MySQL(2)数据库对象与应用

库建立好之后基本不动,和我们接触最频繁的是表 建表就是声明字段的过程!

选择合适的类型[速度快 减少硬盘占用]

存储空间，还是存储范围有区别？

答案： 两者本质完全一样 ，只是在一些特殊情况下两者显示有区别(只是在显示的时候补全0的位数不一样)

实验

zerofill 零填充(本字段同时即自动带有unsigned属性,因为负数不能零填充)

如 数字2在固定宽度4时 零填充 即为0002

M值是一个整数(固定宽度值)，只有在字段有零填充zerofill属性时 规定M值才有意义！

M值只是 显示效果 ,不会影响实际数据值！

如M值为1,实际值255,一样会显示255

列可以声明默认值(推荐声明)

因为null无法和别的值比较

null = 0 返回null

null <> 0 返回null

null只能用is或is not比较 null is null当然对的。

例子：

浮点型有误差，不稳定！定点数更精确。

实际测试数据

Float(M,D)

M精度(总位数,不包含点) 精度值M 影响 存储的 值的范围

D标度(小数位) 小数点后有几位（mysql比较特殊，mssql/oracle都不能指定）

testcolumn float(5,2) unsigned; 范围0到99999

float(5,2)的范围-99999到99999

给float(5,2)这样的字段插入值在进位时有一些规矩:暂时没搞清楚，不是简单的四舍五入

插入值688826实际是68883 末尾6 进位

插入值688825实际是68883 末尾5 进位

插入值688824实际是68882 末尾4 舍去

插入值688005实际是68800

插入值688015实际是68801 末尾5 5前面是1 舍去

插入值688025实际是68802 末尾5 5前面是2 舍去

插入值688035实际是68803 末尾5 5前面是3 舍去

插入值688045实际是68804 末尾5 5前面是4 舍去

一般使用tinyint、char(1)、enum类型。

varchar(M)

M代表宽度 即可容纳的字符数 (并不是字节数) varchar占用的字节数与编码有关:

utf-8 一个汉字3字节　英文字母1字节

对于utf8mb4号称占用4字节但是并不绝对(在utf8可以覆盖到的范围则仍然占用3字节)

utf8mb4最有优势的应用场景:存储emoji表情

例子：

性能太差，不推荐

MySQL在564版本之后，TimeStamp和DateTime支持到微妙

一个例子：

以如下这张表为例

show privileges 命令可以查看全部权限

查询时从user->db->table_pirv->columns_pirv依次验证，如果通过则执行查询。

本课程涉及建表SQL

场景1：歌单按时间排序

场景2：统计云音乐创建歌单的用户

场景3-1：统计云音乐创建歌单的用户列表和每人创建歌单的数量。

场景3-2：统计云音乐创建歌单的用户列表和每人创建歌单的数量，并且只显示歌单数量排序大于等于2的用户

SQL进阶语法-like

场景4：查询一个月内创建歌单（从第6行开始显示10条记录）

场景5：对于未录入歌曲的歌单(trackcount = null)，输出结果时歌曲数返回0

连接的作用是用一个SQL语句把多个表中相互关联的数据查出来

场景6：查询收藏“老男孩”歌单的用户列表

子查询：内层查询的结果作为外层的比较条件。一般子查询都可以转换成连接，推荐使用连接。

场景7：查询出没有用户收藏的歌单

场景8：老板想看创建和收藏歌单的所有用户，查询play_list和play_fav两表中所有的userid

实例还是上节中的那些表

场景1：查询每张专辑总的点播次数和每首歌的平均点播次数。

场景2：查询全部歌曲中的最大的播放次数和最小的播放次数。

场景2续：查询播放次数最多的歌曲

count() 和 count(1) 基本一样，没有明显的性能差异。

count() 和 count(song_name) 差别在于 count(song_name) 会除去song_name is null的情况

场景3：显示每张专辑的歌曲列表

实例：查询一个月内userid为1,3,5的用户创建的歌单

学生表：

用于更正成绩的触发器：

今天要给大家推荐的是网梯科技的芝士阶梯。

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亮点分析

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不同的培训项目，考核要求往往大不相同；信息化平台需要精准了解每个学生、在每一项考核活动中的具体表现，并量化呈现

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在线学习平台的学员，天然对于教学反馈，抱有相比面授更高的要求与期待；对于每一次学习产出，平台助教人员需要给出即时的回应

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网梯公司成立于2000年，是专业在线教育技术服务与综合解决方案的提供商。经过20的发展，现已经拥有数百家用户、多项核心技术、24项国家发明专利、105项软件著作权、覆盖1531万终端学员的国内互联网+教育领域的知名企业。截止2020年8月，网梯云服务平台在线学习时长总计超过27亿（仅统计云服务客户）。

网梯深耕在线教育行业22年，在后疫情时代背景下，观察到整个培训行业开始进入消费者认知转型与从业者质量上升周期。我们相信现在就是成人在线培训行业最好的时代，这里一定会涌现出一大批成功的院校、机构，在时代的舞台上大放异彩。

