11、MySQL的数据过滤（二）

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原创 最新推荐文章于 2026-03-31 04:16:35 发布 177 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
MySQL：在 SELECT 查询中过滤数据 语句执行简单的数据查询时，返回的是所有匹配的记录。当数据表中有上万条数据时，一次性查询出表中的全部数据会降低数据返回的速度，同时给数据库服务器造成很大的压力。如果字段的值是空值，则满足查询条件，该记录将被查询出来。它的值为 1 表示允许自增列的 NULL 值，值为 0 则表示不允许。若字段中包含多个 NULL 值，会将多个 NULL 值视为相同的值，对多个NULL进行去重。关键字后有多个字段，则会对多个字段进行组合去重，也就是说，只有。时，查询将从结果集的第一条记录开始返回，直到达到指定的。 阅读详情

not in and or

mysql> select * from products where vend_id = 1003 and prod_price <= 10;
+---------+---------+----------------+------------+---------------------------------------+
| prod_id | vend_id | prod_name      | prod_price | prod_desc                             |
+---------+---------+----------------+------------+---------------------------------------+
| FB      |    1003 | Bird seed      | 10.00      | Large bag (suitable for road runners) |
| FC      |    1003 | Carrots        | 2.50       | Carrots (rabbit hunting season only)  |
| SLING   |    1003 | Sling          | 4.49       | Sling, one size fits all              |
| TNT1    |    1003 | TNT (1 stick)  | 2.50       | TNT, red, single stick                |
| TNT2    |    1003 | TNT (5 sticks) | 10.00      | TNT, red, pack of 10 sticks           |
+---------+---------+----------------+------------+---------------------------------------+
5 rows in set (0.09 sec)

mysql> select * from products where vend_id = 1003 or prod_price <= 10;
+---------+---------+----------------+------------+----------------------------------------------------------------+
| prod_id | vend_id | prod_name      | prod_price | prod_desc                                                      |
+---------+---------+----------------+------------+----------------------------------------------------------------+
| ANV01   |    1001 | .5 ton anvil   | 5.99       | .5 ton anvil, black, complete with handy hook                  |
| ANV02   |    1001 | 1 ton anvil    | 9.99       | 1 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case |
| DTNTR   |    1003 | Detonator      | 13.00      | Detonator (plunger powered), fuses not included                |
| FB      |    1003 | Bird seed      | 10.00      | Large bag (suitable for road runners)                          |
| FC      |    1003 | Carrots        | 2.50       | Carrots (rabbit hunting season only)                           |
| FU1     |    1002 | Fuses          | 3.42       | 1 dozen, extra long                                            |
| OL1     |    1002 | Oil can        | 8.99       | Oil can, red                                                   |
| SAFE    |    1003 | Safe           | 50.00      | Safe with combination lock                                     |
| SLING   |    1003 | Sling          | 4.49       | Sling, one size fits all                                       |
| TNT1    |    1003 | TNT (1 stick)  | 2.50       | TNT, red, single stick                                         |
| TNT2    |    1003 | TNT (5 sticks) | 10.00      | TNT, red, pack of 10 sticks                                    |
+---------+---------+----------------+------------+----------------------------------------------------------------+
11 rows in set (0.07 sec)

2、计算的次序 and > or 但最好要加（）

mysql> select * from products where vend_id in (1001, 1005, 1002);
+---------+---------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------+
| prod_id | vend_id | prod_name    | prod_price | prod_desc                                                      |
+---------+---------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------+
| ANV01   |    1001 | .5 ton anvil | 5.99       | .5 ton anvil, black, complete with handy hook                  |
| ANV02   |    1001 | 1 ton anvil  | 9.99       | 1 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case |
| ANV03   |    1001 | 2 ton anvil  | 14.99      | 2 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case |
| anv21   |    1001 | 3 ton anvil  | 19.99      | 333333hhhdhdh                                                  |
| FU1     |    1002 | Fuses        | 3.42       | 1 dozen, extra long                                            |
| JP1000  |    1005 | JetPack 1000 | 35.00      | JetPack 1000, intended for single use                          |
| JP2000  |    1005 | JetPack 2000 | 55.00      | JetPack 2000, multi-use                                        |
| OL1     |    1002 | Oil can      | 8.99       | Oil can, red                                                   |
+---------+---------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------+
8 rows in set (0.07 sec)


mysql> select * from products where vend_id not in (1002);
+---------+---------+----------------+------------+----------------------------------------------------------------+
| prod_id | vend_id | prod_name      | prod_price | prod_desc                                                      |
+---------+---------+----------------+------------+----------------------------------------------------------------+
| ANV01   |    1001 | .5 ton anvil   | 5.99       | .5 ton anvil, black, complete with handy hook                  |
| ANV02   |    1001 | 1 ton anvil    | 9.99       | 1 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case |
| ANV03   |    1001 | 2 ton anvil    | 14.99      | 2 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case |
| anv21   |    1001 | 3 ton anvil    | 19.99      | 333333hhhdhdh                                                  |
| DTNTR   |    1003 | Detonator      | 13.00      | Detonator (plunger powered), fuses not included                |
| FB      |    1003 | Bird seed      | 10.00      | Large bag (suitable for road runners)                          |
| FC      |    1003 | Carrots        | 2.50       | Carrots (rabbit hunting season only)                           |
| JP1000  |    1005 | JetPack 1000   | 35.00      | JetPack 1000, intended for single use                          |
| JP2000  |    1005 | JetPack 2000   | 55.00      | JetPack 2000, multi-use                                        |
| SAFE    |    1003 | Safe           | 50.00      | Safe with combination lock                                     |
| SLING   |    1003 | Sling          | 4.49       | Sling, one size fits all                                       |
| TNT1    |    1003 | TNT (1 stick)  | 2.50       | TNT, red, single stick                                         |
| TNT2    |    1003 | TNT (5 sticks) | 10.00      | TNT, red, pack of 10 sticks                                    |
+---------+---------+----------------+------------+----------------------------------------------------------------+
13 rows in set (0.10 sec)
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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")

