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.现代信息检索教程结课作业XX学院专业年级姓名学号现代信息检索教程简单检索简单检索，检索的可选项少或者没有,输入查询词,就能快速得到结果。
但检索的准确性较差，精度较低，得到的结果也较多，但是胜在操作简单。
简单检索的原理主要有一下几种：一、布尔检索利用布尔逻辑算符进行检索词或代码的逻辑组配，是现代信息检索系统中最常用的一种方法。
常用的布尔逻辑算符有三种，分别是逻辑或“OR”、逻辑与“AND”、逻辑非“NOT”。
用这些逻辑算符将检索词组配构成检索提问式，计算机将根据提问式与系统中的记录进行匹配，当两者相符时则命中，并自动输出该文献记录。
例如，输入“文献”AND“检索”，表示查找文献容中既含有“文献”又含有“检索”词的文献。
“文献”OR“检索”，表示查找文献容中含有“文献”或含有“检索”以及两词都包含的文献。
“文献”NOT“检索”，表示查找文献容中含有“文献”而不含有“检索”的那部分文献。
二、截词检索截词检索就是用截断的词的一个局部进行的检索，并认为凡满足这个词局部中的所有字符（串）的文献，都为命中的文献。
按截断的位置来分，截词可有后截断、前截断、中截断三种类型：（1）后截断，前方一致。
如：comput表示computer,computers,computing等。
（2）前截断，后方一致。
如：computer表示minicomputer,microcomputers 等。
（3）中截断，中间一致。
如comput表示minicomputer,microcomputers等。
不同的系统所用的截词符也不同。
分为有限截词（即一个截词符只代表一个字符）和无限截词（一个截词符可代表多个字符）。
三、原文检索“原文”是指数据库中的原始记录，原文检索即以原始记录中的检索词与检索词间特定位置关系为对象的运算。
原文检索可以说是一种不依赖叙词表而直接使用自由词的检索方法。
原文检索可以弥补布尔逻辑检索、截词方法检索的一些不足，但是，原文检索的能力是有限的。
初级检索、高级检索、专业检索
在信息检索领域，有多种不同类型的检索方式，包括初级检索、高级检索和专业检索。
这些检索方式在功能和复杂性上有所不同，以满足不同用户的需求。
初级检索通常是最基本和常用的检索方式。
它通常提供简单的搜索框，用户可以输入关键词或短语来查找相关的信息。
初级检索的优点是简单易用，适合快速查找常见的信息。
然而，由于其简单性，它可能无法提供更精确或高级的搜索选项。
高级检索则在初级检索的基础上提供更多的搜索选项和功能。
用户可以使用布尔运算符（如与、或、非）来组合多个关键词，进行更精确的搜索。
高级检索还可以提供搜索范围的限制，如日期、文献类型、作者等。
这种检索方式更适合那些需要更具体、准确结果的用户。
专业检索是针对特定领域或专业的高级检索方式。
它通常需要用户具有一定的专业知识和检索技能。
专业检索可以利用特定的数据库、索引或分类系统，以便更精确地定位和获取特定领域的信息。
这种检索方式常用于学术研究、专业领域的文献检索等。
总而言之，初级检索、高级检索和专业检索是信息检索的不同级别，每种检索方式都有其适用的场景和用户群体。
初级检索适合快速查找常见信息，高级检索适用于更精确的搜索需求，而专业检索则针对特定领域的专业人士。
选择适合的检索方式可以提高检索效率和准确性，满足不同用户的需求。
高级检索时通常使用的三种检索逻辑标题：深入探讨高级检索的三种逻辑：精确检索、模糊检索和布尔检索引言：在信息爆炸的时代，高级检索技巧成为了我们获取准确信息的重要途径之一。
而在高级检索时，我们通常会使用三种不同的检索逻辑：精确检索、模糊检索和布尔检索。
这三种逻辑各具优势，根据不同的需求，我们可以灵活运用它们来提高信息检索的准确度和效率。
本文将深入探讨这三种逻辑的特点、应用场景以及技巧，以帮助读者更好地了解和运用高级检索技巧。
一、精确检索1.1 定义和特点精确检索是一种基于确切关键词或短语进行查询的检索方法。
通过在搜索引擎或数据库中准确输入关键词，我们可以得到包含该词或短语的相关结果，从而获得更加准确和有针对性的信息。
1.2 应用场景和技巧精确检索适用于那些确切的词语或短语可以准确描述所需信息的情况。
在进行精确检索时，我们可以通过加引号来指定需要精确匹配的词或短语，例如："人工智能"或"区块链技术"。
还可以运用通配符、限定词语的范围和加入排除词等技巧来进一步提高精确度和效果。
个人观点和理解：精确检索是高级检索中最常用的方法之一，它可以帮助我们快速获得相关的准确信息。
