问题描述:
本题用到下面三个关系表:
CARD 借书卡。 CNO 卡号,NAME 姓名,CLASS 班级
BOOKS 图书。 BNO 书号,BNAME 书名,AUTHOR 作者,PRICE 单价,QUANTITY 库存册数
BORROW 借书记录。 CNO 借书卡号,BNO 书号,RDATE 还书日期
备注:限定每人每种书只能借一本;库存册数随借书、还书而改变。
要求实现如下15个处理:
1. 写出建立BORROW表的SQL语句,要求定义主码完整性约束和引用完整性约束。
2. 找出借书超过5本的读者,输出借书卡号及所借图书册数。
3. 查询借阅了"水浒"一书的读者,输出姓名及班级。
4. 查询过期未还图书,输出借阅者(卡号)、书号及还书日期。
5. 查询书名包括"网络"关键词的图书,输出书号、书名、作者。
6. 查询现有图书中价格最高的图书,输出书名及作者。
7. 查询当前借了"计算方法"但没有借"计算方法习题集"的读者,输出其借书卡号,并按卡号降序排序输出。
8. 将"C01"班同学所借图书的还期都延长一周。
9. 从BOOKS表中删除当前无人借阅的图书记录。
10.如果经常按书名查询图书信息,请建立合适的索引。
11.在BORROW表上建立一个触发器,完成如下功能:如果读者借阅的书名是"数据库技术及应用",就将该读者的借阅记录保存在BORROW_SAVE表中(注ORROW_SAVE表结构同BORROW表)。
12.建立一个视图,显示"力01"班学生的借书信息(只要求显示姓名和书名)。
13.查询当前同时借有"计算方法"和"组合数学"两本书的读者,输出其借书卡号,并按卡号升序排序输出。
14.假定在建BOOKS表时没有定义主码,写出为BOOKS表追加定义主码的语句。
15.对CARD表做如下修改:
a. 将NAME最大列宽增加到10个字符(假定原为6个字符)。
b. 为该表增加1列NAME(系名),可变长,最大20个字符。
1. 写出建立BORROW表的SQL语句,要求定义主码完整性约束和引用完整性约束
--实现代码:
CREATE TABLE BORROW(
CNO int FOREIGN KEY REFERENCES CARD(CNO),
BNO int FOREIGN KEY REFERENCES BOOKS(BNO),
RDATE datetime,
PRIMARY KEY(CNO,BNO))
2. 找出借书超过5本的读者,输出借书卡号及所借图书册数
--实现代码:
SELECT CNO,借图书册数=COUNT(*)
FROM BORROW
GROUP BY CNO
HAVING COUNT(*)>5
3. 查询借阅了"水浒"一书的读者,输出姓名及班级
--实现代码:
SELECT * FROM CARD c
WHERE EXISTS(
SELECT * FROM BORROW a,BOOKS b
WHERE a.BNO=b.BNO
AND b.BNAME=N'水浒'
AND a.CNO=c.CNO)
4. 查询过期未还图书,输出借阅者(卡号)、书号及还书日期
--实现代码:
SELECT * FROM BORROW
WHERE RDATE<GETDATE()
5. 查询书名包括"网络"关键词的图书,输出书号、书名、作者
--实现代码:
SELECT BNO,BNAME,AUTHOR FROM BOOKS
WHERE BNAME LIKE N'%网络%'
6. 查询现有图书中价格最高的图书,输出书名及作者
--实现代码:
SELECT BNO,BNAME,AUTHOR FROM BOOKS
WHERE PRICE=(
SELECT MAX(PRICE) FROM BOOKS)
7. 查询当前借了"计算方法"但没有借"计算方法习题集"的读者,输出其借书卡号,并按卡号降序排序输出
--实现代码:
SELECT a.CNO
FROM BORROW a,BOOKS b
WHERE a.BNO=b.BNO AND b.BNAME=N'计算方法'
AND NOT EXISTS(
SELECT * FROM BORROW aa,BOOKS bb
WHERE aa.BNO=bb.BNO
AND bb.BNAME=N'计算方法习题集'
AND aa.CNO=a.CNO)
ORDER BY a.CNO DESC
8. 将"C01"班同学所借图书的还期都延长一周
--实现代码:
UPDATE b SET RDATE=DATEADD(Day,7,b.RDATE)
FROM CARD a,BORROW b
WHERE a.CNO=b.CNO
AND a.CLASS=N'C01'
9. 从BOOKS表中删除当前无人借阅的图书记录
--实现代码:
DELETE A FROM BOOKS a
WHERE NOT EXISTS(
SELECT * FROM BORROW
WHERE BNO=a.BNO)
10. 如果经常按书名查询图书信息,请建立合适的索引
--实现代码:
CREATE CLUSTERED INDEX IDX_BOOKS_BNAME ON BOOKS(BNAME)
11. 在BORROW表上建立一个触发器,完成如下功能:如果读者借阅的书名是"数据库技术及应用",就将该读者的借阅记录保存在BORROW_SAVE表中(注ORROW_SAVE表结构同BORROW表)
--实现代码:
CREATE TRIGGER TR_SAVE ON BORROW
FOR INSERT,UPDATE
AS
IF @@ROWCOUNT>0
INSERT BORROW_SAVE SELECT i.*
FROM INSERTED i,BOOKS b
WHERE i.BNO=b.BNO
AND b.BNAME=N'数据库技术及应用'
12. 建立一个视图,显示"力01"班学生的借书信息(只要求显示姓名和书名)
--实现代码:
CREATE VIEW V_VIEW
AS
SELECT a.NAME,b.BNAME
FROM BORROW ab,CARD a,BOOKS b
WHERE ab.CNO=a.CNO
AND ab.BNO=b.BNO
AND a.CLASS=N'力01'
13. 查询当前同时借有"计算方法"和"组合数学"两本书的读者,输出其借书卡号,并按卡号升序排序输出
--实现代码:
SELECT a.CNO
FROM BORROW a,BOOKS b
WHERE a.BNO=b.BNO
AND b.BNAME IN(N'计算方法',N'组合数学')
GROUP BY a.CNO
HAVING COUNT(*)=2
ORDER BY a.CNO DESC
14. 假定在建BOOKS表时没有定义主码,写出为BOOKS表追加定义主码的语句
--实现代码:
ALTER TABLE BOOKS ADD PRIMARY KEY(BNO)
15.1 将NAME最大列宽增加到10个字符(假定原为6个字符)
--实现代码:
ALTER TABLE CARD ALTER COLUMN NAME varchar(10)
15.2 为该表增加1列NAME(系名),可变长,最大20个字符
--实现代码:
ALTER TABLE CARD ADD 系名 varchar(20)
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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【牛客刷题--SQL篇】基础查询 SQL1查询所有列 && SQL2 查询多列
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sql范例
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1.本例子是使用elasticearch-sql插件的jar包结合代码来使用; 2.使用的es版本为5.6.8,elasticsearch-sql 的版本在maven官网库找不到,暂且使用5.2.1.0,可以到git 上去下去,然后自己编译https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/tree/elastic5.6.8; 3.在pom.xml文件中...
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