【重学 MySQL】五十一、更新和删除数据
【重学 MySQL】五十一、更新和删除数据
- 更新数据
- 删除数据
- 注意事项
在MySQL中,更新和删除数据是数据库管理的基本操作。
更新数据
为了更新(修改)表中的数据,可使用UPDATE语句。UPDATE语句的基本语法如下:
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;
- table_name:要更新的表名。
- column1, column2, …:要更新的列名。
- value1, value2, …:列的新值。
- condition:确定要更新行的过滤条件。
UPDATE语句的使用方式有两种:
- 更新表中特定的行:通过WHERE子句指定条件,只更新满足条件的行。
- 更新表中的所有行:省略WHERE子句,将更新表中的所有行(通常不推荐这样做,除非确实需要更新所有行)。
例如,要更新customers表中cust_id为10005的行的cust_email字段,可以使用以下语句:
UPDATE customers
SET cust_email = 'elemer@fudd.com'
WHERE cust_id = 10005;
UPDATE语句中还可以使用子查询来动态地确定要更新的值。此外,如果希望在更新过程中即使遇到错误也继续执行,可以使用UPDATE IGNORE语句。但请注意,这可能会导致某些更新未成功执行而不报错。
删除数据
从表中删除数据,使用DELETE语句。DELETE语句的基本语法如下:
DELETE FROM table_name
WHERE condition;
- table_name:要删除数据的表名。
- condition:确定要删除行的过滤条件。
DELETE语句的使用方式也有两种:
- 删除表中特定的行:通过WHERE子句指定条件,只删除满足条件的行。
- 删除表中的所有行:省略WHERE子句,将删除表中的所有行(但保留表结构)。这是一个危险的操作,需要慎重使用。
例如,要删除customers表中cust_id为10006的行,可以使用以下语句:
DELETE FROM customers
WHERE cust_id = 10006;
除了DELETE语句外,MySQL还提供了其他删除数据的方法:
- DROP TABLE语句:用于删除整个表及其数据。这是一个非常危险的操作,一旦执行,数据将无法恢复。
- TRUNCATE TABLE语句:用于快速删除表中的所有数据,但保留表结构。TRUNCATE TABLE通常比DELETE语句更快,因为它不会逐行删除数据,而是直接从表中删除数据页。但请注意,TRUNCATE TABLE不允许使用WHERE子句来指定特定的删除条件,并且不会记录删除操作到事务日志中。
- 使用外键约束:如果表之间存在外键关系,可以使用外键约束来级联删除相关数据。当删除主表中的行时,从表中相关的行也会被自动删除。
注意事项
- 备份数据:在执行更新和删除操作之前,务必备份重要数据,以防意外丢失。
- 使用WHERE子句:除非确实需要更新或删除所有行,否则务必使用WHERE子句来指定条件,以避免误操作。
- 测试WHERE子句:在使用UPDATE或DELETE语句之前,应该先用SELECT语句进行测试,确保WHERE子句过滤的是正确的记录。
- 事务处理:在可能的情况下,使用事务来处理更新和删除操作。这可以确保在发生错误时能够回滚到事务开始之前的状态。
- 权限管理:确保只有具有适当权限的用户才能执行更新和删除操作。这可以通过数据库的用户管理和权限设置来实现。
综上所述,更新和删除数据是MySQL数据库管理中的重要操作。通过合理使用UPDATE和DELETE语句以及注意相关事项,可以有效地管理数据库中的数据。
相关文章:

【重学 MySQL】五十一、更新和删除数据
【重学 MySQL】五十一、更新和删除数据 更新数据删除数据注意事项 在MySQL中,更新和删除数据是数据库管理的基本操作。 更新数据 为了更新(修改)表中的数据,可使用UPDATE语句。UPDATE语句的基本语法如下: UPDATE ta…...

Web3与人工智能的交叉应用探索
随着数字技术的发展,Web3与人工智能(AI)之间的结合正逐渐成为一个重要的研究领域。Web3技术旨在实现更加去中心化和透明的互联网,而人工智能则在数据分析、自动化决策和增强人类能力方面展示了巨大的潜力。 1. 去中心化数据管理与…...

【springboot9736】基于springboot+vue的逍遥大药房管理系统
作者主页:Java码库 主营内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app等设计与开发。 收藏点赞不迷路 关注作者有好处 文末获取源码 项目描述 伴随着全球信息化发展,行行业业都与计算机技…...

四.网络层(上)
目录 4.1网络层功能概述 4.2 SDN基本概念 4.3 路由算法与路由协议 4.3.1什么是路由协议? 4.3.2什么是路由算法? 4.3.3路由算法分类 (1)静态路由算法 (2)动态路由算法 ①全局性 OSPF协议与链路状态算法 ②分散性 RIP协议与距离向量算法 4.3.…...

