Spark--经典SQL50题

news2024/11/18 4:41:37

目录

连接数据库准备工作

1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数

2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数

3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩

4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩

5、查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的总成绩

6、查询"李"姓老师的数量

7、查询学过"李四"老师授课的同学的信息

8、查询没有学过"李四"老师授课的同学的信息

9、查询学过编号为"01"并且也学过编号为"02"的课程的同学的信息

10、查询学过编号为"01"并且没有学过编号为"02"的课程的同学的信息

11、查询没有学全所有课程的同学的信息

12、查询至少有一门课与学号为"01"的同学所学相同的同学的信息

13、查询和"01"号的同学学习的课程完全相同的其他同学的信息

14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名

15、查询两门及其以上不及格课程的同学的学号,姓名及其平均成绩

16、检索"01"课程分数小于60,按分数降序排列的学生信息

17、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩

18、查询各科成绩最高分、最低分和平均分:

以如下形式显示:课程ID,课程name,最高分,最低分,平均分,及格率,中等率,优良率

及格为>=60,中等为:70-80,优良为:80-90,优秀为:>=90

19、按各科成绩进行排序,并显示排名

20、查询学生的总成绩并进行排名

21、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示

22、查询所有课程的成绩第2名到第3名的学生信息及该课程成绩

23、统计各科成绩各分数段人数:课程编号,课程名称, 100-85 , 85-70 , 70-60 , 0-60 及所占百分比

24、查询学生平均成绩及其名次

25、查询各科成绩前三名的记录

26、查询每门课程被选修的学生数

27、查询出只有两门课程的全部学生的学号和姓名

28、查询男生、女生人数

29、查询名字中含有"风"字的学生信息

30、查询同名同性学生名单,并统计同名人数

31、查询1990年出生的学生名单(注:Student表中Sage列的类型是datetime)

32、查询每门课程的平均成绩,结果按平均成绩降序排列,平均成绩相同时,按课程编号升序排列

33、查询平均成绩大于等于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩

34、查询课程名称为"数学",且分数低于60的学生姓名和分数

35、查询所有学生的课程及分数情况

36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数

37、查询课程不及格的学生

38、查询课程编号为01且课程成绩在80分及以上的学生的学号和姓名

39、求每门课程的学生人数

40、查询选修"张三"老师所授课程的学生中,成绩最高的学生信息及其成绩

41、查询不同课程成绩相同的学生的学生编号、课程编号、学生成绩

42、查询每门功课成绩最好的前两名

43、统计每门课程的学生选修人数(超过5人的课程才统计)。要求输出课程号和选修人数, 查询结果按人数降序排列,若人数相同,按课程号升序排列

44、检索至少选修两门课程的学生学号

45、查询选修了全部课程的学生信息

46、查询各学生的年龄

47、查询本周过生日的学生

48、查询下周过生日的学生

49、查询本月过生日的学生

50、查询下月过生日的学生


连接数据库准备工作

创建DataFrame

    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .appName("Spark_SQL50")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._
    import org.apache.spark.sql.functions._

    val url = "jdbc:mysql://192.168.142.129:3306/sql50"
    val user = "root"
    val pwd = "123456"
    val driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("user", user)
    properties.setProperty("password", pwd)
    properties.setProperty("driver", driver)


    val score = spark.read.jdbc(url, "score", properties)
    val course = spark.read.jdbc(url, "course", properties)
    val student = spark.read.jdbc(url, "student", properties)
    val teacher = spark.read.jdbc(url, "teacher", properties)
    val student_copy1 = spark.read.jdbc(url, "student_copy1", properties)

1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数

score.as("s1").join(score.as("s2"), "s_id")
  .where("s1.s_score>s2.s_score and s1.c_id = 01 and s2.c_id = 02")
  .join(student, "s_id")
  .select("s_name", "s1.c_id", "s1.s_score", "s2.c_id", "s2.s_score")
  .show()

