数据查询举例
数据库关系代数综合查询举例
Cno Cname Cpno Ccredit Sno Grade Sname Ssex Sage Sdept 3 信息系统 1 4 95001 88 李勇 男 20 CS 3 信息系统 1 4 95002 80 刘晨 女 19 IS Sname 李勇 刘晨
关系代数综合查询举例 例3 查询选修了Cpno为1的课程的学生姓名。 改进:提前过滤无关信息,提高查询性能 Π Sname( Π Sno( Π Cno( σCpno=‘1‘(Course) )
Course Cno Cname 1 数据库 2 数学 3 信息系统
Cpno Ccredit 5 4 2 1 4
Student Sno Sname 95001 李勇 95002 刘晨 95003 王名 95004 张立
Ssex Sage Sdept 20 CS 男 IS 女 19 18 MA 女 19 IS 男
Course Cno Cname Cpno Ccredit 1 数据库 5 4 2 数学 2 3 信息系统 1 4 4 操作系统 6 3 5 数据结构 7 4 6 数据处理 2 7 PASCAL语言 6 4
Cno Cname Cpno Ccredit 3 信息系统 1 4
大数据分析应用举例
大数据分析应用举例比如你早上有重要会议,结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司,这时你可能除了干着急也没什么能做的。
你不能,大数据分析可以。
借助大数据分析,你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。
在这方面做得比较突出的是谷歌地图。
谷歌通过收集安卓用户的位置和运动等信息来预测交通状况并给予用户建议。
不过现在这项服务效果还不是特别好因为谷歌再怎么收集信息也很难知道用户此时使用的是什么交通工具,而开车和骑电动车对于交通的影响是很不一样的。
大数据分析在航班管理上可以帮助我们减少花费并节约时间。
从每一架飞机或汽车收集的数据燃油消耗、负载、速度、路面状况和航线等。
航班如果计划得不好的话肯定费用会上升,这就意味着赚的钱会变少,这就是物流公司钟情于大数据提升运输效率的原因。
数据分析可以帮助物流公司减少空驶的情况并优化行驶的路线。
这么一来不光是效率能够提升,对保护环境也能做出一定的贡献。
航班车队管理还能够与交通疏导结合起来为车辆寻找最合适的行车路线,进一步提高效率降低开销。
总结一下大数据分析为航班和车队管理所带来的益处:实时数据分析可以减少燃油的使用并降低尾气排放。
优化路线减少空驶率。
为车辆提供可视化辅助。
想取得商业上的成功,在线促销已经成为了很重要的手段。
不过如果没有进行实时的数据分析那么可以说是干了相当于白干。
成功的促销行为应当依据之前收集的数据来决定此次促销所应使用的文案、设计、界面以及针对的人群等。
因为这些数据可以帮助我们理解客户的需求以及市场的动向和机遇。
如果想要充分利用这些数据,还需要做到高效地整合数据、打造一个低延迟的分析系统并为分析人员提供一些统计数据直观的图标来进行辅助。
在促销开始之前,我们先要订立一个业绩上的目标。
为此我们应该清楚促销针对的客户群和市场。
然后将销量和流行度指数这样的业绩目标进行量化。
我们可以收集的数据包括销售报表、客户反馈、网站统计等等。
从多个数据源进行分析的好处是它能够为未来的发展提供更多的认识,这是单一的销售量所无法比拟的。
几大中文数据库专业检索式举例
几大中文数据库专业检索式举例CNKI专业检索式可检索字段:SU=主题,TI=篇名,KY=关键词,AB=摘要,FT=全文,AU=作者,FI=第一作者,AF=作者单位,CV=会议名称,CP=论文集名称, RF=参考文献,RT=更新时间,FU=基金,CLC=中图分类号,IB=ISBN ,CF=被引频次示例:1)TI='生态' and KY='生态文明' and (AU % '陈'+'王' ) 可以检索到篇名包括“生态”并且关键词包括“生态文明”并且作者为“陈”姓和“王”姓的所有文章;2)SU='北京'*'奥运' and FT='环境保护' 可以检索到主题包括“北京”及“奥运”并且全文中包括“环境保护”的信息;3)SU=('经济发展'+'可持续发展')*'转变'-'泡沫' 可检索“经济发展”或“可持续发展”有关“转变”的信息,并且可以去除与“泡沫”有关的部分内容。
TI='精益生产' and SU=('持续改善'+'改善') and (AU % '陈'+'王' )CNKI专业检索式:可检索字段:题名(题名),关键词(关键词),摘要(摘要),全文(全文),作者(作者),第一责任人(第一作者),单位(作者单位),来源(来源),主题(主题),基金(基金),引文(参考文献)SU=('心跳骤停'+'心搏骤停') AND SU=('心肺复苏'+'心肺脑复苏') AND SU=('溶栓治疗'+'尿激酶'+'链激酶'+'组织型纤维蛋白酶原激活剂') 注:SU—限定范围为主题TI—题名KY—关键词AB—摘要FT—全文AU—作者FI—第一作者AF—作者单位JN—期刊名称RF—参考文献RT—更新时间PT—发表时间YE—期刊年FU—基金CLC—中图分类号SN—ISSNCN—CN号CF—被引频次SI—SCI收录刊EI—EI收录刊HX—核心期刊检索项也可直接使用中文名称,如“刊名=”、“题名=”题名='保健# 