当前位置: 首页 > news >正文

创建数据表

Oracle从入门到总裁:https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/135209645

如果要进行数据表的创建

create table 表名称 (列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] ,列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] ,列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] ,...列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ]
) ;

创 建 一 张 成 员 表, 该 成 员 表 共 有 4 个 字 段, 其 中 mid 字 段 是number类型,name 字段是 varchar2类型,长度是 20,默认值是“无名氏”,birthday 字段是date类型,默认值是当前日期,note 字段是 clob类型

create table member(mid		number ,name		vachar2(20) 	default  '无名氏' ,birthday	DATE		default  sysdate ,note		clob
) ;
SQL> create table member(2  mid   number,3      name   varchar2(20)   default   '无名氏',4      birthday date   default sysdate,5      note    clob6  );表已创建。

创建完成之后就可以向表中保存数据,使用之前学的insert语句向该数据表中插入数据

insert into member(mid,name,birthday,note) values (1,'张三',TO_DATE('1890-10-10','yyyy-mm-dd'),'还活着么?') ;
insert into member(mid) values (2) ;
insert into member(mid,name) values (2,null) ;
SQL> insert into member(mid,name,birthday,note) values (1,'张三',TO_DATE('1890-10-10','yyyy-mm-dd'),'还活着么?') ;已创建 1 行。SQL> insert into member(mid) values (2) ;已创建 1 行。SQL> insert into member(mid,name) values (2,null) ;已创建 1 行。

默认值指的是如果没有使用字段进行设置,而字段明确出现了 null,那么内容就是 null

相关文章:

创建数据表

Oracle从入门到总裁:https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/135209645 如果要进行数据表的创建 create table 表名称 (列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] ,列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] ,列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] ,...列名称 类型 [DEFAULT 默认值 ] )…...

C语言字符串型常量

在C语言中,字符串型常量是由一系列字符组成的常量。字符串常量在C中以双引号(")括起来,例如:“Hello, World!”。字符串常量在C中是不可变的,也就是说,一旦定义,就不能修改其内…...

计算机网络 八股

计算机网络体系结构 OSI:物理层、数据链路层、网络层、运输层、会话层、表示层、应用层...

深入了解 Jetpack Compose 中的 Modifier

Jetpack Compose 是 Android 中用于构建用户界面的现代化工具包。其中,Modifier 是一个非常重要的概念,它允许我们对 UI 组件进行各种样式和布局的调整。在本篇博客中,我们将深入了解 Modifier,以及如何在 Compose 中使用它。 什…...

【数据库】聚合函数|group by分组|having|where|排序|函数 关键字的使用

目录 一、聚合函数 1、max() 2、min() 3、avg() 4、sum() 5、count() 二、group by 分组汇总 一般聚合函数配合着group by(分组)语句进行使用 把一组的数据放到一起,再配合聚合函数进行使用 三、having having语句 做筛选的 四、where和having的作用以及区…...

docker安装mongoDB及使用

一.mongodb是什么? MongoDB是一个NoSQL的非关系型数据库 ,支持海量数据存储,高性能的读写 1.mongo的体系结构 SQL术语/概念MongoDB术语/概念解释/说明databasedatabase数据库tablecollection数据库表/集合rowdocument数据记录行/文档colum…...

Linux 之五:权限管理(文件权限和用户管理)

1. 文件权限 在Linux系统中,文件权限是一个非常基础且重要的安全机制。它决定了用户和用户组对文件或目录的访问控制级别。 每个文件或目录都有一个包含9个字符的权限模式,这些字符分为三组,每组三个字符,分别对应文件所有者的权限…...

基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》 小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注! 《------往期经典推…...

MySQL 在聚合函数查询的结构中继续过滤

HAVING HAVING 关键字和 WHERE 关键字都可以用来过滤数据&#xff0c;且 HAVING 支持 WHERE 关键字中所有的操作符和语法,如果想要从 GROUP BY 分组中进行筛选的话&#xff0c;不是用 WHERE 而是使用 HAVING 来进行聚合函数的筛选。 语法 SELECT <列名1>, <列名2>,…...

UE4.27_ParticleSystem(没写完的材料)

UE4.27_ParticleSystem&#xff08;没写完的材料&#xff09; 参考实例&#xff1a; UE4[蓝图]下雪效果及雪的材质的实现...