2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数

score.as("s1").join(score.as("s2"), "s_id")
  .where("s1.s_score < s2.s_score and s1.c_id = 01 and s2.c_id = 02")
  .join(student, "s_id")
  .select("s_name", "s1.c_id", "s1.s_score", "s2.c_id", "s2.s_score")
  .show()

3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩

score.groupBy("s_id")
  .avg("s_score")
  .where($"avg(s_score)">=60)
  .join(student, "s_id")
  .select("s_id", "s_name", "avg(s_score)")
  .show

4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩

student
  .join(score.groupBy("s_id").avg("s_score"), Seq("s_id"), "left")
  .where($"avg(s_score)" < 60 || $"avg(s_score)".isNull)
  .select("s_id", "s_name", "avg(s_score)")
  .show

5、查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的总成绩

student
  .join(score.groupBy("s_id").count(),Seq("s_id"), "left")
  .join(score.groupBy("s_id").sum("s_score"), Seq("s_id"), "left")
  .select("s_id", "s_name", "count", "sum(s_score)")
  .show()

 

6、查询"李"姓老师的数量

println(teacher
  .where($"t_name".like("李%"))
  .count())

7、查询学过"李四"老师授课的同学的信息

student.join(score,"s_id")
  .join(course, "c_id")
  .join(teacher, "t_id")
  .where($"t_name" === "李四")
  .select("s_name", "c_name","t_name")
  .show

8、查询没有学过"李四"老师授课的同学的信息

student.join(student.join(score,Seq("s_id"), "left")
  .join(course,Seq("c_id"), "left")
  .join(teacher,Seq("t_id"), "left")
  .where($"t_name" === "李四").select("s_id","s_score"),Seq("s_id"), "left"
  ).where($"s_score".isNull)
  .select("s_id", "s_name")
  .show()

9、查询学过编号为"01"并且也学过编号为"02"的课程的同学的信息

student
  .join(score,Seq("s_id")).where("c_id == 01")
  .join(student.join(score,Seq("s_id")).where("c_id == 02"),"s_id")
  .show()

10、查询学过编号为"01"并且没有学过编号为"02"的课程的同学的信息

student.as("s1")
  .join(score, "s_id").where("c_id == 01")
  .join(student.as("s2").join(score, "s_id")
    .where("c_id == 02"), Seq("s_id"), "left")
  .where($"s2.s_name".isNull)
  .show()

11、查询没有学全所有课程的同学的信息

student.join(
student.join(score,"s_id").join(course,"c_id").groupBy("s_id").count()
  , Seq("s_id"), "left"
).where($"count" < course.count() || $"count".isNull).show()

12、查询至少有一门课与学号为"01"的同学所学相同的同学的信息

student.as("stu")
  .join(score.as("sc").join(score.where($"s_id"==="01"),
    Seq("c_id"), "left"),
    Seq("s_id"))
  .where($"stu.s_id".notEqual("01"))
  .select("stu.s_id","s_name")
  .distinct()
  .show

13、查询和"01"号的同学学习的课程完全相同的其他同学的信息

student
  .join(score, "s_id")
  .groupBy($"s_id").count().where($"count".equalTo(3))
  .where($"s_id".notEqual("01"))
  .join(student, Seq("s_id"), "left")
  .show()

14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名

student
  .join(score, "s_id")
  .join(course,"c_id")
  .join(teacher,"t_id")
  .where($"t_name"==="张三")
  .as("stu1")
  .join(student.as("stu2"),Seq("s_id"),"right")
  .where($"t_name".isNull)
  .select("stu2.s_id","stu2.s_name")
  .show

15、查询两门及其以上不及格课程的同学的学号,姓名及其平均成绩

score
  .where($"s_score" < 60).groupBy("s_id").count()
  .where($"count" >= 2)
  .join(score,"s_id")
  .groupBy("s_id")
  .agg(round(avg("s_score"),2))
  .join(student,"s_id")
  .show

16、检索"01"课程分数小于60,按分数降序排列的学生信息

score
  .where($"c_id"==="01" && $"s_score" < 60)
  .join(student,"s_id")
  .sort(desc("s_score"))
  .show

