MySQL-DQL（Data Query Language）数据查询语言

文章目录

    • 1. DQL定义
    • 2. 基础查询
    • 3. 条件查询（WHERE）
    • 4. 分组查询（GROUP BY）
    • 5. 过滤分组（HAVING）
    • 6. 排序（ORDER BY）
    • 7. 限制查询结果的条数（LIMIT）
    • 8. 多表查询
      • 8.1 多表关系
        • 8.1.1 一对多
        • 8.1.2 多对多
        • 8.1.3 一对一
      • 8.2 连接
        • 8.2.1 交叉连接（CROSS JOIN）
        • 8.2.2 内连接（INNER JOIN)
        • 8.2.3 外连接（OUTER JOIN）
          • 8.2.3.1 左外连接（LEFT OUTER JOIN）
          • 8.2.3.2 右外连接（RIGHT OUTER JOIN）
        • 8.2.4 自连接
        • 8.2.5 联合查询（UNION）
      • 8.3 子查询
        • 8.3.1 标量子查询
        • 8.3.2 列子查询
        • 8.3.3 行子查询
        • 8.3.4 表子查询
      • 8.4 探讨表连接与子查询

1. DQL定义

  • DQL（Data Query Language）：数据查询语言，用来查询表中的记录，主要包含 SELECT 命令，来查询表中的数据。

  • DQL完整语法：

    SELECT
DISTINCT <select_list> #去重
FROM <left_table><join_type> JOIN <right_table> #表连接
ON <join_condition> #连接条件
WHERE <where_condition> #条件查询
GROUP BY <group_by_list> #分组
HAVING <having_condition> #对分组后的结果进行聚合筛选
ORDER BY <order_by_condition> #排序
LIMIT <limit_number> #行数限制

  • DQL语句执行顺序：

    但是在实际应用中，数据库不一定会按照 JOIN、 WHERE、 GROUP BY 的顺序来执行查询。因为它们会进行一系列优化，在不改变查询结果的前提下，把执行顺序打乱，从而让查询执行得更快。

2. 基础查询

  1. 查询多个字段：

    select  字段1, 字段2, 字段3  from   表名;

  2. 查询所有字段：

    select  *  from   表名;

  3. 设置别名：

    select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;

    表别名只在执行查询时使用，并不在返回结果中显示。而字段定义别名之后，会返回给客户端显示，显示的字段为字段的别名。

  4. 去除重复记录：

    select distinct 字段列表 from  表名;

    使用DISTINCT关键字的注意事项：

    1. DISTINCT 关键字只能在 SELECT 语句中使用。

    2. 在对一个或多个字段去重时，DISTINCT 关键字必须在所有字段的最前面。

    3. 如果 DISTINCT 关键字后有多个字段，则会对多个字段进行组合去重，也就是说，只有多个字段组合起来完全是一样的情况下才会被去重。

    4. 因为 DISTINCT 只能返回它的目标字段，而无法返回其它字段，所以在实际情况中，我们经常使用 DISTINCT 关键字来返回不重复字段的条数。

      SELECT COUNT(DISTINCT name,age) FROM student;

3. 条件查询（WHERE）

  • 在 MySQL 中，如果需要有条件的从数据表中查询数据，可以使用 WHERE 关键字来指定查询条件。

    WHERE 查询条件

  • 查询条件可以是：

    • 带比较运算符和逻辑运算符的查询条件
    • 带 BETWEEN AND 关键字的查询条件
    • 带 IS NULL 关键字的查询条件
    • 带 IN 关键字的查询条件
    • 带 LIKE 关键字的查询条件
    比较运算符功能
    >大于
    >=大于等于
    <小于
    <=小于等于
    =等于
    <> 或 !=不等于
    between … and …在某个范围之内(含最小、最大值)
    in(…)在in之后的列表中的值，多选一
    like 占位符模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
    is null是null
逻辑运算符功能
and 或 &&并且 (多个条件同时成立)
or 或 ||或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !非 , 不是

  • 模糊匹配查询（like 占位符）的注意事项：

    1. 默认情况下，LIKE 关键字匹配字符的时候是不区分大小写的。如果需要区分大小写，可以加入 BINARY 关键字。

       SELECT name FROM tb_students_info WHERE name LIKE BINARY 't%';

