数据库--SQL语言之DDL

本文详细介绍MySQL数据库的基本操作,包括数据库的创建、查看、修改、删除,以及如何进行表的创建、查看、修改、删除等操作。同时,文章还列举了常用的SQL数据类型,如整型(int)、浮点型(double)、字符串类型(char、nvarchar、text)、日期类型(date)等。

1. 数据库

  • 查看所有数据库: SHOW DATABASES
  • 切换(选择要操作的)数据库:USE 数据库名
  • 创建数据库:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1 [CHARSET=utf8]
  • 删除数据库:DROP DATABASE [IF EXISTS] mydb1
  • 修改数据库编码:ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8

2.常用数据类型

  • int:整型
  • double:浮点型,如double(5,2)表示最多5位,其中必须有2位小数.
  • decimal:浮点型,在表单钱方面使用该类型,不会出现精度确实.
  • char:固定长度字符串类型.
  • varchar:可变长度字符串类型.
  • text(clob):字符串类型.
  • blob:字节类型.
  • date:日期类型.
  • time:时间类型.
  • timestamp:时间戳类型.

3.表

  • 创建表
    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] 表名(
    列名 列类型,
    列名 列类型,
    。。。
    );
  • 查看当前数据库中的所有表的名称:SHOW TABLES;
  • 查看指定表的创建语句:SHOW CREATE TABLE 表名(了解);
  • 查看表结构:DESC 表名;
  • 删除表:DROP TABLE 表名;
  • 修改表:前缀:ALTER TABLE 表名
    1. 修改之添加列:
      ALTER TABLE 表名 ADD(
      列名 列类型,
      列名 列类型,
      。。。
      );
    2. 修改之修改列类型(如果被修改的列已存在数据,那么新的类型可能会影响到已存在的数据):ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 列类型;
    3. 修改之修改列名:ALTER TABLE 表名 CHANGE 原列名 新列名 列类型;
    4. 修改之删除列:ALTER TABLE 表名 DROP 列名;
    5. 修改表名称:ALTER TABLE 原表名 RENAME TO 新表名;
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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