17、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩

score.groupBy("s_id").agg(round(avg("s_score"),2).as("avgScore"))
  .join(score,"s_id")
  .join(student,"s_id")
  .orderBy($"avgScore".desc)
  .show

18、查询各科成绩最高分、最低分和平均分:

以如下形式显示:课程ID,课程name,最高分,最低分,平均分,及格率,中等率,优良率

及格为>=60,中等为:70-80,优良为:80-90,优秀为:>=90

//1 先求出 及格,中等,优良,优秀 各阶段人数
val numDF = score.groupBy("c_id").count()
val passDF = score.where($"s_score" >= 60).groupBy("c_id").count()
val midDF = score.where($"s_score" >= 70 && $"s_score" < 80).groupBy("c_id").count()
val goodDF = score.where($"s_score" >= 80 && $"s_score" < 90).groupBy("c_id").count()
val bestDF = score.where($"s_score" >= 90).groupBy("c_id").count()

//2 求出及格率,中等率,优良率,优秀率
val passPerDF = numDF.as("n")
  .join(passDF.as("m"), "c_id").withColumn("passPer", round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")
val midPerDF = numDF.as("n")
  .join(midDF.as("m"), "c_id").withColumn("midPer",  round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")
val goodPerDF = numDF.as("n")
  .join(goodDF.as("m"), "c_id").withColumn("goodPer", round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")
val bestPerDF = numDF.as("n")
  .join(bestDF.as("m"), "c_id").withColumn("bestPer", round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")

//3 求出课程最高分,最低分,平均分  join各比率
course
  .join(
    score.groupBy("c_id")
      .agg(max("s_score").as("maxScore"),
        min("s_score").as("minScore"),
        round(avg("s_score"),2).as("avgScore")),"c_id")
  .join(passPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .join(midPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .join(goodPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .join(bestPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .drop("t_id")
  .show

19、按各科成绩进行排序,并显示排名

score
  .withColumn("rank",
    dense_rank()
      .over(
      Window.partitionBy("c_id").orderBy($"s_score".desc)
    )
  )
  .show()

20、查询学生的总成绩并进行排名

score
  .groupBy("s_id")
  .sum("s_score")
  .withColumn("rank",dense_rank().over(Window.orderBy($"sum(s_score)".desc)))
  .show()

21、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示

score
  .groupBy("c_id")
  .agg(round(avg("s_score"), 2).as("avgScore"))
  .withColumn("rank", dense_rank().over(Window.orderBy($"avgScore".desc)))
  .show()

22、查询所有课程的成绩第2名到第3名的学生信息及该课程成绩

score
  .withColumn("rank", dense_rank().over(Window.partitionBy("c_id").orderBy($"s_score".desc)))
  .where($"rank".isin(2,3))
  .join(student,"s_id")
  .show()

23、统计各科成绩各分数段人数:课程编号,课程名称, 100-85 , 85-70 , 70-60 , 0-60 及所占百分比

//方法一
//1 先求出 总人数 及 100-85 , 85-70 , 70-60 , 0-60 各阶段人数
val numDF = score.groupBy("c_id").count()
val passDF = score.where($"s_score" >= 0 && $"s_score" < 60).groupBy("c_id").count()
val midDF = score.where($"s_score" >= 60 && $"s_score" < 70).groupBy("c_id").count()
val goodDF = score.where($"s_score" >= 70 && $"s_score" < 85).groupBy("c_id").count()
val bestDF = score.where($"s_score" >= 85 && $"s_score" <= 100).groupBy("c_id").count()

//2 求出 100-85 , 85-70 , 70-60 , 0-60所占百分比
val passPerDF = numDF.as("n")
  .join(passDF.as("m"), "c_id").withColumn("lt60", round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")
val midPerDF = numDF.as("n")
  .join(midDF.as("m"), "c_id").withColumn("70-60",  round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")
val goodPerDF = numDF.as("n")
  .join(goodDF.as("m"), "c_id").withColumn("85-70", round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")
val bestPerDF = numDF.as("n")
  .join(bestDF.as("m"), "c_id").withColumn("100-85", round($"m.count" / $"n.count", 2))
  .drop("count")

