Mysql基本语法篇-章节1

鸿蒙之HML语法参考 HML(HarmonyOS Markup Language)是一套类HTML的标记语言,通过组件,事件构建出页面的内容。页面具备数据绑定、事件绑定、条件渲染和逻辑控制等高级能力。 阅读详情

Mysql语法章节1

基本语法

show databases;      //显示Mysql软件中所有的数据库

create database database_name;  //创建一条数据库名称为 database_name

use database_name;              //使用某一条数据库

drop database database_name  //删除某条数据库

show tables;                 //查看某条数据库里的所有表

表

创建表
//创建一条表,并设置表中的字段
create table table_name(
​		属性名1    数据类型1
​		属性名2   数据类型2
		...
​		...
​		数据名n   数据类型n
); 
删除表
//删除表
drop table table_name; 
describe语句查看表的定义

作用:

1、可以查看当前语句的定义

2、检验数据库表是否存在

desc table_name; //查看表的定义(缩写)
describe  table_name; //查看表的定义(全)
show create table table_name;语句查看表详细定义
show create table table_name;           //查看表结构的详细定义
修改表的名字
alter table t_dept

​		rename tab_dept; 

增加表的字段

1、//在表的最后一个位置增加字段

alter table boluo

​		add 属性名 属性值;     

2、//在表的第一个位置增加字段

alter table table_name

​		add 属性名 属性类型 first;

3、//在表的指定字段之后增加字段

alter table table_name

​		add 属性名 属性类型

​				after 属性名;

删除字段
alter table table_name

drop 属性名;

修改字段

1、//修改字段的数据类型

alter table table_name

​		modify 属性名 数据类型;

2、//修改字段的名字

alter table table_name

​		change 旧属性名 新属性名 旧数据类型;

3、//同时修改字段的名字和属性

alter table table_name

​		change 旧属性名 新属性名 新数据类型

4、//修改字段的顺序

1、//将表中的字段调整到第一个位置

alter table table_name

​		modify 属性名1 数据类型 first;

2、//将表中的字段调整到指定位置之后

alter table table_name

​		modify 属性名1 数据类型 after 属性名2;
AI上推荐 之 隐语义模型(LFM)和矩阵分解(MF) 1. 前言 随着信息技术和互联网的发展, 我们已经步入了一个信息过载的时代,这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战: 信息消费者:如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息? 信息生产者:如何让自己生产的信息脱颖而出, 受到广大用户的关注? 为了解决这个矛盾, 推荐系统应时而生, 并飞速前进,在用户和信息之间架起了一道桥梁,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息, 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛, 从前深度学习的传统推荐模型(协 阅读详情

相关推荐

【3D目标检测】激光雷达和相机联合标定(一)——ROS同步解包

激光雷达和相机联合标定(一)——ROS同步解包

qq_44703886的博客 4233

学习MySQL-第一章

学习MySQL-第一章

qq_52905520的博客 490

7.7 数据分析助手:用AI洞察业务数据价值

摘要:AI数据分析助手构建指南 本文介绍了如何构建AI数据分析助手,帮助企业从业务数据中提取价值。系统包含四大核心模块:自然语言理解模块解析用户查询意图,查询规划模块转换为SQL语句,数据可视化模块生成图表,以及洞察生成模块提供深度分析。文章通过销售数据分析助手案例,展示了从数据库准备到自然语言处理的完整实现流程,包括示例代码和系统架构图。该解决方案可降低数据分析门槛,让业务人员直接参与数据探索,提升决策效率。

yonggeit的博客 4092

【MySQL初级】第1-4章

前言 50个要点 第1章 什么是数据库 1.1 什么是数据库 数据库是一门独立的学科,只要是做软件开发的,数据库都要学。 数据库(电子化的文件柜)是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。 它的存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。 数据库并不是随意地将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低。 当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多,

本博客旨在记录软件开发中的点滴进步,特别是围绕Java后端开发领域的深度学习与实践总结。在这里,你可以找到关于Spring全家桶、并发编程、微服务架构以及数据库优化等方面的原创文章。欢迎在博客下方留言与我交流,期待与志同道合的你一起探讨技术 1499

DIY音频必备:手把手教你用AB类功放模块打造高保真桌面音响(含电路图)

