数据库一，MySQL基础1，单行函数1，字符函数2，数学函数3，日期函数4，其他函数5，流程控制函数2，分组函数3，分组查询4，关联查询5，子查询6，分页查询7，联合查询8，六大约束&一大标识9，事务10，视图11，变量12，存储过程&函数存储过程函数13，流程控制结构14，DQL、DML、DDL、DCL的概念与区别 一，MySQL基础1，单行函数1，字符函数长度函数：LENGT
笛卡尔积说到多表查询，我们离不开的就是笛卡尔积的概念，他的作用就是将所有数据无脑的叠加在一起出现了很多没用的数据，他的特点是笛卡尔积的行数 =A表的行数*B表的行数笛卡尔积的列数=A表额列数+A表的列数笛卡尔积的数据集合有一些是无效的数据，需要进行过滤对于有N个表的笛卡尔积，我们就需要N-1个条件进行过滤等值连接--查询员工信息：员工号 姓名 月薪(emp)和部门名称(dept)
分析:
员工
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2024-06-12 05:42:04
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事物 事物的特点： 原子性（密不可分） 一致性（总体保持一致） 隔离性（高并发，加锁） 持久性（数据修改）事物的隔离级别 读未提交：Read uncommittde 安全性最差，高并发可能出现数据问题，性能最好 读提交：Read committed Oracle默认的隔离级别 可重复读：Repeatable read MySQL默认的隔离级别，安全性较好，性能一般 串行化：Serializable
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2024-10-31 17:41:15
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部分数据来源：ChatGPT引言 当我们需要枚举多个序列中的所有可能的排列组合时，笛卡尔积（Cartesian product）就是一个很方便的工具了。笛卡尔积是一种把给定的多个集合中的元素做组合，得到所有可能的组合结果的方法。在Python的标准库itertools中就有专门实现笛卡尔积的函数：iter
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2023-08-21 01:54:28
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import java.util.Scanner; public class Cartesian { public HList list = new HList(); public void create() { System.out.print("表的行数和列数: "); Scanner sc =
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2017-06-07 17:36:00
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引言：面试的时候面试官出的这道题，当时写的不是太好，面试结束后下来查了一下，发现大部分的博客都是使用工具包来实现，而且大部分的博客内容还都完全一样，连数字都没有变，找了半天也没找到几个有用的博客。其实这也是现在大部分博客的风气，互相抄袭，没有一点自己的思考内容，我都不明白写这样的博客有什么意义。所以自己打算实现一个不使用工具包来解决的方法，于是在别人的博客帮助下，实现了用回溯法来解决笛卡尔乘积，下
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2023-09-15 17:59:30
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1. 笛卡尓乘积在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓乘积（Cartesian product），又称直积，表示为 X × Y2. 示例例如，求a={1,2,3}与b={0,1,2}的笛卡尔乘积，与a={1,2,3}自身的笛卡尔乘积，python代码如下：#-*-coding:utf-8-*-
import itertools;
a=[1,2,3];
b=[4,5,6];
prin
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2023-07-01 18:51:03
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不了解笛卡尔积没有关系，这里主要说明以下merge函数的一对多，多对一，一对一，多对多问题，注意这里主要指的是连接键的对应关系。 注意这里所有的代码都使用以下方式： 也就是采用左连接的方式，左边取全部，右边取部分，注意这里的左边取全部表示的是左边取全部的行，针对行而言的。 另外还有right(右边取全部的行)，inner(取两者共同的行)，outer(取两者行的并集)，如果某一行没有某个字段，就填
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2023-09-28 21:39:55
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目录1. 联合查询1.1 内查询1.2 外查询1.3 自连接1.4 子查询1.5 合并查询1. 联合查询联合查询，简单的来讲就是多个表联合起来进行查询。这样的查询在我们实际的开发中会用到很多，因此会用笛卡尔积的概念。啥是笛卡尔积？两张表经过笛卡尔积后得到的新表的列数是两表列数之和，行数是两表行数之积。我们可以看到下图中两表形成一个笛卡尔积后，把这两张表组成情况的所有的可能性都罗列出来了。因此会造成
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2023-08-26 17:45:51
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MySQL连接查询前言一、笛卡尔积二、SQL92（支持内连接）三、SQL99（内、外、交叉）1、内连接2、外连接2.1、左右外连接2.2、全外连接3、交叉连接（MySQL支持）总结参考文献 前言SQL查询时，一般会涉及到多张表的字段，这时就需要表连接，然后不断匹配。一、笛卡尔积当from后跟多个表时，这些表的每行进行全排列，这就是笛卡尔积，也就是无条件的全排列连接。二、SQL92（支持内连接）通
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2023-06-08 14:48:02
