MySql常用命令总结

CST新手必看:共面波导色散曲线绘制全流程(附参数设置避坑指南) 本文详细介绍了CST Microwave Studio中绘制共面波导色散曲线的全流程操作,特别针对新手常见的边界条件设置错误、参数扫描失效等问题提供解决方案。通过模型建立、边界条件设置、本征模求解器配置等步骤,帮助工程师快速掌握CPW色散特性分析方法,并附有参数设置避坑指南,提升高频电路设计效率。 阅读详情

第一招、MySQL服务的启动和停止

net stop mysql

net start mysql

第二招、登陆mysql

语法如下: mysql -u用户名 -p用户密码

键入命令mysql -uroot -p, 回车后提示你输入密码,输入12345,然后回车即可进入到mysql中了,mysql的提示符是:

mysql>

注意,如果是连接到另外的机器上,则需要加入一个参数-h机器IP

第三招、增加新用户

格式:grant 权限 on 数据库.* to 用户名@登录主机 identified by “密码”

如,增加一个用户user1密码为password1,让其可以在本机上登录, 并对所有数据库有查询、插入、修改、删除的权限。首先用以root用户连入mysql,然后键入以下命令:

grant select,insert,update,delete on *.* to user1@localhost Identified by “password1”;

如果希望该用户能够在任何机器上登陆mysql,则将localhost改为”%”。

如果你不想user1有密码,可以再打一个命令将密码去掉。

grant select,insert,update,delete on mydb.* to user1@localhost identified by “”;

第四招: 操作数据库

登录到mysql中,然后在mysql的提示符下运行下列命令,每个命令以分号结束。

1、 显示数据库列表。

show databases;

缺省有两个数据库:mysql和test。 mysql库存放着mysql的系统和用户权限信息,我们改密码和新增用户,实际上就是对这个库进行操作。

2、 显示库中的数据表:

use mysql;

show tables;

3、 显示数据表的结构:

describe 表名;

4、 建库与删库:

create database 库名;

drop database 库名;

5、 建表:

use 库名;

create table 表名(字段列表);

drop table 表名;

6、 清空表中记录:

delete from 表名;

7、 显示表中的记录:

select * from 表名;

第五招、导出和导入数据

1. 导出数据:

mysqldump –opt test > mysql.test

即将数据库test数据库导出到mysql.test文件,后者是一个文本文件

如:mysqldump -u root -p123456 –databases dbname > mysql.dbname

就是把数据库dbname导出到文件mysql.dbname中。

2. 导入数据:

mysqlimport -u root -p123456 < mysql.dbname。

不用解释了吧。

3. 将文本数据导入数据库:

文本数据的字段数据之间用tab键隔开。

use test;

load data local infile “文件名” into table 表名;

1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库:

mysql> SHOW DATABASES;

2:2、创建一个数据库MYSQLDATA

mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA;

3:选择你所创建的数据库

mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!)

4:查看现在的数据库中存在什么表

mysql> SHOW TABLES;

5:创建一个数据库表

mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1));

6:显示表的结构:

mysql> DESCRIBE MYTABLE;

7:往表中加入记录

mysql> insert into MYTABLE values (“hyq”,”M”);

8:用文本方式将数据装入数据库表中(例如D:/mysql.txt)

mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE;

9:导入.sql文件命令(例如D:/mysql.sql)

mysql>use database;

mysql>source d:/mysql.sql;

10:删除表

mysql>drop TABLE MYTABLE;

11:清空表

mysql>delete from MYTABLE;

12:更新表中数据

mysql>update MYTABLE set sex=”f” where name=’hyq’;

posted on 2006-01-10 16:21 happytian 阅读(6) 评论(0) 编辑 收藏 收藏至365Key

13:备份数据库

mysqldump -u root 库名>xxx.data

14:例2:连接到远程主机上的MYSQL

假设远程主机的IP为:110.110.110.110,用户名为root,密码为abcd123。则键入以下命令:

mysql -h110.110.110.110 -uroot -pabcd123

(注:u与root可以不用加空格,其它也一样)

3、退出MYSQL命令: exit (回车)

C# 与 PaddleOCR:一行代码实现高效图片文字识别的实战指南 本文介绍了如何使用 PaddleOCRSharp 进行图像文字识别,涵盖了从环境准备到高级功能的完整流程。首先,通过 NuGet 安装 PaddleOCRSharp 并下载预训练模型。接着,展示了单张图片识别的最小化示例和详细实现,包括模型配置、图片预处理和结果输出。进阶功能部分介绍了多语言和竖排文本识别的实现方法。此外,文章还提供了 WinForms 图形界面开发的完整示例,展示了如何通过界面加载图片、执行识别并展示结果。最后,探讨了批量处理优化策略,如并行处理多张图片以提高性能。通过这些步骤,开发者可以 阅读详情