在实际应用中，我发现精确检索尤其适用于需要快速定位某个特定概念或领域的信息，让我能够更加高效地进行研究与学习。
二、模糊检索2.1 定义和特点模糊检索是一种基于模糊、近义词或相关词汇进行查询的检索方法。
它通过将一些同义词或相关的词语加入到检索关键词中，从而扩大搜索结果的范围，提供更多可能的信息选项。
2.2 应用场景和技巧模糊检索适用于那些需要获得关联或相关信息，而非特定准确信息的情况。
在进行模糊检索时，我们可以通过加入波浪号或其他符号来表示模糊匹配，并尝试使用同义词或相关词汇来扩展搜索范围。
了解领域专有名词和相关术语对于增加模糊检索的效果也非常重要。
个人观点和理解：模糊检索是一种有助于发掘更多相关信息的有效手段。
高级检索技巧培训写给译员看的高级检索技巧（一）在翻译工作中，每一位译员都离不开网络，离不开搜索引擎，都必须通过检索浩瀚的互联网找到自己需要的信息。
“检索技巧”这种东西可有可无，但掌握了高级检索技巧的译员往往能够事半功倍，很快找到自己所需的信息，提高翻译效率。
我希望通过这一系列文章将自己掌握到的一些高级检索技巧分享给翻译圈内外的朋友们，我相信在这个过程中你我都能了解更多好玩儿好用的检索方法。
技巧1：不妨给检索词加上引号情景：我想检索网上跟术语管理相关的软件（大家不妨在看后面的搜索方法时自己尝试一下，看看我们能否搜到一样的结果）搜索方法：正常情况下，我们会打开Google，输入以下关键词：术语管理软件有哪些管理术语的软件术语管理工具术语管理软件工具......我自己尝试搜索了以上几个关键词，但是发现真正包含“术语管理软件”、“术语管理工具”的网页并不多，检索结果首页中很多网页都是没有任何用处的，甚至跟“术语”一点关系都没有。
那么如果在检索词两边加入英文的引号又会怎样呢？比如："术语管理软件"这个时候会发现，大家能够搜索到北大译坛有关术语管理软件的讨论，能够搜索到SDL的术语管理解决方案等。
这些搜索结果对于大多数人来说是可以接受的。
继续翻页下去，还能找到更多真正跟”术语管理软件“相关的网页。
通过加上英文引号搜索术语管理软件后，我们可以从搜索结果中整理出以下相关软件：1. TermWiki2. SDL MultiTerm3. TermWeb4. Konsul5. TshwaneLex6. AnyLexic7. Lexikon等等。
技巧2：用减号给检索结果瘦身其实大家如果真的跟着我一起按照上面的操作步骤检索的话，会发现包含有“SDL MultiTerm”等关键词的网页几乎每个检索页都有，这款软件已经检索出来的，后面的网页其实没有必要出现，给自己的检索其实也造成了一定困难。
所以，此时可以检索："术语管理软件" - "SDL"也就是说用一个减号把所有包含”SDL“的网页都”减掉“。
webofscience高级检索步骤（原创版）目录1.Web of Science 简介2.高级检索的作用3.高级检索的步骤4.检索结果的筛选与优化5.总结正文1.Web of Science 简介Web of Science 是由美国 Clarivate Analytics 公司开发的一款全球著名的三大学术数据库之一，主要收录了全球范围内的学术期刊、会议论文、书籍和专利等文献，覆盖了科学、社会科学、艺术等多个学科领域。
该数据库为学术研究者提供了丰富的学术资源，是学术研究中必不可少的工具之一。
2.高级检索的作用高级检索是 Web of Science 提供的一种强大的检索功能，它可以帮助用户通过设置多种检索词和逻辑关系，更精确地找到所需要的文献。
相较于简单的关键词检索，高级检索可以提高检索的准确性和效率，降低检索结果的干扰项。
3.高级检索的步骤（1）进入 Web of Science 官网，登录后选择“高级检索”功能；（2）在“检索式”框中输入所需检索的关键词或作者姓名等；（3）在“逻辑操作符”下拉菜单中选择合适的逻辑关系，如“AND”、“OR”或“NOT”等；（4）在“检索范围”下拉菜单中选择需要检索的文献类型，如“文章”、“会议论文”或“书籍”等；（5）点击“检索”按钮，查看检索结果。
4.检索结果的筛选与优化在查看检索结果后，可以通过以下方式对结果进行筛选和优化：（1）在检索结果页面的左侧栏选择合适的分类或子集，缩小检索范围；（2）使用“引文”功能，查看某篇文献的引用情况，了解其在学术领域的影响力；（3）使用“相似文献”功能，查找与某篇文献相似的其他文献；（4）通过“导出”功能，将检索结果导出为 Excel、EndNote 等格式，方便后续分析和整理。
5.总结Web of Science 的高级检索功能为用户提供了强大的检索能力，通过设置多种检索词和逻辑关系，可以更精确地找到所需要的文献。
在检索过程中，可以通过筛选和优化功能，提高检索的准确性和效率。
