【无标题】SOL 基础知识点

本文介绍了SQL中的通配符用法,包括字符列表通配符、字符范围通配符和否定通配符,并给出了具体查询示例。此外,还详细讲解了如何使用LIKE和NOT LIKE运算符进行复杂查询。最后,讨论了SQL中的别名功能,包括表别名和列别名,以及何时和如何使用它们来提高查询的可读性和效率。

SOL 基础知识点

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开发工具与关键技术: Sql

作者:八重宫司大人

撰写时间:2022/6/19

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C. [list of characters]通配符

带有字符列表的方括号,例如:[ABC]表示单个字符,必须是列表中指定的字符之一。

例如,以下查询返回姓氏(last_name)中第一个字符为 Y 或 Z 的客户:

 D. [character-character]通配符 

具有字符范围的方括号,例如 [A-C] 表示必须在指定范围内的单个字符。

例如,以下查询查找客户,其中姓氏中的第一个字符是范围 A 到 C 中的字母:

E. [^]通配符

带有插入符号( ^ )后跟范围,例如[A-C]或字符列表,例如[^ABC]的方括号表示不在指定范围或字符列表中的单个字符。

例如,以下查询返回姓氏中的第一个字符不是范围A到X中的字母的客户信息:

F. NOT LIKE运算符

以下示例使用 NOT LIKE 运算符查找名字中第一个字符不是字母 A 的客户:

列和表别名:

        SQL 别名用于为 表 或 表中的列 提供临时名称。

        SQL 别名通常用于使 表名 或 列名 更具可读性。

        SQL 一个别名只存在于查询期间。

别名使用 AS 关键字,通常可以省略。

建议在下列情况下使用别名

        查询涉及多个表

        用于查询函数

        需要把两个或更多的列放在一起

        列名长或可读性差

语法:

     1、表名的别名语法:

     2、列名的别名语法:

     3、表名 和 列名 的别名混合使用语法:

### 计算方法知识点总结 计算方法(Numerical Methods)是一门研究如何利用数值逼近、插值、积分、微分等技术解决数学问题的学科。以下是计算方法的核心知识点总结: 1. **误差分析** 在数值计算中,误差不可避免。误差主要分为截断误差和舍入误差。掌握误差的来源及其对结果的影响是学习计算方法的基础[^5]。 2. **插值法** 插值法用于通过已知数据点构造一个近似函数。常用的插值方法包括拉格朗日插值法和牛顿插值法。这些方法在实际工程中被广泛应用于数据拟合和预测[^6]。 3. **数值积分与微分** 数值积分方法如梯形公式、辛普森公式,以及数值微分方法,能够有效处理无法解析求解的积分或微分问题[^7]。 4. **线性方程组求解** 线性方程组的数值解法包括直接法(如高斯消元法)和迭代法(如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法)。这些方法在科学计算中具有重要意义[^8]。 5. **非线性方程求解** 非线性方程的数值解法主要包括二分法、牛顿法和割线法。这些方法适用于求解复杂的非线性方程[^9]。 6. **常微分方程数值解法** 常微分方程的数值解法包括欧拉法、改进欧拉法和龙格-库塔法。这些方法在物理、工程等领域有广泛应用[^10]。 --- ### 结课论文范文示例 以下是一个关于计算方法的结课论文示例框架: #### 标题:计算方法在工程问题中的应用 **摘要** 本文探讨了计算方法在工程问题中的应用,重点分析了插值法、数值积分法和常微分方程数值解法的实际意义。通过案例分析,展示了计算方法在提高工程计算效率和精度中的重要作用。 **关键词** 计算方法;插值法;数值积分;常微分方程 **正文** 1. **引言** 计算方法作为现代科学计算的重要工具,在工程领域发挥着不可替代的作用。本文将从插值法、数值积分法和常微分方程数值解法三个方面展开讨论。 2. **插值法的应用** 插值法是一种通过已知数据点构造近似函数的方法。例如,拉格朗日插值法可以用于解决多项式拟合问题。代码示例如下: ```python import numpy as np from scipy.interpolate import lagrange x = np.array([0, 1, 2]) y = np.array([1, 3, 2]) poly = lagrange(x, y) print(poly) ``` 3. **数值积分法的应用** 数值积分方法如辛普森公式能够有效处理复杂函数的积分问题。代码示例如下: ```python from scipy.integrate import quad def f(x): return x**2 result, error = quad(f, 0, 1) print(result) ``` 4. **常微分方程数值解法的应用** 龙格-库塔法是一种高效的常微分方程数值解法。代码示例如下: ```python from scipy.integrate import solve_ivp def ode(t, y): return -2 * y sol = solve_ivp(ode, [0, 5], [1]) print(sol.y) ``` 5. **结论** 计算方法为工程问题提供了强有力的数值工具。通过合理选择算法,可以显著提高计算效率和精度。 --- ###
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