Leecode热题100-56.合并区间
以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返回 一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。 示例 1: 输入:intervals [[1,3…...

安全帽未佩戴预警系统 劳保防护用品穿戴监测系统 YOLO
在建筑、矿山、电力等高危行业中,工人面临着各种潜在的危险,如高空坠物、物体打击等。安全帽能够有效地分散和吸收冲击力,大大降低头部受伤的严重程度。一旦工人未正确佩戴安全帽,在遭遇危险时,头部将直接暴露在危险之…...

【python机器学习】线性回归 拟合 欠拟合与过拟合 以及波士顿房价预估案例
文章目录 线性回归之波士顿房价预测案例 欠拟合与过拟合线性回归API 介绍:波士顿房价预测数据属性:机器学习代码实现 拟合 过拟合 欠拟合 模拟 及处理方法(正则化处理)导包定义函数表示欠拟合定义函数表示拟合定义函数表示过拟合 正则化处理过拟合L1正则化L2正则化 线性回归之波…...

IT招聘乱象的全面分析
近年来,IT行业的招聘要求似乎越来越苛刻,甚至有些不切实际。许多企业在招聘时,不仅要求前端工程师具备UI设计能力,还希望后端工程师精通K8S服务器运维,更有甚至希望研发经理掌握所有前后端框架和最新开发技术。这种招聘…...

一入递归深似海,算法之美无止境
最近在刷leetcode hot100,在写二叉树中最大路径和的时候,看到了一个佬对递归的理解,深受启发,感觉自己对于递归的题又行了!!! 这里给大家分享一下(建立大家先去尝试一下这道题再来看 124. 二叉树中的最大路径和 二叉树中的 路径 被定义为一条节点序列,序列中每…...

进程的状态的理解(概念+Linux)
文章目录 进程的状态并行和并发物理和逻辑 时间片进程具有独立性等待的本质运行阻塞标记挂起等待 Linux下的进程状态(一)运行状态(R - running)(二)睡眠状态(S - sleeping)ÿ…...

Apache Linkis + OceanBase:如何提升数据分析效率
计算中间件 Apache Linkis 构建了一个计算中间件层,以实现上层应用程序和底层数据引擎之间的连接、治理和编排。目前,已经支持通过数据源的功能,实现用户通过Linkis 对接并使用 OceanBase数据库。 本文详细阐述了在 Apache Linkis v1.3.2中&a…...

Day01-postgresql数据库基础入门培训
Day01-postgresql数据库基础入门培训 1、PostgresQL数据库简介2、PostgreSQL行业生态应用3、PostgreSQL版本发展与特性4、PostgreSQL体系结构介绍5、PostgreSQL与MySQL的区别6、PostgreSQL与Oracle、MySQL的对比 1、PostgresQL数据库简介 PostgreSQL【简称:PG】是加…...

打卡第四天 P1081 [NOIP2012 提高组] 开车旅行
今天是我打卡第四天,做个省选/NOI−题吧(#^.^#) 原题链接:[NOIP2012 提高组] 开车旅行 - 洛谷 题目描述 输入格式 输出格式 输入输出样例 输入 #1 4 2 3 1 4 3 4 1 3 2 3 3 3 4 3 输出 #1 1 1 1 2 0 0 0 0 0 输入 #2 10 4 5 6 1 …...

Jenkins Pipline流水线
提到 CI 工具,首先想到的就是“CI 界”的大佬--]enkjns,虽然在云原生爆发的年代,蹦出来了很多云原生的 CI 工具,但是都不足以撼动 Jenkins 的地位。在企业中对于持续集成、持续部署的需求非常多,并且也会经常有-些比较复杂的需求,此时新生的 CI 工具不足以支撑这些很…...

鸿蒙harmonyos next flutter混合开发之开发FFI plugin
创建FFI plugin summation,默认创建的FFI plugin是求两个数的和 flutter create --templateplugin_ffi summation --platformsandroid,ios,ohos 创建my_application flutter create --org com.example my_application 在my_application项目中文件pubspec.yaml引…...

oracle数据库安装和配置
Oracle数据库安装 一、安装前的准备 系统要求: 硬件:内存至少1GB(推荐2GB以上),硬盘至少10GB的可用空间,CPU至少2核心。 操作系统:支持Oracle版本的Windows(如Windows 10或更高版本…...

猫玖破密啦
题目: 终究还是猫哥:3d5a3a0cfff7fb2e29194c0b7a89f284ff19a8 玖离:收到消息Oh,what_is_the_flag 玖离:7468655f666c61675f69735f666c13556d2cf2faec1e2d0f330b7dcceea1c62cb2 终究还是猫哥:收到消息************************************ 已…...