高级检索增强生成技术全面指南全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：高级检索增强生成技术全面指南随着互联网的发展，信息的获取变得越来越容易，但由此带来的信息超载也成为了一个问题。
在这个信息时代，如何从海量的信息中准确快速地找到所需的信息变得愈发重要。
高级检索增强生成技术应运而生，为用户提供了更智能、更个性化的信息检索体验。
本文将全面介绍高级检索增强生成技术的原理、应用及未来发展趋势。
高级检索增强生成技术是一种结合了检索技术和生成技术的新型信息检索方法。
其基本原理是通过智能算法对用户所提供的查询条件进行分析和理解，从而精准地定位用户需求，再通过生成技术生成相关的信息或建议。
这种方法的核心在于提供更精准、更个性化的搜索结果，大大提高了用户的搜索效率和满意度。
在实际应用中，高级检索增强生成技术主要依靠以下几种关键技术：1. 自然语言处理技术（NLP）：NLP技术是高级检索增强生成技术的基础之一。
通过自然语言处理技术，系统可以理解用户的查询意图、分析文本内容，并根据用户需求生成相应的搜索结果。
2. 机器学习技术：机器学习技术可以帮助系统不断学习用户的搜索习惯和偏好，从而提高搜索结果的精准度和个性化程度。
3. 文本生成技术：文本生成技术可以帮助系统根据用户的查询条件和需求生成相关的文本内容，帮助用户更快地获取所需信息。
高级检索增强生成技术在各个领域都有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 搜索引擎：搜索引擎是高级检索增强生成技术应用最为广泛的领域之一。
通过智能算法的分析和处理，搜索引擎可以为用户提供更加精准和个性化的搜索结果，大大提高了信息检索的效率和准确性。
2. 智能助手：智能助手是高级检索增强生成技术在个人助手领域的应用。
通过NLP技术和机器学习技术，智能助手可以帮助用户更快地获取所需信息，提供个性化的服务和建议。
3. 内容推荐：内容推荐是高级检索增强生成技术在内容推荐系统中的应用。
通过分析用户的浏览历史和偏好，系统可以为用户推荐相关的内容，提高用户的浏览体验。
高级检索教程标题：高级检索教程简介：本文将介绍高级检索的基本原理和方法，帮助读者更有效地获取所需信息，提升检索效率。
正文：在信息爆炸的时代，如何快速、准确地获取所需的信息成为了许多人的迫切需求。
而高级检索技巧的掌握，则是实现这一目标的重要途径之一。
在本文中，我们将一步步介绍高级检索的基本原理和方法，帮助读者更好地应对信息检索的挑战。
首先，我们需要了解搜索引擎的工作原理。
搜索引擎通过网络爬虫对互联网上的信息进行抓取和索引，然后根据用户输入的关键词进行匹配，返回相关的搜索结果。
因此，准确选择关键词是高级检索的关键。
其次，我们可以利用搜索引擎提供的高级检索语法来精确控制搜索结果。
常用的语法包括使用引号来搜索精确词组，使用减号来排除特定关键词，使用与或非运算符来组合关键词，以及使用通配符来替代字符等。
通过灵活运用这些语法，我们可以缩小搜索范围，提高搜索结果的相关性。
另外，我们可以利用搜索引擎提供的筛选工具来进一步精确搜索结果。
比如，我们可以根据时间范围、文件类型、网站域名等进行筛选，以获取更符合需求的信息。
此外，一些搜索引擎还提供了相关性排序和结果预览等功能，帮助我们更快速地找到所需的信息。
除了搜索引擎，我们还可以利用专业数据库和在线图书馆等资源进行高级检索。
这些资源通常提供了更专业的检索功能和更丰富的学术资源，适用于需求更为专业的读者。
通过灵活运用各种资源，我们可以更全面、深入地获取所需的信息。
需要注意的是，高级检索并非一蹴而就，它需要我们不断学习和探索。
我们可以通过阅读相关的教程和参考资料，参加培训和研讨会，与其他研究者进行交流，不断提升自己的检索技能。
综上所述，高级检索是一项非常重要的技能，它可以帮助我们更快速、准确地获取所需的信息。
通过了解搜索引擎的工作原理、灵活运用高级检索语法和筛选工具，以及利用专业资源进行检索，我们可以提高自己的检索效率，从而更好地应对信息时代的挑战。
希望本文能为读者提供有益的指导，帮助大家在信息海洋中游刃有余。
学术数据库高级检索方法在学术研究中，熟练掌握数据库的高级检索方法是提高研究效率、获取高质量文献的关键。
本文将详细介绍学术数据库的高级检索方法，帮助您在学术探索之路上一帆风顺。
一、中国知网高级检索方法1.使用高级检索界面：在中国知网首页，点击“高级检索”进入高级检索界面。
在此界面，您可以设置检索范围、检索词、时间范围等。
2.检索词组合：使用布尔运算符（AND、OR、NOT）组合检索词，实现更精确的检索。
