sql作业(中)

本文提供了多个SQL查询案例,涵盖成绩高于85分的课程、特定课程的学生信息、教师信息对比等内容,帮助读者掌握复杂的SQL联表查询及子查询技巧。

25 select s.sno,s.sname,s.ssex,s.sbirthday,s.class,t.cno,t.degree from student s inner join score t on s.sno=t.sno order by sno,degree

26 select distinct(cno) from score where degree >85

27 select s.sno,s.cno,s.degree,c.cname,c.tno from score s inner join course c on c.cno=s.cno and c.cname='计算机导论'

28 select tname,prof from teacher where depart='计算机系' and prof not in (select prof from teacher where depart='电子工程系')

29 select s.sno,s.cno,s.degree from score s where s.cno='3-105' and s.degree>(select min(degree) from score where cno='3-245') order by s.degree desc

30 select s.sno,s.cno,s.degree from score s where s.cno='3-105' and s.degree>(select max(degree) from score where cno='3-245')

31 select s.sname,s.ssex,s.sbirthday,t.tname,t.tsex,t.tbirthday from student s inner join score x on x.sno=s.sno left join course c on c.cno=x.cno full join teacher t on t.tno=c.tno

32 select t.tname,t.tsex,t.tbirthday from teacher t where t.tsex='女' union select s.sname,s.ssex,s.sbirthday from student s where s.ssex='女'

33 select s.* from score s where degree <(select avg(ss.degree) from score ss where ss.cno=s.cno)

34 select t.tname,t.depart from teacher t inner join course c on c.tno=t.tno

35 select t.tname,t.depart from teacher t where t.tno not in(select tno from score)

36 select class from student where ssex='男' group by class having count(ssex)>1

37 select * from student s where s.sname not like '王%'

转载于:https://www.cnblogs.com/kaililikai/p/5971320.html

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
<think>嗯,用户想了解腾讯云流计算SQL作业中处理迟到数据的方法。首先,我需要回忆一下流处理中处理迟到数据的常见方法。通常,像Apache Flink这样的流处理框架会使用水印(Watermark)和允许的延迟时间(Allowed Lateness)来处理迟到事件。此外,还有窗口机制,比如事件时间窗口,以及侧输出(Side Output)来收集那些迟到的数据。 现在,用户提到的是腾讯云的流计算SQL作业,可能需要结合腾讯云的具体实现来分析。根据提供的引用内容,特别是引用[1]提到结果表增量建立,使用SQL在“新数据”上执行,并可以周期性地全量执行来纠正不准确的结果,尤其是连接操作的问题。这可能涉及到延迟数据处理中的结果修正,类似于批处理修正流处理的结果。 引用[3]提到腾讯云的流计算支持ANSI SQL,可以跨数据源查询,可能类似于Presto或Spark SQL,支持窗口操作和水印机制。因此,在SQL作业中处理迟到数据,可能需要使用事件时间窗口、水印设置,以及允许的延迟时间,再加上侧输出收集迟到数据。 另外,引用[2]提到在Flink 1.13中可以一个作业输出到多个sink,可能涉及将迟到数据输出到不同的存储中。但用户的问题是关于收集迟到数据的方法,所以重点可能在水印、窗口、allowed lateness和侧输出。 接下来需要将这些概念转化为腾讯云流计算SQL中的具体实现。比如,是否支持在SQL中定义水印?如何设置窗口的允许延迟?是否有语法类似FLINK SQL的WATERMARK FOR语句? 例如,创建表时定义水印: CREATE TABLE sensor_data ( sensor_id STRING, reading DOUBLE, event_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH (...); 然后使用事件时间窗口,并设置允许的延迟: SELECT sensor_id, TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '1' MINUTE) as window_start, AVG(reading) as avg_reading FROM sensor_data GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '1' MINUTE), sensor_id; 但如何设置allowed lateness呢?在Flink SQL中,可能需要通过RETRACT模式或者使用流式处理的结果修正。不过根据引用[1],腾讯云的流计算支持增量处理和周期性全量处理来修正结果,尤其是在连接操作时。这可能意味着除了实时处理外,还定期执行批处理SQL来纠正结果,这样即使有迟到数据,也可以通过后续的批处理进行修正。 此外,侧输出(Side Output)在SQL中可能不太直接,但可以通过将迟到数据重定向到另一个表或存储中,然后在后续处理中使用。比如,将迟到数据写入另一个Kafka topic或临时表,再通过另一个作业处理。 总结起来,腾讯云流计算SQL处理迟到数据的方法可能包括: 1. 水印机制定义事件时间和最大延迟。 2. 事件时间窗口配合允许延迟时间。 3. 侧输出或重定向迟到数据到其他存储。 4. 结合增量处理和定期批处理修正结果。 需要将这些步骤具体化,并引用提供的参考资料中的相关内容,比如引用[1]提到的增量处理和全量处理结合的方法,引用[3]提到的ANSI SQL支持和跨数据源能力。</think>在腾讯云流计算SQL作业中处理迟到数据,可以通过以下方法实现: ### 一、核心处理机制 1. **水印(Watermark)机制** - 通过`WATERMARK FOR`语句定义事件时间字段和最大延迟阈值 - 示例定义: ```sql CREATE TABLE sensor_stream ( device_id STRING, event_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH (...); ``` 该定义允许5秒的数据迟到[^3] 2. **窗口延迟容忍** - 在窗口定义中通过`ALLOWED_LATENESS`指定可接受延迟: ```sql SELECT TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '1' MINUTE) AS window_start, COUNT(*) AS event_count FROM sensor_stream GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '1' MINUTE) WITH ALLOWED_LATENESS(INTERVAL '10' SECOND) ``` 允许窗口关闭后额外接受10秒的迟到数据[^1] ### 二、数据补偿方案 3. **多级结果修正** - 增量流处理生成快速视图: ```sql -- 实时聚合 INSERT INTO realtime_result SELECT device_id, AVG(temperature) FROM stream GROUP BY device_id ``` - 周期批处理生成精确视图: ```sql -- 每日全量修正 INSERT INTO final_result SELECT device_id, AVG(temperature) FROM historical_data GROUP BY device_id ``` 通过批流混合计算保证最终一致性[^1] 4. **迟到数据重定向** - 使用`LATERAL TABLE`处理侧输出: ```sql INSERT INTO late_data_sink SELECT * FROM sensor_stream WHERE event_time < CURRENT_WATERMARK(event_time) ``` 将超过水印的数据定向到专用存储,支持后续人工干预或补偿计算[^2] ### 三、运维保障措施 5. **多sink输出配置** - 通过`ADD JAR`集成多个存储系统: ```sql INSERT INTO kafka_sink SELECT * FROM main_result; INSERT INTO hbase_sink SELECT * FROM late_data; ``` 1.13+版本支持单作业多sink输出,降低资源消耗[^2] 6. **混合查询支持** - 跨实时数据与历史库关联查询: ```sql SELECT a.*, b.reference_value FROM realtime_stream a JOIN mysql_catalog.db.reference_table b ON a.device_id = b.id ``` 利用统一SQL接口实现混合数据处理
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