SpringBoot框架:服装生产管理的现代化工具
摘 要 本协力服装厂服装生产管理系统设计目标是实现协力服装厂服装生产的信息化管理,提高管理效率,使得协力服装厂服装生产管理作规范化、科学化、高效化。 本文重点阐述了协力服装厂服装生产管理系统的开发过程,以实际运用为开发背景&#…...

Android Preference的使用以及解析
简单使用 values.arrays.xml <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <resources><string-array name"list_entries"><item>Option 1</item><item>Option 2</item><item>Option 3</item&…...

HCIP——GRE和MGRE
目录 VPN GRE GRE环境的搭建 GRE的报文结构 GRE封装和解封装报文的过程 GRE配置编辑 R1 R2 GRE实验编辑 MGRE 原理 MGRE的配置 R1 R2 R3 R4 查看映射表 抓包 MGRE环境下的RIP网络 综合练习编辑 VPN 说到GRE,我们先来说个大…...

微信小程序——音乐播放器
一、界面设计 播放页面: 显示当前播放歌曲的封面图片、歌曲名称、歌手名称。有播放 / 暂停按钮、上一首、下一首按钮。进度条显示播放进度,可以拖动进度条调整播放位置。音量调节滑块。 歌曲列表页面: 展示歌曲列表,包括歌曲名称、…...

OceanBase 4.x 部署实践:如何从单机扩展至分布式部署
OceanBase 4.x 版本支持2种部署模式:单机部署与分布式部署,同时支持从单机平滑扩展至分布式架构。这样,可以有效解决小型业务向大型业务转型时面临的扩展难题,降低了机器资源的成本。 以下将详述如何通过命令行,实现集…...

大数据新视界 --大数据大厂之TeZ 大数据计算框架实战:高效处理大规模数据
💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的…...

docker详解介绍+基础操作 (三)
1.docker 存储引擎 Overlay: 一种Union FS文件系统,Linux 内核3.18后支持 Overlay2:Overlay的升级版,docker的默认存储引擎,需要磁盘分区支持d-type功能,因此需要系统磁盘的额外支持。 关于 d-type 传送…...

【大语言模型-论文精读】谷歌-BERT:用于语言理解的预训练深度双向Transformers
【大语言模型-论文精读】谷歌-BERT:用于语言理解的预训练深度双向Transformers 目录 文章目录 【大语言模型-论文精读】谷歌-BERT:用于语言理解的预训练深度双向Transformers目录0. 引言1. 简介2 相关工作2.1 基于特征的无监督方法2.2 无监督微调方法2.3…...

【Java】集合中单列集合详解(一):Collection与List
目录 引言 一、Collection接口 1.1 主要方法 1.1.1 添加元素 1.1.2 删除元素 1.1.3 清空元素 1.1.4 判断元素是否存在 1.1.5 判断是否为空 1.1.6 求取元素个数 1.2 遍历方法 1.2.1 迭代器遍历 1.2.2 增强for遍历 1.2.3 Lambda表达式遍历 1.2.4 应用场景 二、…...

【Fine-Tuning】大模型微调理论及方法, PytorchHuggingFace微调实战
Fine-Tuning: 大模型微调理论及方法, Pytorch&HuggingFace微调实战 文章目录 Fine-Tuning: 大模型微调理论及方法, Pytorch&HuggingFace微调实战1. 什么是微调(1) 为什么要进行微调(2) 经典简单例子:情感分析任务背景微调 (3) 为什么微调work, 理论解释下 2…...

清华系“仓颉”来袭:图形起源:用AI颠覆字体设计,推动大模型商业化落地
大模型如何落地?又该如何实现商业化?这一议题已成为今年科技领域的焦点话题。 在一个鲜为人知的字体设计赛道上,清华创业公司“图形起源”悄然实现了商业变现:他们帮助字体公司将成本降低了80%,生产速度提升了10倍以上…...

分布式一致性协议的深度解析:Paxos与Raft
分布式系统的复杂性源于节点失效、网络分区、消息丢失等诸多不确定性。在这种背景下,分布式一致性问题应运而生,成为解决这些问题的核心。本文将从理论到实践,深入探讨两种经典的一致性协议:Paxos与Raft。文章适合有一定分布式系统…...

ai写作,五款软件助你快速写作!
在这个信息爆炸的时代,内容创作成为了连接用户、传递价值的桥梁。然而,面对日益增长的创作需求,如何在保证质量的同时提升效率,成为了每位创作者面临的难题。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,AI写作软…...