例如，检索关于“大数据”和“人工智能”的研究，可以使用“大数据AND 人工智能”作为检索词。
3.分类检索：根据研究需求，选择不同的分类，如学科领域、论文类型、发表时间等，以缩小检索范围。
4.利用知网辅助工具：如CNKI翻译助手、CAJViewer等，提高检索效果和阅读体验。
二、Web of Science高级检索方法1.使用布尔运算符：与知网类似，Web of Science也支持布尔运算符进行高级检索。
2.精炼检索结果：通过出版年份、文献类型、研究方向、数据库等条件，对检索结果进行精炼。
3.利用EndNote等学术工具：EndNote是一款文献管理软件，与Web of Science无缝对接，方便整理和管理检索到的文献。
三、Google Scholar高级检索方法1.使用引号精确检索：在检索词前后加上引号，表示精确匹配，如“machine learning”。
2.利用通配符：Google Scholar支持使用星号（*）作为通配符，用于匹配任意字符。
例如，输入“mach* learning”，可以检索到包含“machine learning”、“machining learning”等词汇的文献。
3.检索特定文献类型：在检索框中输入“filetype:pdf”，可以检索到PDF 格式的文献。
四、其他高级检索技巧1.同义词替换：在检索时，尝试使用同义词或近义词，以增加检索结果的相关性。
2.词组检索：使用双引号将词组括起来，实现精确匹配。
高级检索增强生成技术全面指南引言高级检索增强生成技术是一项前沿的人工智能技术，通过有效的检索和生成算法，为用户提供更准确、更个性化的信息服务。
本文将全面介绍高级检索增强生成技术的原理、应用以及未来发展方向，以帮助读者深入了解该领域的最新研究进展。
1. 高级检索增强技术的概述高级检索增强技术是一种基于自然语言处理和机器学习的技术，旨在提高信息检索的准确性和个性化程度。
通过分析用户的查询意图和上下文信息，系统能够更好地理解用户需求，并提供更有针对性的搜索结果。
2. 高级检索增强技术的原理高级检索增强技术主要基于以下原理实现：a. 自然语言处理：通过对自然语言进行分词、词性标注、句法分析等处理，系统能够更好地理解用户的查询意图和文本语义。
b. 机器学习：通过构建训练集和使用机器学习算法，系统能够学习用户的偏好和上下文信息，从而提供更加个性化的搜索结果。
c. 深度学习：利用深度神经网络模型，系统能够进行更精确的语义理解和信息匹配，提升搜索结果的准确性。
3. 高级检索增强技术的应用领域高级检索增强技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：a. 互联网搜索引擎：通过提供更加准确的搜索结果，满足用户对信息的个性化需求。
b. 电子商务平台：通过分析用户的购物行为和历史数据，为用户推荐更符合其偏好的商品。
c. 在线教育平台：根据学生的学习习惯和知识水平，为其提供更加精准的学习资源。
d. 金融行业：通过分析用户的投资偏好和市场信息，为其提供更好的投资建议。
4. 高级检索增强技术的未来发展方向高级检索增强技术在未来有着广阔的发展前景，以下几个方向值得关注：a. 多模态信息检索：结合语音、图像等多种形式的信息，提供更加全面的检索服务。
b. 个性化推荐系统：通过分析用户的兴趣和行为，为其提供更加个性化的推荐服务。
c. 自动问答系统：利用自然语言处理和知识图谱等技术，实现智能问答功能。
d. 情感分析与情感生成：通过对用户情感的理解和生成，提供更加人性化的搜索结果和回答。
第11章高级检索技术教学目标●理解和掌握聚合技术●理解和掌握分组技术，特别是ROLLUP和CUBE●理解和掌握连接技术●理解和掌握子查询技术●理解和掌握集合运算技术●理解和掌握CTE技术教学难点和重点●理解和掌握聚合技术，这是数据统计的基础。
理解和掌握分组技术，特别是ROLLUP和CUBE，这是提高数据统计效率的关键和难点。
理解和掌握连接技术，这是把多个表中数据连接在一个结果集中的基本手段。
理解和掌握子查询技术，这也是检索表中数据的最基本和最重要的手段之一。
理解和掌握集合运算技术，这是综合运用多个查询语句的基础。
理解和掌握CTE技术，这是实现递归、完成复杂操作的有效方式。
教学过程●聚合技术●分组技术●连接技术●子查询技术●集合运算技术●公用表表达式●上机实验11.1 聚合技术●聚合技术是指对一组数据进行聚合运算得到聚合值的过程。
在聚合运算中主要是使用聚合函数。
在Microsoft SQL Server 2005系统中，一般情况下，可以在3个地方使用聚合函数，即SELECT子句、COMPUTE子句和HAVING子句。
