news 2026/6/9 20:15:50

每天5分钟,软件测试轻松掌握sql语句(表的查询和增加命令)

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
每天5分钟,软件测试轻松掌握sql语句(表的查询和增加命令)
删除数据库表的操作

drop table if exists xxx 表示当xxx表存在的时候才会执行删除操作

drop table students; drop table if exists students;
表中插入数据的操作

1 全部字段填写:
按照设计表的数据类型,依次插入对应数据,数据之间用逗号隔开。
主键如果是自增长,可以是用0或者null代替
insert into 表名 values(0,xx,xx,xx)

  1. INSERT INTO students VALUES( 0,

  2. 'zhangsan',

  3. 18,

  4. 173.05 )

2 部分字段填写的方法
如果某些字段不想赋值,可以只给某些字段赋值,相应的写法也不一样:
insert into 表名(字段名1, 字段名2) values(value1,value2)

INSERT INTO students (name) VALUES('张三吴')
表中的查询操作

1 查询所有内容
select * from 表名

SELECT * from students;

感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!有需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取

版权声明: 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。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/6/5 15:45:25

RaNER模型部署教程:云端与本地环境对比

RaNER模型部署教程:云端与本地环境对比 1. 引言 1.1 AI 智能实体侦测服务 在信息爆炸的时代,非结构化文本数据(如新闻、社交媒体内容、文档)占据了企业数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息,成为自然语言处…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 17:25:01

5分钟上手Qwen2.5:小白友好云端GPU,1小时1块钱

5分钟上手Qwen2.5:小白友好云端GPU,1小时1块钱 引言:设计师的多语言文案助手 作为一名设计师,你是否经常遇到这样的困扰:需要为国际客户准备多语言文案,但自己只精通母语;想快速生成产品描述、…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 18:42:49

Qwen2.5-7B新模型体验:没显卡别愁,1块钱玩1小时

Qwen2.5-7B新模型体验:没显卡别愁,1块钱玩1小时 1. 什么是Qwen2.5-7B? Qwen2.5-7B是阿里巴巴最新推出的开源大语言模型,属于通义千问(Qwen)系列的最新升级版本。这个7B代表模型有70亿参数,在保…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 16:57:37

中文NER优化:RaNER模型与词典结合的策略

中文NER优化:RaNER模型与词典结合的策略 1. 引言:中文命名实体识别的挑战与机遇 在自然语言处理(NLP)领域,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 是信息抽取的核心任务之一。其目标是…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 18:42:53

RaNER模型实战案例:新闻文本实体抽取详细步骤

RaNER模型实战案例:新闻文本实体抽取详细步骤 1. 引言 1.1 业务场景描述 在当今信息爆炸的时代,新闻媒体、社交平台和企业文档中充斥着海量的非结构化文本数据。如何从中高效提取关键信息,成为自然语言处理(NLP)领域…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 17:25:57

RaNER模型多语言扩展实战:自定义实体类型识别

RaNER模型多语言扩展实战:自定义实体类型识别 1. 引言:AI 智能实体侦测服务的演进与挑战 随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 已成为信息抽取…

作者头像 李华