mysql 基础知识

mySql 入门知识:


  • sql 简介:sql 是一种结构化查询语句,是使我们能够通过使用这种语言能够访问数据数据。
  • sql 功能: - 对数据库数据进行查询;
         - 对数据库数据进行增加;
         - 对数据库数据进行删除;
         - 对数据库数据进行修改;
         - 对数据库进行创建数据库;
         - 对数据库进行创建表;
         - 对数据库进行创建视图;
         - 对数据库进行创建存储过程;
         - 对数据库进行设置权限;
  • sql常用的语句:
          create datebase (数据库名字) 创建数据库
          alter datebase (数据库名字)修改数据库
          create table(表名) 创建数据库表
          alter table (表名)修改数据库表
          drop datebase (数据库名字) 删除数据库
          drop table (表名) 删除表
          create index (索引名字)创建索引
          dropr index (索引名字) 删除索引
  • 关键字:distinct 去除重复,index 索引标识 ;索引的方法有HASH 和 BRTEE
  • HASH方法是只是试用于“=”“in”“<=>”不能试用于范围查询;
  • BRTEE 是mysql 默认的索引方式,普片都试用;
  • 然索引失效的常见关键字,or,like 以%开头,查询字段有加没有加引号 ,

    在mysql重要的语法
    select (要查询的字段) from (表名) where (条件)

  • sql 中常用的条件有 = , > , < ,>= ,<= , <> 或者 != ,like ,between
  • select * from t_user where name = ‘张三’ – 查询t_user表中姓名是张三的人
  • select * from t_user where age > ‘12’ – 查询t_user表中年龄大于12的人
  • select * from t_user where age !=’13’ – 查询t_user表中年龄不等于13 人
  • select * form t_user where age between ‘25’ and ‘30’查询t_user 表中年龄在25-30 之间的人
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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