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如果一个国家满足下述两个条件之一,则认为该国是大国:
面积至少为300万平方公里(即,3000000$km^2$),或者人口至少为2500万(即25000000)编写一个SQL查询以报告大国的国家名称、人口和面积。
按任意顺序返回结果表。
题目链接:大的国家
二、题目要求样例输入:World?表:+-------------+-----------+---------+------------+--------------+|?name????????|?continent?|?area????|?population?|?gdp??????????|+-------------+-----------+---------+------------+--------------+|?Afghanistan?|?Asia??????|?652230??|?25500100???|?20343000000??||?Albania?????|?Europe????|?28748???|?2831741????|?12960000000??||?Algeria?????|?Africa????|?2381741?|?37100000???|?188681000000?||?Andorra?????|?Europe????|?468?????|?78115??????|?3712000000???||?Angola??????|?Africa????|?1246700?|?20609294???|?100990000000?|+-------------+-----------+---------+------------+--------------+输出:+-------------+------------+---------+|?name????????|?population?|?area????|+-------------+------------+---------+|?Afghanistan?|?25500100???|?652230??||?Algeria?????|?37100000???|?2381741?|+-------------+------------+---------+考察1.条件查询、union2.建议用时10~25min三、问题分析1.条件查询这一题一开始看就是一道普通的where条件查询的语句,我们只需要用or连接两个条件进行判断。只要这一行记录符合两个条件其中的一个就可以。
2.union连接union本质是离散数学并的概念,但在数据库中使用起来却有大不同。使用union连接数据会自动对相同的元素进行去重操作并进行默认规则的排序,而union?all不会去重操作和排序操作。
从执行效率来说,union?all比union少了去重,所以用时更少。
3.对比总结但看到评论区对于这两种方法的区别进行了探讨,这里我也说一下我的小小见解。
使用or进行条件查询,对于单个的列来说并没有问题,但是对于多个列来讲。每次select只能够选择一个index,如果选择area,那么对于population不会跳过,而是会重新遍历。这种情况下,使用union分成两次查询就会,索引的调用次数会少很多。
四、编码实现1.条件查询select?name,population,areafrom?Worldwhere?area>=3000000?or?population>=250000002.union连接select?name,population,areafrom?Worldwhere?area>=3000000?unionselect?name,population,areafrom?Worldwhere?population>=25000000五、测试结果第一行是union,第二行是条件查询。
如果是相同列的查询建议使用?wherein('','')操作会更好。
原文:https://juejin.cn/post/7103879147516067870
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金融界2024年4月4日消息,据国家知识产权局公告,深圳市一览网络股份有限公司取得一项名为“一种基于向量数据库的职业信息查询方法及装置“,授权公告号CN117235137B,申请日期为2023年11月。
专利摘要显示,本发明适用于人工智能的技术领域,提供了一种基于向量数据库的职业信息查询方法、装置及终端设备,所述查询方法包括:获取查询语句中的主干词汇向量和主题标签,并通过主题标签将查询范围缩小至一定范围。由于不同的主题标签具有不同的向量特征,为了更加精准得匹配查询结果,故需要基于第一转换矩阵对主干词汇向量进行转换,得到特征向量。为了进一步缩小查询范围,通过聚类算法匹配目标聚类中心,并基于目标聚类中心对应的第二转换矩阵,将特征向量转换为查询向量,以适应不同聚类中心的向量特征。最后,根据查询向量与多个目标向量数据之间的距离,匹配精确的职业信息查询结果。不仅大大提高了查询效率,且具有较高的查询精确度。
本文源自金融界
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