Mysql分表

本文介绍如何在MySQL中创建和使用Merge表。通过实例演示了如何创建结构相同的多个表,并使用Merge表来统一管理这些表的数据。包括数据的插入、查询、更新及删除操作。

创建user_1、user_2表,创建合并表user_merge,注意:几个表的结构要完全一样,merge表必须使用merge引擎。

CREATE TABLE `user_1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

CREATE TABLE `user_2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

create table `user_merge`(
  id int(11) not null,
  name varchar(50) not null,
  primary key(`id`)
) engine=merge union=(user_1,user_2) insert_method=first;

 merge表的insert_method有两个值,first和last,表示向merge表插入数据的时候是插入到第一个表还是最后一个表。

向merge表插入一条数据:

mysql> insert into user_merge(id,name) values(1,'fx1');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> select * from user_merge;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | fx1  |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)

查询一下user_id,看数据是不是插入到了user_1:

mysql> select * from user_1;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | fx1  |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)

数据时插入到user_1了。

向user_2插入一条数据,然后查询merge表:

mysql> insert into user_2(id,name) values(2,'fx2');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)


mysql> select * from user_2;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  2 | fx2  |
+----+------+
1 row in set (0.02 sec)


mysql> select * from user_1;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | fx1  |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from user_merge;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | fx1  |
|  2 | fx2  |
+----+------+
2 rows in set (0.00 sec)

查询merge表发现能够合并user_1和user_2的数据。

更新user_2表的数据,然后查询看看:

mysql> update user_merge set name='fx22' where id=2;
Query OK, 1 row affected (0.17 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from user_2;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  2 | fx22 |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from user_merge;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | fx1  |
|  2 | fx22 |
+----+------+
2 rows in set (0.01 sec)

user_2的数据已经被修改了,查询merge表也正常。

删除数据,然后查询看看:
mysql> delete from user_merge where id=2;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)

mysql> select * from user_2;
Empty set (0.01 sec)

mysql> select * from user_merge;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | fx1  |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)

发现user_2的数据已经被删除,查询merge表时也删除了。





基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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