标准的 SQL 的解析顺序

本文深入解析SQL查询的执行顺序,从数据源组装开始,依次通过筛选、分组、聚合计算、分组筛选和最终排序,以具体示例展示SQL语句的执行流程。
标准的 SQL 的解析顺序为:
(1).FROM 子句, 组装来自不同数据源的数据
(2).WHERE 子句, 基于指定的条件对记录进行筛选
(3).GROUP BY 子句, 将数据划分为多个分组
(4).使用聚合函数进行计算
(5).使用 HAVING 子句筛选分组
(6).计算所有的表达式
(7).使用 ORDER BY 对结果集进行排序
举例说明: 在学生成绩表中 (暂记为 tb_Grade), 把 "考生姓名"内容不为空的记录按照 "考生姓名" 分组, 并且筛选分组结果, 选出 "总成绩" 大于 600 分的.
标准顺序的 SQL 语句为:
select 考生姓名, max(总成绩) as max总成绩
from tb_Grade
where 考生姓名 is not null
group by 考生姓名
having max(总成绩) > 600
order by max总成绩
在上面的示例中 SQL 语句的执行顺序如下:
(1). 首先执行 FROM 子句, 从 tb_Grade 表组装数据源的数据
(2). 执行 WHERE 子句, 筛选 tb_Grade 表中所有数据不为 NULL 的数据
(3). 执行 GROUP BY 子句, 把 tb_Grade 表按 "学生姓名" 列进行分组
(4). 计算 max() 聚集函数, 按 "总成绩" 求出总成绩中最大的一些数值
(5). 执行 HAVING 子句, 筛选课程的总成绩大于 600 分的.
(7). 执行 ORDER BY 子句, 把最后的结果按 "Max 成绩" 进行排序.
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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