SQL SERVER技术内幕之4 子查询

本文介绍了SQL中的子查询,包括独立子查询和相关子查询的概念及其使用场景。详细讲解了标量子查询、多值子查询及如何利用EXISTS谓词进行查询优化。此外,还探讨了高级子查询的应用,如返回前一个或后一个记录、连续聚合等,并讨论了子查询可能出现的问题及解决方法。

    最外层查询的结果集会返回给调用者,称为外部查询。内部查询的结果是供外部查询使用的,也称为子查询。子查询可以分成独立子查询和相关子查询两类。独立子查询不依赖于它所属的外部查询,而相关子查询则须依赖它所属的外部查询。子查询的期望值可以是单值的、多值的或以表为值。

1.独立子查询

    独立子查询是独立于其外部查询的子查询。在逻辑上,独立子查询在执行外部查询之前只要先执行一次,接着外部查询再使用子查询的结果继续进行查询。

1.1 独立标量子查询

    标量子查询是返回单个值的子查询,标量子查询可以出现在外部查询中期望使用单个值的任何地方(WHERE、SELECT等等)。示例:查询订单号最大的订单信息

SELECT orderid, orderdate, empid, custid
FROM Sales.Orders
WHERE orderid = (SELECT MAX(O.orderid)
                 FROM Sales.Orders AS O);

    对于有效的标量子查询,它的返回值不能超过一个。如果标量子查询返回了多个值,在运行时则可能会失败。

1.2 独立多值子查询

    多值子查询是在一个列中返回多个值的子查询,而不管子查询是不是独立的。一些谓词(比如IN谓词)可以处理多值子查询。

SELECT orderid
FROM Sales.Orders
WHERE empid IN
  (SELECT E.empid
   FROM HR.Employees AS E
   WHERE E.lastname LIKE N'D%');

  其实对于以上需求,同样可以用联接代替子查询来完成这个任务。

SELECT O.orderid
FROM HR.Employees AS E
  JOIN Sales.Orders AS O
    ON E.empid = O.empid
WHERE E.lastname LIKE N'D%';

 

2.相关子查询

    相关子查询是指引用了外部查询中出现的表的列的子查询,这就意味着子查询要依赖于外部查询。

2.1 EXISTS谓词

    支持一个名为EXISTS的谓词,它的输入是一个子查询,如果子查询能够返回任何行,该谓词则返回TRUE,否则返回FALSE。以下查询语句返回下过订单的西班牙客户:

SELECT custid, companyname
FROM Sales.Customers AS C
WHERE country = N'Spain'
  AND EXISTS
    (SELECT * FROM Sales.Orders AS O
     WHERE O.custid = C.custid);

 

3 高级子查询

3.1 返回前一个或后一个记录

    假设现在要对Orders表进行查询,对于每个订单,返回当前订单的信息和它前一个订单的信息。"前一个"概念可以用"小于当前值的最大值"来进行表述。类似的"后一个"概念可以用"大于当前值的最小值"来进行表述。

SELECT orderid, orderdate, empid, custid,
  (SELECT MAX(O2.orderid)
   FROM Sales.Orders AS O2
   WHERE O2.orderid < O1.orderid) AS prevorderid
FROM Sales.Orders AS O1;

3.2 连续聚合(Running Aggregate)

    连续聚合是一种对累积数据(通常是时间顺序)执行的聚合,首先定义一个视图Sales.OrderTotalsByYear,这个视图包含每年的总订货量。

   

    假设现在有个任务,需要返回每年的订单年份、订货量以及连续几年的总订货量。也就是每一年返回截止到当年的订货量的总和。以下是解决方案的查询语句:

SELECT orderyear, qty,
  (SELECT SUM(O2.qty)
   FROM Sales.OrderTotalsByYear AS O2
   WHERE O2.orderyear <= O1.orderyear) AS runqty
FROM Sales.OrderTotalsByYear AS O1
ORDER BY orderyear;

3.3 行为不当(Misbehaving)的子查询

    这部分将介绍几种子查询的运行结果可能与你期望的结果恰好相反的情况,以及为了避免在代码中发生与这些情况有关的逻辑缺陷而应该执行的最佳实践。

    NULL的问题

    考虑以下看起来很直观的查询,它原本是想返回没有下过订单的客户:

SELECT custid, companyname
FROM Sales.Customers AS C
WHERE custid NOT IN(SELECT O.custid
                    FROM Sales.Orders AS O);

    考虑一种情况,假如Sales.Orders表中出现一行custid为NULL的记录,这时WHERE条件语句返回的所有结果都是UnKnown,所以最后查询出现的结果集为空。

    那么,有什么可以执行的实践原则能避免这个问题呢?

    1.当一个列不应该允许为NULL时,把它定义为NOT NULL很重要。加强数据的完整性定义,比很多人相像的要重要得多。

    2.在你写的所有查询语句中,应该考虑三值逻辑可能出现的三种真值。明确地考虑一下是否要处理NULL值,如果要处理,对NULL值的默认处理是否适合需要,当不适合时,就要对查询语句进行调整。显式地排除NULL值的一个例子就是在子查询中添加谓词O.custid is not null,如下所示:

SELECT custid, companyname
FROM Sales.Customers AS C
WHERE custid NOT IN(SELECT O.custid 
                    FROM Sales.Orders AS O
                    WHERE O.custid IS NOT NULL);

隐式地排除NULL值的一个例子是使用NOT EXISTS谓词取代NOT IN谓词,如下所示:

SELECT custid, companyname
FROM Sales.Customers AS C
WHERE NOT EXISTS
  (SELECT * 
   FROM Sales.Orders AS O
   WHERE O.custid = C.custid);

转载于:https://www.cnblogs.com/JustYong/p/4511133.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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