exist和left join区别

时间: 2023-11-09 13:02:51 浏览: 57
exist和left join是SQL中两种不同的查询方式。 exist是一个谓词,用于检查子查询是否返回任何行。如果子查询返回至少一行,则exist返回true,否则返回false。exist通常用于WHERE子句中,以过滤基于子查询的结果集。 left join是一种连接操作,它返回左表中的所有行以及右表中与左表中的行匹配的行。如果右表中没有匹配的行,则返回NULL值。left join通常用于从两个或多个表中检索数据。 因此,exist和left join的主要区别在于它们的作用和用法不同。exist用于检查子查询是否返回任何行,而left join用于连接两个或多个表并返回匹配的行。
相关问题

Oracle left join

A left join in Oracle is a type of join operation that returns all the records from the left table (also known as the "driving" or "preserved" table) and matching records from the right table, if any exist. If there are no matching records in the right table, the result set will contain NULL values for the right table columns. The syntax for a left join in Oracle is: SELECT column1, column2, ... FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.column = table2.column; In this example, the LEFT JOIN statement is used to join table1 and table2 on the specified column. The result set will contain all the records from table1, and matching records from table2, if any exist. If there are no matching records in table2, the result set will contain NULL values for the table2 columns. The LEFT JOIN statement can also be combined with other clauses, such as WHERE or ORDER BY, to further filter and sort the result set.

ERROR: operator does not exist: bigint = text LINE 4: left join vc_order e on a.equipment_id=e.equipment_id ^ HINT: No operator matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts.

这个错误提示说明在 SQL 查询语句中,第四行的 ON 子句中使用了一个 bigint 类型的列 equipment_id 和一个 text 类型的列 equipment_id 进行了比较,导致无法匹配操作符。这时候需要在比较之前对其中一个列进行类型转换,使它们的类型相同。比如,如果你想将 text 类型的列 equipment_id 转换为 bigint 类型,可以使用 CAST 函数,将其转换为 bigint 类型,如下所示: ``` SELECT * FROM vc_user_equipment a LEFT JOIN vc_cloud_good_time b ON a.goods_time_id = b.id LEFT JOIN vc_cloud_good_config c ON a.config_id = c.id LEFT JOIN vc_cloud_good_month d ON a.good_id = d.good_id LEFT JOIN vc_order e ON a.equipment_id = CAST(e.equipment_id AS bigint) ``` 这样就可以避免上述错误了。

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def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

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