Which two are equivalent? (Choose two)

JSP中JavaBean值获取方法
最新推荐文章于 2021-07-08 18:58:29 发布
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本文探讨了在JSP页面中通过不同方式获取JavaBean属性值的有效性。重点对比了EL表达式、JSP内置标签及脚本表达式的使用，并指出了其中两种等效的方法。

Which two are equivalent? (Choose two)

2010-04-01 09:31  提问者悬赏： 5分  |  afeng848  |  分类：英语翻译  |  浏览851次 
A. <%= YoshiBean.size%> 
  B. <%= YoshiBean.getSize()%>
  C. <%= YoshiBean.getProperty("size")%>
  D. <jsp:getProperty id="YoshiBean" param="size"></jsp:getProperty> 
  E. <jsp:getProperty param="size" name="YoshiBean"></jsp:getProperty> 
  F. <jsp:getProperty id="YoshiBean" property="size"></jsp:getProperty> 
  G. <jsp:getProperty name="YoshiBean" property="size"></jsp:getProperty>
我有更好的答案

1条回答

2013-07-15 14:51 707722173  | 三级  最快回答 
此题考查的是JavaBean在jsp中的取值方式．
其中C和G效果是一样的

Which two are equivalent? (Choose two)

2010-04-01 09:31  提问者悬赏： 5分  |  afeng848  |  分类：英语翻译  |  浏览851次 
A. <%= YoshiBean.size%> 
  B. <%= YoshiBean.getSize()%>
  C. <%= YoshiBean.getProperty("size")%>
  D. <jsp:getProperty id="YoshiBean" param="size"></jsp:getProperty> 
  E. <jsp:getProperty param="size" name="YoshiBean"></jsp:getProperty> 
  F. <jsp:getProperty id="YoshiBean" property="size"></jsp:getProperty> 
  G. <jsp:getProperty name="YoshiBean" property="size"></jsp:getProperty>
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2013-07-15 14:51 707722173  | 三级  最快回答 
此题考查的是JavaBean在jsp中的取值方式．
其中C和G效果是一样的

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The grouping process has two steps. First, the GROUP BY expression list is used to arrange table rows into different groups. Once the groups are defined, the SELECT header (discussed in the next section) defines how those groups are flattened down into a single row. The resulting table will have one row for each group. To split up the working table into groups, the list of expressions is evaluated across each row of the table. All of the rows that produce equivalent values are grouped together. An optional collation can be given with each expression. If the grouping expression involves text values, the collation is used to determine which values are equivalent.
04-11
<think>好的，我现在需要帮助用户理解SQL中的GROUP BY和SELECT的分组过程。首先，我得回忆GROUP BY的基本用法，确保自己理解正确。GROUP BY用于将行按指定列的值分组，通常与聚合函数如SUM、COUNT等一起使用。用户可能想知道如何分组以及分组后的处理步骤。 接下来，我需要考虑用户的实际需求。他们可能遇到需要统计或汇总数据的情况，比如计算每个部门的平均工资或每个地区的销售总额。所以，例子应该贴近实际应用，比如销售数据或员工数据，这样更容易理解。 然后，步骤分解很重要。应该从选择分组列开始，然后应用聚合函数，处理分组后的数据，最后过滤结果（如果需要的话）。每个步骤需要详细说明，但不要过于技术化，保持简洁明了。 同时，用户提到“optional collation”，这可能涉及排序规则，但通常在GROUP BY中不直接处理排序，除非使用ORDER BY。这里需要确认是否用户混淆了GROUP BY和ORDER BY的功能，或者在分组时需要考虑字符集的排序规则。不过，SQL的GROUP BY本身不影响排序，除非显式使用ORDER BY，所以可能需要解释清楚这一点。 还要注意语法正确性，比如在SELECT子句中，非聚合列必须出现在GROUP BY中，否则会导致错误。这个常见错误需要提到，帮助用户避免。 然后，相关问题的生成需要覆盖常见疑问，比如与WHERE的区别，性能优化，多列分组，HAVING的使用，以及分组后的排序。这些问题应该能帮助用户进一步深入理解。 最后，确保引用正确。用户提供的引用中有关于数据集处理、算法应用等，可能与SQL分组关联不大，但需要检查是否有相关内容可以引用。例如，引用[1]提到数据清洗，可能关联到预处理步骤，可以在例子中处理文本数据时提及。不过用户的问题主要是关于GROUP BY，所以引用可能不是必须的，但根据示例需要适当添加。 现在整理回答结构，先解释GROUP BY的作用，再分步骤说明，给出示例代码，注意事项，最后相关问题。确保使用正确的中文术语，避免直译英文导致的误解。</think>### SQL GROUP BY 分组机制解析 GROUP BY 子句通过以下步骤将数据表划分为逻辑组，并支持基于组的聚合计算： #### **1. 分组规则建立** - **选择分组依据列**：根据 SELECT 语句中指定的列或表达式进行分组 示例：`SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department` 将员工表按部门分组，统计每个部门人数[^1] #### **2. 数据聚合阶段** - **应用聚合函数**：对每个分组执行计算操作，支持以下函数： ```sql COUNT() -- 计数 SUM() -- 求和 AVG() -- 平均值 MAX()/MIN() -- 极值 ``` 示例：计算各区域销售总额 ```sql SELECT region, SUM(sales) FROM orders GROUP BY region ``` #### **3. 分组后数据处理** - **HAVING 过滤**：对分组结果进行筛选（与WHERE的区别见注意事项） ```sql SELECT product_type, AVG(price) FROM products GROUP BY product_type HAVING AVG(price) > 100 -- 筛选均价超100的类别 ``` #### **4. 排序控制（可选）** - **COLLATE 子句**：指定分组时的字符比较规则（如大小写敏感度） ```sql SELECT city COLLATE Latin1_General_CS_AS, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city COLLATE Latin1_General_CS_AS ``` ### ▋关键注意事项 1. **SELECT 列限制**：非聚合列必须包含在 GROUP BY 中 ✅ 正确：`SELECT country, city, COUNT(*) ... GROUP BY country, city` ❌ 错误：`SELECT country, city, COUNT(*) ... GROUP BY country` 2. **执行顺序**： `FROM` → `WHERE` → `GROUP BY` → `HAVING` → `SELECT` → `ORDER BY` 3. **索引优化**：对分组列建立索引可提升性能[^2] ### ▋完整示例演示 原始数据表 sales_records： | order_id | region | amount | |----------|---------|--------| | 1 | East | 150 | | 2 | West | 200 | | 3 | East | 300 | 执行分组统计： ```sql SELECT region, COUNT(*) AS total_orders, SUM(amount) AS total_sales FROM sales_records GROUP BY region ``` 输出结果： | region | total_orders | total_sales | |--------|--------------|-------------| | East | 2 | 450 | | West | 1 | 200 | ### ▋高级应用场景 - **多级分组**：`GROUP BY region, YEAR(order_date)` - **ROLLUP 扩展**：生成小计行 ```sql SELECT region, product_type, SUM(sales) FROM orders GROUP BY ROLLUP(region, product_type) ``` - **窗口函数配合**：`RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC)`
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