Михаил Баженов

Джоином лучше пользоваться в случае, если данных в одной из таблиц не существует, но вывод обязан быть.

Select * from cities s
Left join countries c on s.id_country=c.id_country
Left join regions r on r.id_region=c.id_region
Where city_name_ru like '$city'

Если не будут совпадающие записи в countries и regions вернет вместо них null значения.

Запрос типа

Select × from cities s, countries c, regions r
Where s.id_country=c.id_country and r.id_region=id_region
And c.city_name-ru like '$city'

Выполняется намного быстрее первого, но при условии что во вснх таблицах должны быть совпадения.

Если кто то будет выкабениваться на счет звездочек, то скажи что со звездочкой запрос выполняется быстрее. СУБД перед фетчингом записей сначала читает абсолютноивсе значения полей, а уже непосредственно перед передачей начинает откидывать не требуемые поля. На это тратится время. Если бы в тпблицах было бы по 200 столбцов, то это бы было целесообразно указывать.

В вашем случае нейронная сеть идеально подходит для кластеризации множества всех автомобилей в базе на определенные группы, которые идеальны для "семьи", "молодежи", "пенсионеров" и т.п.

Т.е. на вход такой НС вы можете подавать параметры автомобиля, а на выходе набор весов характеризующих насколько хорошо данный автомобиль подходит под перечисленные выше категории. Таким образом, вы можете обучить НС выбирать лучшие варианты для конкретных задач.

Определение же той задачи, которая нужна пользователю -- либо "лучшая машина для семьи", "лучшая машина для молодежи", т.е. определение той категории для которой вы хотите получить выборку можно делать на основе теории вероятности, например посмотрите на наивный байесовый классификатор. НС для лингвистики не очень подходит (разве что вы исходный запрос преобразуете в набор некоторых числовых параметров и скормите его НС).