康复' and (作者=张三not 机构=兽医)万方数据专业检索式:系统使用的检索语言是CQL(Common Query Language),含有空格或其他特殊字符的单个检索词用引号("")括起来布尔运算符用“and or not”检索项可为:Title、Creator、Source、KeyWords、AbstractCreator=张三and KeyWords=危重*作者=张三 and 论文题名=急性中毒论文标题= "中毒" and 论文标题= "洗胃" and 作者单位="总医院*"维普数据专业检索式:K=临床医学*A=张三(k=(CPR+CPCR)+t=复苏)*r=骤停-k=院前注:K—关键词A—作者F—第一作者S—机构M—题名或关键词J—刊名T—题名C—分类号R—文摘U—任意字段布尔运算符:“*”代表“并且”“+”代表“或者”“-”代表“不包含”。
举例说明模糊查询和复杂数据查询的应用。
举例说明模糊查询和复杂数据查询的应用。
1. 模糊查询的应用:
假设有一个数据库存储了员工的信息,包括姓名、职位和薪水等字段。
如果想要查找所有姓"张"的员工,但不确定具体是哪些员工,可以使用模糊查询来实现。
例如,可以使用SQL语句"SELECT * FROM 员工表 WHERE 姓名 LIKE '张%'"来查找姓"张"的所有员工。
这样一来,不必知道员工具体的名字,就能获取到满足条件的结果集。
2. 复杂数据查询的应用:
假设有一个电商平台的订单数据库,存储了顾客、商品、订单等信息。
想要查询某个顾客购买了哪些商品,并且购买数量超过10件的订单。
这个查询涉及到多个表的连接和条件过滤,属于复杂数据查询的范畴。
可以使用SQL语句来实现这个查询,例如:
```
SELECT o.order_id, c.customer_name, p.product_name,
o.quantity
FROM 订单表 o
JOIN 顾客表 c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN 商品表 p ON o.product_id = p.product_id
WHERE o.quantity > 10;
```
通过这样的复杂数据查询,可以得到满足条件的订单信息,包括订单ID、顾客姓名、商品名称和购买数量等。
xlookup函数使用方法
xlookup函数使用方法在MicrosoftExcel中,xlookup函数是最近新增加的一个功能,它可以用来替代以往Excel中使用最多的VLOOKUP函数和HLOOKUP函数。
它能够让用户更加方便快捷地进行数据搜索,以及对相关数据进行处理。
本文将向大家介绍xlookup函数的使用方法,以便大家更加熟练地使用。
一、xlookup函数的基本用法xlookup函数的格式为:=xlookup(查找值,查找范围,结果范围[,返回类型][,排序方向] [,选择模式])。
1.找值:指你要查找的值,可以是文本、数字、日期或者时间等类型的值;2.找范围:指你要在其中进行查找的数据范围,它有可以是一个单元格,也可以是一列或一行;3.果范围:该范围包括要返回的结果值,它可以是一列、一行或一个单元格,其中必须包含与查找值对应的内容;4.回类型:默认情况下,xlookup函数将返回查找值所在位置对应在结果范围中的单一值,也可以指定返回类型为返回全部,则xlookup函数将返回一个数组,其中包含了与该查找值对应结果范围中的所有值;5.序方向:指定查找范围中数据的排列方向,即指定xlookup函数是按照行排序还是按照列排序;6.择模式:默认xlookup函数将按照精确匹配方式查找结果,也可以通过指定选择模式参数,使xlookup函数以“一次模糊匹配”或“多次模糊匹配”的方式查找结果。
二、xlookup函数的实例举例1:假设有以下数据:表格中查找名称为“小红”的用户的年龄。
解:可以使用xlookup函数来实现:=xlookup(小红A2:A5,B2:B5)结果:20举例2:假设有以下数据:表格中查找班级为一班的学生的姓名和成绩。
解:使用xlookup函数来实现:=xLookup(一班A2:A6,B2:C6,0)结果:{李明90张小红85王静87三、xlookup函数的优缺点xlookup函数的优点1.易于使用。
xlookup函数的参数设置比较简单,把查找范围和结果范围设置好之后,函数可以快速地执行查找操作;2.强大的功能。
举例说明函数vlookup匹配两个表格的相同数据
举例说明函数vlookup匹配两个表格的相同数据函数vlookup是Excel中常用的一个函数,主要用于在两个表格中匹配相同的数据。
通过vlookup函数,我们可以根据一个表格中的某一列数据,在另一个表格中找到对应的值。
这样可以方便我们在两个表格之间快速地进行数据比对和查找。
1. 两个表格假设我们有两个表格,分别是表格A和表格B。
表格A中包含了员工的工号、尊称和部门,而表格B中包含了员工的工号和工资信息。
我们要根据表格A中的员工工号,在表格B中找到相应的工资信息。
2. 使用vlookup函数进行匹配我们需要选定在表格A中哪一列是我们要匹配的依据。
在这个例子中,我们选择了“工号”这一列作为匹配依据。
然后我们需要在表格B中找到对应的工资信息,这就需要使用vlookup函数了。
3. 编写vlookup函数要编写vlookup函数,我们需要知道几个参数。