本文详细指导如何利用AB类功放模块DIY高保真桌面音响,涵盖选型指南、核心元器件清单、电路搭建与焊接工艺,以及系统调试与音质优化技巧。AB类功放以其接近A类功放的音质和B类功放的效率,成为音频爱好者的理想选择,适合有一定电子基础的实践者。

weixin_42665725的博客 441

Cursor生成JAVA相关的关键词提示规则

你是 Java 编程、Spring Boot、Spring Framework、Maven、JUnit 及相关 Java 技术的专家。在项目根目录创建一个.curstorrules文件(注意有个小数点),之后在该文件内填入下面内容。始终遵循 SOLID 原则,保持高内聚低耦合的 Spring Boot 应用设计。Java 和 Spring Boot 使用规范。Spring Boot 具体规范。

kitonGao的博客 2115

【MySQL基础】章节10:创建数据库表

创建数据库表

云沧同学的博客 798

Spring Boot 与 Redisson 版本适配深度解析

Spring Boot 与 Redisson 的版本适配是一个动态演进的过程。开发者需要密切关注两者官方的版本更新日志,建立完善的版本验证机制。本文提供的适配方案基于当前最新技术状态(2024年1月),建议在实际生产环境中通过灰度发布策略验证版本兼容性。只有深入理解底层技术原理,才能在分布式系统的星辰大海中稳健航行。延伸阅读Spring Boot 官方迁移指南。

fudaihb的博客 1080

学习MySQL这一篇就够了

第一章 数据库概述 1.1、数据库的好处 将数据持久化到本地 提供结构化查询功能 1.2、数据库的常见概念 DB:数据库,存储数据的仓库 DBS:数据库管理系统,又称为数据库软件或者数据库产品,用于创建和管理DB,常见的有MySQL、Oracle、DB2、SQL Server SQL:结构化查询语言,用于和数据库通信的语言,不是某个数据库软件特有的,而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言 1.3、数据库的存储特点 数据存放到表中,然后表再放到库中 一个库中可以有多张表,每张表具有唯一的表名用来标识

轻松的小希 22万+

浪涌抗扰度部分解读

8.3 测试仪器: 8.3.1浪涌发生器(对于连接到对称通信线的接口采用10/700us的组合波发生器;对于其他情况采用1.2/50us(8/20us)组合波发生器,输出极性正负可调、移相范围0-360°可调,最大重复率至少每分钟1次,开路输出电压0.5-4kV,电源线的话有效效输出阻抗为2Ω,通信线的话有效输出阻抗为40Ω) 8.3.2 耦合/去耦网络 8.3.3 参考接地平板 8...

喵叫兽的博客 2503

【基于深度学习的脑电图识别】数据集篇:THE TUH EEG CORPUS: A Big Data Resource for Automated EEG Interpretation

【基于机器学习的脑电图识别】数据集篇:脑电信号自动判读的大数据摘要: 摘要: 这个数据集包括超过 25000 个脑电图研究,包括一个神经学家对测试的解释,一个简短的病人病史和关于病人的人口统计信息,如性别和年龄。这是第一次有足够的数据来支持最先进的机器学习算法的应用。在这篇论文中,我们使用了3762个语料库的会话子集,展示了从原始脑电图信号数据预测脑电图的一些基本属性的初步实验结果。在闭环测试中,...

梁瑛平的博客 5615

MySQL(1-3章知识点)

3)CHAR是固定的长度,所以它的处理速度比VARCHAR的速度更快,但是它的缺点就是浪费存储空间。IS NULL 或 ISNULL 运算符用来检测一个值是否为 NULL,如果为 NULL,返回值为 1,否则返回值为 0。ISNULL 可以认为是 IS NULL 的简写,去掉了一个空格而已,两者的作用和用法都是完全相同的。=,如果两侧操作数不相等,返回值为 1,否则返回值为 0;如果对某些工作原理有不太明白的地方,或者对某个算法感到好奇,或者想要进行安全审查,你可以获取它的源代码,并。

lzh27968663221的博客 289

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

图解MySQL 1-22 章节相关总结

查 information_schema 库的 innodb_trx 表–skip-grant-tables 参数–skip-networking 参数慢查询日志(slow log)show indexexplainaliasmonth()CAST一句话总结章节。

qq_43539664的博客 640

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

【MySQL基础】章节1:数据库基本概念

数据库基本概念

云沧同学的博客 457

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

《MySQL 深入浅出》 1-17章节 阅读整理

链接:http://blog.itpub.net/28602568/viewspace-1622174/ 标题:《MySQL 深入浅出》 1-17章节 阅读整理 ...

