数据库基础

SQL语言精要

SQL分类:
数据定义语言:简称DDL(Data Definition Language),用来定义数据库对象:数据库,表,列等。关键字:create,alter,drop等
数据操作语言:简称DML(Data Manipulation Language),用来对数据库中表的记录进行更新。关键字:insert,delete,update等
数据控制语言:简称DCL(Data Control Language),用来定义数据库的访问权限和安全级别,及创建用户。
数据查询语言:简称DQL(Data Query Language),用来查询数据库中表的记录。关键字:select,from,where等

SQL通用语法
SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾
可使用空格和缩进来增强语句的可读性
MySQL数据库的SQL语句不区分大小写,建议使用大写,例如:SELECT * FROM user。
同样可以使用/**/的方式完成注释
除数字均要以’'格式

数据类型
int 整型
double 浮点型
varchar 字符串型(可变字符型)
data 日期类型,格式为yyyy-MM-dd,只有年月日,没有时分秒

创建数据库
create database 数据库名;
create database 数据库名 character set 字符集;

查看数据库
show databases;

查看所有的数据库
show create database 数据库名;

删除数据库
drop database 数据库名称;

切换数据库
use 数据库名;

查看正在使用的数据库
select database();

创建表
create table 表名(字段名 类型(长度) 约束,字段名 类型(长度) 约束);

主键约束
主键是用于标识当前记录的字段。它的特点是非空,唯一。在开发中一般情况下主键是不具备任何含义,只是用于标识当前记录。
在创建表时创建主键,在字段后面加上 primary key
create table tablename(id int primary key,…);
在创建表时创建主键,在表创建的最后来指定主键
create table tablename(id int,…,primary key(id));

删除主键
alter table 表名 drop primary key;
alter table sort drop primary key;
id int primary key auto_increment 自动增长

查看表
查看数据库中的所有表
格式:show tables;
查看表结构
格式:desc 表名;

删除表
格式:drop table 表名;
例如:drop table sort;

修改表结构格式
alter table 表名 add 列名 类型(长度) 约束;
作用:修改表添加列.
alter table 表名 modify 列名 类型(长度) 约束;
作用:修改表修改列的类型长度及约束
alter table 表名 change 旧列名 新列名 类型(长度) 约束;
作用:修改表修改列名
"alter table 表名 drop 列名; "
作用:修改表删除列
rename table 表名 to 新表名;
作用:修改表名
alter table 表名 character set 字符集;
作用:修改表的字符集

插入表记录
语法:
insert into 表 (列名1,列名2,列名3…) values (值1,值2,值3…); – 向表中插入某些列
insert into 表 values (值1,值2,值3…); --向表中插入所有列
注意
插入的数据应与字段的数据类型相同
数据的大小应该在列的长度范围内
在values中列出的数据位置必须与被加入列的排列位置相对应。
除了数值类型外,其它的字段类型的值必须使用引号引起。
"如果要插入空值,可以不写字段,或者插入 null。 "
对于自动增长的列在操作时,直接插入null值即可

更新表记录
用来修改指定条件的数据,将满足条件的记录指定列修改为指定值
语法:
update 表名 set 字段名=值,字段名=值;
update 表名 set 字段名=值,字段名=值 where 条件;
注意
列名的类型与修改的值要一致.
修改值得时候不能超过最大长度.
值如是字符串或者日期需要加’’

删除记录
delete
语法:
delete from 表名 [where 条件];
或者
truncate table 表名;
面试题
删除表中所有记录使用delete from 表名; 还是用truncate table 表名;
删除方式:delete 一条一条删除,不清空auto_increment记录数。
truncate 直接将表删除,重新建表,auto_increment将置为零,从新开始

DOS操作数据乱码解决
原因:因为mysql的客户端编码的问题我们的是utf8,而系统的cmd窗口编码是gbk
解决方案(临时解决方案): 修改mysql客户端编码。
show variables like ‘character%’; ----查看所有mysql的编码
client connetion result 和客户端相关
database server system 和服务器端相关
将客户端编码修改为gbk.
set character_set_results=gbk; / set names gbk;

查询的语法
查询指定字段信息
select 字段1,字段2,…from 表名;

查询表中所有字段
select * from 表名;

distinct用于去除重复记录
select distinct 字段 from 表名;

别名查询,使用的as关键字,as可以省略的.
别名可以给表中的字段,表设置别名。 当查询语句复杂时,使用别名可以极大的简便操作。
表别名格式:
select * from 表名 as 别名;

select * from 表名 别名;
列别名格式:
select 字段名 as 别名 from 表名;

select 字段名 别名 from 表名;

条件查询
格式 :select 字段 from 表名 where 条件;

比较运算符
> < <= >= = <> 大于、小于、大于(小于)等于、不等于
BETWEEN …AND… 显示在某一区间的值(含头含尾)
IN(set) 显示在in列表中的值,例:in(100,200)
LIKE 通配符 模糊查询,
Like语句中有两个通配符:
% 用来匹配多个字符;例first_name like ‘a%’;
_ 用来匹配一个字符。例first_name like ‘a_’;
IS NULL 判断是否为空
is null; 判断为空
is not null; 判断不为空
逻辑运算符 and 多个条件同时成立
or 多个条件任一成立
not 不成立,例:where not(salary>100);

排序
order by 列名 [desc] [asc]
desc 降序 asc 升序(默认)

聚合函数查询
对一列的值进行计算,然后返回一个单一的值,另外会忽略空值
count 统计指定列不为NULL的记录行数
sum 计算指定列的数字和,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0
max 计算指定列的最大值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序计算
min 计算指定列的最小值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序计算
avg 计算指定列的平均值,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0

分组查询
group by 被分组的列名
必须跟随聚合函数
select 查询的时候,被分组的列,要出现在select选择列的后面

分组后筛选
having
格式:select 字段1,字段2…from 表名 group by 字段 having 条件;
having与where的区别:
having是在分组后对数据进行过滤
where是在分组前对数据进行过滤
having后面可以使用分组函数(统计函数)
where后面不可以使用分组函数

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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