第一个参数是要匹配的值,也就是在表格A中选择的列。
第二个参数是匹配的范围,也就是要在表格B中进行匹配的区域。
第三个参数是要返回的列数,也就是在表格B中要返回的具体信息所在的列。
最后一个参数是匹配类型,一般我们选择精确匹配。
4. 实际操作假设在表格A中,员工工号在A列,员工尊称在B列,部门在C列。
在表格B中,员工工号在A列,工资信息在B列。
我们要在表格A中的D列填入每位员工的工资信息。
我们可以在表格A中的D2单元格中输入以下vlookup函数:=vlookup(A2, 表格B!$A$2:$B$100, 2, false)这个函数的含义是,在表格B的A2到B100范围内查找表格A中A2单元格的值,找到了则返回对应行的第二列的值,没有找到则返回#N/A。
5. 注意事项在使用vlookup函数时,需要注意以下几个问题。
匹配的值在两个表格中必须要有相同的格式和类型,如果两个表格的数据格式不一致,就要先进行数据清洗和处理。
匹配的范围要确保包含了要找到的值和要返回的信息。
数据库SQL查询语句
一、简单查询语句1. 查看表结构SQL>DESC emp;2. 查询所有列SQL>SELECT * FROM emp;3. 查询指定列SQL>SELECT empmo, ename, mgr FROM emp;SQL>SELECT DISTINCT mgr FROM emp; 只显示结果不同的项4. 查询指定行SQL>SELECT * FROM emp WHERE job='CLERK';5. 使用算术表达式SQL>SELECT ename,sal*13+nvl(comm,0) FROMemp;nvl(comm,1)的意思是,如果comm中有值,则nvl(comm,1)=comm; comm中无值,则nvl(comm,1)=0。
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) year_sal FROM emp; (year_sal为别名,可按别名排序)SQL>SELECT * FROM emp WHERE hiredate>'01-1月-82';6. 使用like操作符(%,_)%表示一个或多个字符,_表示一个字符,[charlist]表示字符列中的任何单一字符,[^charlist]或者[!charlist]不在字符列中的任何单一字符。
SQL>SELECT * FROM emp WHERE ename like 'S__T%';7. 在where条件中使用InSQL>SELECT * FROM emp WHERE job IN ('CLERK','ANAL YST');8. 查询字段内容为空/非空的语句SQL>SELECT * FROMemp WHERE mgr IS/IS NOT NULL;9. 使用逻辑操作符号SQL>SELECT * FROM emp WHERE (sal>500 or job='MANAGE') and ename like 'J%';10. 将查询结果按字段的值进行排序SQL>SELECT * FROM emp ORDER BY deptno, sal DESC; (按部门升序,并按薪酬降序)二、复杂查询1. 数据分组(max,min,avg,sum,count)SQL>SELECT MAX(sal),MIN(age),A VG(sal),SUM(sal) from emp;SQL>SELECT * FROM emp where sal=(SELECT MAX(sal) from emp));SQL>SELEC COUNT(*) FROM emp;2. group by(用于对查询结果的分组统计)和having子句(用于限制分组显示结果)SQL>SELECT deptno,MAX(sal),A VG(sal) FROM emp GROUP BY deptno;SQL>SELECT deptno, job, A VG(sal),MIN(sal) FROM emp group by deptno,job having A VG(sal)<2000;对于数据分组的总结:a. 分组函数只能出现在选择列表、having、order by子句中(不能出现在where中)b. 如果select语句中同时包含有group by, having, order by,那么它们的顺序是group by, having, order by。
数据字典举例
数据字典举例数据字典是一种用于记录和定义数据元素的工具,它包含了数据元素的名称、定义、类型、长度、取值范围等详细信息。
数据字典在数据库设计和数据管理中起到了重要的作用,它能够匡助用户更好地理解和使用数据。
下面是一个数据字典的举例,以展示如何使用标准格式记录数据元素的信息。
数据字典示例:1. 数据元素名称:学生信息定义:包含学生的基本信息,如学生姓名、学号、性别、年龄等。
类型:字符型长度:30个字符取值范围:任意字符2. 数据元素名称:课程信息定义:包含课程的基本信息,如课程名称、课程编号、学分、教师姓名等。
类型:字符型长度:50个字符取值范围:任意字符3. 数据元素名称:成绩定义:记录学生的成绩信息,包括学生学号、课程编号、成绩等。
类型:数值型长度:3个字符取值范围:0-1004. 数据元素名称:班级信息定义:包含班级的基本信息,如班级名称、班级编号、班主任姓名等。