腾讯云轻量服务器流量用完了怎么办?停机吗?

腾讯云轻量服务器流量用完了怎么办&#xff1f;超额流量另外支付流量费&#xff0c;流量价格为0.8元/GB&#xff0c;会自动扣你的腾讯云余额&#xff0c;如果你的腾讯云账号余额不足&#xff0c;那么你的轻量应用服务器会面临停机&#xff0c;停机后外网无法访问&#xff0c;继…...

块级作用域、变量提升

1.块级作用域 JS 中作用域有&#xff1a;全局作用域、函数作用域。没有块作用域的概念。ECMAScript 6(简称 ES6)中新增了块级作用域。块作用域由 { } 包括&#xff0c;if 语句和 for 语句里面的{ }也属于块作用域。 2.变量提升 如果变量声明在函数里面&#xff0c;则将变量声…...

c# 连接oracle 及对应获取数据集

1、数据库配置xml&#xff0c;首先连接成功后会自动创建xml并保存到对应xml&#xff0c;如下 static string ConnPath AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory "ConnOrcle.xml"; 声明xml名称&#xff0c;便于后续写入对应数据库参数 2、创建xml /// <summar…...

JS直接量及其相关对象

什么是直接量 直接量是指不需要创建对象就可以直接使用的变量。ES中的直接量主要有三种类型&#xff1a;表示字符串的string类型、表示数字的number类型和表示true/false的boolean类型。当我们直接将值赋给变量后&#xff0c;ES就会自动判断其类型&#xff0c;而且当参数发生变…...

一 windso10 笔记本刷linux cent os7.9系统

1:准备材料 16G以上U盘, 笔记本一台 镜像选了阿里云镜像:centos-7-isos-x86_64安装包下载_开源镜像站-阿里云 软件:链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/13WDp2bBU1Pdx4gRDfmBetg 提取码&#xff1a;09s3 2:把镜像写入U盘,本人已经写入好了,选择镜像,点开始就是,确定等…...

118.龙芯2k1000-pmon(17)-制作ramdisk

目前手上这个设备装系统不容易&#xff0c;总是需要借助虚拟机才能实现。 对生产就不太那么友好&#xff0c;能否不用虚拟机就能装Linux系统呢&#xff1f; 主要是文件系统的问题需要解决&#xff0c;平时我们一般是用nfs挂载后&#xff0c;然后对硬盘格式化&#xff0c;之后…...

IP-guard邮件管控再升级,记录屏幕画面,智能阻断泄密邮件

邮件是工作沟通以及文件传输的重要工具,却也成为了信息泄露的常见渠道。员工通过邮件对外发送了什么内容,是否含有敏感信息都无从得知,机密通过邮件渠道外泄也难以制止。想要防止企业的重要信息通过邮件方式泄露,我们不仅需要通过技术措施对外发邮件的行为进行规范,也要对…...

#LLM入门|Prompt#2.10_评估、自动化测试效果(下)——当不存在一个简单的正确答案时 Evaluation Part2

上一章我们探索了如何评估 LLM 模型在 有明确正确答案 的情况下的性能&#xff0c;并且我们学会了编写一个函数来验证 LLM 是否正确地进行了分类列出产品。 在使用LLM生成文本的场景下&#xff0c;评估其回答准确率可以是一个挑战。由于LLM是基于大规模的训练数据进行训练的&am…...

round四舍五入在python2与python3版本间区别

round()方法返回数值的小数点四舍五入到n个数字。 语法 以下是round()方法的语法&#xff1a; round( x ,n) 参数 x --这是一个数值&#xff0c;表示需要格式化的数值 n --这也是一个数值,表示小数点后保留多少位 返回值 该方法返回 数值x 的小数点四舍五入到n个数字 …...

新概念英语第二册(73)

【New words and expressions】生词和短语&#xff08;9&#xff09; record-holder 纪录保持者 truant n. 逃学的孩子unimaginative adj. 缺乏想像力的shame n. 惭愧&#xff0c;羞耻 hitchhike v. 搭便车旅行 m…...

【雷达成像】基于二维ADMM的稀度驱动ISAR成像附Matlab复现含文献

​✅作者简介&#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者&#xff0c;擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。&#x1f34e; 往期回顾关注个人主页&#xff1a;Matlab科研工作室&#x1f447; 关注我领取海量matlab电子书…...

