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MIMIC数据库，常用查询指令SQL基础(一)
SELECT 语句 SELECT 语句用于从数据库中选取数据。 结果被存储在一个结果表中，称为结果集。 SQL SELECT 语法 SELECT column1, column2, ... table_name：要查询的表名称。 语法 以下是 SELECT 语句中使用 WHERE 子句从数据库中读取数据的通用语法： SELECT column1, column2, columnN FROM table_name WHERE [condition1 table_name：要查询的表名称。 column：要查询的字段名称。 value1, value2, ...：要查询的值，可以为多个值。 table_name：要查询的表名称。 column：要查询的字段名称。 value1：范围的起始值。 value2：范围的结束值。
1K40编辑于 2023-07-21 - 来自专栏mimic数据库
MIMIC-IV 数据查询加速教程
MIMIC-IV查询加速保姆级教程为什么查询会这么慢？ 这个过程时间比较长，2分钟左右，耐心等待我们现在看看文章开头的SQL查询速度， 9秒就完成了查询PostgreSQL 索引索引是加速搜索引擎检索数据的一种特殊表查询。 一个数据库中的索引与一本书的索引目录是非常相似的。拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。 基础语法如下：CREATE INDEX index_nameon table_name (conditional_expression);隐式索引隐式索引 是在创建对象时，由数据库服务器自动创建的索引。 虽然索引的目的在于提高数据库的性能，但这里有几个情况需要避免使用索引。使用索引时，需要考虑下列准则：索引不应该使用在较小的表上。索引不应该使用在有频繁的大批量的更新或插入操作的表上。
80910编辑于 2023-11-28 - 来自专栏mimic数据库
MIMIC数据库安装保姆级教程（上）
安装前准备 安装mimic数据库前，我们需要先准备以下工具： 1，postgres数据库安装包； 2，7z安装包； 3，mimiciv数据安装脚本； 4，mimiciv数据集； 为了方便同学们学习，小编已经把上述需要的软件已经整理好了 ，关注“科研收录”公众号，后台回复"mimic安装"就可以获取下载地址。 安装Postgres数据库 mimic官方推荐使用postgres数据库进行数据分析。 双击7z安装文件 选择7z安装目录（记住这个目录，后面设置环境变量要用） 点击"Install"，很快就安装完毕 02 设置环境变量 安装完7z之后，还需要设置7z的环境变量，才可以使用7z进行mimic 管理postgres服务 postgres数据库安装成功后，默认就会启动，我们也可以手动控制数据库的启动与关闭。
1.7K41编辑于 2023-07-21 - 来自专栏mimic数据库
MIMIC数据库安装保姆级教程（下)
mimiciv数据文件需要在官网申请权限才可以下载使用，不知道怎么申请的同学，可以参考小编以前的文章： MIMIC数据库下载权限申请保姆级教程（上） MIMIC数据库下载权限申请保姆级教程（下） 安装脚本介绍 01 创建数据库 打开psql 在psql中执行以下代码创建mimiciv数据库 #创建mimic数据库 DROP DATABASE IF EXISTS mimiciv; CREATE DATABASE mimiciv OWNER postgres; 02 创建表 执行以下语句创建表，注意：windows系统下脚本目录请使用正斜杠 #切换到mimiciv数据库 \c mimiciv #生成表，create.sql ，通过7z加载mimiciv数据，其中mimic_data_dir为mimiciv数据存放路径 # 设置mimic数据存放路径 \set mimic_data_dir 'D:/mimic/mimiciv-data /mimic-iv-2.2' # 加载数据 \i D:/workspace/mimic-code-main/mimic-iv/buildmimic/postgres/load_7z.sq 数据导入过程会比较漫长
2.2K31编辑于 2023-07-21 - 来自专栏cloud stdio
tp5数据库查询
tp5数据库查询 注: 打印出最后一条数据库操作的sql语句 echo Db::getLastSql(); 1.使用table方法查询 use think\Db; //查询所有数据 $data = Db::table('user')->select(); //查询一条数据 $data = Db::table('user')->find(); 2.使用name方法查询 use think\Db; / /查询所有数据 $data = Db::name('user')->select(); //查询一条数据 $data = Db::name('user')->find(); table和name的区别: name方法会自动添加表前缀 3.助手函数查询db() $data = db('user')->select(); $data = db('user')->find(); 统计数据库条数 $data (相当于多表查询) //视图查询 $data = Db::view('goods','id,name') //查询出goods表的id跟name字段 ->view('type','name'
41230编辑于 2023-08-08 - 来自专栏mimic数据库
MIMIC数据库安装保姆级教程（上）