类型:字符型长度:20个字符取值范围:任意字符5. 数据元素名称:教师信息定义:包含教师的基本信息,如教师姓名、教师工号、性别、年龄等。
类型:字符型长度:30个字符取值范围:任意字符6. 数据元素名称:学生选课信息定义:记录学生选课的信息,包括学生学号、课程编号、选课时间等。
类型:字符型长度:15个字符取值范围:任意字符以上是一个简单的数据字典示例,其中包含了学生信息、课程信息、成绩、班级信息、教师信息和学生选课信息等数据元素的定义和属性。
根据实际需求,数据字典可以包含更多的数据元素,并且可以根据需要添加更多的属性,以满足具体的数据管理和分析需求。
数据字典的编写要求准确、清晰、完整,能够匡助用户理解和使用数据。
在实际应用中,数据字典通常与数据库设计工具或者数据管理系统结合使用,以便更好地管理和维护数据。
通过使用数据字典,用户可以更好地理解和利用数据,提高数据管理的效率和质量。
数据字典举例
数据字典举例数据字典是一种用于描述数据库中各个数据元素的工具,它记录了数据元素的定义、属性、取值范围以及与其他数据元素之间的关系等信息。
数据字典是数据库设计和管理中非常重要的一部份,它能够匡助开辟人员和用户更好地理解和使用数据库中的数据。
以下是一个数据字典的举例,以一个学生信息管理系统为例:1. 学生信息表(Student)- 学号(StudentID):学生的惟一标识符,数据类型为整数。
- 姓名(Name):学生的姓名,数据类型为字符串,长度为50个字符。
- 性别(Gender):学生的性别,数据类型为字符串,取值范围为男、女。
- 年龄(Age):学生的年龄,数据类型为整数。
- 专业(Major):学生所属的专业,数据类型为字符串,长度为100个字符。
- 班级(Class):学生所在的班级,数据类型为字符串,长度为50个字符。
2. 课程信息表(Course)- 课程编号(CourseID):课程的惟一标识符,数据类型为整数。
- 课程名称(CourseName):课程的名称,数据类型为字符串,长度为100个字符。
- 学分(Credit):课程的学分,数据类型为浮点数。
- 授课教师(Teacher):课程的授课教师,数据类型为字符串,长度为50个字符。
3. 成绩信息表(Grade)- 学号(StudentID):学生的惟一标识符,数据类型为整数。
- 课程编号(CourseID):课程的惟一标识符,数据类型为整数。
- 成绩(Score):学生在该课程中的成绩,数据类型为浮点数。
通过以上的数据字典,我们可以清晰地了解到学生信息管理系统中所涉及的数据元素及其属性。
例如,学生信息表中包含学生的学号、姓名、性别、年龄、专业和班级等信息;课程信息表中包含课程的编号、名称、学分和授课教师等信息;成绩信息表中包含学生的学号、课程的编号以及学生在该课程中的成绩等信息。
在实际的数据库设计和管理过程中,数据字典可以匡助开辟人员更好地理解业务需求,规范数据的定义和使用,提高系统的可维护性和扩展性。
数据透视表 举例
数据透视表举例
数据透视表是一种用于分析大量数据的强大工具,可以快速汇总、筛选和显示数据,以便更好地理解数据和做出决策。
以下是一些数据透视表的例子:
1.销售数据分析透视表:可以使用数据透视表来分析销售数据,按地区、产品类别和销售渠道等分组数据,并计算销售额、销售量和毛利率等指标。
通过筛选和排序数据透视表中的行和列,可以深入了解不同地区、产品类别和销售渠道的销售表现,并制定相应的营销策略。
2.库存管理透视表:在库存管理中,可以使用数据透视表来跟踪库存水平、销售量和采购需求。
通过数据透视表,可以快速了解哪些产品库存不足或过剩,以及何时需要重新订购。
这有助于确保库存水平保持在一个健康的范围内,避免产品脱销或积压。
3.财务分析透视表:在财务分析中,可以使用数据透视表来分析公司的收入、支出和利润等财务数据。
通过按部门、项目或产品类别分组数据,可以了解公司的盈利状况和支出模式,从而制定更加合理的财务预算和计划。
4.市场调查透视表:在进行市场调查时,可以使用数据透视表来分析调查结果,了解不同年龄段、性别和地区的消
费者的偏好和需求。
通过数据透视表,可以快速识别市场趋势和潜在机会,为产品开发和营销策略提供有力的支持。
5.人力资源管理透视表:在人力资源管理中,可以使用数据透视表来分析员工的招聘、培训和绩效评估等数据。
通过数据透视表,可以了解员工的流动率和招聘渠道的有效性,以及培训需求和员工绩效评估的结果。
这有助于提高员工的满意度和生产力,并为企业的人力资源决策提供有力支持。
总之,数据透视表在各个领域都有广泛的应用,可以帮助用户快速分析和处理大量数据,并做出更加明智的决策。
表中数据选择查询举例(以school数据库为例)
