MySQL:加深认识

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MySQL的存储引擎 : 

    存储引擎的类型 : 

                                        MyISAM、InnoDB 、Memory、CSV等9种

MyISAM与InnoDB类型主要区别 : 


适用场合 : 
  使用MyISAM  :   不需事务,空间小,以查询访问为主 .

  使用InnoDB  :    多删除、更新操作,安全性高,事务处理及并发控制 .

查看当前默认存储引擎 :

语法:     SHOW VARIABLES LIKE ‘storage_engine%’;


设置表的存储引擎 :

语法:     CREATE TABLE 表名(  

                         #省略代码  

                        )ENGINE=存储引擎;

例: 
                CREATE TABLE `myisam` (
                       id  INT(4)

                )ENGINE=MYISAM;

DML语句  : 


插入单条数据记录 : 

     语法   :  INSERT INTO 表名 [(字段名列表)] VALUES (值列表); 

注:   1.字段名是可选的,如省略则依次插入所有字段.

          2. 多个列表和多个值之间使用逗号分隔.

             3. 值列表和字段名列表一一对应.

                4. 如插入的是表中部分数据,字段名列表必填.


插入多条数据记录  :

        语法  : INSERT INTO 表名(字段名列表)VALUES(值列表1),(值列表2),……,(值列表n);


展示: 


       注:   为避免表结构发生变化引发的错误,建议插入数据时写明具体字段名!!!


将查询结果插入新表   :

 语法   :  CREATE TABLE  新表名 (
                        SELECT
   需要查询的字段名列表

                        FROM   所查询的表名

                    );

        注:   如新表已存在,将会报错!  即创建一个不存在的新表!!!


实例: 

    sid  属于自增列 


数据更新  :

语法:      update  表名  set  字段 = 值,字段1 = 值1,---,字段n = 值n

              [where 条件];        注: 条件可填 可不填!!!


 数据删除 : 

语法:     DELETE FROM 表名 [WHERE条件];        

            另一种:   TRUNCATE TABLE 表名;

   注: TRUNCATE 语句删除后将重置自增列,表结构及其字段、约束、索引保持不变,执行速度比DELETE语句快



查询语法  :  

                     SELECT    <列名|表达式|函数|常量> 

                     FROM      <表名> 

                    [WHERE    <查询条件表达式>] 

                    [ORDER BY <排序的列名>[ASC或DESC]];  ASC  升序    DESC   降序


输出 : 



数据查询基础  :

     查询全部的行和列 :

 语法:     SELECT  *   FROM    表名;        * 代表 全部

 

数据查询-列别名   : 

     使用   使用AS命名列


数据查询-空行、常量列   : 

  查询空行   用  IS NUL


   使用常量列   :  



常用函数——聚合函数   :  

  



常用函数——字符串函数   : 


1.  CONCAT(str1,str1...strn)   

2.INSERT(str,pos,len,newstr)       

3.LOWER(str)

4.UPPER(str)


5.SUBSTRING(str,num,len)

字符串函数可以套用    : 

 

常用函数——时间日期函数 : 


展示 : 


常用函数——数学函数


展示  :



LIMIT子句    :

                                                SELECT  <字段名列表>
                                                FROM  <表名或视图>
                                                [WHERE  <查询条件>]
                                                [GROUP BY <分组的字段名>]
                                                [ORDER BY  <排序的列名>[ASC 或 DESC]]
                                                [LIMIT [位置偏移量,]行数];


  

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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")

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Hao_python
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