安装前准备 安装mimic数据库前，我们需要先准备以下工具： 1，postgres数据库安装包； 2，7z安装包； 3，mimiciv数据安装脚本； 4，mimiciv数据集； 为了方便同学们学习，小编已经把上述需要的软件已经整理好了 ，关注“科研收录”公众号，后台回复"mimic安装"就可以获取下载地址。 安装Postgres数据库 mimic官方推荐使用postgres数据库进行数据分析。 双击7z安装文件 选择7z安装目录（记住这个目录，后面设置环境变量要用） 点击"Install"，很快就安装完毕 02 设置环境变量 安装完7z之后，还需要设置7z的环境变量，才可以使用7z进行mimic 管理postgres服务 postgres数据库安装成功后，默认就会启动，我们也可以手动控制数据库的启动与关闭。
97060编辑于 2023-07-21 - 来自专栏从百草园到三味书屋
公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍
； 医疗领域进入数字化革命（本文是2017年接收），引出形成MIMIC-III数据库； EHR二次分析需要临床专家和数据科学家的合作，在EHR数据库上推导或者定义一些概念是需要资源的，对于没有特别强的临床背景或者数据科学技能的人来说巨大障碍 疾病严重程度评分Severity of illness scores 在回顾性数据库中难以计算 大多都是在前瞻性实验中获取的； 常规收集的数据缺相应元素。 有些特征未纳入结构化电子病历系统，另外则是对某种情况的患者没有统一的协议来定义状态 目前MIMIC代码库中有： acute physiology score(APS)-III simplified acute ，为了让研究更加透明，也需要公开相应数据分析和数据处理的代码 补充 代码库地址：https://github.com/MIT-LCP/mimic-code 之前以MIMIC-III为主，现在mimic-iii 和mimic-iv合并在一起了 mimic数据库为了让研究者访问更加方便，很大一个改变是部署在云上比如google的云平台，云平台上需要big query语法来访问，所以现在代码库关于数据提取的代码更新以
2.1K10编辑于 2023-03-09 - 来自专栏mimic数据库
Python连接MIMIC-IV数据库并图表可视化
之前我们讲解了如何提取MIMIC-IV数据数据： 这种直接SQL提取方式很直接，但是不是最好的方式也不利于数据的进一步统计分析、可视化和预测分析， 所以我们这里讲解下： 如何用python语言连接我们装好的数据库 ， 我们这里连接数据 数据和代码更新：因mimic-iv数据表更新了很多，所以可视化代码也需要更新 数据来源：PostgreSQL数据库 前置条件， 学会安装python环境、anconda代码包集成环境 、ide编辑器（本期文章） 一、 连接mimic-iv数据库 1.1 安装psycopg2包 主要三种方式 Pycharm编辑器 嫌费事的同学也可直接安装Anaconda集成环境 也可用命令行工具 首先，我们定义查询语句，然后读取查询并将结果存成dataframe类型。 三、 小结 在这篇项目中，我们使用python连接数据库方式来获取MIMIC数据库的数据，给出了一些SQL查询的应用例子，以及数据集的探索尝试； 然后基于获取到的数据集，我们利用pandas函数来对数据集进行操作
1.1K10编辑于 2023-12-12 - 来自专栏PHP专享栏
TP5 多条件whereOr查询数据库
between、 in 条件支持字符串或者数组，即下面两种写法是等效的：$map['id'] = array('not in','1,5,8'); $map['id'] = array('not in' ,array('1','5','8')); 二.在TP3中想要or查询 条件可以为： $condition['grade'] = 1; $condition['class'] = 3; sex'] = 2; $condtion['_logic'] = 'OR'; $list = M(‘user’)->where($condtion)->findall(); 三.下面是TP5中查询方式 在TP5中尝试用where去这么查询发现一直在报错，查了手册之后发现TP5取消了_logic作为查询方式，而是新增了whereOr方法， $condition['grade'] name like 'thinkphp%' 六.另外,V5.0.5+版本开始，like查询支持使用数组 where('name','like',['%think','php%'],'OR');
9.2K40发布于 2019-11-01 TP5.x——多数据库连接查询
前言 需要到不同的数据库获取不同的表，看了下文档发现有这类方法，就记录下 文档 https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp5_1/353998 步骤 配置文件 return [ // 数据库类型 'type' => 'mysql', // 服务器地址 'hostname' => '127.0.0.1', // 数据库名 'database' => 'thinkphp', // 数据库用户名 'username' => 'root', // 数据库密码 'password ' => '', // 数据库连接端口 'hostport' => '', // 数据库连接参数 'params' => [], // 数据库编码默认采用 192.168.1.8', // 数据库名 'database' => 'thinkphp', // 数据库用户名 'username
32810编辑于 2024-08-16- 来自专栏往期博文
【数据挖掘】任务2：医学数据库MIMIC-III数据处理
