union/union all的用法

本文探讨了如何正确使用SQL查询两张表中特定条件的记录,并对比了不同查询方法的效果,包括使用join和union all的区别。

 请看一下一个查询的问题 
我有两张表 
tab1 
       字段 
       aID 
       bID 
 
tab2 
       字段 
       aID 
       bID 


tab1中有记录: 
aID    bID 
as1    19 
as2    19 
as3    23 
as4    45 
tab2中有记录: 
aID    bID 
as2    19 
as3    19 
as4    19 


现在需要查找出两张表中bID相等的且bID=19的记录,应该是5条记录 
我用的方法是: 
方法1:select  tab1.aID,tab2.aID  from  tab1,tab2  where  tab1.bID=tab2.bID  and  tab2.bID=19 
方法2:select  tab1.aID,tab2.aID  from  tab1  join  tab2  on  tab1.bID=tab2.bID  where  tab1.bID=19 
上面两中方法选出的记录都是6条,为什么出这样的问题,应该怎么做呢? 
--------------------------------------------------------------- 
 
select  *  form  tab1  where  bID=19 
union  all   
select  *  form  tab2  where  bID=19 
 
 
--------------------------------------------------------------- 
 
create  table  tab1 
       (aID  char(10), 
       bID  char(10)) 
go 
 
insert  into  tab1(aid,bid)  values('as1','19') 
insert  tab1  values('as2','19') 
insert  tab1  values('as3','38') 
insert  tab1  values('as4','45') 
go 
create  table  tab2 
       (aID  char(10), 
       bID  char(10)) 
go 
go 
insert  tab2  values('as2','19') 
insert  tab2  values('as3','19') 
insert  tab2  values('as4','19') 
go 
select  *  from  tab1 
 
select  *  from  tab1  where  tab1.bid='19'union  all  select  *  from  tab2    where  tab2.bid='19' 
 
 
斑竹加的话: 
1、join  产生的是笛卡尔积。 
2、union  会排除重复的记录 
3、union  all  不会排除重复的记录 
 

union子句
union操作符将两个查询结果合并为一个结果集。为连接查询合并两个表时:列的数日和顺序在查中必须一致;数据类型兼容
语法:
 select  语句
 union   [ all ]
 select  语句
注意:
 1 .union运算从最终结果集中删除重复记录,如想不删除重复记录使用all关键字
 2 .第一个select语句中不能用order by或compute子句,只能是最后一个select语名后用

例:查询计算机系的学生式年龄不大于19岁的学习,按年龄倒排序
 select   *   from  department  where  dept = ' computer ' ;
 union ;
 select  *   from  student  where  age <= 19
 order   by  age  desc

 


本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/daryl715/archive/2006/12/22/1453369.aspx

【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。
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