0
 
-- 从 0 开始,筛选 n 条结果 SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n;
 
-- 从 s 开始,筛选 n 条结果 SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT s, n;
 
-- 从 s 开始,筛选 n 条结果,比第二种用法更明确,建议使用 SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n OFFSET n;

  • 按 id 进行分页,每页 3 条记录,分别显示 第 1、2、3 页:
    在这里插入图片描述
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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