在他们的ICU停留期间，病人信息的主要存储库是他们的电子图表。电子图表显示病人的日常生命体征和与他们的护理有关的任何额外信息：呼吸机设置、实验室值、代码状态、精神状态等等。 这是因为在病人的电子图上显示实验室值是可取的，因此这些值是从存储实验室值的数据库复制到存储chartevent的数据库中。 label_events：实验检查信息表，主要是患者的实验室检测记录信息 数据集下载方式：https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85259010 导库 07:00 3 194.0 29.0 60207 164814.0 2101-07-20 05:29:00 4 239.0 37.0 1205 152970.0 2101-12-20 09:03:00 5 3 54.000000 47.0 30712 167392 2111-02-22 19:23:00 4 68.000000 47.0 30712 167392 2111-02-22 23:32:00 5
2.5K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏mimic数据库
MIMIC-IV，重症医学数据库介绍和使用说明
一、MIMIC IV数据库简介 MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。 另外，MIMIC是一个公开数据库，所有患者的信息都经过脱敏处理，发文不需要临床伦理审查。 以下各类疾病都有涉及： 二、数据库样本量 MIMIC 数据库目前已经产生了MIMIC Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ三个版本 MIMIC数据库包含了BIDMC所有内外科ICU患者的数据，数据团队为保护患者隐私，对患者信息进行去标识化处理 MIMIC Ⅳ数据库在MIMIC Ⅲ的基础上做了一些改进，包括数据更新和部分表格重构，收集了 2008至2019年BIDMC收治的超过19万名患者、45万次住院记录的临床数据。 ): 所有文本报告，出院、超声、心电、影像等报告 五、官网及数据库下载网址 官方介绍见 MIMIC官方网站 : https://mimic.mit.edu/ MIMIC-IV 数据库下载见 MIMIC-IV
10.8K70编辑于 2023-07-21 - 来自专栏mimic数据库
Python连接MIMIC-IV数据库并图表可视化
之前我们讲解了如何提取MIMIC-IV数据数据： 这种直接SQL提取方式很直接，但是不是最好的方式也不利于数据的进一步统计分析、可视化和预测分析， 所以我们这里讲解下： 如何用python语言连接我们装好的数据库 ， 我们这里连接数据 数据和代码更新：因mimic-iv数据表更新了很多，所以可视化代码也需要更新 数据来源：PostgreSQL数据库 前置条件， 学会安装python环境、anconda代码包集成环境 、ide编辑器（本期文章） 一、 连接mimic-iv数据库 1.1 安装psycopg2包 主要三种方式 Pycharm编辑器 嫌费事的同学也可直接安装Anaconda集成环境 也可用命令行工具 首先，我们定义查询语句，然后读取查询并将结果存成dataframe类型。 三、 小结 在这篇项目中，我们使用python连接数据库方式来获取MIMIC数据库的数据，给出了一些SQL查询的应用例子，以及数据集的探索尝试； 然后基于获取到的数据集，我们利用pandas函数来对数据集进行操作
83510编辑于 2023-12-12 5种方式提升YashanDB数据库的查询速度
在数据库技术领域，随着数据规模和业务复杂度的不断增长，数据库查询性能面临诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性以及资源消耗等问题。 YashanDB作为一款多形态部署支持、高性能的关系型数据库系统，针对查询速度的优化尤为重要。 本文旨在为数据库管理员、开发人员及系统架构师提供基于YashanDB内核架构和功能的多维度技术方案，分析如何系统地提升查询性能，从而助力业务系统响应时间降低与整体吞吐提升。 一、基于索引优化的查询加速机制索引是数据库加速数据访问的基本手段，YashanDB内置默认采用B树索引结构，支持多种索引扫描策略，包括索引唯一扫描、范围扫描和快速全索引扫描。 结论提升YashanDB数据库的查询速度需要系统性地结合索引设计、分区策略、SQL优化、内存资源管理及安全策略等多方面技术手段。
14010编辑于 2025-10-15- 来自专栏小孟开发笔记
tp5(thinkPHP5)框架实现多数据库查询的方法
// 数据库表前缀 ‘prefix’ => ” ]; tp5会自动加载database.php 我们可以在extra文件夹中，再创建几个其他数据库的配置，比如database_mall，database_live this->db_app = Db::connect(‘database_app’); } } 3.使用 $this->db_app->table(‘order’)->select(); 这样就可以查询其他数据库中的数据了 另外在控制器里直接查询的话也可以这样写： $list=Db::connect('database_ttkj')->name('user')->order('id desc')->select(); 此时读取的是 extra文件夹中的database_ttkj.php 文件 小结：灵活运用model层，灵活的查询数据。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq19124152/article/details/122185315 未经允许不得转载：肥猫博客 » tp5(thinkPHP5)框架实现多数据库查询的方法
