SQL数据库计算出每个部门的平均工资最高工资和最低工资语法怎么写

selectavg(salary),max(salary),min(salary)。

fromtable。

groupbydepartment。

"Oh,whowasthat"MrBlackasked“哦，是谁？”布莱克先生问。

"Oh,howblindyouare!"hecried“哎呀，你难道瞎了吗！”他大声道。

"Oh，what‘sthat？"Iasked。“噢,那是什么？”我问道。

动名词V-ing：动名词是一种兼有动词和名词特征的非限定动词。它可以支配宾语，也能被副词修饰。动名词有时态和语态的变化。

动词不定式：由to+动词原型构成。不定式是一种非限定性动词。而非限定动词是指那些在句中不能单独充当谓语的动词，可分为不定式、动名词、现在分词和过去分词。

分词[participle]：具有动词及形容词二者特征的词；尤指以ing、ed、d、t、en或n结尾的英语动词性形容词，具有形容词功能，同时又表现各种动词性特点，如时态，语态、带状语性修饰语的性能及带宾词的性能。

扩展资料：

SQL包括了所有对数据库的 *** 作，主要是由4个部分组成：

1数据定义：这一部分又称为“SQLDDL”，定义数据库的逻辑结构，包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。

2数据 *** 纵：这一部分又称为“SQLDML”，其中包括数据查询和数据更新两大类 *** 作，其中数据更新又包括插入、删除和更新三种 *** 作。

3数据控制：对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权、完整性规则的描述，事务控制语句等。

4嵌入式SQL语言的使用规定：规定SQL语句在宿主语言的程序中使用的规则。

参考资料来源：百度百科-SQL数据库

分表是分散数据库压力的好方法。

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。

当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

1、纵向分表

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）

分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

2、横向分表

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。

延伸：为什么要分表和分区？

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

MySQL分表和分区有什么联系呢？

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。

4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。

我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。

1、分表

在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，

数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量

2、分库

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。

数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量

3、即分表又分库

数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：

中间变量 = 关键字%（数据库数量单库数据表数量）

库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）

表 = （中间变量%单库数据表数量）

实例：

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

复制代码 代码如下:

<php

for($i=0;$i< 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2members{$i} LIKE db1members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

>

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

/创建临时表/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

/这是个颇为经典的语句哈/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。

懒汉搜索引擎简介

"懒汉搜索"，是一款专门为全国行业网站、门户网站、电子商务网站定做的专业搜索引擎。它通过对网站数据库的数据建立索引，查询时不访问数据库，能有效减轻数据库和系统的压力，目前可以支持1000 万级的数据，毫秒级的查询时间，每秒100 人的并发访问，从而实现大容量、高速的目标；可以适应linux和 window平台，支持多种数据库接口，具备较强的兼容性；它具备通用搜索引擎的构架和功能，可以对用户的输入进行分词，可以进行多关键字搜索、关键词组合搜索、句子搜索，大大提高了用户 *** 作的友好度；同时能够根据客户的需求进行用户的数据挖掘，提高网站系统的价值。

1 符合现代网民对搜索的惯性和依赖

据权威机构调查表明，965 ％的网名使用过搜索引擎，683 ％的网民经常使用搜索引擎。在信息爆发时代的今天，一级一级往下展开的栏目分类检索已经让网民失去了耐心，他们已经习惯使用搜索引擎来找他们感兴趣的东西，同时对搜索引擎的功能要求也越来越高。

这样用户进入一个网站之后，如果不能让用户方便的查找到他所需要的信息，他们也找不到熟悉的搜索输入框，他们会感到很陌生和意外，可能马上会离开，您的网站可能提供了很好的内容，但用户不习惯也没耐心去挖掘。

"懒汉搜索"根据客户的搜索，按照一个主题把所有相关文档提供给访问者，可以让访问者更全面的了解他所想要的东西，这增加了网站信息间的组织性和逻辑性，方便了访问者的使用，提升用户体验度。