“school”数据库及其选择查询一、创建“school”数据库create database schoolgo二、创建数据表1、student表create table student(sno char(5) primary key,sname char(8),ssex char(2),sbirthday datetime,class char(5))go2、teacher表create table teacher(tno char(5) primary key,tname char(8),tsex char(2),tbirthday datetime,prof char(10),depart char(10))go3、course表create table course(cno char(10) primary key,cname char(16),tno char(5))go4、score表create table score(sno char(5) not null,cno char(10) not null,degree numeric(3,1),primary key(sno,cno))go三、创建数据表间的关系图或外键约束1、student表与score表之间Alter table scoreAdd constraint fk_sno foreign key(sno) references student(sno)Go2、course表与score表之间Alter table scoreAdd constraint fk_cno foreign key(cno) references course(cno)Go3、teacher表与course表之间Alter table courseAdd constraint fk_tno foreign key(tno) references teacher(tno)Go四、往数据表中插入数据(利用DTS数据的导入与导出)(见school数据库表.xls)五、查询数据表中的数据(利用选择查询)1、查询score表中至少有5名学生选修的并以3开头的课程号的平均分。
oracle数据库增删改查基本语句举例
oracle数据库增删改查基本语句举例Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统,具备强大的数据处理和查询功能。
以下是10个基本的Oracle数据库的增删改查语句示例:1. 插入数据:INSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3) VALUES (值1, 值2, 值3);示例:INSERT INTO employees (id, name, age) VALUES (1, '张三', 25);2. 查询数据:SELECT 列1, 列2, 列3 FROM 表名;示例:SELECT id, name, age FROM employees;3. 更新数据:UPDATE 表名 SET 列1 = 值1, 列2 = 值2 WHERE 条件;示例:UPDATE employees SET age = 26 WHERE id = 1;4. 删除数据:DELETE FROM 表名 WHERE 条件;示例:DELETE FROM employees WHERE id = 1;5. 创建表:CREATE TABLE 表名 (列1 数据类型,列2 数据类型,列3 数据类型);示例:CREATE TABLE employees (id NUMBER,name VARCHAR2(50),age NUMBER);6. 修改表:ALTER TABLE 表名ADD 列数据类型;示例:ALTER TABLE employees ADD salary NUMBER;7. 删除表:DROP TABLE 表名;示例:DROP TABLE employees;8. 创建索引:CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (列1, 列2);示例:CREATE INDEX idx_name ON employees (name);9. 修改索引:ALTER INDEX 索引名 RENAME TO 新索引名;示例:ALTER INDEX idx_name RENAME TO idx_employee_name;10. 删除索引:DROP INDEX 索引名;示例:DROP INDEX idx_name;以上是一些基本的Oracle数据库的增删改查语句示例。
5-数据字典举例
处理过程:分配宿舍
说明: 输入: 输出: 处理: 为所有新生分配学生宿舍 学生,宿舍 宿舍安排 在新生报到后,为所有新生分配学生宿舍。 要求同一间宿舍只能安排同一性别的学生, 同一个学生只能安排在一个宿舍中。 每个学生的居住面积不小于3平方米。
安排新生宿舍其处理时间应不超过15分钟。
数据字典
• 数据字典是关于数据库中数据典在需求分析阶段建立,在数据库设计过程
中不断修改、充实、完善
消除冗余,设计生成基本E-R图实例 (续)
系统的基本E-R(图7.30)
某工厂管理信息系统的基本E-R图
处理过程(续)
数据结构,以“学生”为例 “学生”是该系统中的一个核心数据结构: 数据结构: 学生 含义说明: 是学籍管理子系统的主体数据结构, 定义了一个学生的有关信息 组成:学号,姓名,性别,年龄,所在系,年级
处理过程(续)
数据流,“体检结果”可如下描述:
数据流:
说明:
体检结果
学生参加体格检查的最终结果
数据字典是关于数据库中数据的描述是元数据而不是数据本身数据字典在需求分析阶段建立在数据库设计过程中不断修改充实完善系统的基本er图730某工厂管理信息系统的基本er图
数据字典举例
例:学生学籍管理子系统的数据字典。 数据项,以“学号”为例: 数据项: 学号 含义说明:唯一标识每个学生 别名: 学生编号 类型: 字符型 长度: 8 取值范围:00000000至99999999 取值含义:前两位标别该学生所在年级, 后六位按顺序编号 与其他数据项的逻辑关系:
