如何实现降维处理(R语言)_光环大数据培训机构

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如何实现降维处理(R语言)_光环大数据培训机构

现实世界中数据一般都是复杂和高维的，比如描述一个人，有姓名、年

龄、性别、受教育程度、收入、地址、电话等等几十种属性，如此多的属性对于

数据分析是一个严重的挑战，除了极大增加建模的成本和模型的复杂度，往往也

会导致过拟合问题，因此在实际处理过程中，一些降维的方法是必不可少，其中

用的比较多的有主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、特征选择(Feature Select)，本文将对PCA和SVD作简单的介绍，并力图通过案例加深对这两种降

维方法的理解。

1 主成分分析PCA

1.1 R语言案例

在R语言中PCA对应函数是princomp，来自stats包。以美国的各州犯罪

数据为对象进行分析，数据集USArrests在graphics包中。

> library(stats) ##princomp

> head(USArrests)

Murder Assault UrbanPop Rape

Alabama 13.2 236 58 21.2

Alaska 10.0 263 48 44.5

Arizona 8.1 294 80 31.0

> summary(pc.cr <- princomp(USArrests, cor = TRUE))

##每个主成分对方差的贡献比例，显然Comp.1 + Comp2所占比例超过85%，因此能够用前两个主成分来表示整个数据集，也将数据从4维降到两维 Importance of components:

Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4

Standard deviation 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.41644938

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Proportion of Variance 0.6200604 0.2474413 0.0891408 0.04335752

Cumulative Proportion 0.6200604 0.8675017 0.9566425 1.00000000 接下来查看每个特征在主成分中所在的比例

> loadings(pc.cr)

Loadings:

Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4

Murder -0.536 0.418 -0.341 0.649

Assault -0.583 0.188 -0.268 -0.743

UrbanPop -0.278 -0.873 -0.378 0.134

Rape -0.543 -0.167 0.818

Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4

SS loadings 1.00 1.00 1.00 1.00

Proportion Var 0.25 0.25 0.25 0.25

Cumulative Var 0.25 0.50 0.75 1.00

根据以上数据可很容易转换为几个数学等式：

Comp1 = -0.536 * Murder + (-0.583) * Assault + (-0.278)*UrbanPop

+ (-0.543)* Rape

Comp2 = 0.418 * Murder + 0.188 * Assault + (-0.873)*UrbanPop +

(-0.167)* Rape

可以用Comp1、Comp2两个维度的数据来表示各州，在二维图上展现各

州个聚类关系。

> head(pc.cr$scores) ##scores包含有各州在四个主成分的得分

Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4

Alabama -0.98556588 1.13339238 -0.44426879

0.156267145

Alaska -1.95013775 1.07321326 2.04000333

-0.438583440

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Arizona -1.76316354 -0.74595678 0.05478082 -0.834652924

Arkansas 0.14142029 1.11979678 0.11457369 -0.182810896

California -2.52398013 -1.54293399 0.59855680 -0.341996478

##将前两个Comp提取出来，转换为data.frame方便会面绘图

> stats.arrests <- data.frame(pc.cr$scores[, -c(3:4)])

> head(stats.arrests)

Comp.1 Comp.2

Alabama -0.9855659 1.1333924

Alaska -1.9501378 1.0732133

Arizona -1.7631635 -0.7459568

> library(ggplot2)

##展现各州的分布情况，观察哪些州比较异常，哪些能够进行聚类

> ggplot(stats.arrests, aes(x = Comp.1, y = Comp.2)) + + xlab(“First Component”) + ylab(“Second Component”) + + geom_text(alpha = 0.75, label = rownames(stats.arrests), size = 4)

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有兴趣的同学还可以，分析南北各州在犯罪数据上的迥异。

1.2 PCA理论基础

经过上一小节对PCA的简单应用，应该可以体会到PCA在降维处理上的魅力，

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下面简单介绍PCA的理论基础，对于更好的理解和应用PCA会非常有帮助。

PCA本质就是将数据投影在众多正交向量上，根据投影后数据的方差大小，说明向量解释数据的程度，方差越大，解释的程度越大。以下图为例，数据投影在向量u的方差明显最大，因此u向量作为第一主成分，与u向量正交的v向量，作为第二主成分。

Nd = dim(data) 代表数据的维数， Sc = num(Comp)代表主成分的个数(Nd = Sc ),在实际情况中，往往取前k << Nd个主成分便能解释数据的方差程度超过90%，因此能够在只丢失少量消息的情况，达到大规模减少数据维度的效果，无论对于建立模型、提升性能、减少成本都有很大的意义。