    2. “%”通配符可以到匹配任意字符，但是不能匹配 NULL。也就是说 “%”匹配不到 tb_students_info 数据表中值为 NULL 的记录。

  • 范围查询（between and）的注意事项：

    1. 在 MySQL 中，BETWEEN AND 能匹配指定范围内的所有值，包括起始值和终止值。
    2. 起始值和终止值的顺序不能颠倒。

  • 空值查询（is null）的注意事项：

    1. IS NULL 是一个整体，不能将 IS 换成“=”。
    2. 空值不同于 0，也不同于空字符串。

4. 分组查询（GROUP BY）

  • 在 MySQL 中，GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。多个字段分组查询时，会先按照第一个字段进行分组。如果第一个字段中有相同的值，MySQL 才会按照第二个字段进行分组。如果第一个字段中的数据都是唯一的，那么 MySQL 将不再对第二个字段进行分组。

    GROUP BY  <字段名>

  • 使用场景：

    1. GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用。GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都显示出来。

      mysql> SELECT `sex`, GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info 
    -> GROUP BY sex;
+------+----------------------------+
| sex  | GROUP_CONCAT(name)         |
+------+----------------------------+
| 女   | Henry,Jim,John,Thomas,Tom  |
| 男   | Dany,Green,Jane,Lily,Susan |
+------+----------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

    2. 在数据统计时，GROUP BY 关键字经常和聚合函数一起使用。

      mysql> SELECT sex,COUNT(sex) FROM tb_students_info 
    -> GROUP BY sex;
+------+------------+
| sex  | COUNT(sex) |
+------+------------+
| 女   |          5 |
| 男   |          5 |
+------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

    3. WITH POLLUP 关键字用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，即统计记录数量。

      mysql> SELECT sex,GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info 
    ->GROUP BY sex WITH ROLLUP;
+------+------------------------------------------------------+
| sex  | GROUP_CONCAT(name)                                   |
+------+------------------------------------------------------+
| 女   | Henry,Jim,John,Thomas,Tom                            |
| 男   | Dany,Green,Jane,Lily,Susan                           |
| NULL | Henry,Jim,John,Thomas,Tom,Dany,Green,Jane,Lily,Susan |
+------+------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

5. 过滤分组（HAVING）

  • 在 MySQL 中，可以使用 HAVING 关键字对分组后的数据进行过滤。

    HAVING <查询条件>

  • HAVING 关键字和 WHERE 关键字都可以用来过滤数据，且 HAVING 支持 WHERE 关键字中所有的操作符和语法。

  • 但是 WHERE 和 HAVING 关键字也存在以下几点差异：

    1. 一般情况下，WHERE 用于过滤数据行，而 HAVING 用于过滤分组。
    2. WHERE 查询条件中不可以使用聚合函数，而 HAVING 查询条件中可以使用聚合函数。
    3. WHERE 在数据分组前进行过滤，而 HAVING 在数据分组后进行过滤 。
    4. 执行顺序: where > 聚合函数 > having 。

6. 排序（ORDER BY）

  • MySQL 提供了 ORDER BY 关键字来对查询结果进行排序。

    ORDER BY <字段名> [ASC|DESC]

  • 注意事项：

    1. 当排序的字段中存在空值时，ORDER BY 会将该空值作为最小值来对待。
    2. ORDER BY 指定多个字段进行排序时，MySQL 会按照字段的顺序从左到右依次进行排序。

7. 限制查询结果的条数（LIMIT）

  • LIMIT 是 MySQL 中的一个特殊关键字，用于指定查询结果从哪条记录开始显示，一共显示多少条记录。

    LIMIT 初始位置，记录数
LIMIT 记录数 OFFSET 初始位置

  • 注意事项：

    1. LIMIT 后的两个参数必须都是正整数。
    2. “LIMIT n”与“LIMIT 0，n”返回结果相同。
    3. 如果是分页查询，起始索引 = （查询页码 - 1） 每页显示记录数*。

8. 多表查询

  • 在关系型数据库中，表与表之间是有联系的，所以在实际应用中，经常使用多表查询。多表查询就是同时查询两个或两个以上的表。

8.1 多表关系

  • 项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种： 一对多(多对一)、多对多、一对一 。
8.1.1 一对多