本节主要讲述如何在SELECT子句和COMPUTE子句中使用聚合函数，有关HAVING子句使用聚合函数的内容将在下一节介绍。
SELECT子句中的聚合●在SELECT子句中可以使用聚合函数进行运算，运算结果作为新列出现在结果集中。
在聚合运算的表达式中，可以包括列名、常量以及由算术运算符连接起来的函数。
COMPUTE子句中的聚合●COMPUTE子句使用聚合函数计算聚合值，并且可以依然保持原有的明细值，新的聚合值作为特殊的列出现。
COMPUTE 子句有两种形式，一种形式是不带BY子句，另一种形式是带BY子句。
COMPUTE子句中如果没有包含BY子句，表示对所有的明细值计算聚合值；如果包含了BY子句，则表示按照BY子句的要求对明细值分组，然后给出每一组的聚合值。
11.2 分组技术●聚合函数只能产生一个单一的汇总数据，使用GROUP BY子句，则可以生成分组的汇总数据。
GROUP BY子句把数据组织起来分成组。
一般情况下，可以根据表中的某一列进行分组，通过使用聚合函数，对每一个组可以产生聚合值。
如果希望过滤某些分组，可以使用HAVING子句。
●分组技术是指使用GROUP BY子句完成分组操作的技术。
如果在GROUP BY子句中没有使用CUBE或ROLLUP关键字，表示这种分组技术是普通分组技术。
普通分组技术●GROUP BY子句、HAVING子句和聚合函数一起完成对每一个组生成一行和一个汇总值。
●在SELECT子句中的非合计列必须出现在GROUP BY子句中。
●在HAVING子句中的列只返回一个值。
ROLLUP和CUBE关键字●在GROUP BY子句中，可以使用ROLLUP或CUBE关键字获得附加的分组数据，这些附加的分组数据是通过各组之间的组合得到的。
使用ROLLUP关键字可以得到各组的单项组合，而CUBE关键字可以得到各组之间的任意组合。
●在结果集中，通过组组合起来的组名称是NULL，可以使用GROUPING函数来判断该组是否为经过组合得到的。
实际上，使用CUBE关键字可以生成多维数据。
9.3 连接技术●实现从两个或两个以上表中检索数据且结果集中出现的列来自于两个或两个以上表中的检索操作被称为连接技术，或者说连接技术是指对两个或两个以上表中数据执行乘积运算的技术。
在设计表时，为了提高表的设计质量，经常把相关数据分散在不同的表中。
但是，在使用数据时，需要把这些数据集中在一个查询语句中。
连接技术可以满足这种客观需求。
●在Microsoft SQL Server 2005系统中，这种连接操作又可以细分为交叉连接、内连接、外连接等。
下面分别介绍这些连接技术。
交叉连接●交叉连接也被称为笛卡尔乘积，返回两个表的乘积。
在检索结果集中，包含了所连接的两个表中所有行的全部组合。
例如，如果对A表和B表执行交叉连接，A表中有5行数据，B 表中有12行数据，则结果集中可以有60行数据。
●交叉连接使用CROSS JOIN关键字来创建。
内连接●内连接把两个表中的数据连接生成第三个表，在这第三个表中，仅包含那些满足连接条件的数据行。
●在内连接中，使用INNER JOIN连接运算符，并且使用ON关键字指定连接条件。
内连接是一种常用的连接方式，如果在JOIN关键字前面没有明确指定连接类型，则默认的连接类型是内连接。
外连接●内连接是保证两个表中所有的行都要满足连接条件，但是外连接则不然。
在外连接中，不仅仅是那些满足条件的数据，某些不满足条件的数据也会显示在结果集中。
也就是说，外连接只限制其中一个表的数据行，而不限制另外一个表中的数据。
●在Microsoft SQL Server 2005系统中，可以使用3种外连接关键字，即LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。
9.4 子查询技术●SELECT语句可以嵌套在许多其他语句中，这些语句包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等，这些嵌套的SELECT语句被称为子查询。
当一个查询依赖于另外一个查询结果时，就可以使用子查询。
在某些查询中，查询语句比较复杂，不容易理解，因此，当为了把这些复杂的查询语句分解成多个比较简单的查询语句形式时，可以使用子查询方式。
使用子查询方式完成查询操作的技术是子查询技术。
9.5 集合运算技术●查询语句的结果集往往是一个包含了多行数据的集合。
集合之间可以进行并、差、交等运算。
在Microsoft SQL Server 2005系统中，两个查询语句之间也可以进行集合运算。
