SQL-DQL

本文深入解析SQL查询语言的关键特性,包括条件查询、模糊搜索、字段去重、数学运算、结果排序等操作,并介绍了如何使用聚合函数进行数据统计,适合初学者和进阶者提升SQL技能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

对数据进行提取
*代码的部分一定要熟练掌握
1.条件查询:

运行符及关键字:=、!=、<>、<、<=、>、>=
between…and
in(set)(查询固定的范围值)
is null / in not null(查询为空的属性/不为空的属性的记录)
and(且)
or(或)
not(非)

                        例如: **select * from student2 where gender='男' and age=78;(且)
                                    select * from student2 where id=3 or age=78;(或)
                                    select * from student2 where id in(2,3,4);(在某范围内查找)
                                    select * from student2 where gender is not null;(不为空)
                                    select * from student2 where gender !='男';(不等于)**
**注释语句:--加上一个空格**
  1. 模糊查询:根据指定的关键字进行查询
    ( %:任意多个字符
    _:(下划线)代表任意多个字符)

              **select * from student2 where name like '______';
              select name  from student2 where name like '______';
              select name  from student2 where name like 'h_____';                                        
              select name  from student2 where name like 'h%';            
              select name  from student2 where name like '%李%';
              select name  from student2 where name like '__k%';**
    

3.字段去重:select distinct name from student2;
对数值型字段进行数学运算,生成新字段**:select *,name+score from student2;**(产生的新字段名称为name+score)
把null变成 0: *select ,ifnull(score,0)+ifnull(age,0) from student2;
关键:ifnull(字段,0)
4.把新添加的一行起一个别名: *ifnull(score,0)+ifnull(age,0) as total
select ,ifnull(score,0)+ifnull(age,0) as total from student2;
select name as nenemm from student2;

5.对查询结果排序:order by
升序asc(默认)
降序desc
select * from student3 order by age asc,id desc;
6. 从navicat导出数据
导出结果:
INSERT INTO student2 VALUES (1, ‘hghghgh’, 78, 2541, ‘2019-4-9’, 54665, NULL);
INSERT INTO student2 VALUES (2, ‘kjkjkjkj’, 45457, 8566, ‘2019-4-26’, 9999, NULL);
INSERT INTO student2 VALUES (3, ‘huhuhu’, 44444545, 4444, ‘2019-4-8’, 8888, NULL);
INSERT INTO student2 VALUES (4, ‘kpkpkp’, 254565, 126565, ‘2019-4-10’, 254556, NULL);
INSERT INTO student2 VALUES (5, ‘mkmkmk’, 5584, 566, ‘2019-4-5’, 58555, NULL);
INSERT INTO student2 VALUES (6, ‘mkmkmk’, 586, 23, ‘2019-4-3’, 555, NULL);
INSERT INTO student2 VALUES (7, ‘mkmkmk’, 255, 241, ‘2019-4-10’, 855989, NULL);

7.创建表
8.聚合函数:对查询结果进行统计计算
统计有多少条记录:count()
select count() from student3;
select count(
) from student3 where age+ifnull(salary,0)> 20;
select count(id),count(name) from student3;

统计一列中的最大值和最小值:max()、min()
select max(salary) from student3;
求和:sum()
select sum(ifnull(salary,0)) from student3;
select sum(ifnull(salary,0)), sum(ifnull(department,0))from student3;

求平均avg()
select avg(salary) from student3;

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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