MySQL—增删改以及常用函数

本文深入讲解SQL数据库操作,包括插入、更新、删除数据的方法及注意事项,探讨字符、日期、空值的处理技巧,并介绍WHERE子句的应用,以及SET AUTOCOMMIT的作用。

插入数据 INSERT

1. 插入字符和日期数据

字符和日期数据应该包含在单引号中

INSERT INTO departments (department_id, department_name, manager_id,location_id) 
VALUES (280, 'PR', 100, 1700)

可能出现的问题

  1. 插入的数据中的一个字段时外键,而且该字段的值与外键所在的表中的值不匹配。eg: job_id是该表的外键,而插入的值SA_RAP在以job_id为主键的表jobs中不存在。
  • 异常语句
INSERT INTO
employees(employee_id, last_name, email, hiredate, job_id)
VALUES (302, 'DDX', '779831171@qq.com', STR_TO_DATE('2019-1-1','%Y-%m-%d'), 'SA_RAP')
  • 异常信息
Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (`myemployees`.`employees`, CONSTRAINT `job_id_fk` FOREIGN KEY (`job_id`) REFERENCES `jobs` (`job_id`))
2. 插入空值

隐式插入: 在列表名中省略该列的值

INSERT INTO departments (department_id, department_name  ) 
VALUES (290, 'PR')

显式插入VALUES中指定空值

INSERT INTO departments 
VALUES (300, 'PR', NULL, NULL)

修改(更新)数据 UPDATE

  • WHERE子句指定需要更新的数据,如果省略WHERER子句,则表中的所有数据都更新。
  • 可以一次更新多条数据,如果要回滚数据,在进行操作前要设置SET AUTOCOMMIT = FALSE
UPDATE employees
SET department_id = 70
WHERE employee_id = 113

删除数据 DELETE

  • WHERE子句指定要删除的记录。
DELETE FROM departments
WHERE departments.department_name = 'Finance'

常用函数

1. 字符函数

字符函数.png

  • 大小写控制函数
    大小写控制函数.png

  • 字符控制函数
    字符控制函数.png

2. 数字函数

四舍五入, 截断小数位数, 求余
数学函数.png

3. 日期函数

获取当前日期,字符串转化为日期,日期转化为字符串
日期函数.png

日期函数常用的格式控制符
日期函数使用的格式符.png

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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