//3 course表 join各比率
course
  .join(passPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .join(midPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .join(goodPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .join(bestPerDF,Seq("c_id"),"left")
  .drop("t_id")
  .show

//方法2  count(when(condition), value),
// 由于between操作符是包含左右边界的,临界点分数存在重复计算,此方法仅供参考
score.groupBy("c_id").agg(
  count("s_score").as("count"),
  count(when($"s_score".between(85, 100), 1)).as("lt60Row"),
  count(when($"s_score".between(70, 85), 1)).as("60-70Row"),
  count(when($"s_score".between(60, 70), 1)).as("70-85Row"),
  count(when($"s_score".between(0, 60), 1)).as("85-100Row")
)
  .withColumn("lt60", round($"lt60Row" / $"count", 2))
  .withColumn("60-70", round($"60-70Row" / $"count", 2))
  .withColumn("70-85", round($"70-85Row" / $"count", 2))
  .withColumn("85-100", round($"85-100Row" / $"count", 2))
  .join(course, "c_id")
  .select("c_id", "c_name", "lt60", "60-70", "70-85", "85-100")
  .show()

24、查询学生平均成绩及其名次

score
  .groupBy("s_id")
  .agg(round(avg("s_score"), 2).as("avgScore"))
  .withColumn("rank",dense_rank().over(Window.orderBy($"avgScore".desc)))
  .show()

25、查询各科成绩前三名的记录

score
  .withColumn("rank",
    dense_rank().over(Window.partitionBy("c_id").orderBy($"s_score".desc))
  )
  .where($"rank".between(1,3))
  .show()

26、查询每门课程被选修的学生数

score
  .groupBy("c_id")
  .count()
  .show()

27、查询出只有两门课程的全部学生的学号和姓名

score
  .groupBy("s_id")
  .agg(count($"c_id").as("count"))
  .where($"count" === 2)
  .join(student, "s_id")
  .select("s_id", "s_name", "count")
  .show()

28、查询男生、女生人数

student
  .groupBy("s_sex")
  .count()
  .show()

29、查询名字中含有"风"字的学生信息

student
  .where($"s_name".contains("风"))
  .show()

30、查询同名同性学生名单,并统计同名人数

student_copy1
  .groupBy("s_name","s_sex")
  .count()
  .where($"count" > 1)
  .show

31、查询1990年出生的学生名单(注:Student表中Sage列的类型是datetime)

student
  .where(year($"s_birth")==="1990")
  .show

   

32、查询每门课程的平均成绩,结果按平均成绩降序排列,平均成绩相同时,按课程编号升序排列

score
  .groupBy("c_id")
  .avg("s_score")
  .orderBy($"avg(s_score)".desc, $"c_id")
  .show()

33、查询平均成绩大于等于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩

score
  .groupBy("s_id")
  .avg("s_score")
  .where($"avg(s_score)" >= 85)
  .join(student,"s_id")
  .select("s_id", "s_name", "avg(s_score)")
  .show()

34、查询课程名称为"数学",且分数低于60的学生姓名和分数

score
  .join(course, "c_id")
  .where($"c_name" === "数学" && $"s_score" < 60)
  .join(student, "s_id")
  .select("s_name", "s_score")
  .show

35、查询所有学生的课程及分数情况

student
  .join(score, Seq("s_id"), "left")
  .show()

36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数

score
  .where($"s_score" > 70)
  .join(student, "s_id")
  .join(course, "c_id")
  .select("s_name", "c_name", "s_score")
  .show()

37、查询课程不及格的学生

score
  .where($"s_score" < 60)
  .show()

38、查询课程编号为01且课程成绩在80分及以上的学生的学号和姓名

score
  .where($"c_id" === "01" && $"s_score" >= 80)
  .join(student, "s_id")
  .select("s_id", "s_name", "c_id","s_score")
  .show()