cixiaobi8104的博客 347

mysql semaphore waits_MySQL InnoDB中的争用:Semaphores章节中有用的信息

在高并发的世界中,越来越多的用户-连接-线程,进而导致了争用。但是我们如何轻松确定争用点?先前已经讨论了不同的方法,类似使用Perf和火焰图来追踪函数调用花费的时间是否超过预期。这个方法很棒,但是有没有更常用的方法,例如MySQL客户端?让我们看看SHOW ENGINE INNODB STATUS命令输出中的SEMAPHORES章节。信号量信号量章节显示了与InnoDB等待相关的所有指标。如果...

weixin_33645583的博客 939

Mysql系列-1.Mysql基本使用

在这一章节,我们主要介绍两个部分,数据库相关概念及MySQL数据库的介绍、下载、安装、启动及连接。概念:约束是作用于表中字段上的规则,用于限制存储在表中的数据。目的:保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。约束描述关键字非空约束限制该字段的数据不能为nullNOT NULL唯一约束保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的UNIQUE主键约束主键是一行数据的唯一标识,要求非空且唯一PRIMARYKEY默认约束保存数据时,如果未指定该字段的值,则采用默认值DEFAULT。

爱吃知识的土豆倪的博客 1393

这个Mysql的秘密,老师不会告诉你-章节1:Mysql基础架构

本文介绍了Mysql的基础架构,跟涉及到的连接器、分析器、优化器、存储引擎。

jh6102938的博客 1887

mysql 调用网址_从mysql调用链接爬取章节

调用数据库小说链接进行爬取完整链接from bs4 importBeautifulSoupimportrequestsimporttimeimportpymysqlclassDB:def __init__(self,host='',port=3306,user='',password='',db='',charset='utf8'):self.conn=pymysql.connect(host=h...

weixin_39634067的博客 191

【MySQL基础】章节4:MySQL的安装(8.4.0 LTS)

MySQL的安装(8.4.0 LTS)

云沧同学的博客 1万+

【MySQL基础】章节8:使用图形客户端Navicat连接MySQL

使用图形客户端Navicat连接MySQL

云沧同学的博客 1328

MySQL必知必会笔记(1-8章节)

例如,在保存词anvil 时 , 如 果 它 后 面 有 一 个 或 多 个 空 格 , 则 子 句 WHERE prod_name LIKE '%anvil’将不会匹配它们,因为在最后的 l 后有多余的字符。不管是匹配一个还是多个值,测试大于还是小于已知值,或者检查某个范围的值,共同点是过滤中使用的值都是已知的。这里的NOT否定跟在它之后的条件,因此, MySQL不是匹配 1002 和 1003 的 vend_id , 而是匹配 1002 和 1003 之外供应商的vend_id。

xiaobai_cpp的博客 1071

MySQL 4.1.0 中文参考手册 --- 6.6 基本的 MySQL 用户实用命令

MySQL 4.1.0 中文参考手册 --- 犬犬(心帆)翻译 code {color:purple} tt {color:green} samp {color:navy} pre {color:maroon} <!--x = new Date() function cal() { y = new D

shuixin13的专栏 818

springboot小说阅读网站vue含章节

本次毕业设计主要围绕老师要求的设计与实现展开,通过综合运用现代信息技术,旨在解决传统管理系统中存在的流程冗杂、信息孤岛化、评审透明度不足等问题。在系统的设计与实现过程中,我们采用了SpringBoot框架和MySQL数据库等先进技术,实现了系统的前后端分离、模块化设计以及高效的数据处理与存储功能。通过本次毕业设计,我成功构建了一个高效、安全、易用的毕业设计定系统。该系统不仅提高了传统的效率和透明度。同时,系统的无纸化操作也符合当前环保和可持续发展的理念。

bishe288的博客 1003

mysql第一章试题_全国计算机二级MySQL考试章节练习题

全国计算机二级MySQL考试章节练习题计算机二级考试实行百分制计分,但以等级分数通知考生成绩。等级分数分为“不及格”、“及格”、“优秀”三等,划线分数为60和90。下面就来和小编一起看看全国计算机二级MySQL考试章节练习题吧。第一章 数据库技术的基本概念与方法1[填空题]数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由________、________和________三级构成。参考解析:模式 外模式...

weixin_39631519的博客 235

【MySQL基础】章节6:MySQL登录、访问、退出操作

MySQL登录、访问、退出操作

云沧同学的博客 862
上一篇: 不新鲜的集群重新格式化namenode,用hdfs namenode -format报错
下一篇: MySQL表的约束篇not null default auto_increment UK PK FK-章节2
崔凯洋
博客等级 码龄6年 26粉丝 132原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值