数据库使用学习笔记(一)

本文深入探讨了SQL中的各种实用函数与操作符,包括concat、concat_ws、group_concat、UNION、UNION ALL、MERGE、substr、REPLACE及repeat函数的使用场景与语法示例,帮助读者掌握数据处理与整合的高级技巧。

一、concat函数的使用

1、用于将两个或两个以上字符串连接起来,形成一个单一的字符串

SELECT CONCAT(id, name, work_date) FROM employee_tbl;

2、CONCAT_WS代表 CONCAT With Separator ,是CONCAT()的特殊形式。,第一个参数是其它参数的分隔符。分隔符的位置放在要连接的两个字符串之间。分隔符可以是一个字符串,也可以是其它参数。

select concat_ws (',',business_id,business_name,business_note) from business;

3、group_concat函数(还没跑通)

select business_id,group_concat(business_name) from business group by business_id;

4、sql UNION 操作符

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。默认地,UNION 操作符选取不同的值,即UNION是去了重的。如果允许重复的值,请使用 UNION ALL。
SQL UNION ALL 语法

SELECT column_name(s) FROM table_name1 UNION ALL SELECT column_name(s) FROM table_name2 

5、sql Merge函数

通过这个merge你能够在一个SQL语句中对一个表同时执行inserts和updates操作. 当然是update还是insert是依据于你的指定的条件判断的,Merge into可以实现用B表来更新A表数据,如果A表中没有,则把B表的数据插入A表. MERGE命令从一个或多个数据源中选择行来updating或inserting到一个或多个表

merge into products p using newproducts np on (p.product_id = np.product_id) when matched then update set p.product_name = np.product_name when not matched then insert values(np.product_id, np.product_name, np.category)

在这个例子里。前面的merger into products using newproducts 表示的用newproducts表来merge到products表,merge的匹配关系就是on后面的条件子句的内容,这里根据两个表的product_id来进行匹配,那么匹配上了我们的操作是就是when matched then的子句里的动作了,这里的动作是update set p.product_name = np.product_name, 很显然就是把newproduct里的内容,赋值到product的product_name里。如果没有匹配上则insert这样的一条语句进去。 大家看看这个merget inot的用法是不是一目了然了呀。这里merger的功能,好比比较,然后选择更新或者是插入,是一系列的组合拳,在做merge的时候,这样同样的情况下,merge的性能是优于同等功能的update/insert语句的。

6、sql substr函数:substr(字符串,截取开始位置,截取长度) //返回截取的字

SELECT substr(announcement_name,1,3) from daily_announcement;

从daily_announcement表中截取announcement_name字段,从该字段的第一个字符开始,截取三位。

7、REPLACE
用第三个表达式替换第一个字符串表达式中出现的所有第二个给定字符串表达式。

SELECT REPLACE(announcement_name,'e','aa') from daily_announcement go;

将 daily_announcement表中,announcement_name字段中的所有的e改为aa

8、repeat()函数: 用来复制字符串,如下'ab'表示要复制的字符串,2表示复制的份数

select repeat(announcement_name,2) from daily_announcement go;

在daily_announcement表的announcement_name字段中,每一条记录的名称都重复两遍。

 

 

 

 

 

内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点介绍了套基于Python实现的集成化计算框架,旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性与泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等多个环节,结合实际制造场景中的不确定性因素(如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)失数据、工况变化等),提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果,强调模块化设计与可扩展性,便于在不同制造系统中部署。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景;②构建稳定可靠的工业AI模型,应对实际生产中的数据噪声与工况波动;③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,逐步复现各模块功能,重点关注数据鲁棒处理与模型集成策略的设计思路,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入掌握该集成流程的核心机制与应用技巧。
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