数据库基础语句

HIVE SQL分位数percentile使用方法案例 percentile:percentile(col, p) col是要计算的列(值必须为int类型),p的取值为0-1,若为0.2,那么就是2分位数,依次类推。 percentile_approx:percentile_approx(col, p)。列为数值类型都可以。 percentile_approx还有一种形式percentile_approx(col, p,B),参数B控制内存消耗的近似精度,B越大,结果的精度越高。默认值为10000。当col字段中的distinct值的个数小于B时,结果就为准 阅读详情

检索SELECT

检索一列:

SELECT name FROM user;

检索name这一列的所有值

检索多列:

SELECT name,age FROM user;

检索name、age多列全部值

检索所有列:

SELECT * FROM user;

检索所有列的所有值

用distinct检索不同列:

SELECT distinct name FROM user;

检索表中所有不同的名字

限制检索结果的数目:

SELECT name FROM user limit 5;

检索前5个name

排序检索ORDER BY

对检索语句排序:

SELECT age FROM user ORDER BY age;

默认升序,语句后添加desc可以指定为降序

过滤数据WHERE

过滤数据:

SELECT name FROM user
WHERE age > 18;

WHERE的关键字可以用= < > >= <= != BETWEEN x AND x

SELECT name FROM user
WHERE age BETWEEN 10 AND 18;

组合WHERE:

SELECT name FROM user
WHERE age > 18 AND score > 60;

多个条件可以用AND或OR关键字连接

IN:

SELECT name FROM user
WHERE age IN (18,20);

指定范围

NOT:

SELECT name FROM user
WHERE age NOT IN (18,20);

NOT用于否定之后的条件

通配符过滤LIKE % _

使用LIKE加通配符模糊查询
%匹配多个字符模糊查询:

SELECT name FROM user
WHERE name LIKE 'a%';

将会得到类似abc、ab这种结果

_匹配单个字符模糊查询:

SELECT name FROM user
WHERE name LIKE 'a_';

只会返回ab、ac结果

聚集函数

用于数据汇集的函数:
AVG()得到平均值

SELECT AVG(age) as avg_age FROM user;

COUNT()得到记录条数

SELECT COUNT(*) FROM user;

MAX()得到列中最大值

SELECT MAX(age) FROM user;

MIN()得到列中最小值

SELECT COUNT(age) FROM user;

SUM()得到整列数据和

SELECT COUNT(score) FROM user;

创建/过滤分组

GROUP BY创建分组

SELECT age FROM user
GROUP BY score;

GROUP BY的内容可以不查询

HAVING过滤分组

SELECT age FROM user
HAVING age > 10;

HAVING的条件内容需要查询出来再用于过滤

组合查询UNION

UNION可以将两条SQL语句结合执行

SELECT age FROM user WHERE age > 17
UNION SELECT score FROM user WHERE score > 20

插入INSERT

INSERT INTO user(id, name, pwd) VALUES('1', 'yi', '123');

更新UPDATE

UPDATE user SET name = 'er' WHERE id = '1';

删除DELETE

DELETE FROM user WHERE id = '1';
面向多目标跟踪的数据关联方法研究综述 摘要:多目标跟踪技术在军事和民用领域具有广泛应用,其核心挑战在于数据关联问题。本文系统梳理了数据关联的主要解决方法,首次将经典算法分为确定性关联和概率性关联两大类。确定性关联(如NNDA、GNN、MHT)采用"硬分配"策略,计算效率高但易受噪声干扰;概率性关联(如PDA、JPDA、PMHT)通过"软分配"处理不确定性,更适合复杂场景。文章详细分析了各类算法的原理、适用条件和优缺点,并探讨了智能学习等新兴技术在视觉跟踪等领域的应用。研究指出,尽管随机集滤波等新方法出现, 阅读详情

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Mysql数据库基础语句

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