Mysql初探

一、数据库的基本概念
1.1 常用的关系型数据库
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
1.2 sql语言
SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写。SQL是专为数据库而建立的操作命令集。SQL功能强大、简单易学、使用方便,已经成为了数据库操作的基础,并且现在几乎所有的关系型数据库均支持SQL。

特点:
非过程性语言。一条语句一个结果。多条语句之间没有影响。每一条SQL执行完都会有一个具体的结果出现。

SQL是用来操作关系数据库的语言,具有查询、操纵、定义和控制关系型数据库的四方面功能

    1.3  sql分类

DDL (数据定义语言)
数据定义语言 - Data Definition Language
用来定义数据库的对象,如数据表、视图、索引等
create drop alter truncate

DML (数据操纵语言)
数据处理语言 - Data Manipulation Language
在数据库表中更新,增加和删除记录
如 update, insert, delete 不包含查询

DCL (数据控制语言)
数据控制语言 – Data Control Language
指用于设置用户权限和控制事务语句
如grant,revoke,if…else,while,begin transaction

DQL (数据查询语言)(★★★★★)
数据查询语言 – Data Query Language
数据表记录的查询。
select
二、对数据库进行操作的语句

1.1 数据库中默认自带有4个库:
1.information_schema 数据库:
其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据的表,表栏的数据类型与访问权限等。
2.performance_schema 数据库:
存储引擎:命名PERFORMANCE_SCHEMA,主要用于手机数据库服务器性能参数。
3.mysql 数据库:
mysql库是系统库,里面保存有账户信息,权限信息,存储过程,event,时区等信息
4.test 数据库:
这个是安装时候创建的一个测试数据库,和它的名字一样,是一个完全的空数据库,没有任何表,可以删除。

1.2 查看所有数据库
1.1 查询当前所有的数据库
show databases;
1.2 查看当前数据的创建方式:查看数据库的编码表
show create database 库名;
1.3 创建数据库
create database 数据库名: 由于创建数据库时没有指定编码表,因此会使用安装数据库时默认的编码表
create database 数据库名 character set 编码表名;创建数据库会使用指定的编码表
1.4 删除数据库
drop database 数据库名;
1.5 修改数据库编码集
alter database 数据库名称 character set 字符集;

1.3 数据表结构的sql语句
1.1 数据表的创建语句
create table 表名(
列名 数据类型,
列名 数据类型,
……
列名 数据类型 (最后一个列不需要逗号)
);
1.2 查看表
show tables : 查看该数据库的所有的表
show create table 表名 :查看建表语句以及字符集
desc emp 查看表的详细信息
show columns from emp ;查看表的列信息
1.4 约束
1.1 主键约束
primary key
varchar 类型的主键不可以自增长.
示例:
【示例】
create table 表名 (
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
………….
);
1.2 唯一约束
unique 内容不允许重复,可以为null(null不算重复)。
一个表里可以添加多个唯一约束。
【示例】
create table 表名 (
id int primary key auto_increment,
name varchar(20) unique,
………….
);
唯一约束和主键约束的区别
1、唯一约束可以是空(null)。 但是主键约束不能为空
2、一张表中只能有一个主键,但是唯一约束可以有多个
1.3 非空约束
not null 不允许为空 表示该列的内容 不允许为空。
约束的目的。
目的:保证数据的正确性。
约束列。限制列的内容。
1.5 数据表结构的修改
1.修改数据表
可以对表名、表中的列名、列的类型、列的约束进行增删改
语法 :alter table 表名 add/drop/modify 改名 类型长度 约束;
2. 修改现有列的类型,长度和约束 用modify
3. 修改现有列名称
语法 alter table 表名 change 旧列名 新列名 类型(长度) 约束;
· 4. 删除现有列
语法 alter table 表名 drop 列名;
5. 修改表名
语法 :rename table 旧表名 to 新表名
6. 修改表的字符集
语法 : alter table 表名 character set 编码集;
1.6 数据表的删除
语法 : drop table 表名:

三、数据记录的增删改

   在java代码中对数据库操作最频繁的就是对表中数据的CRUD操作:create read / retrive update delete

数据记录存储位置

                增:  语法:insert into 表名 (列名,列名,列名。。。) values( 值,值,值。。。);
                改:update 表名 set 列名 = 值 , 列名 = 值 .. . [where 条件语句];            notes:如果不加条件 则修改整列
                删:delete :delete from 表名 [where 条件语句]                       
                         notes:如果没有where 删除表中所有的记录    delete 删除的是行
                                      truncate table 表名 是删除一个表,之后在根据你 的表结构在给你创建一张新表
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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