FROM 子句

在 SQL 中，FROM 子句用于指定 SELECT 语句要从中检索数据的表或视图。 您可以使用逗号分隔，在 FROM 子句中指定最多 256 个表或视图。

To access Oracle from Java, follow these steps: Import Oracle JDBC Driver: Ensure you have the Oracle JDBC driver (e.g., ojdbc8.jar) in your classpath. Establish a Database Connection: Use the DriverManager.getConnection method with the Oracle database URL, username, and password. Create Statement:

避免使用HAVING子句，因为HAVING只在检索所有记录后对结果集进行过滤，这包括排序和总计等操作。通过使用WHERE子句限制记录数目，可以减少这些开销。例如，不高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而更高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP B

在SQL查询优化中，推荐使用WHERE子句来限制记录数，而不是使用HAVING子句。HAVING子句会在检索所有记录后进行过滤，需要排序和总计等操作。通过使用WHERE子句，可以有效减少这些开销。例如，不推荐的写法是在LOCATION表中按REGION分组后再使用HAVING子句过滤不需要的REGION，而更高效的做法是在WHERE子句中直接排除不需要的REGION，然后再进行GROUP BY操作。

避免使用HAVING子句，因为它只在检索所有记录之后才进行结果集过滤，需要排序和总计等操作。通过WHERE子句限制记录数目可以减少这些开销。例如：非效率的写法如下：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而效率更高的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGI

Web Mining：从超文本数据中发现知识 核心概念与背景 《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》是一本探讨如何从网络中的超文本数据中提取有价值信息的专业书籍。作者Soumen Chakrabarti是数据挖掘领域的知名专家，在书中详细介绍了从万维网这一巨大资源中获取知识的技术和方法。 关键知识点概述 Web Mining定义与分类： Web Mining是一种从网页及其关联结构中提取有用信息的过程。 主要分类包括：内容挖掘（Content Mining）、结构挖掘（Structure Mining）

替换 HAVING 子句，通过 WHERE 子句限制返回记录数目以优化查询性能。HAVING 子句仅在检索所有记录后才过滤结果集，导致排序和汇总等额外开销。通过在 WHERE 子句中应用筛选条件，可以减少不必要的开销。

在 Oracle SQL 中，HAVING 子句用于对分组后的结果进行过滤，它会在检索出所有记录并完成分组操作后才进行过滤，这可能导致额外的排序和聚合操作开销。 为了提高查询性能，建议尽可能使用 WHERE 子句替代 HAVING 子句。WHERE 子句在查询的早期阶段就对数据进行过滤，可以有效减少参与分组和排序操作的数据量，从而提高查询效率。 如果过滤条件依赖于聚合函数的结果，则必须使用 HAVING 子句。但在其他情况下，应该优先考虑使用 WHERE 子句来限制结果集。

避免使用HAVING子句，因为HAVING只在检索所有记录后才对结果集进行过滤，这可能需要排序和聚合操作。通过使用WHERE子句限制记录数目，可以减少这些开销。例如，不高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’，而更高效的做法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP

关于《海量数据挖掘》的关键知识点 一、书籍背景与目标 《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。 二、书籍主要内容 本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术： 1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- Ma