案例: 部门 与 员工的关系
关系: 一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门
实现: 在多的一方建立外键，指向一的一方的主键

8.1.2 多对多

案例: 学生 与 课程的关系
关系: 一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择
实现: 建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

8.1.3 一对一

案例: 用户 与 用户详情的关系
关系: 一对一关系，多用于单表拆分，将一张表的基础字段放在一张表中，其他详情字段放在另一张表中，以提升操作效率
实现: 在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE)

在这里插入图片描述

8.2 连接

  • 在 MySQL 中，连接查询主要有交叉连接、内连接、外连接、自连接。
8.2.1 交叉连接（CROSS JOIN）

  • 定义：交叉连接（CROSS JOIN）一般用来返回连接表的笛卡尔积。

  • 语法：

    # SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]
# SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句] 
SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info WHERE tb_students_info.course_id = tb_course.id;

  • 注意事项：

    1. 如果在交叉连接时使用 WHERE 子句，MySQL 会先生成两个表的笛卡尔积，然后再选择满足 WHERE 条件的记录。因此，表的数量较多时，交叉连接会非常非常慢。一般情况下不建议使用交叉连接。
    2. 在 MySQL 中，多表查询一般使用内连接和外连接，它们的效率要高于交叉连接。
8.2.2 内连接（INNER JOIN)

  • 定义：内连接（INNER JOIN）主要通过设置连接条件的方式，来移除查询结果中某些数据行的交叉连接。简单来说，就是利用条件表达式来消除交叉连接的某些数据行。内连接使用 INNER JOIN 关键字连接两张表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

  • 语法：

    # SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句]
SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s INNER JOIN tb_course c ON s.course_id = c.id;

  • 注意事项：

    1. 如果没有连接条件，INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在语法上是等同的，两者可以互换。
8.2.3 外连接（OUTER JOIN）

  • 内连接的查询结果都是符合连接条件的记录，而外连接会先将连接的表分为基表和参考表，再以基表为依据返回满足和不满足条件的记录。外连接可以分为左外连接和右外连接，下面根据实例分别介绍左外连接和右外连接。

  • 注意事项：

    1. 多个表左/右连接时，在 ON 子句后连续使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。
    2. 使用外连接查询时，一定要分清需要查询的结果，是需要显示左表的全部记录还是右表的全部记录，然后选择相应的左连接和右连接。
8.2.3.1 左外连接（LEFT OUTER JOIN）

  • 定义：左外连接又称为左连接，使用 LEFT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

  • 语法：下述语法中，“表1”为基表，“表2”为参考表。左连接查询时，可以查询出“表1”中的所有记录和“表2”中匹配连接条件的记录。如果“表1”的某行在“表2”中没有匹配行，那么在返回结果中，“表2”的字段值均为空值（NULL）。

    SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

  • 案例：

    mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
|  6 | HTML        |
+----+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
| 11 | LiMing |   22 | 男   |    180 |         7 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
11 rows in set (0.00 sec)

    mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s LEFT OUTER JOIN tb_course c 
    -> ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Henry  | Java        |
| NULL   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Jim    | MySQL       |
| Jane   | Python      |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| LiMing | NULL        |
+--------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)
8.2.3.2 右外连接（RIGHT OUTER JOIN）

  • 定义：右外连接又称为右连接，右连接是左连接的反向连接。使用 RIGHT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

  • 语法：与左连接相反，右连接以“表2”为基表，“表1”为参考表。右连接查询时，可以查询出“表2”中的所有记录和“表1”中匹配连接条件的记录。如果“表2”的某行在“表1”中没有匹配行，那么在返回结果中，“表1”的字段值均为空值（NULL）。

    SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

  • 案例：

    mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s RIGHT OUTER JOIN tb_course c 
    -> ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| NULL   | HTML        |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)
8.2.4 自连接

  • 自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。而对于自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询 。

  • 语法：

    # SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ... ;
select a.name '员工', b.name '领导' from emp a left join emp b on a.managerid =b.id;
8.2.5 联合查询（UNION）