Workout.Cool:打造您的终极开源健身教练平台,3大核心功能全面解析

Workout.Cool&#xff1a;打造您的终极开源健身教练平台&#xff0c;3大核心功能全面解析 【免费下载链接】workout-cool &#x1f3cb; Modern open-source fitness coaching platform. Create workout plans, track progress, and access a comprehensive exercise database.…...

从Wi-Fi路由器到智能音箱:空间FFT(DOA)在消费电子中的实战应用与避坑指南

从Wi-Fi路由器到智能音箱&#xff1a;空间FFT&#xff08;DOA&#xff09;在消费电子中的实战应用与避坑指南 当你对着智能音箱喊"播放音乐"时&#xff0c;它总能准确识别你的位置并定向拾音&#xff1b;当Wi-Fi路由器自动优化信号覆盖时&#xff0c;它其实在默默计算…...

从FAST-LIO到FASTER-LIO:紧耦合激光惯性里程计的演进之路

1. FAST-LIO&#xff1a;紧耦合激光惯性里程计的开山之作 第一次接触FAST-LIO是在2019年&#xff0c;当时我正在为一个室内移动机器人项目寻找可靠的定位方案。传统LOAM系列算法虽然精度不错&#xff0c;但对计算资源要求太高&#xff0c;我们的NX开发板根本跑不动。直到看到FA…...

别再混淆了!OpenCV灰度拉伸 vs 直方图均衡,一次讲清区别与适用场景

OpenCV灰度拉伸与直方图均衡&#xff1a;技术原理与实战选择指南 在数字图像处理领域&#xff0c;对比度增强是基础却至关重要的环节。许多初学者面对灰度拉伸和直方图均衡这两种技术时&#xff0c;常陷入选择困境——它们看似都能改善图像质量&#xff0c;但实际原理和适用场景…...

从电影特效到游戏UI:深入浅出聊聊Alpha通道和Premultiplied Alpha的那些‘坑’

从电影特效到游戏UI&#xff1a;深入浅出聊聊Alpha通道和Premultiplied Alpha的那些‘坑’ 在影视后期合成与游戏开发中&#xff0c;透明通道的处理就像空气般无处不在却又容易被忽视——直到出现诡异的黑边、白边或色彩失真。当你在Unity中导入精心制作的粒子特效PNG序列时&am…...

从风格迁移到目标检测:Instance Norm、Layer Norm、Group Norm的跨界应用与PyTorch代码对比

从风格迁移到目标检测&#xff1a;Instance Norm、Layer Norm、Group Norm的跨界应用与PyTorch代码对比 在计算机视觉领域&#xff0c;归一化技术&#xff08;Normalization&#xff09;早已超越简单的训练加速工具&#xff0c;成为模型设计中影响特征表达的关键因素。传统Batc…...

别再让设计稿印刷出来“色差离谱”!Photoshop中RGB转CMYK的保姆级避坑指南

设计师必看&#xff1a;从屏幕到印刷的零色差实战手册 当你的设计作品从屏幕跃然纸上时&#xff0c;是否经历过那种"理想很丰满&#xff0c;现实很骨感"的绝望&#xff1f;精心调配的渐变色印刷后变成浑浊的色块&#xff0c;鲜艳的LOGO印出来像蒙了一层灰——这几乎是…...

别再只会用cv2.threshold了!OpenCV图像二值化保姆级教程:从OTSU到Sauvola算法实战

OpenCV图像二值化实战&#xff1a;从基础阈值到Sauvola算法的深度解析 当处理一张光照不均的文档扫描件时&#xff0c;你是否遇到过这样的困境&#xff1a;使用简单的cv2.threshold后&#xff0c;要么文字断裂模糊&#xff0c;要么背景噪点泛滥&#xff1f;这就像用同一把钥匙想…...

告别大Batch和负样本:手把手复现SimSiam自监督训练(PyTorch版)

从零实现SimSiam自监督学习&#xff1a;PyTorch实战与调优指南 引言&#xff1a;为什么需要关注SimSiam&#xff1f; 2021年CVPR最佳论文提名的SimSiam&#xff0c;以其简洁优雅的设计在自监督学习领域掀起波澜。不同于传统对比学习需要海量负样本或超大batch size&#xff0c;…...