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sql建立table的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦孫惠民寫的 MySQL 雲端資料庫 設計寶典 和龍中華的 實戰資料流架構：用Apache Flink建立永續高性能服務都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自經瑋 和深智數位所出版 。
國立勤益科技大學 資訊管理系 張定原所指導 陳靖沅的 應用深度神經網路(DNN)於COVID-19死亡風險預測 （2021），提出sql建立table關鍵因素是什麼，來自於機器學習、多層感知器、深度學習、深層神經網路、特徵篩選、COVID-19。
而第二篇論文朝陽科技大學 資訊管理系 曹世昌、李麗華所指導 何浚蔚的 中部地區某消防局機車事故救護與時段資訊分析 （2021），提出因為有 機車事故、緊急醫療救護、資料庫、Google雲端運算的重點而找出了 sql建立table的解答。
MySQL 雲端資料庫 設計寶典
為了解決sql建立table 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
「範例式引導講述，學習最有效率」 ※ 教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 ※ 教導讀者：MySQL視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 ※ 教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 ※ 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。 MySQL內建了視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來
管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQ更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！ 本書全程使用MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！
應用深度神經網路(DNN)於COVID-19死亡風險預測
為了解決sql建立table 的問題，作者陳靖沅 這樣論述：
2019年底中國湖北省首次出現COVID-19案例，因COVID-19傳播的速度相當快，造成全球病例數持續攀升，在被感染的確診者迅速暴增的情況下，醫療資源已遠遠超過負荷。深度神經網路是大數據時代最流行的演算法，本研究運用深度神經網路演算法建構一個COVID-19死亡風險預測模型，並使用10折交叉驗證、ROC曲線、PR曲線及混淆矩陣等指標來做比較，呈現深度神經網路(DNN)演算法之優勢。再利用特徵篩選的方式來過濾特徵，並比較特徵篩選前後之模型效能。本研究實驗發現，深度神經網路(DNN)擁有非常好的預測效能，在評量指標方面，Accuracy(91.31%), TPR(97.47%), F-Mea
sure(91.81%)及PRC面積(92.75%)皆優於Pourhomayoun & Shakibi (2021)學者所提出的人工神經網路(NN)；在以國家分組的模型中也能發現，DNN模型效能明顯優於NN。本研究還使用特徵篩選方式，減少訓練模型所需的特徵數，且模型效能並未有所降低，減少了模型訓練的時間及電腦軟硬體的耗能。本研究期望能幫助醫院或醫療機構在醫療資源缺乏時，將病患進行分類，並幫助醫生預測患者的死亡率，進而讓高風險病患能優先使用醫療資源，避免重症患者因醫療資源缺乏而延誤就醫，也使醫療資源利用最大化。
實戰資料流架構：用Apache Flink建立永續高性能服務
為了解決sql建立table 的問題，作者龍中華 這樣論述：
Big Data + 機器學習，同時滿足儲存及運算，用Flink+Alink打造全智慧大數據平台 ▌業界唯一 Flink是一個開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。專門針對無界資料流程和有界資料流程進行統一處理，是業界唯一開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。 ▌最大特色 Flink最大的特色，就是能進行有狀態或無狀態的計算，對無界資料流程和有界資料流程進行統一處理，並且是一個開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。 ▌功能強大 Flink功能強大，可進行的資料處理包括即時資料處理、特徵工程、歷史資料（有界資料）處理、連續資料管
道應用、機器學習、圖表分析、圖型計算、容錯的資料流程處理等。 市面上幾乎沒有介紹Flink的中文書籍，更別說Flink的最佳幫手機器學習Alink了。Alink號稱中文社區三大機器學習平台，擁有完整的生態系，本書最後兩章使用了Alink實作了一個推薦系統的實戰，這種只運用在巨型商業網站上的服務，現在也走入你我生活，讓我們也可以一窺高手養成的全貌，讓自己也邁向大師之列。 適合讀者 閱讀本書的讀者不需要具備巨量資料理論知識，也不需要懂得Hadoop、Spark、Storm 等巨量資料領域的知識，但是需要具備一定的Java 語言開發基礎（或至少使用過一種開發語言）。
中部地區某消防局機車事故救護與時段資訊分析
為了解決sql建立table 的問題，作者何浚蔚 這樣論述：
本研究依臺中市政府消防局第八救災救護大隊四平分隊轄區範圍北屯區及周圍區域包含西屯區、大雅區、潭子區等民國109年度1至5月份中近三百餘件機車車禍緊急救護案例資料作為研究樣本及利用資料庫建立一個機車事故救護資訊系統與時段分析，並結合Google雲端運算方式提供臺中市政府消防局緊急救護技術員時，可利用手機來查詢機車事故救護資訊管理系統之發生地點、過敏史、創傷處置、時段、心肺復甦處置呼、吸道處置、過去病史、其他處置、性別、派遣救護作業、機車事故救護資訊及機車事故救護資訊依時段相關之資料表等項進行詳細的資訊分析及彙整統計。經研究且建置完整的機車事故救護資訊系統資料庫，使救護技術員透過此管理系統更容易
了解機車事故救護時段及事故類別特性的關聯性，並迅速做出正確處置。針對分析結果加強緊急救護技術員教育訓練，使傷患避免二次傷害。另可作為臺中市政府消防局行政參考依據，促使應付逐日增加的救護勤務量。關鍵詞：機車事故、緊急醫療救護、資料庫、Google雲端運算