  • 对于union查询，就是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集。

  • 语法：

    SELECT 字段列表 FROM 表A  UNION [ ALL ] SELECT 字段列表 FROM 表B ;

  • 注意事项：

    1. 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致，字段类型也需要保持一致。

    2. union all 会将全部的数据直接合并在一起，union 会对合并之后的数据去重。

8.3 子查询

  • 子查询是 MySQL 中比较常用的查询方法，通过子查询可以实现多表查询。子查询指将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。子查询可以在 SELECT、UPDATE 和 DELETE 语句中使用，而且可以进行多层嵌套。在实际开发时，子查询经常出现在 WHERE 子句中。

  • 语法：其中，操作符可以是比较运算符和 IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS 等关键字。

    WHERE <表达式> <操作符> (子查询)

  • 注意事项：

    1. 在 SELECT 语句中，子查询可以被嵌套在 SELECT 语句的列、表和查询条件中，即 SELECT 子句，FROM 子句、WHERE 子句、GROUP BY 子句和 HAVING 子句。
8.3.1 标量子查询

  • 子查询返回的结果是单个值（数字、字符串、日期等），最简单的形式，这种子查询称为标量子查询。

  • 常用的操作符：= <> > >= < <=

select * from emp where dept_id = (select id from dept where name = '销售部');
select * from emp where entrydate > (select entrydate from emp where name = '方东白');
8.3.2 列子查询

  • 子查询返回的结果是一列（可以是多行），这种子查询称为列子查询。

  • 常用的操作符：IN 、NOT IN 、 ANY 、SOME 、 ALL

    操作符描述
    IN在指定的集合范围之内，多选一
    NOT IN不在指定的集合范围之内
    ANY子查询返回列表中，有任意一个满足即可
    SOME与ANY等同，使用SOME的地方都可以使用ANY
    ALL子查询返回列表的所有值都必须满足
    select * from emp where dept_id in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');
select * from emp where salary > all ( select salary from emp where dept_id =(select id from dept where name = '财务部') );
8.3.3 行子查询

  • 子查询返回的结果是一行（可以是多列），这种子查询称为行子查询。

  • 常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN

    select * from emp where (salary,managerid) = (select salary, managerid from emp where name = '张无忌');
8.3.4 表子查询

  • 子查询返回的结果是多行多列，这种子查询称为表子查询。

  • 常用的操作符：IN

    select * from emp where (job,salary) in ( select job, salary from emp where name ='鹿杖客' or name = '宋远桥' );

8.4 探讨表连接与子查询

  1. 子查询的功能也可以通过表连接完成，但是子查询会使 SQL 语句更容易阅读和编写。
  2. 一般来说，表连接（内连接和外连接等）都可以用子查询替换，但反过来却不一定，有的子查询不能用表连接来替换。
  3. 子查询比较灵活、方便、形式多样，适合作为查询的筛选条件，而表连接更适合于查看连接表的数据。
  4. 一般情况下，子查询会产生笛卡儿积，表连接的效率要高于子查询。因此在编写 SQL 语句时应尽量使用连接查询。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/362111.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Unity_Visual Effect Graph

Unity_Visual Effect Graph

Unity_Visual Effect Graph Unity可视化特效渲染虽不及Unreal Engine，然也还是吊打一众其他引擎的，粗浅整理一波吧，需要深入研究的点实在是太多了。 按照常规包管理方式安装Visual Effect Graph插件： 安装之后，示例文件夹中自带资源，拖入场景即可： 场景只是资源的显…
阅读更多...
Vue学习Element-ui

Vue学习Element-ui

声明&#xff1a;本文来源于黑马程序员PDF讲义 Ajax 我们前端页面中的数据&#xff0c;如下图所示的表格中的学生信息&#xff0c;应该来自于后台&#xff0c;那么我们的后台和前端是 互不影响的2个程序&#xff0c;那么我们前端应该如何从后台获取数据呢&#xff1f;因为是2…
阅读更多...
Tensorflow2.0笔记 - where，scatter_nd, meshgrid相关操作