数据流来源:体检
数据流去向:批准
组成:
……
平均流量: ……
高峰期流量:……
处理过程(续)
数据存储,“学生登记表”可如下描述:
举例说明数据信息知识智慧之间的关系
举例说明数据信息知识智慧之间的关系数据、信息和知识是信息科学中的基本概念。
数据是原始的、未经加工的事实或观测结果,信息是对数据的处理和解释,而知识是在信息的基础上形成的有用的经验和理解。
数据、信息和知识之间存在着紧密的关系,彼此相互依赖又相互转化。
下面将通过具体的例子来说明数据、信息和知识之间的关系。
1. 数据:某个城市的人口数量信息:该城市的人口规模较大知识:人口规模大的城市通常有较为发达的经济和社会资源,有较多的就业机会和文化活动。
2. 数据:一辆汽车的速度信息:汽车的速度为100公里/小时知识:汽车以高速行驶时需要保持安全距离,以防发生交通事故。
3. 数据:一个人的体重信息:该人的体重为70公斤知识:体重超标会增加患心脏病和糖尿病的风险,需要注意控制饮食和加强锻炼。
4. 数据:一本书的出版日期信息:该书出版于2005年知识:该书是在2005年之前的作品,可以通过阅读该书了解当时的社会背景和思潮。
5. 数据:一次购物的金额信息:购物金额为1000元知识:购物金额较大,可能需要重新评估个人的消费习惯和理财规划。
6. 数据:一只股票的涨跌幅信息:该股票涨幅为10%知识:该股票的表现良好,可能是一个值得投资的对象。
7. 数据:一张地图上的经纬度坐标信息:该坐标对应的地理位置是某个城市的市中心知识:该城市的市中心通常是商业和文化活动的中心,是游客和居民常去的地方。
8. 数据:一场足球比赛的比分信息:比分是2比1知识:比分表明一支球队在比赛中取得了胜利,可能是因为该队员实力较强或者发挥出色。
9. 数据:一部电影的票房收入信息:该电影票房收入达到10亿人民币知识:该电影在观众中具有较高的知名度和吸引力,可能是一部受欢迎的电影。
10. 数据:一家公司的销售额信息:公司的销售额增长了20%知识:公司的销售业绩较好,可能是因为市场需求增加或者企业的营销策略有效。
通过以上例子可以看出,数据是信息和知识的基础,信息是对数据的解释和加工,而知识是在信息的基础上形成的有用的经验和理解。
第3章 关系代数与数据查询
Sname 李勇
刘晨 王敏 张立
Sdept
软工
软工 计科 网工
Sdept 软工 计科 网工
3. 连接运算
连接也称为θ连接 连接运算的含义
从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组 R S = { tr ts | tr R∧ts S∧tr[A]θts[B] }
RS
AB
C
a1 b1 c1
a1 b2 c2
a2 b2 c1
a1 b3 c2
RS
A
B
C
a1
b2
c2
a2
b2
c1
R-S
A
B
C
a1 b1
c1
R
S
A
B
C
A
BC
a1
b1
c1 a1
b2
c2
a1
b2
c2 a1
b3
c2
a2
b2
c1 a2
b2
c1
RS R.A R.B
R.C S. A S.B S.C
a1 b1
c1
a1
b2
c2
a1 b1
c1
a1
b3
c2
a1 b1
c1
a2
b2
c1
a1 b2
c2
a1
b2
c2
a1 b2
c2
a1
b3
c2
a1 b2
c2
a2
b2
c1
a2 b2
c1
a1
b2
c2
a2 b2
SQL中查询两个日期之间的数据
SQL中查询两个⽇期之间的数据SQL中查询两个⽇期之间的数据,举例及解决⽅法如下:1、假如要查询表字段datetime为frometime⾄totime之间的所有数据。
2、可以使⽤以下查询语句:SELECT * FROM 表名WHERE datetime BETWEEN 'frometime' and 'totime' ;3、必要说明:在SQL语句中,引⽤常量⽇期时,必须加单引号,否则会得到错误结果。
⽅法⼆:UNIX时间戳,每个时间对应了⼀个唯⼀的UNIX时间戳,该时间戳是从'1970-01-01 00:00:00' 为0开始计时,每秒增加1。
MySql内置了传统时间和UNIX时间的互换函数,分别为:UNIX_TIMESTAMP(datetime)FROM_UNIXTIME(unixtime)⽐如运⾏SELECT UNIX_TIMESTAMP('2010-03-01 00:00:00')返回1267372800运⾏SELECT FROM_UNIXTIME(1267372800)返回'2010-03-01 00:00:00'于是,我们可以将时间字段⾥的数据替换为整型的UNIX时间,这样,⽐较时间就成为整数⽐较了,建⽴索引后能⼤⼤提⾼效率。
在查询的时候,需要把起点时间和结尾时间分别转换为UNIX时间再进⾏⽐较,如:select count(*) from sometable where datetimecolumn>=UNIX_TIMESTAMP('2010-03-01 00:00:00') and datetimecolumn也可以在调⽤程序中先转换为UNIX时间再传⼊MySql,总之这种⽅式有利于快速查询时间段,不过显⽰时间则需要再反转⼀次。
有趣的数据举例
有趣的数据举例
1. 蜜蜂的舞蹈:蜜蜂通过舞蹈向同伴传达有关食物源的信息。
