Oracle复杂查询(三)

本文介绍 Oracle 数据库中的分页查询实现方法,包括 rownum 的使用,并讲解了如何通过 union, union all, intersect 和 minus 进行查询结果的合并。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在from中使用子查询:

如上例Oracle复杂查询(二)最后一行,在from语句中使用子查询时,该子查询会被作为一个视图来对待,因此叫做内嵌视图,而且必须要给子查询制定别名!!

【注意:在给列取别名时可以加as,而给表加别名不可加as】

分页子查询:Oracle一共有三种  1、rownum   2、分析函数    3、rowid效率最高

一、rownum分页

第一步:先做子查询:select * from  emp;

第二步:显示rownum【oracle分配的】

select  a1.*,rownum  rn   from   (select * from emp)  a1;

第三步:显示6到10 号的数据

  select  a1.*,rownum  rn   from   (select * from emp)  a1   where  rownum<=10; 【此处rownum不可用别名】

select * from ( select  a1.*,rownum  rn   from   (select * from emp)  a1   where  rownum<=10)  where  rn >=6;

【注意:不能直接写成select  a1.*,rownum  rn   from   (select * from emp)  a1   where  rownum<=10 and  rownum>=6或者是用between  and,都不可以,oracle 的分页一次只能使用一次,类似于二分法】



查询的变化

a、指定查询咧,只需要修改最里层的子查询

b、如何排序,只需要修改最里层的子查询


用查询结果创建新表;

create table  mytable (id,name,sal,job,deptno)  as  select  empno,ename,sal,job,deptno,from emp;


合并查询:【速度远远高于and,or等等】

有时候在实际应用中,为例合并多个select语句的结果,可以使用集合操作符union,union all ,intersect,minus;

(1)union  

该操作用于取得两个结果集的并集,会自动去除结果集中的重复行,

select  ename  ,sal ,job  from  emp  where  sal >2500 union select  ename  ,sal ,job  from  emp  where  job ='manager'

(2)union all   与union相似,但不会取消重复行,而且不会排序。

select  ename  ,sal ,job  from  emp  where  sal >2500 union all   select  ename  ,sal ,job  from  emp  where  job ='manager'

(3)intersect

使用该操作符用于取得两个结果集的交集

select  ename  ,sal ,job  from  emp  where  sal >2500  intersect select  ename  ,sal ,job  from  emp  where  job ='manager'

(4)minus

两个结果集的差集,会显示存在第一个集合中,而不存在第二个集合中的数据


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值