从某种意义上讲，PCA只是将很多相互间存在线性关系的特征，转换成新的、相互独立的特征，从而减少特征数量。对此，它需要借助特征值来找到方差最大的主成分，每一个特征值对应一个特征向量，特征值越大，特征向量解释数据矩阵的方差的程度越高。因此，只需要将特征值从大到小排列，取出前k个特征向量，便能确定k个最重要的主成分。

PCA算法通常包括如下5个步骤：

A 平均值归一化，减去每个特征的平均值，保证归一化后的数据平均值为0

B 计算协方差矩阵，每两个特征之间的协方差

C 计算协方差矩阵的特征向量和特征值

D 将特征向量根据对应的特征值大小降序排列，特征向量按列组成FeatureVector = (eig_1, eig_2, …,eig_n)

E RowFeatureVector = t(FeatureVector) (转置)，eig_1变为第一行，RowDataAdjusted = t(DataAdjusted), 特征行变为列，得到最终的数据。

FinalData = RowFeatureVector X RowDataAdjusted

从维度变化的角度出发

协方差矩阵：n x n , FeatureVector: n x n，RowFeatureVector：n x n, n为特征数量

DataAdjusted：m x n, RowDataAdjusted: n x m

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取前k个特征向量, RowFeatureVector：k x n

那么FinalData: k x m，这样便实现维度的降低。

2 奇异值分解(SVD)

2.1 案例研究

我们通过一张图片的处理来展示奇异值分解的魅力所在，对于图片的处理会用到R语言中raster和jpeg两个包。

##载入图片，并且显示出来

> library(raster)

Loading required package: sp

> library(jpeg)

> raster.photo <- raster(“Rlogo.jpg”)

> photo.flip <- flip(raster.photo, direction = “y”)

##将数据转换为矩阵形式

> photo.raster <- t(as.matrix(photo.flip))

> dim(photo.raster)

[1] 288 196

> image(photo.raster, col = grey(seq(0, 1, length = 256))) ##灰化处理

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##奇异值进行分解

> photo.svd <- svd(photo.raster)

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> d <- diag(photo.svd$d)

> v <- as.matrix(photo.svd$v)

> u <- photo.svd$u

取第一个奇异值进行估计，如下左图

> u1 <- as.matrix(u[, 1])

> d1 <- as.matrix(d[1, 1])

> v <- as.matrix(v[, 1])

> photo1 <- u1 %*% d1 %*% t(v)

> image(photo1, col = grey(seq(0, 1, length = 256)))

复制代码

取前五十个奇异值进行模拟，基本能还原成最初的模样，如上右图

> u2 <- as.matrix(u[, 1:50])

> d2 <- as.matrix(d[1:50, 1:50])

> v2 <- as.matrix(v[, 1:50])

> photo2 <- u2 %*% d2 %*% t(v2)

> image(photo2, col = grey(seq(0, 1, length = 256)))

复制代码

当我们尝试用更多的奇异值模拟时，会发现效果越来来越好，这就是SVD的

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魅力，对于降低数据规模、提高运算效率、节省存储空间有着非常棒的效果。原本一张图片需要288 X 196的存储空间，经过SVD处理后，在保证图片质量的前提下，只需288 X 50 + 50 X 50 + 196 X 50的存储空间仅为原来的一半。

2.1 SVD理论基础

SVD算法通过发现重要维度的特征，帮助更好的理解数据，从而在数据处理过程中减少不必要的属性和特征，PCA(主成分分析)只是SVD的一个特例。PCA 针对的正方矩阵(协方差矩阵)，而SVD可用于任何矩阵的分解。

对于任意m x n矩阵A，都有这样一个等式

Am x n = Um x r Sr x r VTn x r

U的列称为左奇异向量，V的列称为右奇异向量，S是一个对角线矩阵，对角线上的值称为奇异值, r = min(n, m)。U的列对应AAT的特征向量，V的列则是ATA的特征向量，奇异值是AAT和ATA共有特征值的开方。由于A可能不是正方矩阵，因此无法利用得到特征值和特征向量，因此需要进行变换，即AAT(m x m)和ATA(n x n)，这样就可以计算特征向量和特征值了。

