Python全栈(三)数据库优化之2.数据库的操作与数据表的操作

本文详细介绍了SQL语言的基础概念,包括数据类型、数据库约束和操作,以及如何进行数据表的创建、修改和删除。此外,还探讨了数据插入的各种方式,如全列插入、部分插入和多行插入。

一、SQL介绍&常见的数据类型

1.SQL定义

SQL是结构化查询语言,是一种用来操作RDBMS(关系型数据库管理系统)的数据库语言。
当前关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作,也就是说可以通过SQL操作oracle,sql server,mysql等关系型数据库。

SQL语句分为:
DQL数据查询语言:
用于对数据进行查询,如select;
DML数据操作语言:
对数据进行增加、修改、删除,如insert、udpate、delete;
DDL数据定义语言:
进行数据库、表的管理等,如create、drop。
重点是数据的CURD(增删改查)。

2.数据的完整性:

在表中为了更加准确的存储数据,保证数据的正确有效,可以在创建表的时候,为表添加一些强制性的验证,包括数据字段的类型、约束。

常见的数据类型:

整型int;
小数decimal:
decimal表示浮点数,如decimal(5,2)表示共存5位数,小数占2位.
字符串varchar、char:
varchar是可变长度的字符串,如varchar(3),填充’ab’时会存储’ab’;
char是固定长度字符串,如char(3),填充’ab’时会存储’ab '(ab后有一个空格);
字符串text用于存储大文本,当字符数大于4000时推荐使

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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