数据库一步一步入门
数据库表 一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识(例如“客户”或者“订单”)。表包含带有数据的记录(行)。 下面的例子是一个名为 Persons 的表: Id LastName FirstName Address City 1 Adams John Oxford Street London 2 Bush George
数据库表
一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识(例如“客户”或者“订单”)。表包含带有数据的记录(行)。
下面的例子是一个名为 "Persons" 的表:
Id | LastName | FirstName | Address | City |
---|---|---|---|---|
1 | Adams | John | Oxford Street | London |
2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
上面的表包含三条记录(每一条对应一个人)和五个列(Id、姓、名、地址和城市)。
SQL 语句
您需要在数据库上执行的大部分工作都由 SQL 语句完成。
下面的语句从表中选取 LastName 列的数据:
SELECT LastName FROM Persons
结果集类似这样:
LastName |
---|
Adams |
Bush |
Carter |
在本教程中,我们将为您讲解各种不同的 SQL 语句。
重要事项
一定要记住,SQL 对大小写不敏感!
SQL 语句后面的分号?
某些数据库系统要求在每条 SQL 命令的末端使用分号。在我们的教程中不使用分号。
分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法,这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的语句。
如果您使用的是 MS Access 和 SQL Server 2000,则不必在每条 SQL 语句之后使用分号,不过某些数据库软件要求必须使用分号。
SQL DML 和 DDL
可以把 SQL 分为两个部分:数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL)。SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。
查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分:
- SELECT - 从数据库表中获取数据
- UPDATE - 更新数据库表中的数据
- DELETE - 从数据库表中删除数据
- INSERT INTO - 向数据库表中插入数据
SQL 的数据定义语言 (DDL) 部分使我们有能力创建或删除表格。我们也可以定义索引(键),规定表之间的链接,以及施加表间的约束。
SQL 中最重要的 DDL 语句:
- CREATE DATABASE - 创建新数据库
- ALTER DATABASE - 修改数据库
- CREATE TABLE - 创建新表
- ALTER TABLE - 变更(改变)数据库表
- DROP TABLE - 删除表
- CREATE INDEX - 创建索引(搜索键)
- DROP INDEX - 删除索引

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、数日で簡単に習得できます。

検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは?」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション

MySQLi を使用して PHP でデータベース接続を確立する方法: MySQLi 拡張機能を含める (require_once) 接続関数を作成する (functionconnect_to_db) 接続関数を呼び出す ($conn=connect_to_db()) クエリを実行する ($result=$conn->query()) 閉じる接続 ( $conn->close())

7 月 24 日、Kuaishou ビデオ生成大型モデル Keling AI は、基本モデルが再度アップグレードされ、内部テストが完全にオープンになったと発表しました。 Kuaishou 氏は、より多くのユーザーが Keling AI を使用できるようにし、クリエイターのさまざまなレベルの使用ニーズをより適切に満たすために、今後は完全にオープンな内部テストに基づいて、さまざまなカテゴリの会員システムを正式に開始すると述べました。メンバーに対応する専用の機能サービスを提供します。同時に、Keling AI の基本モデルも再度アップグレードされ、ユーザー エクスペリエンスがさらに向上しました。ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させるために、Keling AI は 1 か月以上前にリリースされて以来、何度もアップグレードされ、今回のメンバーシップ システムの開始により、Keling AI の基本モデル効果は一度アップグレードされました。再び変身を遂げた。 1つ目は、ベーシックモデルのアップグレードにより画質が大幅に向上したことです。

Apple の最新リリースの iOS18、iPadOS18、および macOS Sequoia システムでは、さまざまな理由で紛失または破損した写真やビデオをユーザーが簡単に回復できるように設計された重要な機能が写真アプリケーションに追加されました。この新機能では、写真アプリのツール セクションに「Recovered」というアルバムが導入され、ユーザーがデバイス上に写真ライブラリに含まれていない写真やビデオがある場合に自動的に表示されます。 「Recovered」アルバムの登場により、データベースの破損、カメラ アプリケーションが写真ライブラリに正しく保存されない、または写真ライブラリを管理するサードパーティ アプリケーションによって失われた写真やビデオに対する解決策が提供されます。ユーザーはいくつかの簡単な手順を実行するだけで済みます
