SQL多条件组合查询

开发中经常会遇得到需要多种条件组合查询的情况,比如有三个表:

年级表Grade(GradeId,GradeName)

班级表Class(ClassId,ClassName,GradeId)

学员表Student(StuId,StuName,ClassId)

现要求可以按年级Id、班级Id、学生姓名,这三个条件可以任意组合查询学员信息。

 

这里提供一种巧妙的使用一条查询来实现的办法,新建一个过程,如下:

create proc newtable_proc
    @gradeId
int,
    @classId
int,
    @stuName nvarchar(
10)
as
    select s.*,c.classname,g.gradename from student s join class c on s.classid=c.classid join grade g on c.gradeid=g.gradeid
   
where
    (@gradeId
=-1 or g.gradeid=@gradeId) and
    (@classId
=-1 or c.classid=@classId) and
    (@stuName
='' or s.stuName=@stuName)
go

结果查询:

  exec newtable -1,-1,'';  --查询所有学员信息

  exec newtable 1,-1,'';    --查询年级Id为1的学员信息

  exec newtable 1,1,'';     --查询班级Id为1的学员信息

  exec newtable 1,1,'';     --查询年级Id为1且班级Id为1的学员信息

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qinzi/archive/2012/10/31/2748339.html

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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