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

数据过滤（MySQL）

数据过滤 数据过滤用在WHERE表达式里，常用的有基本查询过滤、条件查询过滤、模糊查询过滤、字段查询过滤以及正则表达式查询过滤。 一、基本查询过滤 基本查询过滤可以查询所有字段数据或指定一个字段或者多个字段的数据。 附带建表 mysql> create table user ( -> id int(11) not null primary key, -> name nvarchar(255) default null, -> sex nvarchar(

木头博客 1980

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

MySQL数据库学习教程三：深入数据查询与过滤

在之前的MySQL数据库学习教程中，我们已经了解了数据库的基本概念、如何创建数据库和表，以及如何进行简单的数据插入操作。今天，我们将进一步深入学习MySQL中强大的数据查询与过滤功能，这是在实际应用中最常使用到的部分，能够帮助我们从海量的数据中精准地获取所需信息。

菜狗小测试 800

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

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SQL通过查询条件（WHERE）实现数据过滤，常用的查询条件有比较运算符、BEWTEEN、IN，它们在五种主流数据库中的实现一致。本文比较五种主流数据库数据过滤功能的实现和差异，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite。

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MySQL 过滤重复数据

MySQL SELECT 语句查询数据的时候返回的是所有匹配的行。 查询 tb_students_info 表中所有 age 的执行结果如下所示。 mysql> SELECT age FROM tb_students_info; +------+ | age | +------+ | 25 | | 23 | | 23 | | 22 | | 24 | | 21 | |...

weixin_45743799的博客 678

MySql系列（六）：数据过滤

数据过滤 今天博主将为大家分享一下MySql的数据过滤，不喜勿喷，如有异议欢迎讨论！ 以下所写内容均与以前的文章有联系可以前往博文查看，陈永佳的博客 WHERE子句 在我们使用数据库时，通常只会根据特定条件提取表数据的子集。只检索所需数据需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件也称为过滤条件（filtercondition）。 SELECT name, age FROM s...

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MySQL查漏补缺（二）排序检索、过滤数据、模糊查询、正则表达式

数据表 /* Navicat Premium Data Transfer Source Server : hu Source Server Type : MySQL Source Server Version : 80018 Source Host : localhost:3306 Source Schema : uer Target Server Type : MySQL Target Server Version : 8

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MySql复习—（练习二—过滤数据）

【代码】MySql复习—（练习二）

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mysql 复制过滤_MySQL 复制过滤功能介绍

首先数据库过滤，数据同步的时候只复制某一个库或者某一个表或某些表的操作，上干货！1.1 配置介绍主 [Master]binlog-do-db-d 　　代表白名单(仅将指定数据库的相关修改操作记入二进制日志) 缺点：如果主服务器宕了，恢复的时候只可以恢复记录到二进制文件日志里面的数据量。binlog-ignore-db 　 代表黑名单(只要和这里面设置相关的库，都不记录到二进制文件 )不管是...

weixin_36477469的博客 345

MySQL 主从复制过滤新增库表过滤方案

需要对从库 SQL 线程指定 UNTIL SQL_AFTER_GTIDS 方式，将从库的事务回放追平到备份文件中记录的事务点，保持从库的回放 GTID 和备份中记录的一致，这样才能正常衔接。目的是为了避免在主库做新增库备份时，备份中记录的 GTID 在从库已经被应用过，导致备份还原时，数据重复。文档中只是演示了库级的复制过滤添加，表级别的操作方式基本相同，只是针对不同库下不同表，不能同时备份（如图所示，需要将原有的主从复制过滤的配置再新增几个库做同步，需要考虑一个效率最高的方式。

ActionTech的博客 1179

MySQL数据过滤和通配符过滤.md

第七章 数据过滤 1 组合WHERE子句 11 AND操作符 12 OR操作符 13 计算次序 2 IN操作符 3 NOT操作符 第八章 用通配符进行过滤 1 LIKE操作符 11 百分号通配符 12 下划线_通配符 2 使用通配符技巧 第七章 数据过滤    ~~~~使用WHERE子句建立更高级的搜索条件，并且使用NOT和IN操作符7.1 组合WHERE子句MySQL允许使用多个WHERE子句，使

我们的征途是星辰大海 438

mysql过滤复制的实现

这篇文章主要介绍了mysql过滤复制的实现思路，主要讲解了两种思路,一种是在主库的binlog上实现另一种是从库的sql线程上实现，具体实现过程跟随小编一起看看吧 mysql过滤复制 两种思路： 主库的binlog上实现（不推荐，尽量保证主库binlog完整） 从库的sql线程上实现 所以主从过滤复制尽量不用，要用的也仅仅在从库上使用，因为要尽可能保证binlog的完整性 主库上实现 在Master 端为保证二进制日志的完整, 不使用二进制日志过滤。 主库配置参数： #配置文件中添

Free雅轩的博客 472

mysql数据库过滤数据_MySQL数据库常规操作&&一些简单绕过过滤的方法

MySQL数据库登录MySQLmysql -u 用户名 -p 密码 -h 主机IP -P 端口号但这样密码会暴露在屏幕上，也可以-p后面不输密码，回车后输入就会变成******，这样也是可以登录，默认端口3306没有修改的话可以省略-p参数，本地数据库可以省略-h下面将数据库端口修改为3316，使用mysql -uroot -p -P3316进行登录查库show databases;新增数据库cr...

weixin_39975900的博客 543
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