数据库第一次练习

数据库的安装与卸载

安装

解压压缩包(注:文件夹命名不要出现中文)

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编写配置文件

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添加环境变量

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初始化数据库

 mysqld --initialize --console

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登录数据库

image-20251024195600810

修改数据库密码

 ALTER USER root@localhost IDENTIFIED  BY '密码‘

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卸载

使用压缩包解压的只需要将相关文件删除即可

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数据库原理图

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制作图书管理数据库

题目:

根据以下需求完成图书管理系统数据库及表设计,并建库建表,并截图创建表的详细信息(desc 表名),不用添加数据

  1. 用户表: 字段: 姓名,用户名,密码,电话,住址,专业及年级

  2. 图书表: 字段: 图书名,分类,介绍,出版社,入库时间

  3. 借阅登记表: 借阅人、图书名、借阅时间、是否归还

用户表

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图书表

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借阅登记表

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
关于头歌数据库第一次作业的相关资料或指导,虽然无法提供具体的答案,但可以基于已有的引用内容以及专业知识给出一些提示和建议。 ### 关于SQL查询的基础知识 如果头歌数据库第一次作业涉及SQL查询基础,则可能需要掌握复杂的嵌套查询语法。例如,在引用中提到的一个例子展示了如何使用`ALL`关键字进行条件过滤[^1]: ```sql SELECT col1 FROM table1 WHERE col1 > ALL (SELECT col2 FROM table2); ``` 上述代码表示从表 `table1` 中选取满足大于 `table2` 所有记录值的字段 `col1` 的所有行。这种类型的查询通常用于多表关联场景下的复杂筛选逻辑。 --- ### HTAP数据库的概念及其应用背景 对于更高级别的数据库设计或者优化题目,可能会涉及到HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)数据库的设计理念。根据已有引用描述[^2],HTAP数据库分为两类不同的架构模式: - **第一类**:以列存为主的系统(如 SAP HANA),其特点是高性能的OLAP查询能力和相对适中的OLTP事务处理能力; - **第二类**:分布式行存为主、列存为辅助副本的结构(如 TiDB)。这类系统的优点在于高度可扩展性和对两种工作负载的良好平衡支持。 这些概念可以帮助理解现代数据库管理系统是如何兼顾实时交易需求与大规模数据分析任务的要求。 --- ### 窗口函数的应用技巧 另外还提到了窗口函数相关内容[^3],这可能是某些练习的重点之一。“PARTITION BY”引导的是分区内部分析操作,“ORDER BY”则定义了每一分区内的顺序排列方式。下面是一个简单的示例展示如何利用窗口函数计算累计销售额: ```sql SELECT product_id, sale_date, amount, SUM(amount) OVER(PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS cumulative_sales FROM sales; ``` 此脚本会针对每一个产品分别按照日期升序累积求和销售金额。 --- #### 提醒事项 由于具体课程安排未知,请自行确认实际考核范围是否覆盖以上知识点。同时注意遵循学术诚信原则完成个人学习成果提交。
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