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展开全部1. 多表连接类型1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333431353930以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table
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2023-09-13 21:34:24
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文章目录笛卡尔乘积连接查询分类等值连接非等值连接自连接外连接交叉连接 连接查询又称为多表查询，当查询的字段来自于多个表时，使用连接查询。笛卡尔乘积笛卡尔乘积现象：表1有m行，表2有n行，结果有m*n行发生原因：没有有效的连接条件避免：添加有效的连接条件SELECT `name`,`boyName`
FROM `beauty`,`boys`
WHERE `beauty`.`boyfriend_id
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2024-02-20 09:47:45
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多表的高级查询和事务安全1.1笛卡尔积### 功能
两张表的所有的字段进行了组合,这种现象称为笛卡尔积(又称为交叉连接)
### 语法
select * from 左表,右表当要查询的表来自两张或者两张以上的表的时候就会出现笛卡尔积现象解决笛卡尔积的现象有两种办法,使用内连接和外连接,在两张表连接的时候进行限制符合连接条件的进行筛选1.2 内连接### 功能
那左表去匹配右边,符合连接
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2023-10-16 11:47:55
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联合查询笛卡尔积多表查询一份数据join 实现多表查询join 查询多个表内外连接内连接外连接自连接子查询使用注意合并查询 笛卡尔积笛卡尔积：多表查询的核心操作。 笛卡尔积的计算很简单，就类似于排列组合。笛卡尔积是针对任意两张表之间的运算。 举例： 笛卡尔积计算过程：先拿第一张表的第一条记录，和第二张表的每个记录，分别组合，得到一组新的记录。然后再拿第一张表的第二条记录，和第二张表的每条记录，分
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2023-10-20 21:05:30
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最近好像看到好几个集合算法相关
的帖子...
想想把这个文件共享下好了:)
SetAlgorithms.csC# using System;
namespace Rabbit.Tools
{
public static class SetAlgorithms
{
/// <summary>
/// 集合算法
的回调
/// </summary>
/// <param na
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2024-05-20 10:56:35
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多表查询多表查询，也称为关联查询，指两个或更多个表一起完成查询操作。第一节：笛卡尔积笛卡尔乘积是一个数学运算。假设我有两个集合 X 和 Y，那么 X 和 Y 的笛卡尔积就是 X 和 Y 的所有可能组合，也就是第一个对象来自于 X，第二个对象来自于 Y 的所有可能。组合的个数即为两个集合中元素个数的乘积数。比如：a表中2两条数据，b表中两条数据，组合起来就是4条数据。第二节：多表查询分类2.1 等值
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2023-08-20 19:42:40
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笛卡尔积介绍连接查询之前，我们需要先了解一下笛卡尔积。笛卡尔积简单点理解：有两个集合A和B，笛卡尔积表示A集合中的元素和B集合中的元素任意相互关联产生的所有可能的结果。假如A中有m个元素，B中有n个元素，A、B笛卡尔积产生的结果有m*n个结果，相当于循环遍历两个集合中的元素，任意组合。java伪代码表示如下：for(Object eleA : A){
for(Object eleB : B
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2024-01-02 10:59:40
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# 使用MySQL实现左外联与笛卡尔积的基本流程
在这篇文章中，我们将探讨如何利用MySQL中的左外联查询和笛卡尔积（Cartesian Product）来处理数据。特别是对于初学者，理解这些概念及其实现步骤是至关重要的。
## 流程概述
我们首先通过一个简单的流程图来展示实现步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据库准备] --> B[创建表]
B
原创
2024-10-29 04:25:12
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在关系型数据系统（RDBMS）中，数据被存储分布在大量不同的表中。但查询的时候，我们经常需要将多个数据源合并成一个结果集，这个合并的过程，即是连接。通常情况下，连接会提供一个连接条件（join condition），用于匹配两表中的数据。如果两表的连接没有条件，则表中的每一条记录都会与另一个表中的每条记
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2023-09-04 17:03:13
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文章目录一、所使用的数据表二、连接查询三、内连接四、外连接连接查询总结: 一、所使用的数据表1.dept表（部门表）说明： deptno（部门号）、dname（部门名）、loc（地点）+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME | LOC |
+--------+------------+----------+
|
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2024-06-28 00:27:51
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