A = USVT AT = VSUT

AAT = USVT VSUT = US2UT

AAT U = U S2

同样可以推导出： ATA V = V S2

总结下来，SVD算法主要有六步：

A 、计算出AAT

B 、计算出AAT的特征向量和特征值

C、计算出ATA

D 、计算出ATA的特征向量和特征值

E、计算ATA和ATA共有特征值的开方

F、计算出U、 S、 V

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实验五 SQL语言数据操纵语言DML

实验五 SQL语言数据操纵语言DML 一、实验目的 SQL语言的数据操纵功能通过DML(数据维护语言)实现。DML包括数据查询和数据更新两种数据操纵语句。其中，数据查询指对数据库中的数据查询、统计、分组、排序等操作；数据更新指数据的插入、更新和删除等数据维护操作。 本次实验了解DML语言的INSERT、UPDATE、DELETE等数据维护语言，掌握在Navicat for MySQL中用DML语言的INSERT、UPDATE、DELETE对表进行数据插入、更新和删除。 二、实验要求 1、实验前：预习实验内容，学习相关知识。 2、实验中：按照实验内容要求进行实验，实验时注意每种SQL语句的基本命令及各个关键字的含义，做好实验记录。 3、实验后：分析实验结果，总结实验知识，得出结论，按格式写出实验报告。 4、在整个实验过程中，要独立思考、独立按时完成实验任务，不懂的要虚心向教师或同学请教。 5、要求按指定格式书写实验报告，且报告中应反映出对本次实验的总结，下次实验前交实验报告。 三、实验的重点与难点 1、重点： （1）用INSERT语句向表中插入数据。 （2）用UPDATE语句更新(修改)表中已有数据。 （3）用DELETE语句删除表中数据。 2、难点： INSERT语句中，使用从子表插入数据的FROM子句。 UPDATE语句和DELETE语句的WHERE子句。 四、仪器设备及用具 硬件：投影仪、每位同学分配已连接校园网PC机一台。 软件：本机已安装MySQL 5.5数据库平台。

五、教学过程 （一）实验预习 （1）熟悉SQL中的INSERT、UPDATE、DELETE语句的格式及所用的关键字含义及用法。 （2）掌握INSERT语句的两种不同插入数据方式。 （3）掌握UPDATE语句和DELETE的一般用法。 （二）实验原理 在Navicat for MySQL中使用INSERT语句向表中插入数据。使用UPDATE 语句更新(修改)表中已有数据。使用DELETE语句删除表中数据。 （三）实验内容 1.启动Navicat for MySQL，用INSERT语句对表进行单条数据插入操作，语法格式如下： Insert Into <表名> [(<属性列1>[,<属性列2>]…)] Values (<常量1>[,<常量2>]…); 其中，INSERT INTO指明要插入的表以及表中的属性列(字段)，VALUES指明要插入相应属性列(字段)的值。 例如: Insert into test (name,age,score,address) values ('吴思远',35,590.00,'重庆邮电大学计算机学院'); 用INSERT语句对表进行批量数据插入操作，语法格式如下： Insert Into <表名1> [(<属性列1>[,<属性列2>]…)] Select [(<属性列1>[,<属性列2>]…)] From <表名2>; INSERT语句的批量插入，把从其他表中查询出来数据插入到当前表中。 例如： Insert into test (name,age,score,address) Select name,age,score,address from test_temp; 2.在Navicat for MySQL中，用UPDATE语句对表中已有的数据进行修改，语法格式如下： Update <表名> Set <属性列>＝<表达式>[,<属性列>＝<表达式>][,…n]

实验3 数据操纵语言DML-2015

实验3 数据操纵语言DML 实验目的 1.熟悉SQL语言中DML的功能。 2.初步了解如何进行查询优化。 3.初步了解SQL语句的查询计划。 实验平台 1.OS： Windows XP/7 2.DBMS： SQL Server 2008 实验用时 两次上机（4月21号之前提交实验报告） 预备知识 一、数据操纵语言 数据库数据操纵语言DML (Data Manipulation Language），它使用户能够查询数据库以及操作已有数据库中的数据的计算机语言。DML具体包含查询，删除，更新，插入四种操作。 二、SQL SQL（Structured Query Language)结构化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。SQL语言包括三种主要程序设计语言类别的语句：数据定义语言（DDL），数据操作语言（DML）及数据控制语言（DCL）。 三、SQL Server 临时表 SQL Server包含一个自带的系统数据库——tempdb。它用来存放用户创建的临时对象。临时对象分为全局临时对象和区域临时对象。全局临时对象所有用户可见，区域临时对象仅当前连接对象可见。每当SQL Server重启后，tempdb数据库会被重新创建。 临时表的创建：临时表的创建与表的创建方法一样，只不过本地临时表的名称前面有一个编号符 (#table_name)，而全局临时表的名称前面有两个编号符 (##table_name)。如：CREATE TABLE #Temp (cola INT PRIMARY KEY) 将创建一个名为Temp的临时表。