1.1K20编辑于 2023-02-20 - 来自专栏mimic数据库
MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的实验室指标
小编今天以提取患“肺栓塞”患者的实验室指标为例子，教大家如何提取mimiciv数据库的实验室指标。 提取的最终结果如下：02操作步骤第一步，因为mimic中的疾病数据是根据icd编码查找的，所以我们需要先找出“肺栓塞”对应的icd编码，从下表可以看出肺栓塞的icd编码大部分都是以“415“开头的第二步 我们需要根据icd编码从诊断表diagnoses_icd中查出患了“肺栓塞“的患者的信息，并根据患者分组，此处小编已经把所有患者都查出来了，患了“肺栓塞”的患者标志为1，没有患这个病的标志为0第三步，查询实验室指标对应的 itemId，这需要从字典表d_labitems中根据指标标签查询，小编这里只查询了“血红蛋白”的itmeId，我们查询的是血气中的血红蛋白，其他指标查询方法类似第四步，从实验室指标表labevents 查找实验室指标的信息，并根据患者分组03合并结果小编现在已经分别查询出来了患了“肺栓塞”的病人，以及对应的实验室指标，最后需要把这些SQL语句合并后，才能输出在一张表格，其中使用了with子查询，分别把诊断数据跟实验室指标数据作为子查询
1.4K70编辑于 2023-07-21 5个提升YashanDB数据库查询效率的关键策略
数据库查询效率直接影响应用系统的响应速度和用户体验。 YashanDB作为一款具备多样部署架构和存储引擎支持的数据库系统，其查询性能优化不仅关系到单机部署性能，也影响分布式和共享集群环境下的整体吞吐量和资源利用率。 优化存储结构选择与合理表设计YashanDB数据库支持多种存储结构，包括堆式存储（HEAP）、B树存储（BTREE）、可变列式存储（MCOL）与稳态列式存储（SCOL）。 分区和访问约束的合理应用，降低I/O压力和CPU计算开销，显著提升查询效率。5. 控制并发事务与内存缓存优化多事务并发访问带来的锁争用及一致性控制影响查询性能。 总结通过优化存储结构与表设计、索引策略、SQL执行计划、分区及访问约束设计，以及并发事务控制与内存缓存管理，能够显著提升YashanDB数据库的查询效率。
21010编辑于 2025-11-15- 来自专栏小孟开发笔记
to5 分词查询（多条件模糊查询）
p5 使用数组查询时，一个字段有多个搜索词时的写法 $option[‘question’]=[ [‘like’,’%’.’乐刷’.’%’], [‘like’,’%’.’666′.’%’], ‘or ’ ]; 多个字段同时匹配的查询方法 whereor闭包查询， list1=Db::name(‘user_biji’)->page(query)use(keyword){ query->whereor (‘title’,’like’,”% 未经允许不得转载：肥猫博客 » to5 分词查询（多条件模糊查询）
2.8K40编辑于 2023-02-20 - 来自专栏PHP专享栏
TP5 where数组查询(模糊查询--多个查询条件)
有查询条件就查询，多个查询条件，只要有查询，就增加一个查询条件 一、TP5.1版本 TP运算符 SQL运算符 例子 实际查询条件 eq = $map['id'] = array('eq',100); 等效于 '); id in(1,5,8) not in not in $map['id'] = array('not in','1,5,8'); id not in(1,5,8) and（默认） and $map between、 in 条件支持字符串或者数组，即下面两种写法是等效的： $map['id'] = array('not in','1,5,8'); $map['id'] = array('not in',array('1','5','8')); exp 表达式 上表中的 exp 不是一个运算符，而是一个综合表达式以支持更复杂的条件设置。 exp 不仅用于 where 条件，也可以用于数据更新，如： 官方查询语法：https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp5/135182 版本 新增功能 5.0.9 比较运算增加闭包子查询支持
7.3K21发布于 2019-10-29 - 来自专栏Java核心技术图谱：原理·对比·避坑
数据库圣经--聚合查询 子查询 分组查询 合并查询
数据库初始化操作操作流程及作用 截图中的命令是 MySQL 命令行下的数据库初始化步骤： 切换数据库命令：use test_002作用：将当前操作的数据库切换为test_002，提示 “Database 查看当前库的表命令：show tables作用：查询test_002库下的所有表，结果显示该库已生成 4 张表。 5.MIN 函数格式：MIN([DISTINCT] expr)作用：获取指定列的最小值。注意：①支持的类型及比较规则与 MAX 函数一致；②添加DISTINCT关键字不影响结果（最小值具有唯一性）。 student_id, course_id FROM score GROUP BY score, student_id, course_id HAVING count( 0 ) > 1 ); 5、 类型 5：存在性子查询（Existential Subquery） 定义 不关注子查询返回的具体数据，只关注「子查询是否有结果返回」（返回布尔值：TRUE/FALSE）。
27310编辑于 2025-12-23
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