SQL数据连接知识点的讲解(2)

myeclipse连接sql server2008r2数据库 由于自己在连接数据库时遇到了好多问题,现在网络上搜到的东西因为版本的问题好多配置都不一样,我用了好久的时间才解决好,现在总结一下,希望可以给大家带来帮助1. myeclipse sqlserver2008r2 tomcat 下载安装(这些软件的安装都提供了安装过程,网络上都能搜到,我相信大家都可以安装成功,所以我就不重复了)2. 下载连接数据库要用的jar包(根据自己需要下载相应的版本,我以4.1... 阅读详情

本篇文章要总结数据表的连接涉及查询,所以把要用到的表先展示
班级表classes:(已经开班的班级号为1 2 3 )
在这里插入图片描述
学生表student::
在这里插入图片描述

一、SQL连接

在学生表中查找出已经开班的学生姓名和年龄
select name,age from student where cls_id in (1,2,3);
输出结果:
在这里插入图片描述

二、内连接

1、inner join on

假设不知道班级表中有哪些班级开班了(即不知道班级表中id有哪些),在学生表中找出开班同学姓名和年龄
select student.name,stdent.age from student inner join classes on student.cls_id=classes.id;
简便写法:
select st.name,st.age from student as st inner join classes as cls on st.cls_id=cls.id;
输出结果:
在这里插入图片描述

2、using

简化连接查询:连接的列具有相同的列明和数据类型
由于两张表中相同的列名为id列 一般连接查询方法:
select st.name,st.age from student as st inner join classes as cls on st.id=cls.id;
输出结果:
在这里插入图片描述
简化查询方法:
select st.name,st.age from student as st inner join classes cls using(id);
输出结果:在这里插入图片描述

三、自联结

1 对一个表进行操作

一个表的一列关联到该表的另一列,解决一个表与列之间的关系
查找出id=cls_id两列相等学生姓名
select name from student where id=cls_id;
输出结果:
在这里插入图片描述
把一个表名为两个别名查找某一列的信息
select st.name from student as st inner join student as st1 on st.id=st1.id;
输出结果是学生表所有学生的姓名:
在这里插入图片描述

2、case 多条件判断

case when … then …when … then else… end
----多条件判断
----简单case 函数
select name,(case gender when ‘男’ then 1 when ‘女’ then 2 else 3 end) ‘性别’ from student;
输出结果:
在这里插入图片描述
----case搜索函数
select name,(case when height > 180.0 then ‘第一类’ when height between 170.0 and 179.0 then ‘第二类’ else ‘第三类’ end)‘身高’ from student;
输出结果:
在这里插入图片描述

四、外连接

以一张表为基础取另一张表的数据,没有的空值填充

1、左连接 left join

left join左边的为左表
以学生表作为左表
select * from student left join classes on student.id=classes.id;
输出结果:
在这里插入图片描述
以班级表作为左表
select * from classes left join student on classes.id=student.id;
输出结果:
在这里插入图片描述

2、右连接

以右边的表为基准
先以班级表为基准 和 以班级表为左表查出结果相同
select * from student right join classes on student.id=classes.id;
在这里插入图片描述
以学生表为基准 和 以学生表为左表查出的结果相同
select * from classes right join student on student.id=classes.id;
在这里插入图片描述

五、全连接

union

保证字段名相同且数据类型相同
select name from student union select name from classes;
输出结果:
在这里插入图片描述
如果数据类型不相同出现的结果
select age from student union select name from classes;
输出结果:
在这里插入图片描述

六、交叉连接

cross join

将学生表和班级表进行交叉总共有17乘以3=51行数据
不带有where时候返回的是笛卡尔积行数等于两个表的乘积
select * from student cross join classes;
输出结果较长不再展示。

带有where返回的是匹配的行数,即满足条件的行数
select * from student cross join classes where student.age > 18;
在这里插入图片描述

七、数据合并

1、union

去除重复值
select age from student union select name from classes;
输出结果:
在这里插入图片描述

2、union all

不去除重复值
select age from student union all select name from classes;
输出结果:
在这里插入图片描述

八、子查询

1、标量子查询

(子查询中查出来数值只有一个)
select name from student where cls_id=(select id from classes where name=‘sql01期’);
输出结果:在这里插入图片描述

2、列级子查询

(子查询中查出来的数值不止一个)
select name from student where cls_id in (select id from classes)
输出结果(内连接也可完成):
在这里插入图片描述

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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")

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