自身连接查询间接先修课

自身连接的用法，蛮多初学者一开始挺容易搞混的，是表别名那块。自身连接就是一个表跟自己做连接，听起来有点绕，但用好了查询结构还挺清晰的。尤其在查像“谁是我的上级”这种树形结构时有用。 表的别名在这里就关键了。因为你连的是同一张表，字段名都一样，不起别名就乱套。比如： SELECT e.name, m.name FROM employee e JOIN employee m ON e.manager_id = m.id; 像上面这样，e表示员工，m表示经理，清晰多了。 课件内容挺基础，适合刚接触连接的你。建议顺着文章里那几个链接一起看，比如间接先修课的自身连接查询，还有多表连接时怎么用别名优化，都

先修课程重点要掌握的知识点：数据结构（树、图、文件及其索引）、操作系统（进程控制、并发控制、输入输出管理、文件系统等方面的基础知识）、离散数学（集合论、数理逻辑）。

查询每一门课的间接先修课（即先修课的先修课）。 使用以下SQL语句： SELECT FIRST.Cno，SECOND.Cpno FROM Course FIRST，Course SECOND WHERE FIRST.Cpno = SECOND.Cno；

内连接用于查询两个表中具有匹配列值的记录。 查询返回具有匹配值的记录。例如，学生表和成绩表通过 StudentID 进行连接，查询将返回同时在两个表中具有 StudentID 值的学生成绩。

使用 SQL Sever 进行嵌套查询，从员工表、工资表和奖金表中进行多表连接查询。

在右外连接查询中，列出了系部名称、班级编码和班级名称，其中右边表的所有列都被完整显示。

Hadoop 的 HDFS 分布式文件系统，挺适合搞大数据存储的，配上 Ambari 管理界面，运维也轻松不少。先电的大数据平台用的就是这一套思路，从 Hadoop 到 YARN、再到 Ambari，全流程打通，部署起来稍微复杂点，但文档里步骤挺清楚，跟着来基本没坑。平台支持结构化、非结构化数据的接入，像日志、销售报表那种都能搞。数据量大的话，用MapReduce写批脚本，性能还不错。讲真，Ambari 那套图形化界面对新手蛮友好的，安装、配置都能可视化操作，配合SSH、NTP这些基础服务，整个平台部署完还挺稳的。有意思的是它的版本演进，从v1.3到v2.2功能一点点加，像安全性增强、组件升级

介绍了如何利用PowerDesigner工具设计和构建针对间接工作的概念模型。内容涵盖了从需求分析到概念模型设计的完整流程，并结合实例阐述了关键步骤和注意事项。 核心内容: 间接工作需求分析: 明确间接工作的定义、范围、目标，以及与其他业务流程的关系。 实体识别: 根据需求分析，识别出与间接工作相关的关键实体及其属性。 关系建立: 确定实体之间的联系类型，例如一对一、一对多、多对多等，并定义关系的属性。 概念模型设计: 使用PowerDesigner工具，将上述分析结果转化为可视化的概念模型图，清晰地展现实体、属性、关系等要素。 模型验证与优化: 通过模拟业务场景，验证模型的合理

我在选修课上完成了一篇关于Matlab的研究报告，希望这对你有所帮助。实验六涉及高级绘图操作。