39、求每门课程的学生人数

score
  .groupBy("c_id")
  .count()
  .show()

40、查询选修"张三"老师所授课程的学生中,成绩最高的学生信息及其成绩

score
  .join(course, "c_id")
  .join(teacher, "t_id")
  .where($"t_name" === "张三")
  .orderBy($"s_score".desc)
  .limit(1)
  .join(student, "s_id")
  .show()

41、查询不同课程成绩相同的学生的学生编号、课程编号、学生成绩

score
  .groupBy("s_score")
  .count()
  .where($"count" > 1)
  .join(score, "s_score")
  .show()

42、查询每门功课成绩最好的前两名

score
  .withColumn("rank",
    rank().over(Window.partitionBy("c_id").orderBy($"s_score".desc))
  )
  .where($"rank".isin(1, 2))
  .show()

43、统计每门课程的学生选修人数(超过5人的课程才统计)。要求输出课程号和选修人数, 查询结果按人数降序排列,若人数相同,按课程号升序排列

score
  .groupBy("c_id")
  .count()
  .where($"count" > 5)
  .orderBy($"count".desc, $"c_id")
  .show

44、检索至少选修两门课程的学生学号

score
  .groupBy("s_id").count()
  .where($"count" >= 2)
  .show()

45、查询选修了全部课程的学生信息

score
  .groupBy("s_id")
  .count()
  .where($"count" === course.count())
  .join(student, "s_id")
  .show()

46、查询各学生的年龄

student
  .withColumn("age", year(current_date()) - year($"s_birth"))
  .show()

47、查询本周过生日的学生

student
  .withColumn("birthOfWeek", weekofyear($"s_birth"))
  .where($"birthOfWeek" === weekofyear(current_date()))
  .show

48、查询下周过生日的学生

student
  .withColumn("birthOfWeek", weekofyear($"s_birth"))
  .where($"birthOfWeek" === weekofyear(current_date()) + 1)
  .show

49、查询本月过生日的学生

student
  .withColumn("birthOfMonth", month($"s_birth"))
  .where($"birthOfMonth" === month(current_date()))
  .show

50、查询下月过生日的学生

student
  .withColumn("birthOfMonth", month($"s_birth"))
  .where($"birthOfMonth" === month(current_date() + 1))
  .show

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webstorm终端pnpm报错  ERR_PNPM_LINKING_FAILED  Error: EPERM: operation not permitted, rename ’ 报错原因&#xff1a;powershell权限不够 解决办法&#xff1a;提升权限/在文件打开Powershell安装依赖

『C语言进阶』字符函数和内存函数(1)

&#x1f525;博客主页&#xff1a; 小羊失眠啦. &#x1f516;系列专栏&#xff1a; C语言、Linux、Cpolar ❤️感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍️ 前言 C语言中对字符和字符串的处理很是频繁&#xff0c;但是C语言本身是没有字符串类型的&#xff0c;字符串通常放在常…

【python】机器学习-K-近邻(KNN)算法

目录 一 . K-近邻算法&#xff08;KNN&#xff09;概述 二、KNN算法实现 三、 MATLAB实现 四、 实战 一 . K-近邻算法&#xff08;KNN&#xff09;概述 K-近邻算法&#xff08;KNN&#xff09;是一种基本的分类算法&#xff0c;它通过计算数据点之间的距离来进行分类。在…

【CSS】全局滚动条样式设置

直接在 App.vue 全局文件下设置滚动条样式&#xff1a; ::-webkit-scrollbar {width: 5px;position: absolute; } ::-webkit-scrollbar-thumb {background: #1890ff; } ::-webkit-scrollbar-track {background: #ddd; }

力扣每日一题51:N皇后问题

题目描述&#xff1a; 按照国际象棋的规则&#xff0c;皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。 n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 nn 的棋盘上&#xff0c;并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 给你一个整数 n &#xff0c;返回所有不同的 n 皇后问…