SQl数据库快速入门必须掌握的四大基本语句

SQl数据库快速入门必须掌握的四大基本语句 做一个系统的后台，基本上都少不了增删改查，作为一个新手入门，我们必须要掌握SQL 四条最基本的数据操作语句：Insert，Select，Update和Delete！下面对这四个语句进行详细的剖析： 熟练掌握SQL是数据库用户的宝贵财富。在本文中，我们将引导你掌握四条最基本的数据操作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较操作符、选择断言以及三值逻辑。当你完成这些学习后，显然你已经开始算是真正SQL入门了。 在我们开始之前，先使用CREATE TABLE语句来创建一个表。DDL语句对数据库对象如表、列和视进行定义。它们并不对表中的行进行处理，这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据。这些工作由另一类SQL语句—数据操作语言（DML）语句进行处理。 SQL中有四种基本的DML操作：INSERT，SELECT，UPDATE和DELETE。由于这是大多数SQL用户经常用到的，我们有必要在此对它们进行一一说明。在图1中我们给出了一个名为EMPLOYEES的表。其中的每一行对应一个特定的雇员记录。请熟悉这张表，我们在后面的例子中将要用到它。 INSERT语句 用户可以用INSERT语句将一行记录插入到指定的一个表中。例如，要将雇员John Smith 的记录插入到本例的表中，可以使用如下语句： INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ('Smith','John','1980-06-10', 'Los Angles',16,45000); 通过这样的INSERT语句，系统将试着将这些值填入到相应的列中。这些列按照我们创建表时定义的顺序排列。在本例中，第一个值“Smith”将填到第一个列LAST_NAME中；第二个值“John”将填到第二列FIRST_NAME中……以此类推。 我们说过系统会“试着”将值填入，除了执行规则之外它还要进行类型检查。如果类型不符（如将一个字符串填入到类型为数字的列中），系统将拒绝这一次操作并返回一个错误信息。 如果SQL拒绝了你所填入的一列值，语句中其他各列的值也不会填入。这是因为SQL 提供对事务的支持。一次事务将数据库从一种一致性转移到另一种一致性。如果事务的某一部分失败，则整个事务都会失败，系统将会被恢复（或称之为回退）到此事务之前的状态。 回到原来的INSERT的例子，请注意所有的整形十进制数都不需要用单引号引起来，而字符串和日期类型的值都要用单引号来区别。为了增加可读性而在数字间插入逗号将会引起错误。记住，在SQL中逗号是元素的分隔符。 同样要注意输入文字值时要使用单引号。双引号用来封装限界标识符。 对于日期类型，我们必须使用SQL标准日期格式（yyyy-mm-dd），但是在系统中可以进行定义，以接受其他的格式。当然，2000年临近，请你最好还是使用四位来表示年份。 既然你已经理解了INSERT语句是怎样工作的了，让我们转到EMPLOYEES表中的其他部分： INSERT INTO EMPLOYEES VALUES ('Bunyan','Paul','1970-07-04', 'Boston',12,70000); INSERT INTO EMPLOYEES VALUES

关系数据库操作语言(二)

关系数据库操作语言(二) (总分：42.00，做题时间：90分钟) 一、选择题(总题数：18，分数：9.00) 1.使用SQL语言的SELECT语句进行分组查询时，如果希望去掉不满足条件的分组，应当使用子句______。A．WHERE B．GROUP BY C．HAVING D．ORDER BY （分数：0.50） A. B. C. √ D. 解析： 2.在两个查询语句之间使用以下哪个关键字来实现集合的并运算______。 A．JOIN B．UNION C．SUM D．GROUPBY （分数：0.50） A. B. √ C. D. 解析： 3.现有如下两个关系表： 职工(职工号，姓名，性别，年龄，职务，基本工资，职务津贴) 男职工(职工号，姓名，性别，年龄，工资) 要求修改男职工的工资信息，工资为职工表中对应职工的基本工资和职务津贴的和，以下SQL语句正确的是______。 A．UPDATE 男职工 SET 工资=职工.基本工资+职工.职务津贴 FROM 职工 WHERE 职工.职工号=男职工.职工号 B．LIPDATE 男职工 SET 工资=基本工资+职务津贴 C．UPDATE 男职工，职工 SET 工资=职工.基本工资+职工.职务津贴 WHERE 职工.职工号=男职工.职工号 D．UPDATE 男职工 SET 工资=职工.基本工资+职工.职务津贴 FROM 男职工，职工 （分数：0.50） A. √ B. C. D. 解析：[解析] 本题的更新涉及两张表，目的表为男职工，但是更新所需的数据和更新条件需要使用职工表，因此需要增加FROM子句和WHERE子句，在FROM子句中指明非目的表表名，WHERE子句后接逻辑条件表达式。目的表是系统默认的当前表，只允许有一个，非目的表可以有多个。当在一条语句中使用多个表时，若使用的列名有重名，则必须在所使用的列名前加上表名和圆点分隔符来加以限定；而对于目的表中的列名，则可以省略此限定。若使用的列名没有重名，即它在所有的表中都是唯一的，则也可以省略该限定。