它们会以特定的方式摇摆身体和翅膀,指示食物源的方向和距离。
研究人员通过观察和分析蜜蜂的舞蹈,可以了解到它们如何有效地交流和合作。
2. 全球语言使用者数量:根据联合国教科文组织的数据,目前全球有超过 7000 种语言在使用。
其中,汉语、西班牙语、英语、阿拉伯语和印度语是使用人数最多的前五名语言。
3. 人类大脑的存储容量:据估计,人类大脑可以存储大约 2.5 petabytes(千万亿字节)的信息,这相当于大约 300 万小时的视频内容。
4. 太阳系的大小:太阳系是我们所在的星系,它的直径约为 120 亿公里。
如果以光速(每秒 299792.458 公里)旅行,需要大约 4.2 年才能从太阳系的一端到达另一端。
5. 全球每天的步数统计:根据研究机构的数据,全球平均每人每天步行约 4000 步。
然而,一些国家和地区的人们步行步数要远远高于这个平均值,例如日本和中国台湾地区的人们每天平均步行超过 7000 步。
这些数据展示了自然界、人类社会和科技领域中的一些有趣现象,通过对数据的分析和研究,我们可以更好地了解世界和自身。
mysql——查询语句——单表查询——(示例)
mysql——查询语句——单表查询——(⽰例)⼀、基本查询语句select的基本语法格式如下:select 属性列表from表名和视图列表[ where 条件表达式1 ][ group by 属性名1 [ having 条件表达式2 ] ][ order by 属性名2 [ asc | desc ] ]属性列表参数表⽰需要查询的字段名;表名和视图列表参数表⽰从此处指定的表或者视图中查询数据,表和视图可以有多个;条件表达式1参数指定查询条件;属性名1参数指按照该字段的数据进⾏分组;条件表达式2参数满⾜该表达式的数据才能输出;属性名2参数指按照该字段中的数据进⾏排序;排序⽅式由asc和desc这两个参数指出;asc参数表⽰升序,这是默认参数,desc表⽰降序;(升序表⽰从⼩到⼤)对记录没有指定是asc或者desc,默认情况下是asc;如果有where⼦句,就按照“条件表达式1”指定的条件进⾏查询;如果没有where⼦句,就查询所有记录;如果有group by⼦句,就按照“属性名1”指定的字段进⾏分组,如果group by后⾯带having关键字,那么只有满⾜“条件表达式2”中知道的条件才能输出。
group by⼦句通常和count()、sum()等聚合函数⼀起使⽤;如果有order by⼦句,就按照“属性名2”指定的字段进⾏排序,排序⽅式由asc和desc两个参数指出;默认情况下是asc;前提准备:create table student( sid varchar(50),sname varchar(50),sage varchar(50),ssex varchar(50));insert into student( sid,sname,sage,ssex ) values('1','zhaolei','1990-01-01','nan');insert into student values('2','qiandian','1990-12-21','nan');insert into student values('3','sunfeng','1990-05-20','nan');insert into student values('4','liyun','1990-08-06','nan');insert into student values('5','zhoumei','1991-12-01','nv'),('6','wulan','1992-03-01','nv'),('7','zhenzu','1989-07-01','nv'),('8','wangju','1990-01-20','nv');select*from student;⼀、查询所有字段(1)、列出表的所有字段(2)、使⽤ ‘ * ’ 查询所有字段:select * from 表名;select sid,sname,sage,ssex from student;select*from student;⼆、查询指定字段查询数据时,可以在select语句的‘属性列表’中列出所有查询的指定字段。
数据字典举例
数据字典举例标题:数据字典举例引言概述:数据字典是数据库管理系统中的重要组成部分,用于描述数据库中的数据结构、数据元素的定义、数据类型等信息。
通过数据字典,可以帮助用户更好地理解数据库中的数据,提高数据管理的效率和准确性。
一、数据字典的作用1.1 数据字典可以帮助用户了解数据库中的数据结构,包括表名、字段名、数据类型等信息,方便用户对数据库进行查询和分析。
1.2 数据字典可以帮助用户了解数据库中的数据元素的定义,包括数据的含义、取值范围等信息,方便用户对数据进行正确的使用和处理。
1.3 数据字典可以帮助用户了解数据库中的数据关系,包括表与表之间的关联关系、外键约束等信息,方便用户进行数据的关联查询和分析。
二、数据字典的内容2.1 表名:数据字典中包含数据库中所有表的名称,每个表对应一个表名,用于唯一标识该表。
2.2 字段名:数据字典中包含每个表中的字段名称,描述了每个字段的含义和数据类型。
2.3 约束条件:数据字典中包含每个表中的约束条件,包括主键约束、唯一约束、外键约束等信息,用于保证数据的完整性和一致性。