2 多关键字组合、句子查询，达到毫秒级的速度

为了迎合大多数网民对搜索功能的惯性和依赖性，很多网站只好提供通过SQL语句查询数据库来实现一些简单的模糊匹配，但是这种"搜索"功能通常只能匹配一个关键字，匹配的数据库字段也非常有限。 "懒汉搜索"不仅仅具备通用搜索引擎的构架和功能，同时可以对用户的输入进行分词，用户可以随便地输入一个或多个关键词，甚至输入一句话，大大提高了用户 *** 作的友好度。同时"懒汉搜索"在数据容量、查询速度、功能性、适用性、兼容性等方面也具有很高的专业水平。

3 查询不访问数据库，降到数据库负担，减轻系统压力

当用户直接查询数据库，不但查询速度慢，而且会导致数据库的压力增大，当数据库记录超过一定数量时，频繁地查询数据库，会导致数据库的负载直线上升，从而波及其它功能的使用，尤其是同时有很多用户访问的时候，对数据库和系统会产生较大的压力，严重时会导致信息塞车，甚至会导致系统崩溃。

"懒汉搜索" 是一套真正的搜索引擎，它通过对数据库的数据进行索引，在查询时不访问数据库，可以实现毫秒级的检索速度和每秒上百次的并发访问，用户搜索对数据库的压力为零。

4完善的统计功能，掌握用户需求，抓住市场动向

"懒汉搜索"还具备完善的统计功能，其日志功能能记录检索词和结果，可以统计一段时间内关键字的访问频度，列出前100 个热门关键字。让客户能较好能够把握其用户的需求， 抓住市场动向，在当今信息万变的时代把握用户心理变化，创造最大的财富。

5 按关键字投放广告，实现网站盈利

广告是目前互联网盈利的最重要也是最直接的途径，网络广告也有着很好的发展前景。据 Jupiter调研公司发布的一项研究报告指出，美国网络广告开支 2011年将达到 259亿美元，占到广告开支总额的9% ，而付费搜索将是主要动力，互联网搜索广告2005年已经超过了显示广告 ， 搜索广告的大幅增长是由于新客户和广告商争夺广告位，这提高了价格。而且，随着搜索广告商的成熟，他们开始采用更多关键词，但盲目的投放广告，也可能会导致用户的反感，怎么办？只投放用户感兴趣的广告！ "懒汉搜索"可以根据用户输入的关键字，自动匹配广告，让你的广告有的放矢，做到真正的分众！

6 迅速提高自己的技术门槛

有没有专业网站检索其实已经不只是用户体验度的问题了，还是一个网站专业身份的象征，也是网站所属公司形象的体现。浏览国外公司的网站，会发现几乎所有网站都在首页最明显的区域放置了一个搜索框，这传达的信息是：专业的网站都有专业网站检索。网民的心态是：我不能很快找到我需要的信息，甚至找不到我所需要的信息，那这个网站在我的心里根本就没有体验度和口碑了，你要是没有就说明你不够专业。所以为了树立形象，也需要用到专业网站检索。

同时另外一点最大的好处就是，具有一套为您打造的专业网站搜索引擎，您的网站就不会被同类网站轻松模仿，这是因为一般的模仿者是不会有实力开发或购买一套专业的搜索引擎系统的。这样自己作为先驱者积累出来的用户、技术、资金上面的优势能够体现出来，让您在互联网上能够抓住更多客户的心。

7原理概述

"懒汉搜索"引擎通过嵌入到企业网站中，具有较好的移植性，可通过远程的安装调试，使系统正常并良好的运行。不会影响企业原有的网站运行，原有网 站基本上也不需要改动。

"懒汉搜索"引擎不需要中转数据库，站内数据库的数据加载自动完成，同 时在后期具备实时性的主动更新方式，可以设置更新时间少于10 分钟。同时维护非常简单，安装完之后，所有 *** 作（包括数据初始化、动态更新等）会自动完成，每天都会生成统计报表，不需要人工干预，整个过程简单，方便。

