1)配置数据库:安装MySQL,在MySQL中创建数据库aaa,在aaa中创建数据表student,在student中输入几条数据记录; (2)在Java开发工具中配置Java数据库开发环境:在eclipse或Intellij Idea中引入MySQL驱动程序包; (3) 编写Java程序访问数据表student,并显示表中的所有数据记录。(上交程序代码和程序运行截图。) student数据表结构:

时间: 2024-02-09 18:07:45 浏览: 90
好的,您的问题是如何在Java中访问MySQL数据库并读取数据表中的记录,是吗?那么我来为您解答。 首先,我们需要在MySQL中创建一个名为aaa的数据库,并在其中创建一个名为student的数据表。我们可以使用以下SQL语句进行创建: ``` CREATE DATABASE aaa; USE aaa; CREATE TABLE student ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ); INSERT INTO student (id, name, age) VALUES (1, 'Tom', 18); INSERT INTO student (id, name, age) VALUES (2, 'Jerry', 20); INSERT INTO student (id, name, age) VALUES (3, 'Alice', 22); ``` 这样,我们就在MySQL中创建了一个名为aaa的数据库,并在其中创建了一个名为student的数据表,并插入了三条记录。 接下来,我们需要在Java中配置MySQL的开发环境。我们可以在Eclipse或Intellij Idea中引入MySQL的驱动程序包。可以在以下网址中下载MySQL的驱动程序包:https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 下载完成后,将MySQL的驱动程序包放置到Java项目的classpath路径下。 接下来,我们可以编写Java程序来访问MySQL数据库并读取数据表中的记录。以下是一个简单的Java程序示例: ```java import java.sql.*; public class Main { public static void main(String[] args) { String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/aaa"; String user = "root"; String password = "password"; try { Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM student"); while (rs.next()) { int id = rs.getInt("id"); String name = rs.getString("name"); int age = rs.getInt("age"); System.out.println("id: " + id + ", name: " + name + ", age: " + age); } rs.close(); stmt.close(); conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 这个程序首先连接到MySQL数据库,然后创建一个Statement对象,并执行一个SQL查询语句,从student数据表中读取所有记录。最后,程序将每个记录的id、name和age字段打印到控制台上。 您可以将这个程序保存为一个Java文件,并使用Java编译器编译它,然后运行它。程序将会连接到MySQL数据库,并输出student数据表中的所有记录。 希望这个解答能够对您有所帮助。
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说明这段代码是干什么的create database 学生选课; use 学生选课; source C:\Users\Administrator\Desktop\xuexi.sql show tables; select * from student; set @c1=1,@c2=2,@c3=3; select @c1,@c2,@c3; delimiter // create function fn1() returns datetime reads sql data begin return now(); end// select fn1() as 当前时间// select now()// delimiter // create function fn2(a int,b int) returns int reads sql data begin return a+b; end// select fn2(321,123)// select fn2(9876,3546)// show create function fn1\G drop function fn1// create procedure proc1() begin declare a int default 100; set a=a+50; select a; end// call proc1()// delimiter // create procedure aaa() begin declare v varchar(5); set v='你好'; if v is null then select '是空值'; else select '不是空值'; end if; end// call aaa()// delimiter // create procedure bbb() begin declare v int; set v=100; case v when 1 then select'值是1'; when 2 then select'值是2'; else select '值不是1也不是2'; end case; end // call bbb()// delimiter // create procedure xunhuan() begin declare pl int default 0; my_loop:loop set pl=pl+1; select '你真好看'; if pl>10 then leave my_loop; end if; end loop my_loop; end// call xunhuan()// delimiter // create procedure p_student () begin select *from student; end// call p_student()// desc student// delimiter // create procedure p_student2(dept varchar(8)) begin select * from student where sdept=dept; end// call p_student2('云计算技术')// call p_student2('人工智能系')// call p_student2('大数据技术')// delimiter // create procedure p_student3(sex char(2), out renshu int) begin if sex='男' then select count(ssex) into renshu from student where ssex='男'; else select count(ssex) into renshu from student where ssex='女'; end if; end// call p_student3('男', @renshu)// select @renshu // call p_student3('女', @renshu)// select @renshu// show create procedure p student2\G drop procedure p student2// create database 网上书店数据库; use 网上书店数据库; source C:\Users\Administrator\Desktop\online bookstore.sql show tables; select * from user; delimiter // create procedure proc_1() begin select * from user; end// call proc_1()// delimiter // create procedure proc_2(昵称 varchar(20),out 积分 int) begin select score into 积分 from user where uname=昵称; end// call proc_2( 平平人生,@积分)// select @积分// call proc_2(感动心灵’,@积分)// select @积分//

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内容概要:本文档详细介绍了一个利用Matlab实现Transformer-Adaboost结合的时间序列预测项目实例。项目涵盖Transformer架构的时间序列特征提取与建模,Adaboost集成方法用于增强预测性能,以及详细的模型设计思路、训练、评估过程和最终的GUI可视化。整个项目强调数据预处理、窗口化操作、模型训练及其优化(包括正则化、早停等手段)、模型融合策略和技术部署,如GPU加速等,并展示了通过多个评估指标衡量预测效果。此外,还提出了未来的改进建议和发展方向,涵盖了多层次集成学习、智能决策支持、自动化超参数调整等多个方面。最后部分阐述了在金融预测、销售数据预测等领域中的广泛应用可能性。 适合人群:具有一定编程经验的研发人员,尤其对时间序列预测感兴趣的研究者和技术从业者。 使用场景及目标:该项目适用于需要进行高质量时间序列预测的企业或机构,比如金融机构、能源供应商和服务商、电子商务公司。目标包括但不限于金融市场的波动性预测、电力负荷预估和库存管理。该系统可以部署到各类平台,如Linux服务器集群或云计算环境,为用户提供实时准确的预测服务,并支持扩展以满足更高频率的数据吞吐量需求。 其他说明:此文档不仅包含了丰富的理论分析,还有大量实用的操作指南,从项目构思到具体的代码片段都有详细记录,使用户能够轻松复制并改进这一时间序列预测方案。文中提供的完整代码和详细的注释有助于加速学习进程,并激发更多创新想法。

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