相关推荐

推荐系统:NDCG评价指标及其Python实现方法

除了推荐任务,在二分类任务中,也可以计算该指标,代码如下: # ndcg def get_dcg(y_pred, y_true, k): #注意y_pred与y_true必须是一一对应的,并且y_pred越大越接近label=1(用相关性的说法就是,与label=1越相关) df = pd.DataFrame({"y_pred":y_pred, "y_true":y_true}) ...

lanyuelvyun的博客 8242

MySQL常用命令用法总结

1. mysqldump 命令的使用 备份和导出数据库 mysqldump -h database_ip -u Username -p --opt databasename &gt; backup-file.sql 只导出数据库表结构 mysqldump -h database_ip -d -u Username -p databasename &gt;database_...

maozhuxigood 127

【技术纵览】行为识别前沿模型演进:从CNN到多模态大模型

本文全面解析了行为识别技术从CNN到多模态大模型的演进历程,重点介绍了SlowFast、TimeSformer、VideoMAE和InternVideo等SOTA模型的核心创新与应用实践。通过对比分析各代模型在Kinetics-400等数据集上的表现,揭示了自监督学习和多模态融合如何推动行为识别准确率突破85%,并探讨了工业部署中的技术选型策略与优化方向。

weixin_29169505的博客 153

MySQL性能优化的最佳20+条经验

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1. 为查询缓存优

至尊宝猴哥 262

金融级IT架构-数字银行的云原生架构解析

最近断断续续花了差不多2到3周的时间阅读完由电子工业出版社出版的《金融级IT架构:数字银行的云原生架构解密》的这本书,作者是作者是网商银行技术编委会。 本书契合了当前银行业分布式架构转型趋势,内容是经过实践检验的领先技术介绍了网商银行IT技术架构演进路线,涵盖了分布式、单元化、弹性混合云、云原生多个基础架构领域,同时介绍了技术风险、安全可信、业务架构等多方面的技术实践经验。 对于这本书实际很早搜索云原生相关书籍的时候就搜索到,但是一看标题是金融IT架构方面的因此没有引起太多的重视,后面由华章...

年少有为 4064

《iOS之一起进大厂》系列-秒杀面试官的RunLoop底层原理面试题

Runloop是iOS面试中的必考题,不管大厂小厂都会问到。 这里包括了Runloop几乎所有的面试题,还有中肯完整的答案解释。

空杯子 1153

Mysql常用命令

系列文章目录 linuxMySQL常用操作 文章目录系列文章目录前言任务1 更改root密码任务2 连接MySQL任务3 MySQL常用命令任务4 MySQL创建用户以及授权任务5 MySQL常用SQL语句任务6 MySQL数据库的备份与恢复 任务1 任务2 任务3 任务4 任务5 任务6 前言 为了方便大家学习linux把MySQL在linux常用MySQL命令 任务1 更改root密码 更改环境变量 修改/etc/profile文件,文件尾添加mysql的绝对路径,修改环境变量如图所示: 创建My

ikun的博客 644

【系统架构设计师】模拟预测试卷十 - 案例分析(完整结构)

本文为系统架构设计师考试模拟试题及参考答案,包含五个专题:质量属性(必答)、信息系统架构设计、嵌入式系统架构设计、云原生架构设计、面向服务架构设计(SOA)。试题一聚焦非功能需求与质量属性映射,如性能、可修改性、一致性等;其余选答题分别涉及分层架构设计(如嵌入式实时控制)、云原生会话管理、服务化治理(如契约设计、熔断策略)等核心架构场景,涵盖战术应用、权衡分析及解决方案设计。参考答案提供关键要点,例如离线借还的冲突解决、服务编排与共享服务的区分、嵌入式硬实时保护的必要性等,适用于备考实战演练。

数据知道的博客 251

【SQL】mysql常用命令

为方便查询,特整理MySQL常用命令

加油站发光博主 2791

AD9361功能介绍和使用

AD9361使用分数分频锁相环(PLL)来产生发射机和接收机本地振荡器(LO)频率和BB PLL。BB PLL 可用于数据转换、数字滤波器和 |/O 端口。PLL的参考时钟可以由外部振荡器或外部晶体(XO)和数字可编程片内可变电容提供,电容微调产生参考时钟频率,XO和微调电容的组合统称为DCXO。有多个天线输入的分集系统。接收链数据首先经过低噪声放大器(LNA),然后是同相(1)和正交(Q)放大器,混频器和频带整形滤波器,可将接收到的信号下变频为基带以进行数字化。时分双工(TDD)和频分双工(FDD)。。。

wangjie36的博客 1万+

【23】C++实战篇——C++报错:LNK2001:无法解析的外部符号 ,LNK2019: 无法解析的外部符号,原因分析及解决方法

该文分析了VS项目中出现的"无法解析的外部符号"LNK2001/LNK2019错误。问题表现为跨项目共享变量时,Projector项目无法解析Line项目中声明的外部变量ImgSavePath和ImgFormat。原因在于头文件声明了变量但未包含实现的源文件。解决方法是将getLine.cpp文件添加到Projector项目中。文章还总结了两种错误代码的区别:LNK2001通常对应变量缺失,LNK2019对应函数缺失。最后列出了具体的报错信息,包括无法解析的变量和函数符号。

