mysql操作

C++操作MySQL总结 数据库是软件开发中必不可少的一个环节。今天介绍下c++如何来操作数据库! C++操作数据库主要有2中方式:1、通过C++ API方式调用    2、通过mysql的Connector C++  ==================================================================================================== 阅读详情

1.导出整个数据库

1mysqldump -u 用户名 -p –default-character-set=latin1 数据库名 > 导出的文件名(数据库默认编码是latin1)
2
3mysqldump -u wcnc -p smgp_apps_wcnc > wcnc.sql

2.导出一个表

1mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 表名> 导出的文件名
2
3mysqldump -u wcnc -p smgp_apps_wcnc users> wcnc_users.sql

3.导出一个数据库结构

1mysqldump -u wcnc -p -d –add-drop-table smgp_apps_wcnc >d:wcnc_db.sql
2
3-d 没有数据 –add-drop-table 在每个create语句之前增加一个drop table

4.导入数据库

1A:常用source 命令
2
3进入mysql数据库控制台,
4
5如mysql -u root -p
6
7mysql>use 数据库
8
9然后使用source命令,后面参数为脚本文件(如这里用到的.sql)
10
11mysql>source wcnc_db.sql
12
13B:使用mysqldump命令
14
15mysqldump -u username -p dbname < filename.sql
16
17C:使用mysql命令
18
19mysql -u username -p -D dbname < filename.sql

启动与退出

1、进入MySQL:启动MySQL Command Line Client(MySQL的DOS界面),直接输入安装时的密码即可。此时的提示符是:mysql>

2、退出MySQL:quit或exit

库操作

1、、创建数据库
命令:create database <数据库名>
例如:建立一个名为sqlroad的数据库
mysql> create database sqlroad;

2、显示所有的数据库
命令:show databases (注意:最后有个s)
mysql> show databases;

3、删除数据库
命令:drop database <数据库名>
例如:删除名为 sqlroad的数据库
mysql> drop database sqlroad;

4、连接数据库
命令:use <数据库名>
例如:如果sqlroad数据库存在,尝试存取它:
mysql> use sqlroad;
屏幕提示:Database changed

5、查看当前使用的数据库
mysql> select database();

6、当前数据库包含的表信息:
mysql> show tables; (注意:最后有个s)

表操作,操作之前应连接某个数据库

1、建表

1命令:create table <表名> ( <字段名> <类型> [,…<字段名n> <类型n>]);
2
3mysql> create table MyClass(
4
5> id int(4) not null primary key auto_increment,
6
7> name char(20) not null,
8
9> sex int(4) not null default ’′,
10
11> degree double(16,2));

2、获取表结构

1命令:desc 表名,或者show columns from 表名
2
3mysql>DESCRIBE MyClass
4
5mysql> desc MyClass;
6
7mysql> show columns from MyClass;

3、删除表

1命令:drop table <表名>
2
3例如:删除表名为 MyClass 的表
4
5mysql> drop table MyClass;

4、插入数据

1命令:insert into <表名> [( <字段名>[,…<字段名n> ])] values ( 值 )[, ( 值n )]
2
3例如,往表 MyClass中插入二条记录, 这二条记录表示:编号为的名为Tom的成绩为.45, 编号为 的名为Joan 的成绩为.99,编号为 的名为Wang 的成绩为.5.
4
5mysql> insert into MyClass values(1,’Tom’,96.45),(2,’Joan’,82.99), (2,’Wang’, 96.59);

5、查询表中的数据

11)、查询所有行
2
3命令:select <字段,字段,…> from < 表名 > where < 表达式 >
4
5例如:查看表 MyClass 中所有数据
6
7mysql> select * from MyClass;
8
92)、查询前几行数据
10
11例如:查看表 MyClass 中前行数据
12
13mysql> select * from MyClass order by id limit 0,2;
14
15或者:
16
17mysql> select * from MyClass limit 0,2;

6、删除表中数据

1命令:delete from 表名 where 表达式
2
3例如:删除表 MyClass中编号为 的记录
4
5mysql> delete from MyClass where id=1;

7、修改表中数据:update 表名 set 字段=新值,…where 条件

1mysql> update MyClass set name=’Mary’where id=1;

8、在表中增加字段:

1命令:alter table 表名 add字段 类型 其他;
2
3例如:在表MyClass中添加了一个字段passtest,类型为int(4),默认值为
4
5mysql> alter table MyClass add passtest int(4) default ’′
6

9、更改表名:

1命令:rename table 原表名 to 新表名;
2
3例如:在表MyClass名字更改为YouClass
4
5mysql> rename table MyClass to YouClass;
6
7更新字段内容
8
9update 表名 set 字段名 = 新内容
10
11update 表名 set 字段名 = replace(字段名,’旧内容’, 新内容’)
12
13update article set content=concat(‘  ’,content);

字段类型和数据库操作

1.INT[(M)] 型:正常大小整数类型

2.DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 型:正常大小(双精密)浮点数字类型

3.DATE 日期类型:支持的范围是-01-01到-12-31。MySQL以YYYY-MM-DD格式来显示DATE值,但是允许你使用字符串或数字把值赋给DATE列

4.CHAR(M) 型:定长字符串类型,当存储时,总是是用空格填满右边到指定的长度

5.BLOB TEXT类型,最大长度为(2^16-1)个字符。

6.VARCHAR型:变长字符串类型

7.导入数据库表

1创建.sql文件
2
3先产生一个库如auction.c:mysqlbin>mysqladmin -u root -p creat auction,会提示输入密码,然后成功创建。
4
5导入auction.sql文件
6
7c:mysqlbin>mysql -u root -p auction < auction.sql。
8
9通过以上操作,就可以创建了一个数据库auction以及其中的一个表auction。

8.修改数据库

1在mysql的表中增加字段:
2
3alter table dbname add column userid int(11) not null primary key auto_increment;
4
5这样,就在表dbname中添加了一个字段userid,类型为int(11)。

9.mysql数据库的授权

1mysql>grant select,insert,delete,create,drop
2
3on . (或test./user./…)
4
5to 用户名@localhost
6
7identified by ‘密码’;
8
9如:新建一个用户帐号以便可以访问数据库,需要进行如下操作:
10
11mysql> grant usage
12
13  -> ON test.*
14
15  -> TO testuser@localhost;
16
17  Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)
18
19  此后就创建了一个新用户叫:testuser,这个用户只能从localhost连接到数据库并可以连接到test 数据库。下一步,我们必须指定testuser这个用户可以执行哪些操作:
20
21  mysql> GRANT select, insert, delete,update
22
23  -> ON test.*
24
25  -> TO testuser@localhost;
26
27  Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
28
29  此操作使testuser能够在每一个test数据库中的表执行SELECT,INSERT和DELETE以及UPDATE查询操作。现在我们结束操作并退出MySQL客户程序:
30
31  mysql> exit

DDL操作

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、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’;

以上。

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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")

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怎么创建数据库?怎么在数据库下创建表? 创建数据库后,怎么对数据库进行其他操作? 创建表后,又怎么对表进行操作? 本次介绍的重点是——库操作以及表操作

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【MySQL】MySQL基础操作

本文介绍了MySQL数据库和表的基础操作。主要内容包括:1)数据库创建、删除和选择操作,推荐使用utf8mb4字符集;2)数据表创建语法,包括字段定义、约束条件、存储引擎选择等;3)MySQL数据类型分类,包括数值类型的大小和范围。重点讲解了创建表时的字段约束、主键设置、字符集选择等关键参数,并提供了具体SQL示例。

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