实验二 SQL语言——数据查询操作

实验二SQL语言——数据查询操作 一、实验时间： 2010.5.11 二、实验地点： 教A607 三、实验条件与环境 1．通用PC机 2．PC机必须安装Windows 2005系列、Windows XP系列或Windows NT操作系统平台 3．PC机还须安装Microsoft SQL Server 2005 任意一版本（个人版、标准版、企业版） 4．最好有一台公用的SQL Server 2005 服务器 四、实验目的 1．通过上机实验进一步加深对SQL查询语句的基本语法格式的掌握 2．通过上机实验掌握单表查询的实现过程 3．通过上机实验掌握多表关联查询的实现过程 4．通过上机实验掌握嵌套查询的实现过程 5．通过上机实验掌握集函数与谓词在Select语句中的使用 五、实验要求： 1．本实验所有实验内容要求在规定时间（2课时）内完成 2．实验内容中涉及到的各查询操作均通过SQL语言来实现 3．实验完成后需要书写实验报告，本次实验报告需在下次实验课堂上上交 六、实验内容： 1．查询为工程J1供应零件的供应商号码SNO 2．查询为工程J1供应零件P1的供应商号码SNO 3．查询为工程J1供应红色零件的供应商号码SNO 4．查询没有使用天津供应商生产的零件并且当前工程所使用零件的颜色全部为红色的工程号JNO 5．查询至少选用了供应商S1所供应的全部零件的工程号JNO 6．找出所有供应商的名称和所在城市 7．找出所有零件的名称、颜色和重量

8．找出使用供应商S1所供应零件的工程号码 9．找出工程项目J2使用的各种零件的名称及其重量 10．找出上海厂商供应的所有零件号码 11．找出使用上海产的零件的工程名称 12．找出没有使用天津产的零件的工程号码 13．找出重量最轻的红色零件的零件编号PNO 14．找出供应商与工程所在城市相同的供应商提供的零件号码 15．找出供应商S1为工程名中含有“厂”字的工程供应的零件数量总和 16．找出为工程供应零件的总数量不低于500的供应商号码及供应总数量，结果按供应商号码分类并且按供应总数量降序排列 七、实验总结： 数据查询是一种极为重要的面向数据库的数据操纵方式。实验完成后，请同学们总结一下SELECT语句实现各种类型查询任务的一般过程和操作实现方法，并对利用SELECT语句实现各类查询任务的解题规律与方法作一总结。

数据库SQL经典语句(包含几乎所有的经典操作语言)

1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用) 法一：select * into b from a where 1<>1 法二：select top 0 * into b from a 2、说明：拷贝表(拷贝数据,源表名：a 目标表名：b) (Access可用) insert into b(a, b, c) select d,e,f from b; 3、说明：跨数据库之间表的拷贝(具体数据使用绝对路径) (Access可用) insert into b(a, b, c) se lect d,e,f from b in …具体数据库? where 条件 例子：..from b in '"&Server.MapPath(".")&"\data.mdb" &"' where.. 4、说明：子查询(表名1：a 表名2：b) select a,b,c from a where a IN (select d from b ) 或者: select a,b,c from a where a IN (1,2,3) 5、说明：显示文章、提交人和最后回复时间 select a.title,https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,ername,b.adddate from table a,(select max(adddate) adddate from table where table.title=a.title) b 6、说明：外连接查询(表名1：a 表名2：b) select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c 7、说明：在线视图查询(表名1：a ) select * from (SELECT a,b,c FROM a) T where t.a > 1; 8、说明：between的用法,between限制查询数据范围时包括了边界值,not between不包括 select * from table1 where time between time1 and time2 select a,b,c, from table1 where a not between 数值1 and 数值2 9、说明：in 的使用方法 select * from table1 where a [not] in (…值1?,?值2?,?值4?,?值6?) 10、说明：两张关联表，删除主表中已经在副表中没有的信息 delete from table1 where not exists ( select * from table2 where table1.field1=table2.field1 ) 11、说明：四表联查问题： select * from a left inner join b on a.a=b.b right inner join c on a.a=c.c inner join d on a.a=d.d wher e ..... 12、说明：日程安排提前五分钟提醒 sql: select * from 日程安排where datediff('minute',f开始时间,getdate())>5