其中，UNION运算符表示并集运算，EXCEPT运算符从左查询中返回右查询中没有找到的重复值，INTERSECT运算符则返回左右两个查询语句都包含的所有非重复值。
●需要注意的是，在集合运算时，所有查询语句中的列的数量和顺序必须相同，且数据类型必须兼容。
9.6 公用表表达式●在Microsoft SQL Server 2005系统中，可以使用公用表表达式(common table expression，CTE)。
CTE是定义在SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中的临时命名的结果集，CTE也可以用在视图的定义中。
●在CTE中，可以包含对自身的引用，因此这种表达式也被称为递归CTE。
9.7 上机实验●练习使用分组和聚合技术●练习使用连接和子查询技术综合练习--构造级别表create table guid(id int,--编号a int,--低边界值b int,dep varchar(20)--高边界值)insert guidselect 1,0,60,'不及格'union allselect 2,60,70,'中等'union allselect 3,70,80,'良好'union allselect 4,80,100,'优秀'select*from guidcreate table score(no int,score decimal(5,2)) insert scoreselect 1,100union all select 2,90union all select 3,89union all select 4,23union all select 5,57union all select 6,78union all select 7,99select等级=g.dep,人数=count(学号),百分比=CASE WHEN Counts=0 THEN'0.00%'ELSE CAST(CAST(COUNT(成绩)*100./c.Countsas decimal(10,2))as varchar)+'%' ENDfrom guid g left join scon sc.成绩>=g.a and sc.成绩<=g.bcross join(select counts=count(*)from sc) c group by g.dep,c.counts2有表格和表格其中id编号，department 部门dptid 部门编号name 员工姓名设计查询，结果如下：--创建第一个表格create table testtable1(id int IDENTITY,department varchar(12))--插入数据insert into testtable1 values('设计')insert into testtable1 values('市场')insert into testtable1 values('售后')--查看select*from testtable1--创建第二个表格create table testtable2(id int IDENTITY,dptID int,name varchar(12))--插入数据insert into testtable2 values(1,'张三')insert into testtable2 values(1,'李四')insert into testtable2 values(2,'王五')insert into testtable2 values(3,'彭六')insert into testtable2 values(4,'陈七')--查看信息select*from testtable2--设计的查询selecta.id,dptID,department=isnull(department,'黑人'),[name]from testtable2 a left join testtable1 bon b.id=a.dptid3有表格完成下列查询其中：p_id产品编号，p_num 产品库存s_id 仓库号S1_id 1仓库，s2_id 2仓库s3_id 3仓库。
--设计的查询select p_id ,sum(case when s_id=1 then p_num else 0 end)as s1_id,sum(case when s_id=2 then p_num else0 end)as s2_id,sum(case when s_id=3 then p_num else0 end)as s3_idfrom test1 group by p_id--4. 从jxgl(教学管理数据库)中表sc中给学生成绩排名，成绩相同的名次相同。
