| ← Октябрь 2007 → | ||||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
7
|
|
|---|---|---|---|---|---|---|
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
14
|
|
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
21
|
|
|
22
|
23
|
24
|
25
|
26
|
28
|
|
|
29
|
30
|
31
|
||||
За последние 60 дней ни разу не выходила
Сайт рассылки:
http://www.sql-ex.ru
Открыта:
15-09-2004
Статистика
0 за неделю
Новости сайта "Упражнения по SQL" (http://www.sql-ex.ru) 161
Новости сайта "Упражнения по SQL (http://www.sql-ex.ru)" Выпуск 161 (26 октября 2007 г.)Новым посетителям сайта Сайт посвящен изучению языка, с помощью которого осуществляется взаимодействие с реляционными (и не только) СУБД. Суть обучения
состоит в выполнении заданий на написание запросов к учебным базам данных; при этом система контролирует правильность выполнения заданий. В настоящее время реализованы все операторы подъязыка манипуляции данными (DML), которые включают в себя оператор извлечения данных SELECT, а также операторы модификации данных - INSERT, DELETE и UPDATE.
Мы надеемся, что справочного материала сайта окажется достаточно для самостоятельного обучения. Кроме того, свои решения вы можете обсудить на форуме сайта. Опытных же специалистов приглашаем проверить (продемонстрировать) свое мастерство и принять участие в соревновании, обеспечиваемом рейтинговой системой учета времени выполнения заданий. Фактически, рейтинг ведется на втором этапе тестирования, который начинается сейчас после решения 57-ти задач первого этапа. При подсчете рейтинга каждого участника отбрасывается один самый худший показатель среди всех решенных им упражнений. Демонстрация плана выполнения запроса и сравнительная оценка эффективности решений поможет вам освоить принципы оптимизации запросов, которые пригодятся на третьем рейтинговом этапе, который начинается после 138 задачи.Имеется возможность получить сертификат по SQL DML при выполнении определенного количества заданий. Новости сайта§ SQL Server User Group и Факультет высоких технологий Южного Федерального Университета проводят § Последнюю 143 задачу решили Arcan и Roman S. Golubin. В итоге 1 и 3 место соответственно. § До третьего этапа дошел Faust_zp (задач 138, время 16.308). § paparome устоял :-). Недавний лидер на промежуточном этапе zerga немного отстал и на рубеже 136-й задачи занимает вторую позицию (время 1.857). § Новые лица в сотне или вернулись в нее: § Продвинулись в рейтинге: § На этой неделе сертифицированы: § Число подписчиков - 3650 Число участников рейтинга - 11948 Число участников второго этапа - 1104 Сертифицировано на сайте - 191 Лучшие результаты (ТОР 20)
Лучшие результаты за неделю
Изучаем SQLКоличественное определение различий текста на T-SQLWilliam Brewer (оригинал: Quantifying Text differences in T-SQL )Перевод Моисеенко С.И. В T-SQL имеются ограниченные возможности по сравнению текстовых строк. Они являются либо равными, либо нет. Рано или поздно, обычно при очистке данных, требуется нечто более тонкое! Когда Вы сравниваете два фрагмента текста или две строки в выражении на SQL Server, Вы получите только значение 'true', которое возвращается, если эти два фрагмента совпадают, 'false', если - нет, или 'null' ('unknown' - прим. переводчика), если один из сравниваемых фрагментов был null. Всего лишь одного лишнего символа пробела достаточно, чтобы склонить чашу весов. Это весьма не похоже на действительность - если мы смотрим на два фрагмента текста, мы оцениваем их как одинаковые, почти одинаковые, близкие, совсем непохожие, и еще много промежуточных оттенков. Итак, нам нужно оценить различия? Алгоритмы различия текста столько же стары, как холмы, но не в T-SQLВ приложениях ИТ есть несколько случаев, когда нам нужно больше мер различия текстов, чем просто 'да, они одинаковы / нет, они не одинаковы'. Типичная проблема состоит в обнаружении дубликатов в записях базы данных, где понимание 'дубликата' учитывает незначительные