HQL,SQL刷题简单查询,基础,尚硅谷

news2024/11/16 5:37:07

今天刷SQL简单查询,大家有兴趣可以刷一下

目录

相关表数据:

题目及思路解析:

总结归纳: 

知识补充:

关于LIKE操作符/运算符

LIKE其他使用场景包括

LIKE模糊匹配情况


相关表数据:

1、student_info表

2、score_info表

3、course_info表

4、techer_info 表

题目及思路解析:

1、查询姓名中带“冰”的学生名单

select
    *
from student_info
where stu_name like '%冰%';

这里主要考察where查询与like运算符的结合使用 

2、查询姓“王”老师的个数

select
    count(*)
from teacher_info
where tea_name like '王%';

这里主要是使用了count()聚合函数

3、检索课程编号为“04”且分数小于60的学生的课程信息,结果按分数降序排列

select
   *
from score_info
where course_id=04 and score<60
order by score desc;

这道题简单条件过滤+order by 聚合函数的使用 

4、查询数学成绩不及格的学生和其对应的成绩,按照学号升序排序

select
    s.stu_id,
    s.stu_name,
    t1.score
from student_info s
join ( select
      stu_id,
      score
    from score_info
    where course_id=(select course_info.course_id 
                    from course_info 
                    where course_name ='数学' ) and score < 60)t1 
on t1.stu_id=s.stu_id
order by s.stu_id  ;

这题,使用了简单的Join多表连接,以及嵌套子查询

首先根据题意我们需从student_info表中获取stu_id,stu_name,以及score,但我们需要的是符合题目条件的的信息,我们需要学习了课程为数学的学生成绩,但我们不知道数学的couse_id

因此需要先嵌套从couse_info表获取数学的couse_id,接着筛选分数不及格(<60)的学生信息,最后join上面的student_info表,以student_id为连接条件,最终获取到符合题意的信息。

总结归纳: 

上面题目考察了like使用,聚合函数,嵌套子查询等,不过主要是简单的使用

第4题,需要清楚题目需要的数据以及其逻辑顺序

知识补充:

关于LIKE操作符/运算符

like运算符主要使用场景是结合where进行模式匹配(或通配符匹配),通常可配合通配符%(匹配0个或多个任意字符)与_(匹配1个任意字符)

LIKE其他使用场景包括

    ·转义字符:在某些情况下,你可能需要匹配包含通配符或特殊字符的字符串。为了实现这 一点,你可以使用转义字符(\)

   ·结合其他运算符使用:LIKE还可以与其他Hive运算符结合使用,如AND、OR和NOT

   ·正则表达式匹配:尽管LIKE运算符在Hive中功能有限,但它可以与正则表达式结合使用进  行更复杂的模式匹配。

LIKE模糊匹配情况

在使用关键字like进行模糊匹配,需要匹配0个或多个任意字符时

           ·如果是使用select ,则使用 %’

           ·若使用show tables,databases,founctions, 则使用 ’ * ’

需要注意的是,LIKE操作符只能用于模糊查询,不能用于精确匹配。此外,使用LIKE操作符时需要注意性能问题,尽量避免使用通配符开头的查询条件,因为这种查询方式可能导致全表扫描,影响查询效率。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1404085.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

JDK8新特性(一)集合之 Stream 流式操作

1.Stream流由来 首先我们应该知道&#xff1a;Stream流的出现&#xff0c;主要是用在集合的操作上。在我们日常的工作中&#xff0c;经常需要对集合中的元素进行相关操作。诸如&#xff1a;增加、删除、获取元素、遍历。 最典型的就是集合遍历了。接下来我们先举个例子来看看 J…

8.前端--CSS-显示模式

元素的显示模式 元素显示模式就是元素&#xff08;标签&#xff09;以什么方式进行显示&#xff0c;比如<div>自己占一行&#xff0c;比如一行可以放多个<span>。 1.块元素 常见的块元素 常见的块元素&#xff1a;<h1>~<h6>、<p>、<div>、…

sqlmap使用教程(2)-连接目标

目录 连接目标 1.1 设置认证信息 1.2 配置代理 1.3 Tor匿名网络 1.4 检测WAF/IPS 1.5 调整连接选项 1.6 处理连接错误 连接目标 场景1&#xff1a;通过代理网络上网&#xff0c;需要进行相应配置才可以成功访问目标主机 场景2&#xff1a;目标网站需要进行身份认证后才…

【立创EDA-PCB设计基础】5.布线设计规则设置

前言&#xff1a;本文详解布线前的设计规则设置。经过本专栏中的【立创EDA-PCB设计基础】前几节已经完成了布局&#xff0c;接下来开始进行布线&#xff0c;在布线之前&#xff0c;要设置设计规则。 目录 1.间距设置 1.1 安全间距设置 1.2 其它间距设置 2.物理设置 2.1 导…

Oracle Linux 8.9 安装图解

风险告知 本人及本篇博文不为任何人及任何行为的任何风险承担责任&#xff0c;图解仅供参考&#xff0c;请悉知&#xff01;本次安装图解是在一个全新的演示环境下进行的&#xff0c;演示环境中没有任何有价值的数据&#xff0c;但这并不代表摆在你面前的环境也是如此。生产环境…

nodejs前端项目的CI/CD实现(二)jenkins的容器化部署

一、背景 docker安装jenkins&#xff0c;可能你会反问&#xff0c;这太简单了&#xff0c;有什么好讲的。 我最近就接手了一个打包项目&#xff0c;它是一个nodejs的前端项目&#xff0c;jenkins已在容器里部署且运行OK。 但是&#xff0c;前端组很追求新技术&#xff0c;不…