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：

1 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等 *** 作，以便对文献进行语言统计分析。

2 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等 *** 作。

3 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。

4 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。

总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。

举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。

接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等 *** 作，以便发现其中的热点和重点。

然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。

通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。

简答

文献型信息源包括：图书期刊，报纸及学位论文，专利，标准，会议，政府出版物等特种文献

根据文献内容、性质和加工情况可将文献区分为：零次文献、一次文献、二次文献、三次文献。

信息源类型：

（1）个人信息源

（2）组织机构信息源

（3）实物性信息源

（4）文献型信息源

（5）电子型信息源

医学信息素养的内涵

(1)信息意识

（2）信息知识

（3）信息能力

（4）信息道德

信息检索的类型

（1）文献检索

2事实检索

3数据检索

常用的信息检索途径包括：

分类途径、主题途径、关键词途径、著者途径、题名途径、号码途径

信息检索技术

（1）布尔逻辑检索

（2）截词检索

（3）位置检索

（4）限定字段检索

信息检索的策略（步骤）

答：信息检索的步骤包括：

(1)分析检索课题，明确目的和要求

(2)检索系统和数据库的选择

(3)选择检索途径，确定检索标识。

(4)编制检索表达式、调整检索策略。

(5)浏览检索结果，获取原始文献

数据库通常分为哪些类型

答：书目数据库、事实数据库、数值数据库、全文数据库、图像数据库

什么是查全率和查准率

答：查全率是指系统在进行某一检索时，检出的相关文献量与系统文献库中相关文献总量的比率，它反映该系统文献库中实用的相关文献量在多大程度上被检索出来。

查全率=检出相关文献量/文献库内相关文献总量×100%

查准率是指系统在进行某一检索时，检出的相关文献量与检出文献总量的比率，它反映每次从该系统文献库中实际检出的全部文献中有多少是相关的。

查准率=检出相关文献量/检出文献总量×100%

二者之间有何关系

查全率与查准率是呈互逆关系的。要想做到查全，势必会要对检索范围和限制逐步放宽，则结果是会把很多不相关的文献也带进来，影响了查准率。企图是查全率和查准率都同时提高，不是很容易的。强调一方面，忽视另一方面，也是不妥当的。应当根据具体课题的要求，合理调节查全率和查准率，保证检索效果。

影响查全率和查准率的因素有哪些

答：（1）影响查全率的因素

影响查全率的因素从文献存储上来看，主要有：文献库收录文献不全；索引词汇缺乏控制和专指性；词表结构不完整；词间关系模糊或不正确；标引不详；标引前后不一致；标引人员遗漏了原文的重要概念和用词不当等。此外，从情报检索来看，主要有：检索策略过于简单；选词和进行逻辑组配不当；检索途径和方法太少；检索人员业务不熟悉和缺乏耐心；检索系统不具备截词功能和反馈功能，检索时不能全面地描述检索要求等。

（2）影响查准率的因素

影响查准率的因素主要有：索引词不能准确描述文献主题和检索要求；组配规则不严密；选词及词间关系不正确；标引过于详尽；组配错误；检索时所使用检索词专指度不够，检索面宽于检索要求；检索系统不具备逻辑“非”功能和反馈功能；检索式中允许容纳的词数量有限；截词部位不当，检索式中使用逻辑“或”不当等。