【51单片机外部中断控制流水灯转向】2023-10-21

缘由单片机不会搞 原理都清晰合一块成傻杯了 各位爷 用keil Vison5 还有Proteus8仿真图给出一下吧_嵌入式-CSDN问答 #include <reg52.h> unsigned char Js0; bit k0; void main() {//缘由unsigned char ls0; EA1;//总中断允许EX01;//允许外部中断0中断TH0(65536-50000)…

mysql优化之explain详解

mysql的explain&#xff08;执行计划&#xff09;用于解释sql的执行的过程&#xff0c;然后把sql的执行过程用一张表格表示出来&#xff0c;它并不真正的执行sql&#xff0c;如下图。explain能够为我们优化sql提供很好参考作用。 下面我来看下执行计划表中各个字段是什么意思 i…

【Linux】kill 命令使用

经常用kill -9 XXX 。一直在kill&#xff0c;除了kill -9 -15 &#xff0c;还能做什么&#xff1f;今天咱们一起学习一下。 kill 命令用于删除执行中的程序或工作。 kill命令 -Linux手册页 命令选项及作用 执行令 man kill 执行命令结果 参数 -l 信号&#xff0c;若果…

【吞噬星空】又被骂,罗峰杀人目无法纪,但官方留后手,增加审判戏份

Hello,小伙伴们&#xff0c;我是小郑继续为大家深度解析国漫吞噬星空资讯。 吞噬星空动画中&#xff0c;罗峰复仇的戏份&#xff0c;简直是帅翻了&#xff0c;尤其是秒杀阿特金三大巨头&#xff0c;让人看的也是相当的解气&#xff0c;相当的爽&#xff0c;一点都不拖沓&#x…

有什么站内搜索引擎优化的方法?今天跟大家分享!

在你的网站上安装站内搜索引擎对于提升用户体验和增加互动至关重要。在今天快节奏的数字世界中&#xff0c;用户希望能够快速、轻松地找到信息。通过提供站内搜索引擎&#xff0c;用户能够轻松浏览你的网站&#xff0c;帮助他们找到他们正在寻找的具体信息。接下来我将跟大家介…

浅析高校用电问题及智慧电力监管平台的构建

安科瑞 崔丽洁 摘 要&#xff1a;介绍了当前高校用电存在的问题&#xff0c;进行了原因分析&#xff0c;由此提出建立高校用电智慧监管平台。对高校用电智慧监管平台的构架进行设计&#xff0c;运用物联网技术&#xff0c;实现各回路实时自主控制&#xff0c;并细化管理权限&a…

ATA-8202射频功率放大器在超声雾化研究中的应用

超声雾化技术是一种利用高频声波能量产生微细液滴的技术&#xff0c;广泛应用于医学、生物科学、材料科学等领域。在超声雾化过程中&#xff0c;功率放大器扮演着关键的角色&#xff0c;它能提供足够的能量来驱动超声发射装置&#xff0c;并调节声波参数&#xff0c;实现有效的…

【数据结构】线性表(八)队列:顺序队列及其基本操作(初始化、判空、判满、入队、出队、存取队首元素)

文章目录 一、队列1. 定义2. 基本操作 二、顺序队列0. 顺序表1. 头文件和常量2. 队列结构体3. 队列的初始化4. 判断队列是否为空5. 判断队列是否已满6. 入队7. 出队8. 存取队首元素9. 主函数10. 代码整合 堆栈Stack 和 队列Queue是两种非常重要的数据结构&#xff0c;两者都是特…

论文浅尝 | Concept2Box:从双视图学习知识图谱的联合几何嵌入模型

笔记整理&#xff1a;张钊源&#xff0c;天津大学硕士&#xff0c;研究方向为知识图谱 链接&#xff1a;https://virtual2023.aclweb.org/paper_P4210.html 动机 知识图嵌入&#xff08;KGE&#xff09;已被广泛研究&#xff0c;用于嵌入大规模关系数据以满足许多现实世界的应用…