Tensorflow2.0笔记 - where，scatter_nd, meshgrid相关操作

本笔记记录tf.where进行元素位置查找&#xff0c;scatter_nd用于指派元素到tensor的特定位置&#xff0c;meshgrid用作绘图的相关操作。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plttf.__version__#where操作查找元素位置 #输入的tensor是Tr…
阅读更多...
问题：第十三届全国人民代表大会第四次会议召开的时间是（）。 #经验分享#知识分享#媒体

问题：第十三届全国人民代表大会第四次会议召开的时间是（）。 #经验分享#知识分享#媒体

问题&#xff1a;第十三届全国人民代表大会第四次会议召开的时间是&#xff08;&#xff09;。 A. 2018年3月3日至3月11日 B. 2019年3月5日至3月11日 C. 2020年3月5日至3月11日 D. 2021年3月5日至3月11日 参考答案如图所示 问题&#xff1a;顾客满意是顾客对一件产品满足…
阅读更多...
EDR、SIEM、SOAR 和 XDR 的区别

EDR、SIEM、SOAR 和 XDR 的区别

在一个名为网络安全谷的神秘小镇&#xff0c;居住着四位守护者&#xff0c;他们分别是EDR&#xff08;艾迪&#xff09;、SIEM&#xff08;西姆&#xff09;、SOAR&#xff08;索亚&#xff09;和XDR&#xff08;艾克斯&#xff09;。他们各自拥有独特的能力&#xff0c;共同守…
阅读更多...
中国城乡建设统计年鉴，pdf、xls格式，时间覆盖2002-2022年

中国城乡建设统计年鉴，pdf、xls格式，时间覆盖2002-2022年

基本信息&#xff1a; 数据名称: 中国城乡&#xff08;市&#xff09;建设统计年鉴 数据格式: pdf、xls不定 数据时间: 2002-2022年 数据几何类型: 文本 数据坐标系: —— 数据来源&#xff1a;住房和城乡建设部 2005年之后数据中有《中国城市建设统计年鉴》、《中…
阅读更多...
node，node-sass,sass-loader之间的版本关系

node，node-sass,sass-loader之间的版本关系

前言 安装配置node-sass 以及 sass-loader想必是很多前端的噩梦–一不小心又不成功还得装个半天。 下面说一下这个问题。 当然&#xff0c;你肯定遇到过&#xff1a; Node Sass version 9.0.0 is incompatible with ^4.0.0-这样的问题&#xff0c;这个也是因为三者关系对不上…
阅读更多...
SpringMVC-基本概念

SpringMVC-基本概念

一、引子 我们在上篇文章Spring集成Web中抛出了一个问题&#xff1a;为什么我们一直在自用Java Web阶段使用的Servlet来承接客户端浏览器的请求呢&#xff0c;我们熟知甚至是已经在日常开发中经常使用的Controller又与之有什么关系呢&#xff1f;我们将在本篇文章解答读者的这…
阅读更多...
怎么使用cmd命令来进行Vue脚手架的项目搭建

怎么使用cmd命令来进行Vue脚手架的项目搭建

前言 使用vue搭建项目的时候&#xff0c;我们可以通过对应的cmd命令去打开脚手架&#xff0c;然后自己配置对应的功能插件 怎么打开 我们打开对应的cmd命令之后就开始进入对应的网站搭建 vue ui 然后我们就打开对应的项目管理器来进行配置----这里我们打开开始创建新的项目…
阅读更多...
鱼和熊掌如何兼得？一文解析RDS数据库存储架构升级

鱼和熊掌如何兼得？一文解析RDS数据库存储架构升级

在2023年云栖大会上&#xff0c;阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞在主题演讲中提到&#xff0c;瑶池数据库推出“DB存储”一体化能力&#xff0c;结合人工智能、机器学习、存储等方法和创新能力&#xff0c;实现Buffer Pool Extension能力和智能冷温热数据分层能力。在大会的…
阅读更多...
springboot139华强北商城二手手机管理系统

springboot139华强北商城二手手机管理系统

简介 【毕设源码推荐 javaweb 项目】基于springbootvue 的 适用于计算机类毕业设计&#xff0c;课程设计参考与学习用途。仅供学习参考&#xff0c; 不得用于商业或者非法用途&#xff0c;否则&#xff0c;一切后果请用户自负。 看运行截图看 第五章 第四章 获取资料方式 **项…
阅读更多...
使用post-css实现移动端适配

