sql full left right inner cross 基础

本文通过实例详细解析了SQL中四种不同连接方式:全外连接、左连接、右连接及内连接的区别与应用场景,并展示了每种连接的具体查询结果。
举个简单的例子吧,从结果来理解比较具体些。
a表
name sex
张三 男
李四 女

b表
name age
李四 30
王五 23

1\全外连接
select a.name,a.sex,b.name,b.age
from   a full outer join  b on a.name=b.name
结果如下,
name sex name age
张三 男 NULL NULL
李四 女 李四 30
NULL NULL 王五 23
关联字段name,左表有而右表没有的,如张三,b.name,b.age都为NULL,加上左右两边都有的就是左连接的结果;而右表有而左表表没有的,如王五,a.name,a.sex都为NULL,加上左右两边都有的就是右连接的结果;左右两边都有的如,李四,这就是内连接。相见如下
2\左
select a.name,a.sex,b.name,b.age
from   a left outer join  b on a.name=b.name
结果如下
name sex name age
张三 男 NULL NULL
李四 女 李四 30
2\右
select a.name,a.sex,b.name,b.age
from   a right outer join  b on a.name=b.name
结果如下
name sex name age
李四 女 李四 30
NULL NULL 王五 23
3\内联
select a.name,a.sex,b.name,b.age
from   a inner join  b on a.name=b.name
结果如下
name sex name age
李四 女 李四 30
4\交叉
select a.name,a.sex,b.name,b.age
from   a cross join  b on a.name=b.name
结果如下
name sex name age
张三 男 李四 30
李四 女 王五 23
张三 男 王五 23
李四 女 李四 30

转载于:https://www.cnblogs.com/tohen/archive/2012/07/09/2582476.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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