说到大数据我们不能不提到人工智能，这个近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家科普什么是人工智能到现在产业普遍探讨如何落地问题，人工智能几乎霸屏各行各业。

大数据时代势不可挡。 一方面，为了实现降本增效，企业纷纷在寻求数字化、智能化转型。以期利用新技术带来结构性增长；；另一方面国家释放推动“新基建”加速经济建设信号，对于信息数字化 科技 产业的重视程度空前高涨。企业内部发展刚需和国家政策红利，人工智能化必然是新经济环境下的大势所趋。

人工智能的三大核心要素：算法、算力、数据缺一不可。 其中大数据更像是水电煤般的基础设施的存在。数据沉淀将变成未来企业搭建壁垒的核心竞争力。而具体来看大数据的发展方向也是涵盖多个方面，举例来说：

>> 新零售

新零售的新就在于将“零售数据化”，通过大数据重新定义“人货场”概念。传统零售下，通常是“人找货”，卖场提供什么样的商品用户就只能买到什么。而在大数据加持下的新零售时代，则是相反的“货找人”，零售平台将用户的“数据”和货的“数据”进行匹配。用户“数据”例如：用户的性别、年龄、兴趣品类、性格标签、消费能力、购物频次、浏览时长……等等；货的“数据”包含了：商品价格、促销优惠、品类细分、品质、产地、库存……等等。通过数据赋能、精准匹配，商家能比用户自己更了解用户。

>>在线教育

教育的线上化在这次疫情的驱动下变得十分必要，传统教育一个老师面对多个学生或者一对一的私教，老师的精力无法顾及所有学生，而通过技术手段可以沉淀学生、老师及课程的数据，从而更好地服务好双边体验。例如：AI识别学生上课状态，是否打瞌睡是否专注上课；智能批改作业，实时反馈学习成绩和遗漏知识点；知识点查漏补缺，根据学生个人情况定制测试作业……大数据智能协助提高效率的同时，也减轻人工成本，解放老师“管理”的时间，花更多时间精力备课。

>>直播

直播行业的大数据更是其生存之本，用户侧的“数据”有：内容喜好、观看时段、浏览时长等等，内容侧的“数据”有：什么样的主播在什么时段播什么类型的什么内容、转赞评数据等等。有了这样的双边数据后，平台自然可以实现“千人千面”的算法推荐内容，从而增强用户对平台的粘度。而直播的最直接的变现手段带货，大数据的则能进行智能跳转，快速结算。

大数据赋能下的行业有着不同的新业态，未来大数据必然会成为产业、生活必不可少的工具，涵盖我们生活的各个方面，帮我们更便捷高效的生活。

大数据是未来人工智能领域一项非常重要的基础。而随意人工智能的发展，需要的大数据将会在广度和深度两个方向同步扩展。从广度来看，大数据最终会扩展到 社会 的所有环节；从深度来看，大数据最终会深入到每个人从生到死全过程。

大数据的未来:万物皆可互联，世界鲜有隐私！

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化 社会 赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二：大数据推动 科技 领域的发展。大数据的发展正在推动 科技 领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化 社会 的基础。

第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

通过以上分析可以得出，未来大数据领域的发展空间还是比较大的，而且目前大数据领域的人才缺口比较大。

大数据的发展趋势总的来说应该体现在以下几个方面：

第一：互联网逐渐大数据化。随着大数据技术的逐渐成熟，互联网将成为大数据首先落地的领域，大数据将在电子商务等互联网应用平台得到广泛的应用。互联网 科技 公司也是推动大数据技术发展的中坚力量，在大数据发展的过程中会起到重要的作用，通过大数据技术在互联网领域的应用也能积累大量的应用经验。

第二：传统产业逐渐大数据化。随着互联网发展到产业互联网阶段，未来产业互联网将深入到整个传统行业中，而大数据技术作为产业互联网的核心技术之一必然会深入到传统行业中，所以未来传统行业大数据化将是一个重要的趋势。通过大数据相关技术不仅能够促进传统行业的信息化建设，包括物联网、云计算建设等，更是能够通过大数据来为传统行业创新带来帮助。

第三：人才大数据化。大数据的发展必然需要大量的大数据人才，不仅需要专业的大数据开发人才（大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等），也需要大量的大数据应用型人才（基于大数据工具开展大数据分析等工作），所以人才大数据化也是未来一个重要的趋势。对于职场人来说，掌握一定的大数据知识会提升自身的岗位竞争力。

大数据的发展方向我认为…每个人的生活轨迹习惯喜好，每个企业的需求和全方位信息，每个行业的发展方向布局，每个国家的综合状态，通过大数据统计分析，做出你所想要的结论！

大数据未来发展趋势将从以下几个方面体现：

按需提供的大数据基础设施

一切皆有d性。基于云的数据库和存储可以根据使用情况双向伸缩，用户只需购买和使用其需要的东西。

大数据边缘计算

当数据传输变得更快数据量更大时，边缘计算的智能化可以避免消耗更大的云存储空间和远端基础设施。

大数据硬件更加商品化

大数据硬件更加廉价，同时越来越多的智能化软件替代硬件功能。云时代，硬件越来越廉价。

大数据带来新的数据结构

平面文件和表结构将继续存在，同时会出现更多的空间数据、图形和网络数据。

大数据带来“大分析”

