数据库谓词作用有哪些，Oracle数据库 select ename sal from emp where empno

来源：整理时间：2024-11-29 01:26:27 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，Oracle数据库 select ename sal from emp where empno
2，SQL语句的结构
3，vfp中sql语句谓词EXISTS的用法
4，asp isnull 为空和的区别
5，什么工作是属于人工智能的

1，Oracle数据库 select ename sal from emp where empno

语法有问题，括号里用单引号，只有一个值最好用等于

因为用的是in谓词，它的作用就是从选定的mgr中进行选择

那是scott帐户下的emp表中的属性表示员工工号和员工姓名

Oracle数据库 select ename sal from emp where empno

2，SQL语句的结构

所有的SQL语句都有自己的格式，每条SQL语句都由一个谓词开始，该谓词描述这条语句要产生的动作。谓词扣紧接着一个或多个子句，子句中给出了被谓词作用的数据或提供谓词动作的详细信息，每一条子句由一个关键字开始。

这比较广吧。。查询select 要查询的字段名 from 表名 where 条件 group by 分组字段名 having 分组条件 order by 排序字段删除 delete from 表名 where 条件新增 insert into 表名（字段） values（值）更新 update 表名 set 修改 where 条件。。。。反正具体情况看具体的。。。

SQL语句的结构

3，vfp中sql语句谓词EXISTS的用法

exists 理解为包含not exists 理解不包含D项查询条件使用not exists 子查询条件是成绩小于 85 “ 数据查询的结果中不包含成绩小于85的数据” 所以 D选项正确 [符合问题中成绩高于或等于 85分的要求]C项查询条件中只查询到成绩大于85 没有包括 85分的数据所以C选项不正确

? 1. exists谓词? 存在量词$ ? 带有exists谓词的子查询不返回任何数据，只产生逻辑真值“true”或逻辑假值“false”。? 若内层查询结果非空，则外层的where子句返回真值? 若内层查询结果为空，则外层的where子句返回假值? 由exists引出的子查询，其目标列表达式通常都用* ，因为带exists的子查询只返回真值或假值，给出列名无实际意义? 2. not exists谓词? 若内层查询结果非空，则外层的where子句返回假值? 若内层查询结果为空，则外层的where子句返回真值in比较简单我就不说了……

vfp中sql语句谓词EXISTS的用法

4，asp isnull 为空和的区别

有一点区别的！在数据库中存在这样的数据：取出的内容什么也没有，在数据库中没有填写任何东西，这时取出的值当然是空值。有一个情况是数据库中的值本身就是空值null,也就是说VB，C#和SQL中都存一种数据形式是null的。严格的区别这在这儿。isnull是VB中的一种判断，判断取出的值是否是null，当然在SQL中也有这种形式的谓词，is null，这个谓词可以直接用在SQL语句中。如：select * from 表名 where 列名 is null表示查询特定列为null的记录。这时如果在数据库中该列定义为允许空，而没有填写任何东西的则不会出现。说白了，在VB中isnull做为一个函数来判断SQL中是否传递了null型的值。VB中也存在这种类型的！isEmpty则是不同的，它的作用是判断字符串是否为空！当然同时也会判断VB中null值的类型，但需要说明的一点是Null值还要涉及一个问题，它是SQL中的类型还是VB另的类型，虽说名称一样，但实际是不同的。如果在VB中使用了这样的一句话：dimm str as string而还没有对str进行赋值时，存是不存在的！此时在VB中str值的类型就是空值，可以用isnull和isEmpty进行测试。这说明了它与=""的不同之处，=""则表示为“空值”，它的意义在于变量有值，值是存在的，只不过是一个空字符串，也是对字符串进行的一种测试，但是如果我只定义了某一个变量，此时就对其进行=""是不合适的。如：dimm str as stringstr = ""这样会出现错误。但使用isEmpty则不会出错。所以说三者的区别就是：isnull是一种类型测试，测试是否为空值（null）类型。isEmpty是一种值测试，测试是否是空值。但这个不同语言中采用的方法不同。=""是串测试，测试值是否为空值。说一个isEmpty吧，在有些语言中isEmpty是一种空值测试，它可以测试以下内容：dim str as stringisEmpty(str)=Truestr = ""isEmpty(str)=Truestr = nullisEmpty(str)=Truedim str as integerstr = 0isEmpty(str) = True也就是部分语言中把数据中的0，字符中的空串，NULL值都作为空值的测试范畴。但在C#等语言中的要求比较严格，VB中要求也不是很严格的。这里只要了解一个特殊的类型null类型，它的类当然也是null。同时有些语言上还有一种未定义型：undefined类型，如在C#中：string str ;则string只有这一个的定义，所以它的值还没有真正被定义，此时它就是undefined类型的。这种类型常存在于C族语言和类C族如ECMAScript族（javascript等）及Java中！先了解一下数据的类型对你有帮助的！但各语言有不同的约定，这一点要注意一下！

这个问题好.可以分别定义一个数值型的 ,字符型的字段. 用程序或者直接在数据表中加入数据.然后再会前面的这几个函数逐个测试 ,然后观察可能的结果.只有这样比较了,有了理论与实际的结果. 便会得出真理.

5，什么工作是属于人工智能的

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

ai简介 ai(artificial intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有a*、ao*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。