在数据库中，经常有这样的数据：

a1 b1 c1 d1
a1 b2 c1 d2
a2 b3 c2 d3
a1 b2 c3 d3
a1 b2 c1 d3

注意第二条和第五条数据，其中条件属性都为a1 b2 c1，但是决策属性却不相等，一个是d2一个是d3,即相同的条件属性却有不同的决策属性，即此决策表在粗糙集中称为不一致决策表，今天所做的就是把不一致决策表中的不一致数据去掉，使之成为一致决策表。

先用select property1,property2,property3 from answer_new group by property1,property2,property3 having count(*) > 1找出重复的数据的条件属性

然后用最简单的select id from answer_new where property1='a1' and property2='b2' and property3='c1'找出不一致数据的ID，并保存到idVector中

然后再交idVector中的数据只保留一个ID就好，其余的ID均delete掉，"delete from answer_new where id = " + id.get(j)

收获：

1 有些功能固然可以用编程实现，但是因与数据相关，要仔细思考能否用SQL语句来实现，这样会在编程上节省很多

2 有时把问题想复杂了并不是好事，例如存储时想用类propertyValue然后再保存到Vector中，但是最后的存储结构并不是像我想的那样。于是又折回来，直接用Vector存储

3 有时有的数据结果不一定非要存下来然后再处理，而是直接数据就数据地来处理，这样可以节省很多存储空间和编程上的麻烦。如，第二个的查询语句就是WHERE中的查询条件就是直接应用了第一个查询结果，而没有交其保存在V中

4 要注意数据什么时候该声明，什么时候该赋值，有的时候在不同的地方特别是在括号里外，结果会完全不一样

5 要多想，看有没有其它的方法到达相同的目的地，可能会很慢，但会很有收获。但是也不能想太多，呵呵

问题：

１第二个查询时的ＷＨＥＲＥ查询条件，是一个property一个property的相等来的，不知道到了真实数据，会不会影响效率。可能一定会影响的吧，：（

2 delete from tables where.....直接delete，不加*

明天要做的：

1 实现粗糙集的属性约简算法，明天就可以么？悬啊

这样很好啊，随用随记，权当总结了，不错不错啊

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