29、SQL查询语句详解:SELECT、FROM与ORDER BY子句使用技巧

SQL查询语句详解:SELECT、FROM与ORDER BY子句使用技巧

1. SELECT语句选项

SELECT查询通过列列表指定要检索的列。基本SELECT查询从表中检索数据的语法如下:

SELECT
columnlist
FROM
tablelist;

其中, columnlist 代表一个或多个属性,用逗号分隔。若要返回所有列,可使用星号(*)通配符。通配符是一种可替代其他字符或命令的符号,星号通配符表示“所有列”。例如:

SELECT
*
FROM
PRODUCT;

此查询将返回 PRODUCT 表中的所有数据。

若只想返回特定列,可在列列表中指定,如:

SELECT
P_CODE, P_DESCRIPT, P_PRICE, P_QOH
FROM
PRODUCT;

该查询指定数据来自 PRODUCT 表,且仅包含产品代码、描述、价格和现有数量列。注意,只有请求的列会被返回,且输出中的列顺序与查询中列出的顺序相同。若要以不同顺序显示列,只需更改列列表中列的顺序。

2. 使用列别名

实体中的属性在表中以列的形式实现,属性名即为列名。查询中检索列时,默认使用属性名作为查询输出的标签或列标题。若想使用不同名称作为输出标签,可指定新

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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