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CREATE DATABASE chaxun
ON PRIMARY
(NAME=chaxun_data,
FILENAME='D:\software\chaxun.mdf',
SIZE=10MB,
MAXSIZE=UNLIMITED,
FILEGROWTH=10%
)
LOG ON
(NAME=chaxun_log,
FILENAME='D:\software\chaxun.ldf',
SIZE=1MB,
MAXSIZE=5MB,
FILEGROWTH=1MB
)
use chaxun
create table KC
(
c_ID char(3) primary key,
c_Name char(10) not null,
c_Credit int
)
create table XS
(
s_ID char(4) primary key,
s_Name char(6) not null,
s_department char(20) not null,
s_telephoe char(11)
)
create table XS_KC
(
s_ID char(4) foreign key references XS(s_ID),
c_ID char(3) foreign key references KC(c_ID),
score int,
primary key(s_ID,c_ID)
)

KC表数据:
insert into KC values('101','语文',4)
insert into KC values('102','数学',2)
insert into KC values('103','英语',3)
insert into KC values('104','体育',1)

XS表数据:
insert into XS values('1001','杨颖','信息技术系','2346666')
insert into XS values('1002','王丽','信息技术系','2346666')
insert into XS values('1003','张亮','经管系','2315555')
insert into XS values('1004','刘强','会计系','2361111')

XS_KC表数据:
insert into XS_KC values('1001','101',89)
insert into XS_KC values('1001','102',97)
insert into XS_KC values('1001','103', 86)
insert into XS_KC values('1002', '101',56)
insert into XS_KC values('1003', '102',55)

select * from KC
where C_Credit<3 order by c_ID ASC

select s_ID,AVG(score) 平均分 from XS_KC
group by s_ID
order by AVG(score) DESC

select s_Name,XS.s_ID from XS_KC,XS where XS.s_ID=XS_KC.s_ID
group by XS.s_ID,s_Name having COUNT(XS_KC.c_ID)>=2

方法1
select XS.* from XS,XS_KC
where XS.s_ID=XS_KC.s_ID and score<60
方法2(子查询)
select * from XS where s_ID in (select s_ID from XS_KC where score<60)

子查询
select * from XS where s_ID in(select distinct s_ID from XS_KC
where XS_KC.c_ID='101' and score <60)

连接查询
select XS.* from XS join XS_KC on XS.s_ID=XS_KC.s_ID
where XS_KC.c_ID='101' and score <60

select * from XS where s_telephoe in
(select s_telephoe from XS group by s_telephoe having COUNT(s_telephoe)>=2)

select distinct s_department from XS

select COUNT(distinct s_ID ) 已选课人数 from XS_KC

方法1
select x.s_Name from XS as x,XS as y
where x.s_department=y.s_department and y.s_Name='杨颖' and x.s_Name<>'杨颖'

方法2
select s_Name from XS where s_department=
(select s_department from XS where s_Name='杨颖') and s_Name <>'杨颖'

方法1
select s_Name,c_Name,score from XS,KC,XS_KC
where XS.s_ID=XS_KC.s_ID and KC.c_ID=XS_KC.c_ID

方法2
select s_Name,c_Name,score from XS join XS_KC on XS.s_ID=XS_KC.s_ID
join KC on KC.c_ID=XS_KC.c_ID

update XS set s_telephoe='3615555' where s_department='经管系'

select c_ID,COUNT(s_ID) 选课人数,MAX(score) 最高分 from XS_KC group by c_ID

select s_ID,COUNT(c_ID) 选课门数,SUM(score) 总成绩 from XS_KC
group by s_ID order by COUNT(c_ID) DESC

select COUNT(s_ID) 未选课人数 from XS where s_ID not in
(select s_ID from XS_KC)

今天的数据库学习内容就到这里啦,如果对友友们有帮助的话,记得点赞收藏博客,关注后续的数据库学习内容哦~👻👻👻

我正在用Ruby编写一个简单的程序来检查域列表是否被占用。基本上它循环遍历列表,并使用以下函数进行检查。require'rubygems'require'whois'defcheck_domain(domain)c=Whois::Client.newc.query("google.com").available?end程序不断出错(即使我在google.com中进行硬编码),并打印以下消息。鉴于该程序非常简单,我已经没有什么想法了-有什么建议吗?/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/whois-2.0.2/lib/whois/server/adapters/base.
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我知道我可以指定某些字段来使用pluck查询数据库。ids=Item.where('due_at但是我想知道,是否有一种方法可以指定我想避免从数据库查询的某些字段。某种反拔?posts=Post.where(published:true).do_not_lookup(:enormous_field) 最佳答案 Model#attribute_names应该返回列/属性数组。您可以排除其中一些并传递给pluck或select方法。像这样:posts=Post.where(published:true).select(Post.attr
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流,在人体运动的基础上,添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供,数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照:https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming,开始向Unity3D广播数据;MotionVenus中设置->选项选择Unit
文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目,Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费。Git地址:https://github.co
我正在尝试在Rails上安装ruby,到目前为止一切都已安装,但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时,我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信(个人理解)3.代码分析(注释比较详细)1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子,不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行,我试过在野火103的霸道板上也可以,主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了,不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源,采集数据一个,串口通信一个,板子对应引脚如下:串口1,TX:PA9,RX:PA10串口2,TX:PA2,RX:PA32.串口通信(个人理解)我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解,