WHERE文節の最適化

４．WHERE文節での注意事項（その他）以下の記述を使うと索引を使ってデータの絞込みができなくなります: 算術式を使うことは禁止例）COL1 + 30 = 40 → COL1 = 10 と記述するべき。 関数を利用して比較を行うことは禁止例）UPPER(COL1) = 'AA' → COL1 = 'AA' と記述するべき。 複数の項目や文字を連結することは禁止例）COL1 || COL2 || COL3 = 'ABC' → COL1 = 'A' AND COL2 = 'B' AND COL3 = 'C' と記述するべき。 同じテーブルの複数項目を右辺と左辺で同時に記述しない例）

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在数据库查询中，我们经常使用on、where以及group by来控制数据的筛选与分组。on用于连接多个表格的关联条件，where则用于筛选行，而group by则是在执行聚合函数时分组的依据。

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Weka是一款由新西兰怀卡托大学机器学习实验室开发的开源工具，广泛应用于数据挖掘和数据分析。这一包含189个不同数据集的资源集合，涵盖了多个主题，如天气情况、车辆属性和肝脏肿瘤等。每个数据集都提供了丰富的实践材料，支持ARFF（Attribute-Relation File Format）文件格式，适用于结构化和非结构化数据的存储。用户可以通过Weka探索、预处理、特征选择、模型训练和优化，执行分类、回归、聚类和关联规则学习等多种机器学习任务。

此函数读取HDF5文件并将其以结构化形式返回。每个组都作为结构的一个元素返回，组内的变量则作为结构元素。这一方法实现了对HDF组树的递归搜索。

SQL分组查询子句对比 三个子句在分组查询中扮演着不同的角色，协同完成数据筛选和分组统计： | 子句 | 作用 | 执行顺序 ||---|---|---|| WHERE | 从原始数据集中筛选符合条件的行 | 在 GROUP BY 之前执行 || GROUP BY | 将筛选后的数据行按照指定列分组 | 在 WHERE 之后，HAVING 之前执行 || HAVING | 对分组后的结果集进行筛选，去除不符合条件的组 | 在 GROUP BY 之后执行 | 简单来说: WHERE: 像过滤器，在分组前剔除不需要的行。 GROUP BY: 像分类器，将数据按指定列分成不同组别。 HAVI