sql语句

本文介绍了使用SQL进行数据更新及多种查询操作的方法,包括条件更新、模糊查询、联表查询等,并提供了具体示例。此外,还涉及了权限授予、分页查询等内容。

 //更新

   @Transactional

   @Modifying

   @Query(value = "UPDATE dic SET name =?1, type = ?2, code = ?3, comment = ?4, create_time = ?5 WHERE id = ?6" , nativeQuery = true)

   public int upDataManager(String name, String type, String code, String comment, String time,Integer managerId);

saveandflush


sql添加一个用户

GRANT all on test.* to test@"%" IDENTIFIED by "123456";

flush PRIVILEGES


查询两张表

SELECT

info.id ,

info.app_id ,

info.token ,

info.encoding_aes_key ,

info.create_time ,

info.original_id ,

d.`name` AS 'wx_type'

FROM

public_users_info AS info ,

dic AS d

WHERE

info.type = d. CODE

AND d.type = 'wx_type'

AND d. CODE = 1


模糊查询

  1. SELECT * from  public_users_info  a left join  public_users b on a.public_user_id=b.id left join  dic c  on a.type=c.`code` 

  where   (a.id like '%1%' or a.`name` LIKE '%1%' or a.app_id like '%1%' or a.app_secret like '%1%') ORDER  BY a.id 


  1. SELECT * from  public_users_info  a left join  public_users b on a.public_user_id=b.id

  where   (a.id like '%1%' or a.`name` LIKE '%1%' or a.app_id like '%1%' or a.app_secret like '%1%') ORDER  BY a.id 


  1. SELECT * from  public_users_info  a  where   (a.id like '%1%' or a.`name` LIKE '%1%' or a.app_id like '%1%' or a.app_secret like '%1%') ORDER  BY a.id 

坑:sql语句中的《*》很耗时,尽量不用



//分页查询

select *from table limit size*page, size

或者用pageable

分页查询


分页详情点击打开链接

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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