1. 为t_student 表的phone列上建立一个降序普通索引phone_idz。

在MySQL中，可以使用以下语句为t_student表的phone列建立一个降序普通索引phone_idx：

CREATE INDEX phone_idx ON t_student (phone DESC);

其中，phone_idx是索引的名称，t_student是表名，phone是要建立索引的列名，DESC表示降序排列。

相关问题

r语言 探索diamonds数据集 1.对diamonds数据集，生成一个新变量d，用于存储每条观测值所在的行数。挑选出id,y,z四个变量,将宽数据转换为长数据:将zz的变量名存为新变量dimension,将xyz的值存为新变量length。转换后的长数据存为xyz long。(5分)2.将xyz_long数据集转换回宽数据syz_wide。宽数据syz_wide包含idz四个变量。(5分) 写代码找出diamonds 中最常见和最不常见的color,即出现次数最多和最少的color。按照下列规则对color列重新定义一一将color中其它颜色的因子合并为“OtherColor”，最常见和最不常见的 color 分别设置为“Common”和“Rare”，将新生成的数据框保存为diamonds color_redefine。最后，再“将Common”设置为diamonds color redefine中color 因子的基准水平(reference level)

以下是针对diamonds数据集的代码，实现了上述要求：

1. 将宽数据转换为长数据：

# 生成新变量d，并将id、y、z挑选出来，存储为新数据框xyz_long
xyz_long <- diamonds %>%
  mutate(d = row_number()) %>%
  select(id, d, y, z) %>%
  pivot_longer(cols = c("y", "z"), names_to = "dimension", values_to = "length")

在上述代码中，使用`mutate()`函数生成新变量`d`，然后使用`select()`函数挑选出`id`、`y`、`z`三个变量。接着，使用`pivot_longer()`函数将`y`和`z`两个变量转换为长数据格式，其中`dimension`保存的是变量名，`length`保存的是变量值。

2. 将长数据转换为宽数据：

# 将长数据xyz_long转换为宽数据xyz_wide
xyz_wide <- xyz_long %>%
  pivot_wider(names_from = "dimension", values_from = "length")

在上述代码中，使用`pivot_wider()`函数将长数据`xyz_long`转换为宽数据格式`xyz_wide`。

3. 对`color`列进行重新定义：

# 找出diamonds中最常见和最不常见的color
common_color <- names(sort(table(diamonds$color), decreasing = TRUE))[1]
rare_color <- names(sort(table(diamonds$color), decreasing = FALSE))[1]

# 将其它颜色的因子合并为"OtherColor"
diamonds$color[diamonds$color != common_color & diamonds$color != rare_color] <- "OtherColor"

# 将新生成的数据框保存为diamonds_color_redefine
diamonds_color_redefine <- diamonds

# 将"Common"设置为diamonds_color_redefine中color因子的基准水平
diamonds_color_redefine$color <- relevel(diamonds_color_redefine$color, ref = "Common")

在上述代码中，使用`table()`函数计算出颜色频数表，然后根据频数表确定最常见和最不常见的颜色。接着，使用条件语句将其它颜色的因子合并为"OtherColor"。然后将新生成的数据框保存为`diamonds_color_redefine`。最后，使用`relevel()`函数将"Common"设置为`diamonds_color_redefine`中`color`因子的基准水平。

public static String getTime(String gzDay, int time) { // 取出干支日的第一个字 gzDay = gzDay.substring(0, 1); // 换算出时间对应地支的下标位置 int idz = 0; if (time >= 23 || time < 1) { idz = 0; } else if (time >= 1 && time < 3) { idz = 1; } else if (time >= 3 && time < 5) { idz = 2; } else if (time >= 5 && time < 7) { idz = 3; } else if (time >= 7 && time < 9) { idz = 4; } else if (time >= 9 && time < 11) { idz = 5; } else if (time >= 11 && time < 13) { idz = 6; } else if (time >= 13 && time < 15) { idz = 7; } else if (time >= 15 && time < 17) { idz = 8; } else if (time >= 17 && time < 19) { idz = 9; } else if (time >= 19 && time < 21) { idz = 10; } else if (time >= 21 && time < 23) { idz = 11; } int itgFlag = 8; // 如果干支年的天干位为 “甲” 或 “己”，则从 TG 数组下标的第 0 位开始 if ("甲".equals(gzDay) || "己".equals(gzDay)) { itgFlag = 0; } else if ("乙".equals(gzDay) || "庚".equals(gzDay)) { itgFlag = 2; } else if ("丙".equals(gzDay) || "辛".equals(gzDay)) { itgFlag = 4; } else if ("丁".equals(gzDay) || "壬".equals(gzDay)) { itgFlag = 6; } return TG[(idz + itgFlag) % 10] + DZ[idz]; }

这段代码是一个 Java 方法，用于根据传入的干支日和时间（小时数）计算出对应的地支。其中，干支日的第一个字通过 substring 方法取出，时间对应地支的下标位置通过一系列 if-else 判断语句确定，然后根据干支年的天干位（也通过一系列 if-else 判断确定）和地支下标位置，计算出对应的天干和地支，最后返回天干和地支的组合字符串。