三、数据字典的编制方法3.1 手工编制:手工编制数据字典需要用户手动输入表名、字段名、数据类型等信息,比较繁琐,但可以灵活地进行修改和更新。
3.2 自动提取:自动提取数据字典可以通过数据库管理系统提供的工具自动生成,节省了时间和精力,但可能会存在一些不准确或遗漏的信息。
3.3 维护更新:数据字典需要定期进行更新和维护,保证数据的准确性和完整性,避免数据字典与实际数据库结构不一致。
四、数据字典的实际应用4.1 数据库设计:数据字典可以作为数据库设计的参考依据,帮助设计师更好地理解业务需求,设计出符合要求的数据库结构。
4.2 数据查询:数据字典可以帮助用户更快地进行数据查询和分析,了解数据的含义和关系,提高查询效率和准确性。
4.3 数据维护:数据字典可以帮助用户更好地维护数据库中的数据,保证数据的完整性和一致性,减少数据错误和丢失的风险。
作业4数据库检索步骤举例
确定信息的质量要求
对于需要查找的信息,需要确定其Biblioteka 源、权威性和时效性等方面的要求。
确定检索范围
选择合适的数据库
根据问题的主题和类型,选择适合的数据库进行检索。
确定检索的限制条件
例如时间范围、地域范围、语言等,以便更准确地获取相关信息。
03
在特定领域或学科中,使用专业术语可 以提高检索的准确性和相关性。
VS
学科术语
针对不同学科领域,应使用该领域的专业 术语进行检索,以获取更精确的结果。
05
执行检索操作
输入关键词进行检索
01
打开数据库检索系统,进入检索界面。
02
在检索框中输入关键词,例如“人工智能”、“机 器学习”、“深度学习”等。
评估检索结果
对检索结果进行评估, 确保获取到的信息符 合用户需求,并对结 果进行筛选、排序等 处理。
02
确定检索需求
明确问题
确定问题的主题和关键词
首先需要明确自己要查找的问题是什么,并提炼出主题和关键词。
确定问题的类型
例如是查找事实、数据还是观点,或者是查找某一领域的专业知识等。
确定信息类型
选择合适的信息类型
选择合适的数据库
学术数据库
01
学术数据库是专门为学术研究而设计的,提供了大量学术论文 、期刊、会议论文集等资源,如CNKI、万方、维普等。
02
学术数据库通常覆盖了各个学科领域,适合进行学术研究、 论文写作等需求。
03
学术数据库通常需要付费订阅或购买,但也有部分数据库 提供免费访问。
行业数据库
行业数据库专注于特定行业领域,提供了该行业的市场研究报告、行业资 讯、企业信息等资源,如艾媒咨询、易观智库等。
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学生数据库中有三个数据表,如下所示:
学生表S(Sno,Sname,Age,Sex,SD)(学号,姓名,年龄,性别,系别)
课程表C(Cno,Cname,Teacher)(课程号,课程名称,任课教师)
选课表SC(Sno,Cno,Grade)(学号,课程号,成绩)
1)检索选修课程名为“数据库系统原理”的学生学号、姓名、成绩
select a.Sno,Sname,Grade ;
from S a,C b, SC c ;
where a.Sno=c.Sno and o=o ;
and Cname="数据库系统原理"
2)检索年龄在18--20(含18、20)的女生的学号、姓名、年龄
select Sno,Sname,age ;
from S ;
where age between 18 and 20 and sex="女"
另一种表达
select Sno,Sname,age ;
from S ;
where age>=18 and age<=20 and sex="女"
3)检索选修了“高博”老师所讲课程的学生的学号、姓名、选修课程名称、成绩
select a.Sno,Sname,Cname,grade ;
from S a,C b, SC c ;
where a.Sno=c.Sno and o=o ;
and teacher="高博"
4)检索所有姓“蒋”的学生的姓名、年龄、系别
select Sname,age,SD ;
from S ;
where Sname like "蒋%"
5)按系别统计人数
select SD as 系名,count(*) as 人数 ;
from S ;
group by SD
6)按课程名称统计成绩的最高分、最低分和平均分
select Cname as 课程名称,max(grade) as 最高分,; min(grade) as 最低分,avg(grade) as 平均分 ;
from C a,SC b ;
where o=o ;
group by Cname
7)查询不及格的学生姓名、选修课程名称、成绩select Sname,Cname,Grade ;
from S a,C b, SC c ;
where a.Sno=c.Sno and o=o ;
and grade<60
8)查询统计讲授三门课程以上的老师
select teacher as 授课老师,count(*) as 授课门数 ;
from C ;
group by teacher ;
having count(*)>=3
9)查询统计计科学院和政法学院选修课程的人数
select SD as 系别,count(*) as 选修人数 ;
from S a,SC b ;
where o=o ;
group by SD ;
having SD="计科学院" or SD="政法学院"。