Mysql常用命令

1:Linux登陆mysql:mysql -u root -p

2:查找所有表的语句

select table_name from information_schema.tables where table_schema=‘当前数据库’;

3:使用ALTER修改root用户密码,方法为

ALTER user ‘root’@‘localhost’ IDENTIFIED BY ‘新密码’

4:使用数据库:

Use ‘数据库名’

5:show databases; --显示所有数据库列表;

6:show tables; --显示该数据库中的所有表

7:新建数据库:create database 数据库名;

8:drop database 数据库名; --删除数据库mydatabase

9:desc 表名; --------显示表结构,字段类型,主键,是否为空等属性,但不显示外键。

10:select * from information_schema.columns where table_schema = ‘zxcp’(表所在数据库)and table_name = ‘student’(你要查的表);----------查询表中列的注释信息

11:select column_name,column_comment from information_schema.columns where table_schema =‘db’ and table_name = ‘tablename’ ;-------只查询列名和注释

12:ESCAPE用来制定转义字符

13:IN关键字:不支持通配符,IN()括号相当于等号;

14:IS NULL IS NOT NULL 用来判断是否为空

15:

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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