【MySQL】数据库基础

什么是数据库

更加利于保存管理数据。文件保存存在安全性问题,不利于数据查询和管理,不利于存储海量数据,在程序中控制不方便。数据库存储介质为磁盘与内存。

主流数据库
  • SQL Serve
  • Oracle
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • SQLite
  • H2
服务器管理

执行 win+r 输入services.msc打开服务管理器。
左侧有停止、暂停、重启动服务器。

服务器、数据库、表关系

服务器是在机器上安装了一个数据管理系统程序,可以管理多个数据库;
数据库中为保存应用中实体数据,一般创建几张表,保存实体数据;

基础命令
  • 链接服务器
    mysql -h 127.0.0.1 -p 3306 -u root -p
    ps:如果没有写-h 127.0.0.1默认是链接本地
    没写-p 3306默认链接端口号3306
  • 创建数据库(以hello数据库名为例)
    create database hello;
  • 使用数据库
    use hello;
  • 创建数据表
    create table student(id int, name varchar(32));
  • 表中插入数据
    insert into student(id,name) values (1,‘张三’);
  • 查询表中数据
    select * from student;
SQL的分类
  • DDL数据定义语言,用于维护存储数据的结构:代表指令:create、drop、alter
  • DML数据操纵语言,用例对数据进行操作:代表指令:insert、delete、update
  • DML中又分了一个DQL,数据查询语言:代表指令:select
  • DCL数据控制语言,主要负责权限管理和事物:代表指令:grant、revoke、commit
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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