常用到的SQL语句 :)

本文全面介绍了SQL语言的基础操作,包括数据查询、插入、删除、更新等常见操作,以及如何进行数据统计、排序、条件筛选等高级功能。通过本文,读者可以快速掌握SQL的基本语法和使用技巧。

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

1)根据某个条件在该表查询对应的数据
SELECT * FROM table WHERE FIELD = value;

2)用“like”查询
SELECT * FROM table WHERE field LIKE “value”;

3)优选选择
SELECT * FROM table LIMIT 数值 ;

4)插入
INSERT INTO table(field) VALUES (value);

5)删除
DELETE FROM table WHERE field=value;

6)更新
UPDATE table SET field = value WHERE 条件 ;

7)总数
SELECT COUNT(字段) AS totalcount FROM table ;

8)求和
SELECT SUM(字段) AS sumvalue FROM table;

9)平均
SELECT AVG(字段) AS avgvalue FROM table;

10)最大值
SELECT MAX(字段) AS ‘MAXVALUE’ FROM table; 或者 SELECT MAX(字段) ‘MAXVALUE’ FROM table;

11)最小值
SELECT MIN(字段) ‘minvalue’ FROM table;

12)根据某字段出现量排序
select field from table group by 共用的字段 having count(共用的字段 ) >1;

13)where连接条件查询 in链接
SELECT * FROM table WHERE field1 in (SELECT field1 FROM table WHERE field2=“value”);

14)left join on 以左表为基准 right join on 以右表为基准 inner join on 只返回两个表中联结字段相等的行
SELECT * FROM table1 a LEFT JOIN table2 b ON a.field1 = b.field1;
SELECT * FROM table1 a RIGHT JOIN table2 b ON a.field1 = b.field1;
SELECT * FROM table1 a INNER JOIN table2 b ON a.field1 = b.field1;

15)between 在两个值之间
SELECT * FROM table WHERE field between ‘value1’ AND ‘value2’ ;

16)not between
SELECT field1,field2 FROM table WHERE field1/field2 not between ‘value1’ AND ‘value2’ ;

17) in 包括/不包括
SELECT * FROM table WHERE field in (‘value1’,‘value2’);
SELECT * FROM table WHERE field NOT in (‘value1’,‘value2’);

18)四表查询
SELECT * FROM yivi_user_cash a LEFT JOIN yivi_user_account b ON a.user_id = b.user_id RIGHT JOIN yivi_user_address c ON a.user_id = c.user_id FULL JOIN yivi_sys_user d ON a.user_id = d.user_id;

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,建立三层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。
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