различия. Построение надежного алгоритма для количественного определения подобия текстов весьма сложно, особенно алгоритма, основанного на теории множеств. T-SQL не имеет никаких естественных средств для использования регулярных выражений и других средств, которые бы сделали жизнь проще при выполнении такого рода работы Я нахожу эту проблему весьма интригующей, но я не могу претендовать на то, чтобы предложить решение, которое является в какой-либо степени совершенным. Я хотел бы предложить это решение для обсуждения нашим читателям, поскольку хорошее решение было бы необычайно полезным. Меня совсем не вдохновляют алгоритмы 'soundex', они, кажется, мало чему помогают. Я имел виды на получение хорошего решения для количественной оценки различий между блоками текста, но не достиг идеала. Я нахожу, что решение, счетчик различий, которое я привожу ниже, достаточно хорошо для моих целей, хотя иногда дает счет различий, который мне не нравится. Испытайте его сами на множестве вариантов строк, и вы увидите, что это довольно неплохая попытка. Он, конечно, медленный из-за скучного разбиения текста на слова и разделители. Обычно это только делается только один раз при импорте текста в базу данных - в таблицу 'inversion'. Можно использовать эти данные, чтобы проверить подобие оригинального текста, что будет намного быстрее. Только для того, чтобы этот код работал на SQL Server 2000, я использую в функции параметр nTEXT, а не VARCHAR (MAX), хотя последний сделал бы процедуру более простой. "Очистка данных - не точная наука"В действительности, каждый из нас сталкивается с требованиями при проверке различий, которые за счет тонких отличий никогда не есть те же самые. Очистка данных не является точной наукой. Я вообще предпочитаю игнорировать разделители (White-space), включая новую строку и знаки пунктуации, при проверке различий. Мой подход состоит в том, чтобы разбить текст на слова и 'не-слова' или разделители. Я именую так различные типы символов. Табличная функция, которую я привожу ниже, позволяет Вам определить слово в терминах символов, которые составляют слово. Это различается в разных языках. Процедура вообще, хотя и не всегда, будет намного быстрее, если Вы воспользуетесь таблицей чисел 'number', но я решил, что создание такой таблицы для этой статьи отвлекло бы читателя от главного. С использованием табличной функции 'parsing', я делаю затем простое внешнее соединение между двумя наборами слов, и считаю количество раз, когда минимум 'лучших совпадений' слов меняется в их последовательности. Конечно, это - аппроксимация: я должен бы использовать прокрутку и другие приспособления, основанные на итерациях. У каждого наступает момент, когда следует передать работу программистам. Я обычно останавливаюсь тогда, когда процедура выполняет нужную мне работу. Напоследок я приготовил изменение функции, которая обеспечивает однострочную таблицу, дающую первую точку, в которой отличаются два образца текста. Это действительно лишь побочный продукт первой процедуры, но я включил ее, чтобы дать представление о многих способах, которыми процедура может быть приспособлена к специфическим случаям. Это удивительно удобно для приложений типа итоговых отчетов о последних изменениях, сделанных в хранимых процедурах! (окончание - код - следует...) Полезная информация§ Все статьи, публикуемые в рассылке, затем выкладываются на сайте Книги и статьи по SQL. § В рамках Премии Рунета проводится "народное голосование". Если вы считаете, что наш сайт заслуживает большей известности в рунете, проголосуйте за него. Для этого § Желающих поспособствовать популяризации сайта прошу проголосовать/поставить закладку в социальных сетях: КонтактыПо всем вопросам, связанным с функционированием сайта, проблемами при решении упражнений, идеями вы можете обращаться к Сергею И.Моисеенко msi77@yandex.ru. Вы также можете предложить свои задачи для публикации на сайте. |
| В избранное | ||
