sql用法小结

1.      安装数据库

1)       配置环境变量:path  D:\mysql-5.6.24-win32\bin

2)       修改 my-default.ini 文件中的

basedir = D:\mysql-5.6.24-win32

datadir = D:\mysql-5.6.24-win32\data

3)       安装sql

mysql  -install;

4)       启动数据库

net start mysql

5)       登录用户

mysql -u root -p

输入密码。。。。

2.       Mysql数据类型---Text类型

char(size)

     保存固定长度的字符串(可包含字母,数字以及特殊符),最多255个字符;

varchar(size)

     保存可变长度的字符串,最多255个字符,如果值长度大于255,则被转换成TEXT类型。

TINYTEXT

存放最大长度255个字符的字符串;

TEXT

存放最大长度65,535个字符的字符串;

3.       Mysql数据类型---Number类型

TINYINT(size)

-128127常规;

SMALLINT

-3276832767常规;

MEDIUMINT

-8388608 8388607 普通;

INT

-21474836482147483647 常规;

BIGINT

-92233720368547758089223372036854775807 常规;

FLOAT(sized)

浮点型小数,在d参数中规定小数点右侧最大位数;

DOUBLE(size,d)

浮点型小数,在d参数中规定小数点右侧最大位数;

DECIMAL(size,d)

作为字符串存储DOUBLE类型,允许固定的小数点;

4.       Mysql数据类型---Date类型(日期和时间在单引号内输入)

DATE()

日期格式:yyyy-mm-dd

DATETIME()

日期和时间的组合:yyyy-mm-dd hh:mm:ss;

TIMESTAMP()

时间戳,格式:yyyy-mm-dd hh:mm:ss;

TIME()

时间格式:hhmmss

YEAR()

2位到四位格式的年;

 

5.      数据库的使用常用方法

1)       展示数据库

                 Show databases;

2)       进入库

Use 库名;

3)       查看版本信息

Select version();

4)       查看表信息

Show table

5)       退出数据库

Quit/exit

6)       关闭数据库

Net stop mysql

7)       展示表

Desc 表明;

8)       创建库

Create  database 库名 character set utf8

9)       创建表

Create  table 表名(

字节类型 auto_increment not null primary key,

字节类型 not null

);

10)   快速创建新表

Create table 表名 select * fromstudent;

11)    删除库

Drop  database 库名;

12)    删除表

Drop  table 表名;

13)    添加数据

Insert into 表名(字段)values (实际数据)

14)    设置默认属性

Alter table 表名 alter 字段名 set  default 默认值;

15)    删除字段

Alter table 表名 drop 字段名;

16)    添加字段

Alter table 表名 add 字段名属性 not null 位置;

17)    改变字段属性(也可修改字段名)

Alter table 表名 chenge 字段名字段名修改后的属性 not null

18)    删除(删除表中满足条件的所有数据)

Delete  from 表名 where 条件;

19)    修改数据

Update 表名 set 要改的东西 where 条件;

20)    大小写转换

Select  字段名,upper(字段名)or lower(字段名) from 表名 where 条件;

21)    查询select

Select * from 表;(查询全部)

Select 字段 as 新字段名 from 表;(起名字)

22)   Group by用法

Select 某一字段 from 表名 group by 某个字段得到相应的数据;

23)   Order by 用法

Select 某一字段 from order by desc(或 asc);-----desc 逆序,asc 顺序;

24)   Having 用法

Select 某一字段 from 表名 group by 某一字段 having 筛选条件;

25)    分页显示limit 03

Select * from limit 起始数组(不包含),截取长短;

26)    创建时设置外键和主键

Create table 表名(

Id int auto_increment not null;

Primary key(id),

Sid int not null,

Cid int nor null,

Foreign key(外键)  references 表名(主键),

Foreign key(外键) references 表名(主键)

);

27)   Where

Where 条件有多个用and 连接;

28)   增加主键(先增加主键才能有自增)

Alter table 表名 add primarykey(字段名);

29)   增加自增

Alter table 表名 change 字段名字段名类型 auto_increment;

30)   删除自增(如删除主键先要取消自增)

Alter table 表名 chenge 字段名字段名类型;

31)   删除主键

Alter table 表名 drop primarykey

32)   增加外键

Alter table 要增加外键的表明 addconstarint foreign key(外键名) references         表名(表中的主键名);

33)   去除重复

Select distinct 查询字段 from 表;

34)   复制

                 Create table  新表名 select * from 旧表名 where (如果条件为空则只复制表                   结构);

35)   更改表名

alter table 表名 renameas 新表名    //可以将表名更改

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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