系列三、DDL

本文详细介绍了MySQL中的DDL(数据定义语言),包括创建数据库、切换数据库、表的操作如创建、修改、删除表结构,以及各种数据类型。涵盖了SQL语句和示例,有助于理解数据库管理的基础知识。

一、DDL

1.1、概述

        DDL是英文单词Data Definition Language的缩写,中文意思为数据定义语言,是用来定义数据库对象(数据库,表,字段)的。

1.2、数据库操作

1.2.1、查询所有数据库

show databases;

1.2.2、创建数据库

# 语法
create database if not exists `dbName` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

# 案例
create database if not exists vhr DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

1.2.3、切换(使用)数据库

use <dbName>;

1.2.4、查看当前使用的数据库

select database();

1.2.5、删除数据库

# 语法
drop database [if exists] 数据库名;

# 案例
drop database if exists vhr2;

1.3、表操作

1.3.1、创建表

语法
CREATE TABLE 表名(
    字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ],
    字段2 字段2类型 [COMMENT 字段2注释 ],
    字段3 字段3类型 [COMMENT 字段3注释 ],
    ......
    字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) [ COMMENT 表注释 ] ;
 
注意事项: [...] 内为可选参数,最后一个字段后面没有逗号

案例(模板)
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user`  (
                         `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
                         `is_deleted` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '删除标识 0:未删除、1:已删除',
                         `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
                         `update_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
                         `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
                         `age` int NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
                         `email` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
                         PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci COMMENT = '用户表' ROW_FORMAT = DYNAMIC;

1.3.2、查询建表语句

语法:show create table <tableName>;

案例:show create table `user`;

1.3.3、查询表结构

语法:desc <tableName>;

案例:desc `user`;

1.3.4、查询当前库中所有的表

案例:show tables;

1.3.5、修改表(增加一个字段)

语法:ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型 (长度) [ COMMENT 注释 ] [ 约束 ];

案例:alter table `user`add column nickname varchar(100) COMMENT '昵称' after `name`;

1.3.6、修改表(修改字段的长度)

语法:alter table <tableName> MODIFY <columnName> VARCHAR(xxx) COMMENT 'xxx' after `xxx`;

案例:alter table `user` MODIFY nickname VARCHAR(50) COMMENT '昵称' after `name`;

1.3.7、修改表(修改字段的名称)

语法:alter table <tableName> change oldColumnName newColumnName <长度 | 是否为空> COMMENT 'xxx' after `xxx`;

案例:alter table `user` change nickname nick_name VARCHAR(50) COMMENT '昵称' after `name`;

1.3.8、修改表(删除一个字段)

语法:alter table <tableName> drop <columnName>;

案例:alter table `user` drop column nickname;

1.3.9、修改表名

语法:ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名;

案例:alter table `user` rename to `tb_user`;

1.3.10、删除表

(1)删除表:表中的数据不在,但是表的结构还在

语法:TRUNCATE TABLE 表名;

案例:TRUNCATE TABLE `tb_user`

(2)删除表:表中的数据 & 表的结构都被删除

语法:DROP TABLE [ IF EXISTS ] 表名;

案例:DROP TABLE IF EXISTS `tb_user2`;

注意事项:删除表时,一定要记得表的备份工作!!!

1.4、MySQL表中的数据类型

1.4.1、数值类型

1.4.2、字符串类型

1.4.3、日期/时间类型

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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