数据库语言SQL作业解答

数据库语言S Q L作业 解答 文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）

S Q L语言习题 1. 关系数据模型如下： 学生S(SNO,SN,SEX,AGE) 课程C(CNO,CN,PCNO) PCNO为直接先行课号 选课SC(SNO,CNO,GR) GR为课程考试成绩 用SQL写出查询程序： 选修课程“DB”的学生姓名SN。 方法1. SELECT SN FROM S WHERE SNO IN ( SELECT SNO FROM SC WHERE CNO IN ( SELECT CNO /* = */ FROM C WHERE CN = ‘DB’ ) ); 方法2. SELECT SN FROM S, SC, C WHERE S.SNO=SC.SNO AND https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,O=https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,O AND CN = “DB”; 2. 关系数据模型如下： 学生S(SNO,SN,SEX,AGE) 课程C(CNO,CN,PCNO) PCNO为直接先行课号 选课SC(SNO,CNO,GR) GR为课程考试成绩 用SQL写出查询程序： 查询课程名和它的直接先行课的课程名以及它的间接先行课的课程名。SELECT CN, https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,, https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html, FROM C，C CX，C CY WHERE C.PCNO=https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,O AND CX.PCNO=https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,O

［例41］找出每个学生超过他选修课程平均成绩的课程号。 SELECT Sno，Cno FROM SC x WHERE Grade>= ( SELECT AVG(Grade) FROM SC y WHERE y.Sno=x.Sno ); 3. 关系数据模型如下P84 例 4.26 学生S(SNO,SN,SEX,AGE) 课程C(CNO,CN,PCNO) PCNO为直接先行课号 选课SC(SNO,CNO,GR) GR为课程考试成绩 用SQL写出查询程序： 所有学生都选修的课程名CN。 方法1. SELECT CN FROM C WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM S WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM SC WHERE SNO=S.SNO AND CNO=https://www.wendangku.net/doc/e1867161.html,O); 变换后语义：不存在这样的学生x，该学生没有选修P。 (x)P ≡ ( x( P)) 方法2. SELECT CN FROM C WHERE CNO IN ( SELECT CNO FROM SC GROUP BY CNO HAVING COUNT(*) = ( SELECT COUNT(*) FROM S )); [例46] 查询选修了全部课程的学生姓名。

SQL四种基本数据操作语句

掌握SQL四条最基本的数据操作语句：Insert，Select，Update和Delete。 练掌握SQL是数据库用户的宝贵财富。在本文中，我们将引导你掌握四条最基本的数据操作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较操作符、选择断言以及三值逻辑。当你完成这些学习后，显然你已经开始算是精通SQL了。 在我们开始之前，先使用CREATE TABLE语句来创建一个表（如图1所示）。DDL语句对数据库对象如表、列和视进行定义。它们并不对表中的行进行处理，这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据。这些工作由另一类SQL语句—数据操作语言（DML）语句进行处理。 SQL中有四种基本的DML操作：INSERT，SELECT，UPDA TE和DELETE。由于这是大多数SQL用户经常用到的，我们有必要在此对它们进行一一说明。在图1中我们给出了一个名为EMPLOYEES的表。其中的每一行对应一个特定的雇员记录。请熟悉这张表，我们在后面的例子中将要用到它。 INSERT语句 用户可以用INSERT语句将一行记录插入到指定的一个表中。例如，要将雇员John Smith的记录插入到本例的表中，可以使用如下语句： INSERT INTO EMPLOYEES V ALUES ('Smith','John','1980-06-10', 'Los Angles',16,45000); 通过这样的INSERT语句，系统将试着将这些值填入到相应的列中。这些列按照我们创建表时定义的顺序排列。在本例中，第一个值“Smith”将填到第一个列LAST_NAME中；第二个值“John”将填到第二列FIRST_NAME中……以此类推。 我们说过系统会“试着”将值填入，除了执行规则之外它还要进行类型检查。如果类型不符（如将一个字符串填入到类型为数字的列中），系统将拒绝这一次操作并返回一个错误信息。 如果SQL拒绝了你所填入的一列值，语句中其他各列的值也不会填入。这是因为SQL提供对事务的支持。一次事务将数据库从一种一致性转移到另一种一致性。如果事务的某一部分失败，则整个事务都会失败，系统将会被恢复（或称之为回退）到此事务之前的状态。 回到原来的INSERT的例子，请注意所有的整形十进制数都不需要用单引号引起来，而字符串和日期类型的值都要用单引号来区别。为了增加可读性而在数字间插入逗号将会引起错误。记住，在SQL中逗号是元素的分隔符。 同样要注意输入文字值时要使用单引号。双引号用来封装限界标识符。 对于日期类型，我们必须使用SQL标准日期格式（yyyy-mm-dd），但是在系统中可以进行定义，以接受其他的格式。当然，2000年临近，请你最好还是使用四位来表示年份。