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 2009

MySql常用命令

MySQL查看当前所在库 MySQL终端清屏

教Linux的李老师 568

解锁RK平台黑科技:DPDK加速与硬件卸载实战

本文探讨了在RK平台上通过DPDK加速与硬件卸载技术构建高性能网络架构的方法。RK平台凭借强大的硬件性能为高并发网络处理提供基础,而DPDK通过用户态驱动、轮询机制等技术绕过内核瓶颈,显著提升数据包处理效率。硬件卸载则将校验和计算等任务交由专用硬件,释放CPU资源。实践案例显示,该方案可使网络吞吐量提升至理论极限,延迟降至5ms以下,CPU利用率降低40%。文章详细介绍了配置步骤、优化方法和常见问题解决方案,并展望了该技术在5G、车联网等新兴领域的应用前景。

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 1280

MySQL数据库常用命令

MySQL数据库常用命令。

qq_23956065的博客 1671

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

MySQL 的 常用命令

MySQL常用命令分类总结:涵盖数据库操作(创建/删除/选择数据库)、表管理(创建/修改/删除表)、数据CRUD(增删改查)、索引管理、用户权限控制、事务处理、备份恢复及系统信息查询等核心功能。精选实用示例包括:创建带自增主键的用户表、条件查询订单、批量插入产品数据、事务控制及mysqldump备份等。特别标注高危操作警示(如DROP DATABASE),建议配合备份使用。该清单整合了MySQL日常管理90%的场景需求,命令均以英文分号结尾,SQL关键字推荐大写提升可读性。

csdn_tom_168的博客 376

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MySQL常用命令速查指南

希望这份MySQL常用命令指南对您有所帮助!如有任何问题或建议,欢迎留言交流。(位置:FIRST-首列,AFTER 列名-指定列后)想了解更多,可以留言私信!坚持学习,持续进步!

2501_92852035的博客 1591

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

MySql 之 常用命令汇总

文章详细介绍了常用的MySql命令,包括数据库、数据表的创建、修改和删除,数据的插入、查询和更新,用户及权限管理等。适合MySql初学者或想要了解更多MySql命令的读者阅读。

陈言必行 -- Unity游戏开发领域优质博主 7104

MYSQL常用命令

MYSQL常用命令 Mysql命令大 Mysql常用命令详解

赣州博讯科技工作室的博客 67

MySQL常用命令

日常工作中常用的MySQL命令大全

weixin_52500918的博客 1660

Windows 11 Mysql 安装及常用命令

登录 MySQLmysql -u 用户名 -p显示所有数据库创建数据库CREATE DATABASE 数据库名;删除数据库DROP DATABASE 数据库名;选择数据库USE 数据库名;显示当前数据库中的所有表创建表CREATE TABLE 表名 (列名1 数据类型 约束,列名2 数据类型 约束,...删除表DROP TABLE 表名;查看表结构DESCRIBE 表名;修改表结构添加列ALTER TABLE 表名 ADD 列名 数据类型 约束;修改列。

月亮的技术博客 1480

ubuntu下mysql的常用命令

ubuntu下mysql的常用命令

sport398的博客 301

MySQL数据库常用命令(全)

MySQL常用命令 show databases; show variables like 'default_storage_engine'; (查看默认引擎) set default_storage_engine = innodb; (修改引擎) desc tableName;(查询表结构) show create table _name\G(查看建表 语句) show tables; alter(用于修改表结构): //用于重命名 alter table oldTableName rename n

weixin_45571088的博客 405

mysql 8.0 常用命令_MySQL8.0+常用命令详解

开启远程访问通过以下命令开启root用户远程访问权限:CREATE USER 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'password';GRANT ALL ON *.* TO 'root'@'%';ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password';FLUSH PRIVILEGES;注:其...

weixin_31437361的博客 1133

mysql常用命令大全

Mysql常用命令行大全 1、连接Mysql 格式: mysql -h主机地址 -u用户名 -p用户密码1、连接到本机上的MYSQL。首先打开DOS窗口,然后进入目录mysql\bin,再键入命令mysql -u root -p,回车后提示你输密码.注意用户名前可以有空格也可以没有空格,但是密码前必须没有空格,否则让你重新输入密码。如果刚安装好MYSQL,超级用户root是没有密码的,故直接回车即可进入到MYSQL中了,MYSQL的提示符是: mysql>2、连接到远程主机上的MYSQL...

zhoumouren88的博客 186
上一篇: MySQL中varchar与char区别
下一篇: JDBC批量插入、批量删除、批量更新
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值