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第三章 大数据集合 从一个表中拷贝数据 insert into sales(id,name,salary,commission_pct) select employee_id,last_name,salary from employees where job_id like '%REP%'; 将子查询作为insert的目标 INSERT INTO (SELECT employee_id, last_name, email, hire_date, job_id, salary, department_id FROM empl3 WHERE department_id = 50) VALUES (99999, 'Taylor', 'DTAYLOR', TO_DATE('07-JUN-99', 'DD-MON-RR'), 'ST_CLERK', 5000, 50); 获取数据使用子查询作为数据源 SELECT a.last_name, a.salary, a.department_id, b.salavg FROM employees a, (SELECT department_id, AVG(salary) salavg FROM employees GROUP BY department_id) b WHERE a.department_id = b.department_id AND a.salary > b.salavg; update emp set job_id=(select job_id from employees where employee_id=205 ) ,salary=( select salary from employees where employee_id=205 ) where employee_id=114; INSERT ALL插入多个表的数据 语法 INSERT ALL INTO table_a VALUES(…,…,…) INTO table_b VALUES(…,…,…) INTO table_c VALUES(…,…,…) SELECT … FROM sourcetab WHERE …; 例如一: INSERT ALL INTO sal_history VALUES(EMPID,HIREDATE,SAL) INTO mgr_history VALUES(EMPID,MGR,SAL) SELECT employee_id EMPID, hire_date HIREDATE, salary SAL, manager_id MGR FROM employees WHERE employee_id > 200; 例如二: INSERT ALL WHEN SAL > 10000 THEN INTO sal_history VALUES(EMPID,HIREDATE,SAL) WHEN MGR > 200 THEN INTO mgr_history VALUES(EMPID,MGR,SAL) SELECT employee_id EMPID,hire_date HIREDATE, salary SAL, manager_id MGR FROM employees WHERE employee_id > 200; 实例三: INSERT FIRST WHEN SAL > 25000 THEN INTO special_sal VALUES(DEPTID, SAL) WHEN HIREDATE like ('%00%') THEN INTO hiredate_history_00 VALUES(DEPTID,HIREDATE) WHEN HIREDATE like ('%99%') THEN INTO hiredate_history_99 VALUES(DEPTID, HIREDATE) ELSE INTO hiredate_history VALUES(DEPTID, HIREDATE) SELECT department_id DEPTID, SUM(salary) SAL, MAX(hire_date) HIREDATE FROM employees GROUP BY department_id; 实例四: INSERT ALL INTO sales_info VALUES(employee_id,week_id,sales_MON) INTO sales_info VALUES(employee_id,week_id,sales_TUE) INTO sales_info VALUES(employee_id,week_id,sales_WED) INTO sales_info VALUES(employee_id,week_id,sales_THUR) INTO sales_info VALUES(employee_id,week_id,sales_FRI) SELECT employe_id,week_id,sales_mon,sales_tue,sales_wed,sales_thur,sale_pri FROM sales_source_data; MERGE语句的使用: 语法: MERGE INTO table_name table_alias USING (table|view|sub_query) alias ON (join condition) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET col1 = col_val1, col2 = col2_val WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (column_list) VALUES (column_values); 例如:插入或者更新empl3表信息 MERGE INTO empl3 c USING employees e ON (c.employee_id = e.employee_id) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET c.first_name = e.first_name, c.last_name = e.last_name, ... c.department_id = e.department_id WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES(e.employee_id, e.first_name, e.last_name, e.email, e.phone_number, e.hire_date, e.job_id, e.salary, e.commission_pct, e.manager_id, e.department_id); 第四章分组相关的函数 语法: SELECT [column,] group_function(column)... FROM table [WHERE condition] [GROUP BY group_by_expression] [HAVING having_expression] [ORDER BY column]; SELECT department_id, job_id, SUM(salary), COUNT(employee_id) FROM employees GROUP BY department_id, job_id ; SELECT department_id, job_id, SUM(salary) FROM employees WHERE department_id < 60 GROUP BY ROLLUP(department_id, job_id); SELECT department_id, job_id, SUM(salary) FROM employees WHERE department_id < 60 GROUP BY CUBE (department_id, job_id) ; SELECT department_id DEPTID, job_id JOB, SUM(salary), GROUPING(department_id) GRP_DEPT, GROUPING(job_id) GRP_JOB FROM employees WHERE department_id < 50 GROUP BY ROLLUP(department_id, job_id); SELECT department_id, job_id, manager_id,avg(salary) FROM employees GROUP BY GROUPING SETS((department_id,job_id), (job_id,manager_id)); SELECT department_id, job_id, manager_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY ROLLUP( department_id,(job_id, manager_id)); SELECT department_id, job_id, manager_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id, ROLLUP(job_id), CUBE(manager_id);
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基于麻雀生物特性的搜索算法(SSA)的Matlab实现:原理、代码与实战应用,基于圈养麻雀特性的搜索算法(SSA)matlab实现:原理、代码与警觉机制解析,麻雀搜索算法(SSA)的matlab实现 原创代码,注释清晰,可直接运行 研究表明,圈养的麻雀存在两种不同类型:发现者和加入者。 发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向,而加入者则是利用发现者来获取食物。 在生活中我们仔细观察会发现,当群体中有麻雀发现周围有捕食者时,此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声,一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险,进而飞到其它的安全区域进行觅食。 这样的麻雀被称为警觉者。 麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。 本资源包含以下三部分内容: 1.麻雀搜索算法的基本原理(两篇参考文献),非常适合用来学习。 2.麻雀搜索算法的matlab代码,注释详细,结构清晰。 3.五个群智能优化算法常用的测试函数。 ,麻雀搜索算法(SSA); MATLAB实现; 原创代码; 注释清晰; 可直接运行; 生物特性迭代寻优; 发现者与加入者; 警觉者; 参考两篇文献。
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DeepSeek+DeepResearch——让科研像聊天一样简单 (1)DeepSeek如何做数据分析? (2)DeepSeek如何分析文件内容? (3)DeepSeek如何进行数据挖掘? (4)DeepSeek如何进行科学研究? (5)DeepSeek如何写综述? (6)DeepSeek如何进行数据可视化? (7)DeepSeek如何写作润色? (8)DeepSeek如何中英文互译? (9)DeepSeek如何做降重? (10)DeepSeek论文参考文献指令 (11)DeepSeek基础知识。
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