MySQL语句基础

数据库服务器中存放的是 库(文件夹) 表(文件) 表里面是记录(一行数据)


库相关(创建文件夹)
    创建
        create database 数据库名  charset 编码名称

  create database lmz charset utf8;

  结果: 

 


    修改(不能修改数据库名称,除非删除重建)
        alter database 数据库名  charset gbk

  

  
    查
        show databases;         #查看所有数据
        show create database  #数据库名 查看建库语句

 


    删除
        drop database 数据库名

表相关


    创建
        create table t1(id int,name char);

  注意:需要先切换到对应库下面,在库下面创建表

  有两种方式:

  1.先use 切换到对应目录,在创建表

    use lmz

    create table t1(id int,name char)

  2.通过点的方式

    create table lmz.t3(id int,name char)
    修改
        改结构
        alter table 表名  add | drop | modify | change
        add(增) 后面跟 字段名 数据类型


        drop(删)后面跟 字段名

 

        modify(改) 后面跟 字段名  新类型


        change (改)后面跟 旧字段名 新的字段名 新类型

 


        改属性
            编码
                alter table t1 charset gbk;
            表名
                rename table 旧表名 to 新表名

 


    查
        show tables;

 


        show create table 表名  #查看建表语句


        desc 表名  #查看表结构(字段)

 


    删除
        drop table 表名

        truncate table 表名,#重建表(清空数据)

 

记录相关
    添加
        insert into 表名 values(值1...),(值1....)....
        插入时注意 值得顺序 和 类型必须与表结构一致

 

    修改
        update 表名 set 字段名=新的值  where 条件
        可以同时修改多行 用逗号来隔开字段
        没有条件就全改

 


    查
        select *|字段名 from 表名     *表示所有字段

 

    删除
        delete from  表名 where条件
        没有条件就全删

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangshengxiang/p/9630281.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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