Séance de cours

Fusion de requêtes, Requêtes imbriquées (résumé)

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours couvre l'utilisation de clauses de fusion pour combiner les résultats de plusieurs requêtes, extraire des éléments communs ou soustraire des éléments des résultats d'une requête. Il explore également l'utilisation des résultats de requête en tant qu'éléments dans une autre requête, soit dans la clause FROM ou WHERE, soit dans d'autres emplacements. En outre, il discute de l'utilisation de requêtes imbriquées avec l'opérateur IN ou NOT IN pour obtenir les mêmes résultats que les requêtes de fusion.

Dans MOOC

Systèmes d’Information Géographique 1

En suivant cette première partie du cours, vous explorerez les principes de base de la numérisation du territoire et du stockage des géodonnées. Vous apprendrez notamment à :

Caractériser des objets et/ou phénomènes spatiaux (modélisation du territoire) du point de vue de leur positionnement dans l’espace (systèmes de coordonnées et projections, relations spatiales) et en fonction de leur nature intrinsèque (mode objet ou vecteur vs. mode image ou raster),
Utiliser les diverses méthodes d’acquisition d

Source officielle

Concepts associés (9)

Opérateur non borné

En analyse fonctionnelle, un opérateur non borné est une application linéaire partiellement définie. Plus précisément, soient X, Y deux espaces vectoriels. Un tel opérateur est donné par un sous-espace dom(T) de X et une application linéaire dont l'ensemble de définition est dom(T) et l'ensemble d'arrivée est Y. Considérons X = Y = L(R) et l'espace de Sobolev H(R) des fonctions de carré intégrable dont la dérivée au sens des distributions appartient, elle aussi, à L(R).

Optimisation de requête

L'optimisation de requête est une opération dans laquelle plusieurs plans d'exécution d'une requête SQL sont examinés pour en sélectionner le meilleur. L'estimation de leurs coûts dépend du temps d'exécution et du nombre de ressources utilisées pour y parvenir, elle se mesure en entrées-sorties. Typiquement les ressources coûteuses sont l'utilisation du processeur, la taille et la durée des tampons sur le disque dur, et les connexions entre les unités du parallélisme.

Endomorphisme autoadjoint

En mathématiques et plus précisément en algèbre linéaire, un endomorphisme autoadjoint ou opérateur hermitien est un endomorphisme d'espace de Hilbert qui est son propre adjoint (sur un espace de Hilbert réel on dit aussi endomorphisme symétrique). Le prototype d'espace de Hilbert est un espace euclidien, c'est-à-dire un espace vectoriel sur le corps des réels, de dimension finie, et muni d'un produit scalaire. L'analogue sur le corps des complexes s'appelle un espace hermitien.

Opérateur différentiel

En mathématiques, et plus précisément en analyse, un opérateur différentiel est un opérateur agissant sur des fonctions différentiables. Lorsque la fonction est à une seule variable, l'opérateur différentiel est construit à partir des dérivées ordinaires. Lorsque la fonction est à plusieurs variables, l'opérateur différentiel est construit à partir des dérivées partielles. Un opérateur différentiel agissant sur deux fonctions est appelé opérateur bidifférentiel.

Plan d'exécution

En informatique, et plus précisément dans le domaine des bases de données, un plan d'exécution est un schéma pas à pas des opérations d'accès aux données d'un système de gestion de base de données SQL. L'optimisation de requête consiste à étudier la meilleure manière d'exécuter une requête SQL. Comme les optimiseurs automatiques ne sont pas parfaits, les administrateurs de bases de données sont parfois amenés à examiner et préciser le plan d'exécution le plus rapide, par exemple en définissant l'algorithme de jointure à utiliser en tenant compte du volume des données manipulées.

Afficher plus

Séances de cours associées (38)

Mécanique quantique : base spectrale et équation de Schrdinger

Explore la base spectrale, l'équation de Schrdinger, l'équivalence unitaire et les opérateurs auto-adjoints.

Physique quantique II: Matrice d'opérateur ou de densité

Explore l'opérateur, la matrice de densité, les sous-systèmes, les états et l'évolution des systèmes en physique quantique.

Théorème de représentation d'Herglotz

Couvre le théorème de représentation d'Hergloz et la construction de la mesure à valeur de projection.

Demandes de renseignements conditionnelles MOOC: Systèmes d’Information Géographique 1

Couvre la syntaxe et l'utilisation des requêtes conditionnelles, y compris les jointures et le filtrage des données.

La fusion des requêtes, les requêtes nentrées MOOC: Systèmes d’Information Géographique 1

Couvre la fusion des requêtes, les requêtes imbriquées et les opérateurs SQL dans un contexte géographique.

Afficher plus

Concepts associés (9)

Opérateur non borné

Optimisation de requête

Endomorphisme autoadjoint

Opérateur différentiel

Plan d'exécution

Afficher plus