union & union all difrence

本文详细介绍了SQL中UNION和UNION ALL命令的区别及使用方法。UNION用于从两个表中选择不同数据行,而UNION ALL则返回所有记录,包括重复项。通过示例展示了如何使用这两个命令来获取挪威和美国员工的不同名称列表。

一直比较少注意到的一个问题

[@more@]

UNION

The UNION command is used to select related information from two tables, much like the JOIN command. However, when using the UNION command all selected columns need to be of the same data type.

Note: With UNION, only distinct values are selected.

SQL Statement 1
UNION
SQL Statement 2


Employees_Norway:

E_IDE_Name
01Hansen, Ola
02Svendson, Tove
03Svendson, Stephen
04Pettersen, Kari

Employees_USA:

E_IDE_Name
01Turner, Sally
02Kent, Clark
03Svendson, Stephen
04Scott, Stephen


Using the UNION Command

Example

List all different employee names in Norway and USA:

SELECT E_Name FROM Employees_Norway
UNION
SELECT E_Name FROM Employees_USA

Result

E_Name
Hansen, Ola
Svendson, Tove
Svendson, Stephen
Pettersen, Kari
Turner, Sally
Kent, Clark
Scott, Stephen

Note: This command cannot be used to list all employees in Norway and USA. In the example above we have two employees with equal names, and only one of them is listed. The UNION command only selects distinct values.


UNION ALL

The UNION ALL command is equal to the UNION command, except that UNION ALL selects all values.

SQL Statement 1
UNION ALL
SQL Statement 2


Using the UNION ALL Command

Example

List all employees in Norway and USA:

SELECT E_Name FROM Employees_Norway
UNION ALL
SELECT E_Name FROM Employees_USA

Result

E_Name
Hansen, Ola
Svendson, Tove
Svendson, Stephen
Pettersen, Kari
Turner, Sally
Kent, Clark
Svendson, Stephen
Scott, Stephen

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/202861/viewspace-977390/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/202861/viewspace-977390/

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值