使用post-css实现移动端适配

介绍移动端适配以及适配方案 适配原因 移动端不像PC端,有足够大的屏幕展示较多的内容不同的移动端设备&#xff0c;有不同屏幕宽度同样大小的页面元素在不同屏幕宽度设备展示时&#xff0c;布局就会错乱有些元素没有展示在可视范围内有些元素不能撑满整个屏幕&#xf…
阅读更多...
RISC-V指令格式

RISC-V指令格式

RISC-V指令格式 1 RISC-V指令集命名规范2 RISC-V指令集组成2.1 基础整数指令集2.2 扩展指令集 3 RISC-V指令格式3.1 指令表述3.2 指令格式 本文属于《 RISC-V指令集基础系列教程》之一&#xff0c;欢迎查看其它文章。 1 RISC-V指令集命名规范 前面提到过RV32I&#xff0c;这是…
阅读更多...
ArcGIS雨涝风险模拟

ArcGIS雨涝风险模拟

所谓雨涝模拟分析&#xff0c; 就是模拟降雨量达到一定强度&#xff0c; 城市的哪些区域容易被淹没形成内涝。 雨涝模拟更重要的是提前预测&#xff0c; 可在预测结果的基础上进行实地勘察&#xff0c; 为项目规划、风险防控等工作提供指导作用。 雨涝模拟的原理和思想多种…
阅读更多...
八数码问题dfs

八数码问题dfs

import java.util.*;public class Main{static String end "12345678x";public static void swap(char[] arr,int x,int y){char temp arr[x];arr[x] arr[y];arr[y] temp;}public static int bfs(String start){//key:String 存放12345678x这种格式的字符//value…
阅读更多...
Quartus生成烧录到FPGA板载Flash的jic文件

Quartus生成烧录到FPGA板载Flash的jic文件

简要说明&#xff1a; Altera的FPGA芯片有两种基本分类&#xff0c;一类是纯FPGA&#xff0c;另一类是FPGASoc&#xff08;System on chip)&#xff0c;也就是FPGAHPS&#xff08;Hard Processor System&#xff0c;硬核处理器&#xff09;&#xff0c;对应两种Flash烧录方式&a…
阅读更多...
SAM：基于 prompt 的通用图像分割模型

SAM：基于 prompt 的通用图像分割模型

Paper: Kirillov A, Mintun E, Ravi N, et al. Segment anything[J]. arXiv preprint arXiv:2304.02643, 2023. Introduction: https://segment-anything.com/ Code: https://github.com/facebookresearch/segment-anything SAM 是 Meta AI 开发的一款基于 prompt 的通用视觉大…
阅读更多...
LabVIEW潜油电泵数据采集系统

LabVIEW潜油电泵数据采集系统

LabVIEW潜油电泵数据采集系统 介绍一个基于LabVIEW的潜油电泵数据采集系统。该系统目的是通过高效的数据采集和处理&#xff0c;提高潜油电泵的性能监控和故障诊断能力。 系统由硬件和软件两部分组成。硬件部分主要包括数据采集卡、传感器和电泵等&#xff0c;而软件部分则是…
阅读更多...
2023.1.31 关于 Redis 分布式锁详解

2023.1.31 关于 Redis 分布式锁详解

目录 引言 分布式锁 引入分布式锁 引入 set nx 引入过期时间 引入校验机制 引入 lua 脚本 引入过期时间续约&#xff08;看门狗&#xff09; 引入 redlock 算法 结语 引言 在一个分布式系统中&#xff0c;可能会涉及到多个节点访问同一个公共资源的情况此时就需要通过…
阅读更多...
JAVA Web 学习（二）ServLet

JAVA Web 学习（二）ServLet

二、动态web 资源开发技术——Servlet Servlet&#xff08;小服务程序&#xff09;是一个与协议无关的、跨平台的Web组件&#xff0c;由Servlet容器所管理。运行在服务器端&#xff0c;可以动态地扩展服务器的功能&#xff0c;并采用“请求一响应”模式提供Web服务。 Servlet的…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023