数据操作语言DML

数据操作语言DML 数据操作语言负责关系数据库中的数据的插入、修改、查询和删除操作。数据操作语言包括下面四个语句： ?INSERT ?UPDATE ?SELECT ?DELETE INSERT INSERT语句用来向表中插入新的记录。 在表被创建后，数据将被插入到表中。SQL 用来向 Employee 表中插入数据的命令为： INSERT INTO employee(emp_no, emp_name, emp_dob, emp_doj, basic) VALUES (546,’jack’,'12/02/75','18/09/98',3500,'M023’) 如果数据是按照表中字段顺序插入，第二行命令则为可选。包含字符串的字段将插入单引号之间。如果数据仅要插入到某些字段，则需要指明字段名称。 INSERT INTO employee (emp_no, emp_name, emp_doj) V ALUES (546,’jack’, 18/09/98)

UPDATE 数据库中的某些数据可能需要更新,UPDATE语句用来更新表中的记录。例如，如果基本工资要增加 100 元，则相应的 SQL 命令为：UPDA TE employee SET basic=basic+100; SELECT SELECT语句用来从表中查询满足条件的记录。 一个SQL 查询包括5 个基本部分。这些部分为： 1.SELECT：它包含在查询结果中必须显示的列的列表。如果所有列 都需要被显示，而不必写出所有列的名称，只需使用一个星号(*) 即可。 2.FROM：该部分指明列的源表。这些可以是单个表或多个表。 3.WHERE：这是查询的一个可选部分。该部分指定结果应遵从的限 制。如果一个查询不包含WHERE 子句，所有行都将被选择。例如，如果用户想要显示所有生日在31/07/68 以后的员工，则命令为： SELECT emp_no FROM employee WHERE emp_dob > '31/07/68 ' 4.GROUP BY：这是查询的另一个可选部分。它仅在查询结果 需要基于某个条件进行分组时使用。 5.ORDER BY：这是一个控制由查询显示的行的顺序的可选子句.例

数据操作和控制语言详解

Oracle数据操作和控制语言详解 Oracle数据操作和控制语言详解SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。其中用于定义数据的结构，比如创建、修改或者删除数据库；DCL用于定义数据库用户的权限；在这篇文章中我将详细讲述这两种语言在Oracle中的使用方法。 DML语言 DML是SQL的一个子集，主要用于修改数据，下表列出了ORACLE支持的DML语句。 语句用途 INSERT向表中添加行 UPDATE更新存储在表中的数据 DELETE删除行 SELECT FOR UPDATE禁止其他用户访问DML语句正在处理的行。 LOCK TABLE禁止其他用户在表中使用DML语句 插入数据 INSERT语句常常用于向表中插入行，行中可以有特殊数据字段，或者可以用子查询从已存在的数据中建立新行。 列目录是可选的，缺省的列的目录是所有的列名，包括comlumn_id,comlumn_id可以在数据字典视图ALL_TAB_COLUMNS,USER_TAB_COLUMNS,或者DBA_TAB_COLUMNS中找到。 插入行的数据的数量和数据类型必须和列的数量和数据类型相匹配。不符合列定义的数据类型将对插入值实行隐式数据转换。NULL字符串将一个NULL值插入适当的列中。关键字NULL常常用于表示将某列定义为NULL值。 下面的两个例子是等价的。 DE INSERT INTO customers(cust_id,state,post_code) VALUE('Ariel',NULL,'94501')；DE

或 DE INSERT INTO customers(cust_id,state,post_code) VALUE('Ariel','94501')；DE 更新数据 UPDATE命令用于修改表中的数据。 DE UPDATE order_rollup SET(qty,price)=(SELECT SUM(qty),SUM(price)FROM order_lines WHERE customer_id='KOHL' WHERE cust_id='KOHL' AND order_period=TO_DATE('01-Oct-2000')DE 删除数据 DELETE语句用来从表中删除一行或多行数据，该命令包含两个语句： 1、关键字DELETE FROM后跟准备从中删除数据的表名。 2、WHERE后跟删除条件 DE DELETE FROM po_lines WHERE ship_to_state IN('TX','NY','IL') AND order_date td DE 清空表 如果你想删除表中所有数据，清空表，可以考虑使用DDL语言的TRUNCATE语句。TRUNCATE就像没有WHERE子句的DELETE命令一样。TRUNCATE将删除表中所有行。TRUNCATE不是DML语句是DDL语句，他和DELETE右不同的特点。 DE TRUNCATE TABLE(schema)table DROP(REUSE)STORAGE DE STORAGE子串是可选的，缺省是DROP STORAGE。当使用DROP STORAGE时将缩短表和表索引，将表收缩到最小范围，并重新设置NEXT参数。REUSE STORAGE不会缩短表或者调整NEXT参数。 TRUNCATE和DELETE有以下几点区别

