SQL语句的基础DDL

一、DDL介绍

    DDL是数据库定义语言(Data Definition Language),也就是涉及到数据库结构、表结构的SQL语句,包括创建数据库、删除数据库、创建表、删除表等

二、DDL语句

   1.列出数据库信息的sql语句

        status    查看mysql当前的信息的命令

        show database   列出所有数据库模式的命令,默认情况下有三种Schema:information_schema、mysql、test

  2.使用sql语句切换数据库模式

       use 数据库模式     例如:use test

  3.列出数据表的sql语句

      show tables   查看该模式下面的所有的数据表

  4.查看表结构的sql语句

      desc columns   该命令将列出所有的列名、类型、是否为空、是否为主键、默认值以及描述的属性

  5.创建数据库模式的sql语句

     create database bank    创建名字为bank的数据库模式,另外information_schema、mysql是系统数据库,尽量不要修改他们

     create database bank character set utf8   创建的数据库模式默认是latinl,所有出现中文时会出现乱码

  6.删除数据库模式

     drop database bank

  7.修改数据库模式的sql语句

     alter database bank character set utf8

  8.sql语句创建数据表

     create table table_name(.........)

  9.删除数据表的sql语句

     drop table bank

  10.修改数据表结构

     alter table table_name drop column_name  删除表中的指定列

     alter table table_name add column_name 在表中添加指定列

     alter table table_name change column_name new_column_name  修改列名 

DDL操作视图

  1.使用数据库视图的原因

       提高数据访问的安全性: 有些数据不希望其他员工查看,比如个人信息

       方便查询操作:有时候涉及到多个表时需要进行多次的select查询,但如果把几张表常用的列组合成为一个视图就可以更方便操作了

  2.创建视图

     create view vie_name(column1......) as subquery   create view是关键字,column1表示创建的视图中的列的名字,subquery是子查询语句

      PS:创建视图可以基于单表、多表、函数、视图

  3.在视图中添加check约束,就是在进行增删改等更新操作时要满足某一些约束条件才能够进行更新操作

     create view vie_name(column1......) as subquery with check option

     例如:

           create view user_name (username) as select username from user with check option 

  4.删除视图

     drop table user_username

  5.显示视图

    show tables

  6.显示创建视图的语法

    show create view user_username

  7.修改视图

    create or replace view user_usernmae (password) as select password from user;


PS:实际开发中一般不在后台数据库中建立外键管理,如果确实需要在后期业务规则中实现














基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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