数据分析师的学习

本文从安装MySQL和DBeaver开始,介绍了SQL的基础操作,包括创建和删除数据库、表,以及对记录的增删改查。通过实例演示了如何使用SELECT语句了解表结构,以及如何利用DISTINCT关键字去除查询结果中的重复项。

不迷糊不懒惰的数据分析师

和我一起快速成为数据分析师——SQL入门进阶

SQL学习内容

我的SQL是从学习数据库的:

  1. 创建库
  2. 删除库
  3. 创建表
  4. 删除表
  5. 对于数据库中的行(记录)进行增删改

这些代码的编写开始。

当然,忘记说了,最最开始的是安装mysql和DBeaver。

这里并没有介绍这一部分,稍后补充。

具体代码解释如下

  1. 创建数据库
  2. 删除数据库
  3. 创建表
  4. 删除表
  5. 添加纪录
  6. 删除记录
  7. 更新记录
  8. 查询记录
    1)在什么情况惯用查询语句呢?
    ——初来乍到,还不知道数据库当中的表都是什么情况时,可以用select进行查询,来了解下表的结构.
 select * from db_demo.ny_order_1030 limit 5; //后面代表的是表名(限制为5行)

2)如何对查询的结果去重呢?
查询表中某一列的数据:
select member_id from db_demo.ny_order_1030;

此时,可能会看到发生重复的数据。

就可以用distinct关键字了。

select distinct member_id from db_demo.ny_order_1030;

注意:在书写时,可以先写 from … 再补充前面的,这样的话就会出现自动补全;可以在书写的时候,将一个字段放到一行上,注意分行。

select member_id
	,order_money
	,id
from db_demo.ny_order_1030
where member_id=1;	

使用distinct关键字(对多个字段去重)后

select distinct member_id
          ,order_money
          ,id
 from db_demo.ny_order_1030
 where member_id=1;

3)where查询条件(下一篇介绍)

【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于“基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析”的研究资料,旨在通过Matlab代码实现对该优化模型的复现。文档重点介绍了如何利用粒子群优化(PSO)算法解决风能与水能联合调度中的复杂优化问题,包括系统建模、目标函数构建、约束条件处理及算法实现过程。研究兼顾可再生能源的不确定性与电力系统运行的经济性,通过仿真验证了该方法在提升能源利用率和系统稳定性方面的有效性。此外,文档还附带多个相关领域的Matlab代码案例,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等,突出其在电力系统优化中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度的工程技术人员;尤其适合希望复现EI期刊论文或开展智能优化算法在能源领域应用研究的用户。; 使用场景及目标:①学习并复现基于粒子群算法的风-水电联合运行优化模型;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与仿真方法;③拓展至微电网、储能调度、多能源协同优化等相关课题的研究与开发。; 阅读建议:建议结合文档中提供的Matlab代码进行逐模块调试与分析,重点关注目标函数设计、粒子群算法参数设置及约束处理机制。同时可参考文中列举的其他优化案例,举一反三,提升对智能算法在能源系统中综合应用的理解与实践能力。
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
 
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