数据操纵语言

数据操纵语言 select 基本语句 select…from 举例：select * from emp; select…from…where 举例：select empno,ename,sal from emp where sal>2000; select…from…where order by 举例：select empno,ename,sal from emp where sal>2000 order by sal desc; select…from...where…group by 举例：select deptno,count(*) from emp group by deptno; order by（asc,desc） 单列排序 asc 举例：select empno,ename,sal from emp where sal>2000 order by sal asc;

desc 举例：select empno,ename,sal from emp where sal>2000 order by sal desc; 多列排序 举例：select empno,ename,deptno,sal from emp order by deptno asc,sal desc; order by 后面既可以加原列名，也可以加别名 可以用算数运算符、可以用列别名进行排序 group by 举例：select deptno,count(*) from emp group by deptno; 运算符 算数运算符 + 举例：select empno,ename,sal+1000 from emp where sal<2000; - 举例：select empno,ename,sal-1000 from emp where sal>2000; * 举例：select empno,ename,sal*12 from emp; / 举例：select empno,ename,sal/1000 from emp;

实验二 数据操纵语言实验

实验二数据操纵语言实验 一、实验目的 ?熟练掌握数据表的修改； ?熟练掌握数据库输入数据、修改数据和删除数据的操作； ?熟练掌握向数据库插入单个数据、插入成批数据； ?熟练掌握修改单个数据、修改成批数据； ?熟练掌握删除单个数据、删除成批数据。 二、实验内容 1、针对上节课做的数据进行如下操作。 2、分别使用Microsoft SQL Server Management Studio和T-SQL修改和删除表 4、在Microsoft SQL Server Management Studio中插入、修改和删除表数据。 5、使用T-SQL重复上述操作 三、实验步骤 1、表的修改 ⑴利用Microsoft SQL Server Management Studio修改表的步骤如下： ①从树型结构上，展开要修改定义的表所在的数据库。 ②选中该数据库节点下的表节点，则企业管理器显示出该数据库下全部的表格。 ③选择要修改定义的表，如右键点击所要修改的表，选择【设计】，则弹出如下图所示的对话框，在这个窗体中可以进行增加列、删除列和修改列属性等操作。

⑵利用T_SQL语句修改表：可以在更大的范围内修改表格的定义，修改的内容包括：修改、增加、删除列或约束等。 例：使用T_SQL语句对学生表进行各种修改。 ①向表中添加新的字段：在学生表中添加一个“class”字段，数据类型为字符型。 ALTER TABLE student add class char(10) ②删除表中的旧列：将学生表中的“class”字段删除。 ALTER TABLE student DROP column class ③更改表中的约束： 为某列添加约束：为Student表的“Ssex”字段创建一个缺省约束，缺省值为’男’。 ALTER TABLE student ADD constraint def_ssex DEFAULT '男' FOR ssex 更改Student表中的“sno”字段的宽度为10及非空约束。 ALTER TABLE student ALTER COLUMN sno char(10) NOT NULL 为Student表添加一个主码约束PK_student_sno。 ALTER TABLE student ADD CONSTRAINT PK_student_sno PRIMARY KEY(sno) ④给学生表增加“grade”字段并加上CHECK约束，让其不可以大于100。 ALTER TABLE student ADD grade int Constraint ch_grade check(grade<100) Exec sp_help student ⑤给学生表中添加“birthday”字段，并且这个日期不能在录入当天的日期之后。 Alter table student Add birthday DATETIME NULL CONSTRAINT ch_birthday CHECK (birthday

create role(Oracle数据操作和控制语言详解)

SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML， 数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。其中用于定义数据的结构，比如 创建、修改或者删除数据库；DCL用于定义数据库用户的权限；在这篇文章中我将详细讲述这两种语言在Oracle中的使用方法。 DML语言 DML是SQL的一个子集，主要用于修改数据，下表列出了ORACLE支持的DML语句。 插入数据 INSERT语句常常用于向表中插入行，行中可以有特殊数据字段，或者可以用子查询从已存在的数据中建立新行。 列目录是可选的，缺省的列的目录是所有的列名，包括 comlumn_id,comlumn_id可以在数据字典视图

ALL_TAB_COLUMNS,USER_TAB_COLUMNS,或者DBA_TAB_COLUMNS中找到。 插入行的数据的数量和数据类型必须和列的数量和数据类型相匹配。不符合列定义的数据类型将对插入值实行隐式数据转换。NULL字符串将一个NULL值插入适当的列中。关键字NULL常常用于表示将某列定义为NULL值。 下面的两个例子是等价的。 INSERT INTO customers(cust_id,state,post_code) VALUE('Ariel',NULL,'94501'); 或 INSERT INTO customers(cust_id,state,post_code) VALUE('Ariel',,'94501'); 更新数据 UPDATE命令用于修改表中的数据。 UPDATE order_rollup SET(qty,price)=(SELECT SUM(qty),SUM(price) FROM