mysql数据库的一半操作

浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系 文章背景:相信大部分刚接触上面三个概念的同学,都多多少少会有些迷惑,现在我就给大家简单分析下这三者的关系,希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系: 数据库(DB)和数据仓库(DW)的区别与联系 操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系 数据库与数据仓库的区别与联系数据库与数据仓库基础概念:数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的 阅读详情
package mysql;

import java.sql.CallableStatement;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 数据库连接类 说明:封装了 无参,有参,存储过程的调用
 * 
 * @author iflytek
 * 
 */
public class ConnectionDB {

	/**
	 * 数据库驱动类名称
	 */
	private static final String DRIVER = System.getProperty("jdbc.driverClassName");

	/**
	 * 连接字符串
	 */
	private static final String URLSTR = System.getProperty("jdbc.url");

	/**
	 * 用户名
	 */
	private static final String USERNAME = System.getProperty("jdbc.username");

	/**
	 * 密码
	 */
	private static final String USERPASSWORD = System.getProperty("jdbc.password");

	/**
	 * 创建数据库连接对象
	 */
	private Connection connnection = null;

	/**
	 * 创建PreparedStatement对象
	 */
	private PreparedStatement preparedStatement = null;

	/**
	 * 创建CallableStatement对象
	 */
	private CallableStatement callableStatement = null;

	/**
	 * 创建结果集对象
	 */
	private ResultSet resultSet = null;

	static {
		try {
			System.out.println(URLSTR);
			// 加载数据库驱动程序
			Class.forName(DRIVER);
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			System.out.println("加载驱动错误");
			System.out.println(e.getMessage());
		}
	}

	/**
	 * 建立数据库连接
	 * 
	 * @return 数据库连接
	 */
	public Connection getConnection() {
		try {

			connnection = DriverManager.getConnection(URLSTR, USERNAME,
					USERPASSWORD);
		} catch (SQLException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		}
		return connnection;
	}

	/**
	 * insert update delete SQL语句的执行的统一方法
	 * 
	 * @param sql
	 *            SQL语句
	 * @param params
	 *            参数数组,若没有参数则为null
	 * @return 受影响的行数
	 */
	public int executeUpdate(String sql, Object[] params) {
		// 受影响的行数
		int affectedLine = 0;

		try {
			// 获得连接
			connnection = this.getConnection();
			// 调用SQL
			preparedStatement = connnection.prepareStatement(sql);

			// 参数赋值
			if (params != null) {
				for (int i = 0; i < params.length; i++) {
					preparedStatement.setObject(i + 1, params[i]);
				}
			}

			// 执行
			affectedLine = preparedStatement.executeUpdate();

		} catch (SQLException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} finally {
			// 释放资源
			closeAll();
		}
		return affectedLine;
	}

	/**
	 * SQL 查询将查询结果直接放入ResultSet中
	 * 
	 * @param sql
	 *            SQL语句
	 * @param params
	 *            参数数组,若没有参数则为null
	 * @return 结果集
	 */
	public ResultSet executeQueryRS(String sql, Object[] params) {
		try {
			// 获得连接
			connnection = this.getConnection();

			// 调用SQL
			preparedStatement = connnection.prepareStatement(sql);

			// 参数赋值
			if (params != null) {
				for (int i = 0; i < params.length; i++) {
					preparedStatement.setObject(i + 1, params[i]);
				}
			}

			// 执行
			resultSet = preparedStatement.executeQuery();

		} catch (SQLException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		}

		return resultSet;
	}

	/**
	 * 获取结果集,并将结果放在List中
	 * 
	 * @param sql
	 *            SQL语句
	 * @return List 结果集
	 */
	public List<Object> excuteQuery(String sql, Object[] params) {
		// 执行SQL获得结果集
		ResultSet rs = executeQueryRS(sql, params);

		// 创建ResultSetMetaData对象
		ResultSetMetaData rsmd = null;

		// 结果集列数
		int columnCount = 0;
		try {
			rsmd = rs.getMetaData();

			// 获得结果集列数
			columnCount = rsmd.getColumnCount();
		} catch (SQLException e1) {
			System.out.println(e1.getMessage());
		}

		// 创建List
		List<Object> list = new ArrayList<Object>();

		try {
			// 将ResultSet的结果保存到List中
			while (rs.next()) {
				Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
				for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
					map.put(rsmd.getColumnLabel(i), rs.getObject(i));
				}
				System.out.println(rs.getString("soft_name"));
				System.out.println(rs.getString(2));
				list.add(map);
			}
		} catch (SQLException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} finally {
			// 关闭所有资源
			closeAll();
		}

		return list;
	}

	/**
	 * 存储过程带有一个输出参数的方法
	 * 
	 * @param sql
	 *            存储过程语句
	 * @param params
	 *            参数数组
	 * @param outParamPos
	 *            输出参数位置
	 * @param SqlType
	 *            输出参数类型
	 * @return 输出参数的值
	 */
	public Object excuteQuery(String sql, Object[] params, int outParamPos,
			int SqlType) {
		Object object = null;
		connnection = this.getConnection();
		try {
			// 调用存储过程
			callableStatement = connnection.prepareCall(sql);

			// 给参数赋值
			if (params != null) {
				for (int i = 0; i < params.length; i++) {
					callableStatement.setObject(i + 1, params[i]);
				}
			}

			// 注册输出参数
			callableStatement.registerOutParameter(outParamPos, SqlType);

			// 执行
			callableStatement.execute();

