MySQL基础

本文详细介绍了MySQL索引的概念、使用场景、创建与删除方法,以及其优缺点。同时,涵盖了MySQL的基本增删改查操作,包括创建表、插入数据、查询、修改和删除数据的具体语法。

MySQL索引

1.概念
索引是一种能帮助 MySQL 提高查询效率的数据结构。
索引是一种特殊的文件,包含着数据表里所有记录的引用指针,
好比是书的目录,可以提高查询效率.
2.应用场景(满足的条件)
(1)数据量大,而且经常 条件查询这些列;
(2)表的插入操作,及这些列的修改操作的 频率较低;
(3)索引会占用磁盘空间,即需要有充足的空间.
满足这些条件时可以考虑创建索引,以提高查询效率.
3.使用
创建主键(primary key),唯一约束(unique) ,外键(foreign key) 时 会自动创建对应列的索引.
创建普通索引: create index 索引名 on 表名(列名);
删除索引 : drop index 索引名 on 表名;
4.优缺点
优点:快速访问数据表的特定信息,提高查询速度; 加速表与表之间的连接.
缺点: 查询速度提高,但更新速度降低了,如:update ,insert ,更新数据时,索引文件也会同步更新; 占用额外的磁盘空间.

注意事项:(1)使用短索引,不仅可以提高检索速度,还能节省空间和I/O操作;
(2) 不要在列上进行运算;
(3)索引不适用于not in 和<>;
(4) like操作时,以通配符( % 或 _ )开头时不会使用索引;
(5)如果需要给多列排序,那么最好创建复合索引

MySQL的增删改查

1.新增(Create)
创建一个表

create table goods(
name varchar(20),
price decimal(5,2),
numbers int,
describes text
);

(1)全列 数据插入 insert into 表名 values(插入的数据)

insert into goods values
("苹果",5.5,500,null),
("香蕉",2.5,500,null);

(2)指定列 数据插入 insert into 表名 (指定的列名) values(插入的数据)

insert into goods(name,numbers) values
("葡萄",100),
("梨子"150);

2.查询 关键字select
(1)全列查询:

select * from goods;

(2)指定列查询 select 列名 from 表名;

select name,numbers form goods;

(3)去重 distinct;

select distinct name from goods;

(4)条件查询 where; where可以使用表达式,但不能使用别名;
在这里插入图片描述
在这里插s入图片描述
(5) 分页查询 limit ; offset;
查询三个,从第0个开始;

select name,price from goods limit 3 offset 0;

3.修改 update 表名 set…;
例如:把苹果的价格改为5;

update goods set price=5 where name="苹果";

4.删除 delete;

delete from goods;//删除所有数据
delete from goods where name = "苹果";//删除满足条件的数据
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEGPNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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