数据的价值决定于数据如何处理。引用舍恩伯格《大数据时代》中的一句话， 大数据带来的“不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相互关系。”你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

法律检索大数据是目前发展方向之一。法律 科技 新秀律宝AI大脑，导入最新最全的司法大数据，把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上，律师只需输入文字或语音识别录入事情经过或案件事实，系统将会自动进行信息提取和数据匹配，输出精准的法律检索结果和详细的案件分析报告，节省了律师办案时间。

大数据检索又新又全的司法大数据，输入关键词即可一键检索获取法规、案例、工商信息、司法观点等，方便律师进行检索。

类案大数据律宝能根据律师录入的案件详情，通过大数据智能检索匹配同类型案件和适用法条，给律师提供办案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英语：Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。

用途范围

用途分为十大智慧体系，分别为：智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧 社会 管理体系、智慧交通体系、智慧 健康 保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

2、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)

增强现实技术(Augmented Reality，简称 AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术1990年提出。VR是Virtual Reality的缩写，中文为虚拟现实。虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术， 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景，其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。

3、人工智能(Artificial Intelligence)

英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

用途范围

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

国内外大数据标准化现状及发展方向

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国家中小学智慧平台的理论视角可以从以下几个方面进行解读：

1 教育信息化理论视角：国家中小学智慧平台是以信息技术为支撑，以教育为中心，旨在推进国家中小学信息化建设的一个平台。它倡导利用信息技术手段改善教育教学质量和效率，提高教师教育教学能力，并促进学生自主学习和全面发展。

2 教育创新理论视角：国家中小学智慧平台通过融合各个领域资源，实现多元化、跨学科和全方位的教育资源共享和交流，以推动教育教学改革和创新，以满足不同学生的发展需求。

3 人本主义理论视角：国家中小学智慧平台将教育教学活动的重点放在学生身上，尊重学生的个性和需求，为学生提供更加个性化和多样化的学习体验，以此更好地开发学生的潜力。

4 系统论理论视角：国家中小学智慧平台注重教育系统整体性和协同性，通过整合各类教育资源，将教育教学活动融入信息化平台中，实现各类技术、资源和服务之间的无缝衔接和协同工作，进而形成一个体系化的教育教学服务体系。

总之，国家中小学智慧平台的理论视角具有信息化、创新、人本主义和系统性，并以此为基础，致力于提供更加便捷、高效、个性化的教育教学服务。

美国大学计算机专业的研究分支也非常多，不同分支对申请人的要求也会不同，下面简单介绍一下美国大学计算机专业的分支。

软件工程

软件工程方向主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。大体上分成软件设计、编程语言和软件测试。什么需求分析、结构设计、开发流程、生命周期等等全在此范围内。计算机专业的基础学科，如 *** 作系统、数据结构和算法全部包含。此方向几乎属于计算机专业内部第一大的方向了，录取名额很多，奖学金也有一些。不过由于市场需求巨大，就业也不是什么问题。

数据库

数据库方向具体又有数据库系统，数据挖掘等等。从很理论的关系数据库、云数据库，到很应用的SQL，全在学习范围之内。毕业生可以做数据库管理工程师。不过请注意这种工程师职位对于经验要求较高，尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师，刚毕业的学生恐怕有困难。不过工作可以找到，比如说兼职的实习性质，可以作为起步。对于编程序要求不算太高。

计算机网络

计算机网络甚至包括Telecommunication（通信）。这个范围可就大了。网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全等等全算在内。加密解密、路由算法、甚至编解码都是需要学习的学科。这个学科申请的竞争者非常多，来自EE，ECE背景的同学也都可以申请。不过本学科就业也算不错，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择。

人工智能

人工智能其实是很综合的学科，里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互，机器人等等。对于申请者的计算机科学背景要求较高，包括数据结构算法等等，都需要有一定学习基础。不过这个方向好像最近很热，招收的名额也比较多，也有从主要招收PhD向Master转移的趋势。完全对口的工作应该是R&D的性质，找起来有难度，不过退一步海阔天空，在各类电子设备商处都有学习此类专业可以涉足的工作。

计算机图形学

计算机图形学，这个专业与上面的人工智能、计算机网络、软件工程全都有交叉。研究图像的表达、处理等。计算机成像，三维动画，甚至网络影像传播都属于这个方向的范畴。学习这个专业的同学可以去游戏设计公司，**视频制作公司找工作。总之，现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学计算机图形学和多媒体的同学。

人机交互

人机交互，语音识别之类(语音识别有时候也作为一个单独的领域)。这个专业和人工智能专业互相交叉。并且此专业是计算机科学、行为科学、人体工程学、设计类的一个交叉领域。这样的专业的特点就是对工作经验比较看重。与人工智能一样，这样的领域如果找完全对口的工作有时候较难。

管理信息系统MIS

管理信息系统MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统、执行信息系统等都是MIS的组成部分。MIS专业还分成在工程院(计算机学院)或者商学院(管理)下面。前者偏技术，后者是偏商科了。

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