提高检索效果的措施

（1）提高查全率的方法：

（1）尽量采取主题词与关键词相结合进行检索。

（2)主题词检索时要进行扩展检索和使用全部副主题词检索。

（3)分类检索时要进行扩展检索和全部付分检索。

(4)删除某个不甚重要的概念组面，减少AND运算。

（5）多用同义词进行OR运算检索。

（6）采用截词检索（ ？前截断、后截断、中截断、复合截断）等。

（2）提高查准率的方法：

采用规范化的主题词与副主题词组配进行检索，少用或不用自由词。

采用限定主要概念主题词字段的加权方式进行检索。

增加概念组面，用AND运算符进行检索。

用NOT运算符排除无关概念。

限定检索字段，如文献类型、语种、作者、刊名等。

调整放宽位置运算符（限定检索词所在的可检字段，用位置算符控制检索词的词间顺序与位置）等。

信息检索系统一般有：计算机硬件，计算机软件，数据库组成

1简述信息、知识、文献的概念及其三者之间的关系。

答：信息：是事物存在方式、运动状态及其特征的反映，是事物发出的信号、消息。

知识：是人类对自然界、人类社会中各种现象、规律的信息反映进行思维分析，加工提炼，经过系统化、理论化的结果。

文献：记录有知识的一切载体

三者从概念范畴上看，信息大于知识大于文献，知识是信息的一部分，是理论化系统化的信息，文献是知识中记载下来的那部分。

主题索引的排列规则如下

(1)整个索引按主题词字顺排

(2)同一主题词下按副主题词字顺排

(3)相关内容的文献题录分别纳入相应的主题词或者主题词/副主题词之下;一般总论性文献直接入主题词下，专指性文献入相应的副主题词下;同一文献题录可入多个主题词之下

(4)同一主题词或副主题词下的文献题录，先排列英文文献，后排列非英文文献，非英文文献的英译标题用"[ ]"括起，以示区别

(5)英文文献按刊名缩写字顺排

(6)非英文文献先按文种缩写字顺排，同一文种下按刊名缩写字顺排。

核心期刊主要特点为：

（1）刊载专业文献密度高，信息含量高；

（2）水平较高，代表本学科的最新发展水平；

（3）出版相对稳定，所载文献寿命较长；

（4）利用率和被引率较高。

在CBMWin40版中的查找某作者发表的文献有几种方式？分别是什么？

“基本检索”中的著者检索有三种方式：

一是在“检索入口”下拉彩旦中选择“作者”字段，然后在检索提问框内输入著者姓名；

二是直接在检索提问框内输入著者姓名，后加“in au”；

三是直接在检索提问框内输入“au=”，后跟著者姓名，

“作者检索”方式：直接在检索提问框内输入著者姓名。

名词解释

搜索引擎 Internet上具有查询功能的网页的统称，即允许用户递交查询，检索出与查询相关的网页结果列表，并且排序输出。一般

由搜索器，索引器，索引数据库，检索器，用户接口五部分组成。

按内容分为：综合性搜索引擎，专业性搜索引擎

按其信息的组织方式分为：目录式搜索引擎，全文搜索引擎，智能搜索引擎，元搜索引擎

工作程序可以分为四个步骤：

（1）信息的采集和储存

（2）索引数据库的建立

（3）检索界面的建立

（4）检索结果的相关性处理

1信息资源：信息资源是指人类社会经济活动中经过加工处理有序化并大量积累起来的有用信息的集合。

2情报 情报是人们以各种方式传递与交流的具有一定目的与时效的信息，是人们为一定目的搜集的有使用价值的知识或信息。

2信息 信息指物质存在或运动方式与状态的表现形式或反映，是现实世界事物的反应，它提供了客观世界的消息、知识，是事物的一种普遍属性。

3文献 文献是记录有知识的一切载体。根据文献内容、性质和加工情况可将文献区分为：零次文献、一次文献、二次文献、三次文献。

零次文献是指未公开出版的实验记录、原始录音（像）、书信、手稿、口头交流的信息或实物等。

一次文献指以作者本人的研究成果为依据而撰写并公开发表或出版的信息。

二次文献是对一定范围、时间或类型的大量一次文献按其特征收集整理、压缩、加工，并按一定顺序组织编排、用于检索查找利用这些文献而编制的文献。如书目、索引、文摘、题录、简介等。

三次文献 三次文献是在充分利用二次文献的基础上对一次文献做出的系统整理和概括的论述，并加以分析综合编写而成的概括性文献。

主题词 是以自然语言为基础，以概念组配为基本原理，并经过规范化处理，表达主题的最小概念单元，作为信息存储和检索依据的一种检索语言。

叙词所谓叙词，是指从自然语言中优选出来并经过规范化处理的术语，又称主题词。

关键词 关键词是出现在文献题名、文摘、正文中，能够表达文献主题，具有检索意义的语词。

循证医学循证医学(Evidence Based Medicine，EBM)是遵循科学证据的临床医学。它提倡将临床医师个人的临床实践和经验与客观的科学研究证据结合起来，将最正确的诊断、最安全有效的治疗和最精确的预后估计服务于每位具体患者。

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