松软科技带你学开发:SQL--FIRST() 函数

本文详细介绍了SQL中的FIRST()函数,该函数用于返回指定字段中第一个记录的值。通过实例展示了如何在Orders表中使用此函数来查找OrderPrice列的第一个值。文章还提到了可以使用ORDER BY语句对记录进行排序。

FIRST() 函数(原文链接 松软科技:www.sysoft.net.cn/Article.aspx?ID=3731)

FIRST() 函数返回指定的字段中第一个记录的值。

提示:可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。

SQL FIRST() 语法

	SELECT FIRST(column_name) FROM table_name

SQL FIRST() 实例

我们拥有下面这个 "Orders" 表:

O_IdOrderDateOrderPriceCustomer
12008/12/291000Bush
22008/11/231600Carter
32008/10/05700Bush
42008/09/28300Bush
52008/08/062000Adams
62008/07/21100Carter

现在,我们希望查找 "OrderPrice" 列的第一个值。

我们使用如下 SQL 语句:

	SELECT FIRST(OrderPrice) AS FirstOrderPrice FROM Orders

结果集类似这样:

FirstOrderPrice
1000

转载于:https://www.cnblogs.com/sysoft/p/11565875.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互习交流. 现在的深度习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数知识也是通用的. 本文在梳理传统机器习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数上的知识以供参考. 机器习 机器习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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