Mysql的学习笔记03】的更多相关文章

---恢复内容开始--- Mysql 的视图 1  view  在查询中,我们经常把查询结果当成临时表来看, view 是什么? View 可以看成一张虚拟的表,是表通过某种运算得到的有一个投影. 2 如何创建视图? 创建视图时需要指定视图的列名与类型吗?不需要 创建语法--- Create view + 视图名 as  select 语句 视图的用途? 1可以简化查询,比如复杂的统计时先用视图生成一个中间结果,在查询视图 2 更精细的权限控制 比如某张表,用户表为例,只提供某些字段给用户 3…
一.存储过程:如下           通过 out .inout 将结果输出,可以输出多个值. * 调用存储过程: call 存储名称(参数1,参数2,...); 如指定参数不符合要求,返回 Empty Set * 查询存储过程的状态: show procedure /function   status like '名称'  \G;       *查看存储过程的具体信息:  show  create procedure/fucntion 名称 \G; *查看所有的存储过程:select * f…
mysql重点学习笔记 /* Windows服务 */ -- 启动MySQL net start mysql -- 创建Windows服务 sc create mysql binPath= mysqld_bin_path(注意:等号与值之间有空格) /* 连接与断开服务器 */ mysql -h 地址 -P 端口 -u 用户名 -p 密码 SHOW PROCESSLIST -- 显示哪些线程正在运行 SHOW VARIABLES -- 显示系统变量信息 /* 数据库操作 */ ---------…
[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4085684.html [正文] 这一周状态不太好,连续打了几天的点滴,所以博客中断了一个星期,现在继续. 我们在之前的几篇文章中学习了JDBC对数据库的增删改查.其实在实际开发中,一般都是使用第三方工具类,但是只有将之前的基础学习好了,在使用开源工具的时才能得心应手.如果对JDBC基础不太清楚,或…
[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4055183.html [正文] 首先需要回顾一下上一篇文章中的内容:MySQL数据库学习笔记(九)----JDBC的PreparedStatement接口重构增删改查 一.JDBC事务处理: 我们已经知道,事务的概念即:所有的操作要么同时成功,要么同时失败.在MySQL中提供了Commit.Rol…
[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4050825.html [正文] 首先需要回顾一下上一篇文章中的内容:MySQL数据库学习笔记(八)----JDBC入门及简单增删改数据库的操作 一.ResultSet接口的介绍: 对数据库的查询操作,一般需要返回查询结果,在程序中,JDBC为我们提供了ResultSet接口来专门处理查询结果集.…
什么是索引: SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间. 聚集索引:该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 非聚聚索引:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同. 下面举两个简单的例子: 我们拿出一本新华字典,它的目录实际上就是一种索引:非聚集索引.我们可以通过目录迅速定位我们要查的字.而字典的内容部分一般都是按照拼音排序的,这实际上又是一种索引:聚集索引. 创建索引的好处: 1. 加…
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…
本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =…
opencv-python   4.0.1 1 函数释义 词义:发现轮廓! 从二进制图像中查找轮廓(Finds contours in a binary image):轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具. findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy 参数 image - 一个8位单通道二值图像(非0即1).非零像素视为1.零像素依然为0, 因此图像被视…