			// 得到输出参数
			object = callableStatement.getObject(outParamPos);

		} catch (SQLException e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		} finally {
			// 释放资源
			closeAll();
		}

		return object;
	}

	/**
	 * 关闭所有资源
	 */
	private void closeAll() {
		// 关闭结果集对象
		if (resultSet != null) {
			try {
				resultSet.close();
			} catch (SQLException e) {
				System.out.println(e.getMessage());
			}
		}

		// 关闭PreparedStatement对象
		if (preparedStatement != null) {
			try {
				preparedStatement.close();
			} catch (SQLException e) {
				System.out.println(e.getMessage());
			}
		}

		// 关闭CallableStatement 对象
		if (callableStatement != null) {
			try {
				callableStatement.close();
			} catch (SQLException e) {
				System.out.println(e.getMessage());
			}
		}

		// 关闭Connection 对象
		if (connnection != null) {
			try {
				connnection.close();
			} catch (SQLException e) {
				System.out.println(e.getMessage());
			}
		}
	}
}

MyEclipse DB Browser连接MySQL配置 MyEclipse DB Browser连接MySQL配置   1、打开MyEclipse   2、选择菜单:Window/Open Perspective/MyEclipse Database Explorer,点这儿OK,在左边打开DB Brower窗口。   3、在DB Brower窗口内任意空白处击右键,选择New命令,弹出Database Driver窗口   4、本 阅读详情

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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; 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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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Johnny's Lab 6974

MySQL修改数据库:ALTER DATABASE用法简介

数据库创建好后也是可以修改的,下面我们来介绍一下修改数据库的基本操作 基本语法 在 MySQL 中,可以使用 ALTER DATABASE 或 ALTER SCHEMA 语句来修改已经被创建或者存在的数据库的相关参数。修改数据库的语法格式为: ALTER DATABASE [数据库名] { [ DEFAULT ] CHARACTER SET <字符集名> | [ D...

MYSQL安装教程 2077

mysql alter database_MySQL修改数据库:ALTER DATABASE用法简介

在MySQL数据库中只能对数据库使用的字符集和校对规则进行修改,数据库的这些特性都储存在 db.opt 文件中。下面我们来介绍一下修改数据库的基本操作。在 MySQL 中,可以使用ALTER DATABASE来修改已经被创建或者存在的数据库的相关参数。修改数据库的语法格式为:ALTER DATABASE [数据库名] {[ DEFAULT ] CHARACTER SET |[ DEFAULT ]...

weixin_35084134的博客 2394

Redis、MySQL、hive、hbase的区别以及数据库及数据仓库的比较

redis:分布式缓存,强调缓存,基于内存 传统数据库:注重关系,注重事务性 hbase:列式数据库,字典查询,稀疏性存储,无法做关系数据库的主外键,用于存储海量数据,底层基于hdfs hive:数据仓库工具,底层是mapreduce。不是数据库,不能用来做用户的交互存储 HBase和Redis都是基于Key、Value的数据库。 ...

qq_39682761的博客 7459

db文件怎么修改_详解MySQL数据库的db.opt文件含义及作用

概述MySQL数据库存放数据目录里的db.opt文件是MySQL建库过程中自动生成的。细心的朋友可能会发现有时候在MySQL数据库的某些库目录下有个db.opt文件,那这个文件是干什么用的呢?如果你用记事本等编辑器打开看的话,内容很简单,是用来记录该库的默认字符集编码和字符集排序规则用的。db.optMySQL的每个数据库目录中有一个文件db.opt,该文件主要 用来存储当前数据库的默认字符集和字...

weixin_39856607的博客 2467

mysql进入database_MySQL中关于数据库database的那些操作

昨儿和大家分享了一些关于MySQL中常用的数据类型,想要回顾数据类型知识点的话,可以到我的主页去看。昨天在文章末尾的时候,稍微和大家提了一下关于查看数据库的一点内容,今天我们就和大家一起说说,关于数据库(database)的那些操作。关于数据库,一般会有查看、创建、切换、删除这些简单操作,因为还没有说到MySQL的可视化工具,所以我们继续还是通过CMD窗口,一起看一下这些是如何操作。首先进入到CM...

weixin_27180827的博客 4490

MySQL数据库操作-删除数据库 (DROP DATABASE)

当数据库不再使用时应该将其删除,以确保数据库存储空间中存放的是有效数据。删除数据库是将已经存在的数据库从磁盘空间上清除,清除之后,数据库中的所有数据也将一同被删除。 删除数据库 在 MySQL中,当需要删除已创建的数据库时,可以使用 DROP DATABASE 语句。其语法格式为: DROP DATABASE [ IF EXISTS ] <数据库名> 语法说明如下: <数据库名>:指定要删除的数据库名。 IF EXISTS:用于防止当数据库不存在时发生错误。 DROP DATAB

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MySQL数据库(database)相关操作

MySQL数据库相关操作 文章目录MySQL数据库相关操作字符集的设置及写入操作MySQL数据库的选择查看MySQL数据库MySQL数据库的创建显示MySQL数据库的创建信息MySQL数据库的修改MySQL数据库的删除MySQL的存储引擎与数据类型MySQL的存储引擎MySQL中的数据类型 字符集的设置及写入操作 修改my.ini配置文件,可修改MySQL默认的字符集. 修改[mysql]选项组下的default_character_set的值可以同时改变character_set_client, c

weixin_45726908的博客 2617
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lcathm
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