SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 两种表复制语句

     Insert是T-sql中常用语句,Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)这种形式的在应用程序开发中必不可少。但我们在开发、测试过程中,经常会遇到需要表复制的情况,如将一个table1的数据的部分字段复制到table2中,或者将整个table1复制到table2中,这时候我们就要使用SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 表复制语句了。

      1.INSERT INTO SELECT语句

      语句形式为:Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1

      要求目标表Table2必须存在,由于目标表Table2已经存在,所以我们除了插入源表Table1的字段外,还可以插入常量。示例如下:

INSERT INTO SELECT语句复制表数据


      2.SELECT INTO FROM语句

      语句形式为:SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1

      要求目标表Table2不存在,因为在插入时会自动创建表Table2,并将Table1中指定字段数据复制到Table2中。示例如下:

SELECT INTO FROM创建表并复制表数据

 

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的PythonR代码示例,帮助读者理解应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式编程代码,建议读者具备一定的统计学编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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