mysql 实战常用语法

MySQL操作技巧

目录

1、单表操作

2、多表查询操作

3、查询mysql指定行数

4、删除id字段 指定行数间的记录


1、单表操作

一、查询表数据

a、查询b表有 但是a表没有的name(单字段查询)的数据

select name from b where name not in(select name from a);

b、查询b表有 但是a表没有的id,name(多字段查询)的数据

select id,name from b where (id,name) not in(select id,name from a);
 
select * from b where (id,name) not in(select * from a);

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二、获取数据表字段

获取数据表的字段

select column_name from information_schema.columns where table_schema='your databasename' and table_name='your tablename';

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三、复制新表

a、创建和b表字段一样的a表(仅仅复制结构)

create table a like b;

b、创建和b表字段一样的a表(复制结构和数据)

create table a select * from b;

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四、插入原表数据到另一个表中

a、向a表插入b表中所有的数据(前提是a,b表字段一样,而且a表存在)

insert in to a select * from b;

b、向a表插入b表中符合条件的数据(where)

insert into a select * from b where id>10;

c、向a表插入b表中指定字段的数据(前提是a表中有这些字段)

insert into a (id,name) select id,name from b;

 

2、多表查询操作

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以下是测试的两张表信息:

学生表(student):                                                  分数表(sgrade):

五、内连接 (inner join)

select * from student inner join sgrade on sid=studentID;

一般用的比较多的是内连接,来进行多表关联查询。

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六、左连接(left join)

select * from student left join sgrade on sid=studentID;  (左连接以左表为基准)

select * from sgrade left join student on sid=studentID;

可以看到,不同的基准表采用左连接后,查询到的结果是不一致的。

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七、右连接(right join)

select * from student right join sgrade on sid=studentID; (右连接以右表为基准)

3、查询mysql指定行数

显示5到10行的记录,即查询6行记录: select * from tablename limit 4,6;

显示第6行的记录: select * from tablename limit 5,1;

查询前n行记录: select * from tablename limit n;

查询后n行记录: select * from tablename order by id desc limit n;

4、删除id字段 指定行数间的记录

delete from table where id in (select  id from (select id from table limit m,n) as temp)

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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