联邦学习:密码学 + 机器学习 + 分布式 实现隐私计算,破解医学界数据孤岛的长期难题

联邦学习&#xff1a;密码学 机器学习 分布式 提出背景&#xff1a;数据不出本地&#xff0c;又能合力干大事联邦学习的问题联邦学习架构 分布式机器学习&#xff1a;解决大数据量处理的问题横向联邦学习&#xff1a;解决跨多个数据源学习的问题纵向联邦学习&#xff1a;解决…

2023年12月青少年机器人技术等级考试(六级)理论综合试卷

2023年12月青少年机器人技术等级考试&#xff08;六级&#xff09;理论综合试卷 单选题 第 1 题 单选题 IPv6地址长度及其地址分隔符分别是&#xff1f;&#xff08; &#xff09; A.32 . B.128 . C.32 : D.128 : 第 2 题 单选题 浏览网页时&#xff0c;使用应用层的…

verde生成网格坐标

文章目录 网格坐标区域调整 Verde是Python用于地理空间数据处理的一个库&#xff0c;由于采用了一些机器学习的方法&#xff0c;所以除了科学计算三件套之外&#xff0c;还需要基于sklearn模块。考虑到依赖关系&#xff0c;这里比较推荐用conda安装。 conda install verde --c…

第二节 K8S 的架构

第二节 K8S 的架构 K8S 架构图如下: 官方文档: https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/ kube-api-server 是集群的核心&#xff0c; 是k8s中最重要的组件&#xff0c; 因为它是实现声明式api的关键, 整个集群的入口,所有请求都要经过它, api接口服务. kubernetes…

Linux 快速构造大数据文件

文章目录如下 1. 如何生成数据文件 2. 使用 yes 命令构造数据 2.1. 基本用法 2.2. 构造数据文件 3. 使用 awk 命令构造数据 3.1. 基本用法 3.2. awk 循环输出 3.3. awk 指定分隔符 3.4. awk 随机数 3.5. awk 随机字符 3.6. awk 构造数据 4. 总结 1. 如何生成数据文…

【剑指offer】重建二叉树

&#x1f451;专栏内容&#xff1a;力扣刷题⛪个人主页&#xff1a;子夜的星的主页&#x1f495;座右铭&#xff1a;前路未远&#xff0c;步履不停 目录 一、题目描述1、题目2、示例 二、题目分析1、递归2、栈 一、题目描述 1、题目 剑指offer&#xff1a;重建二叉树 给定节…

opencv#27模板匹配

图像模板匹配原理 例如给定一张图片&#xff0c;如上图大矩阵所示&#xff0c;然后给定一张模板图像&#xff0c;如上图小矩阵。 我们在大图像中去搜索与小图像中相同的部分或者是最为相似的内容。比如我们在图像中以灰色区域给出一个与模板图像尺寸大小一致的区域&#xff0c;…

LeetCode 48 旋转图像

题目描述 旋转图像 给定一个 n n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在原地 旋转图像&#xff0c;这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;matrix [[1,2,3],[4…

Java-泛型与通配符

泛型基础 泛型示例 泛型的作用 泛型的语法 注意事项 1.泛型只能用引用类型实例化而非基本类型 自定义泛型 自定义泛型类 2中数组不能初始化是因为不知道要开辟多大的空间 3 类加载是会加载静态方法 此时泛型的具体类型并没有被确定 因为对象没有被 声明或实例化 自定义泛…

linux的安装配置

文章目录 1.centos7安装2.如何进行一个网络的开启3.客户端Xshell和Xftp的一个使用4.换源 1.centos7安装 1.我是在虚拟机里面重装了一个liunx系统,首先我们新建一个虚拟机 2.前面东西都不需要我们进行一个选择&#xff0c;到图中的这一步我们选择一个liunx,版本的话我们选择一个…

读AI3.0笔记04_视觉识别

1. 两次飞跃 1.1. ConvNets是当今计算机视觉领域深度学习革命的驱动力 1.1.1. 20世纪80年代便由法国计算机科学家杨立昆提出&#xff0c;而他则是受到了福岛邦彦提出的神经认知机&#xff08;Neocognitron&#xff09;的启发 1.2. ImageNet竞赛被看作计算机视觉和人工智能进…

zero w配置C++ opencv csi 摄像头

经过一天半的摸索&#xff0c;踩过了很多坑&#xff0c;这里记录一下 1、系统网站&#xff1a;https://www.raspberrypi.org/downloads/raspberry-pi-os/ 由于zero w 性能不太行&#xff0c;我下载的是&#xff1a; 2、系统烧录&#xff1a; 这里的坑有两个&#xff0c;一个…

【深度学习】BasicSR训练过程记录,如何使用BasicSR训练GAN

文章目录 两种灵活的使用场景项目结构概览简化的使用方式 项目结构解读1. 代码的入口和训练的准备工作2. data和model的创建2.1 dataloader创建2.2 model的创建 3. 训练过程 动态实例化的历史演进1. If-else判断2. 动态实例化3. REGISTER注册机制 REGISTER注册机制的实现1. DAT…

React Router v6 改变页面Title

先说正事再闲聊 1、在路由表加个title字段 2、在index包裹路由 3、在App设置title 闲聊&#xff1a; 看到小黄波浪线了没 就是说默认不支持title字段了 出来的提示&#xff0c; 所以我本来是像下面这样搞的&#xff0c;就是感觉有点难维护&#xff0c;就还是用上面的方法了 …