第五章多表连接练习和课后作业

数据库第五章练习题作业 第6题: 建立部门表 create table bumen ( Bno char(9) primary key, Bname char(20) not null, Bmanger char(20) , Btele int ) 建立员工表 create table staff ( Stno char(9) primary key, Sname char(20), S... 阅读详情

– 练习

  • 练习一

    --  1.写一个查询,显示所有员工姓名,部门编号,部门名称。
        select e.ename 员工姓名, e.deptno 部门编号, d.dname 部门名称
          from emp e, dept d
         where e.deptno = d.deptno;
    
    --  2.写一个查询,显示所有工作在CHICAGO并且奖金不为空的员工姓名,
    ->  工作地点,奖金
        select e.ename 员工姓名, d.loc 工作地点, e.comm 奖金
          from emp e, dept d
         where e.deptno = d.deptno
           and e.comm is not null;
    
    --  3.写一个查询,显示所有姓名中含有A字符的员工姓名,工作地点。
        select e.ename 员工姓名, d.loc 工作地点
          from emp e, dept d
         where e.deptno = d.deptno
           and e.ename like '%A%';
    
  • 练习二

    --  1.查询每个员工的编号,姓名,工资,工资等级,所在工作城市,
    ->  按照工资等级进行升序排序。
        select e.empno 员工编号,
               e.ename 员工姓名,
               e.sal   工资,
               s.grade 工资等级,
               d.loc   工作城市
          from emp e, dept d, salgrade s
         where e.deptno = d.deptno
           and e.sal between s.losal and s.hisal
         order by s.grade;
    
  • 练习三

    --  1.查询所有工作在NEW YORK和CHICAGO的员工姓名,员工编号,
    ->  以及他们的经理姓名,经理编号。
        select e.ename   员工姓名,
               e.empno   员工编号,
               mgr.ename 经理姓名,
               e.mgr     经理编号
          from emp e, dept d, emp mgr
         where e.deptno = d.deptno
           and e.mgr = mgr.empno
           and d.loc in ('NEW YORK', 'CHICAGO');
    
    --  2.第上一题的基础上,添加没有经理的员工King,并按照员工编号排序。
        select e.ename   员工姓名,
               e.empno   员工编号,
               mgr.ename 经理姓名,
               e.mgr     经理编号
          from emp e, dept d, emp mgr
         where e.deptno = d.deptno
           and e.mgr = mgr.empno(+)
           and d.loc in ('NEW YORK', 'CHICAGO')
         order by e.empno; 
    
    --  3.查询所有员工编号,姓名,部门名称,包括没有部门的员工也要显示出来
        select e.empno 员工编号,
               e.ename 员工姓名,
               d.dname 部门名称
          from emp e, dept d
         where e.deptno = d.deptno(+);
    
  • 练习四

    --  使用SQL-99写法,完成如下练习
    --  1.创建一个员工表和部门表的交叉连接。
        select * from emp cross join dept;
    
    --  2.使用自然连接,显示入职日期在80年5月1日之后的员工姓名,
    ->  部门名称,入职日期
        select e.ename 员工姓名, d.dname 部门名称, e.hiredate 入职日期
          from emp e natural
          join dept d;
    
    --  3.使用USING子句,显示工作在CHICAGO的员工姓名,部门名称,工作地点
        select e.ename 员工姓名, d.dname 部门名称, d.loc 工作地点
          from emp e
          join dept d
         using (deptno)
         where d.loc = 'CHICAGO';
    
    --  4.使用ON子句,显示工作在CHICAGO的员工姓名,部门名称,工作地点,
    ->  薪资等级
        select e.ename 员工姓名,
               d.dname 部门名称,
               d.loc   工作地点,
               s.grade 薪资等级
          from emp e
          join dept d
            on (e.deptno = d.deptno)
          join salgrade s
            on (e.sal between s.losal and s.hisal)
         where d.loc = 'CHICAGO';
    
    --  5.使用左连接,查询每个员工的姓名,经理姓名,
    ->  没有经理的King也要显示出来。
        select e.ename 员工姓名, mgr.ename 经理姓名
          from emp e
          left outer join emp mgr
            on (e.mgr = mgr.empno);
    
    --  6.使用右连接,查询每个员工的姓名,经理姓名,
    ->  没有经理的King也要显示出来。
        select e.ename 员工姓名, mgr.ename 经理姓名
          from emp mgr
          right outer join emp e
            on (e.mgr = mgr.empno);
    

– 课后作业

--  1.显示员工SMITH的姓名,部门名称,直接上级名称
    select e.ename 员工姓名, d.dname 部门名称, mgr.ename 直接上级名称
      from emp e, dept d, emp mgr
     where e.deptno = d.deptno
       and e.mgr = mgr.empno
       and e.ename = 'SMITH';

--  2.显示员工姓名,部门名称,工资,工资级别,要求工资级别大于4级。
    select e.ename 员工姓名,
           d.dname 部门名称,
           e.sal   工资,
           s.grade 工资级别
      from emp e, dept d, salgrade s
     where e.deptno = d.deptno
       and e.sal between s.losal and s.hisal
       and s.grade > 4;

--  3.显示员工KING和FORD管理的员工姓名及其经理姓名。
    select e.ename 员工姓名, mgr.ename 经理姓名
      from emp e, emp mgr
     where e.mgr = mgr.empno(+)
       and (mgr.ename in ('KING', 'FORD') or
           e.ename in ('KING', 'FORD'));

    select e.ename 员工姓名, 
      case 
      when mgr.ename is null then
           'No Mgr' 
      else mgr.ename
      end 经理姓名
      from emp e 
      full outer join emp mgr 
        on (e.mgr = mgr.empno) 
     where mgr.ename in ('KING', 'FORD')
        or e.ename in ('KING', 'FORD');

--  4.显示员工姓名,参加工作时间,经理名,参加工作时间,要求参加时间比经理早
    select e.ename      员工姓名,
           e.hiredate   参加工作时间,
           mgr.ename    经理姓名,
           mgr.hiredate 参加工作时间
      from emp e, emp mgr
     where e.mgr = mgr.empno
       and e.hiredate < mgr.hiredate;
oracle第五章多表连接习题答案(理解+剖析) 练习1 1.写一个查询,显示所有员工姓名,部门编号,部门名称。 select e.ename,e.deptno,d.dname from emp e,dept d where e.deptno=d.deptno; 注意:当使用多表连接的的时候一定要注意关联表 一般关联的条件是关联的表数减去一 如上所示,from了两个表 所以下面的where至少要有一个关联起它们的条件 否则会造成笛卡尔乘积 2... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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