① 咋样用sql语句提取表 AI_Content中的Content字段中的第一张图片放到字段ImageUrl中
写个PHP脚本去遍历数据库，然后再提取图片的地址更新到ImageUrl字段
$in_str = '<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 align=left border=0><TR><TD><IMG alt=三亚亚龙湾高尔夫球场 hspace=0 src="/Uploadimages/Artcle/2005/113/10000417.jpg" border=0></TD></TR> '; // 这个为你从数据库里取出来的数据，再赋值给$in_str变量
preg_match_all("/src=\"([^\"]+)\"/isU", $in_str, $out);
$new_str = $out[0][0];
$update_sql = "UPDATE table_name SET ImageUrl='$new_str' WHERE id='$id'";
mysql_query($update_sql);
这样就可以实现了。
假如想一条SQL就更新过来，不大现实
② java.sql.SQLException: Field 'ReviewId' doesn't have a default value 这到底是怎么回事，跪求答案，！
你的问题我推测有两种情况：
1，如果 ReviewId 为你的一个表的主键，你应该把它设置成自动增长类型
2，如果为非主键你需要把它设置成允许为空或者附默认值
具体操作可以查看mysql相关数据的操作：
ALTER TABLE 表名 MODIFY ReviewId BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY;
③ workbench中删除表review sql 和drop now的区别
在SQL中，删除表的内容只是将数据删除，使之成为一个空表。 而删除表结构，是不仅将数据删除，也将表的实体删除。 其中，删除表内容的语句为： truncate table 表名;删除表结构的语句为： drop table 表名;举例如下： 数据库
④ 如何使用SQL语句修改表内的数据
修改表中内容
修改用到update语句，语句格式为:UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值
即 update 员工表 set 部门id=01 where 员工id=0004
SQL联合主键
Create Table 表名 (字段名1 Int Not Null,
字段名2 nvarchar(13) Not Null Primary Key (字段名1, 字段名2),
字段名3…………
字段名N………… )
(4)aisqlreview扩展阅读
主键是数据库表的一个重要属性，建立主键可以避免表中存在完全相同的记录，也就是说主键在一张表中的记录值是唯一的。 建立主键有两种方法：一种是在数据库提供的GUI环境中建立，另一种是通过SQL语句执行建立，下面分别介绍。
在数据库提供的GUI环境中建立（以SQL7为例）。输入表信息后按Ctrl键同时选中多行，然后点上面的主键按钮就行了。
通过SQL语句执行建立。又分两种，一是在建表语句中直接写，二是建表之后更改表结构。
在建表语句中直接写：
Create Table 表名 (字段名1 Int Not Null,
字段名2 nvarchar(13) Not Null Primary Key (字段名1, 字段名2),
字段名3…………
字段名N………… )
⑤ sql收缩数据库日志的几种办法
在SQL Server 2000/2005中可以快速压缩日志log文件，通过SQL,
方法一：
--BigData为数据库名
DUMPTRANSACTIONBigDataWITHNO_LOG
BACKUPLOGBigDataWITHNO_LOG
DBCCSHRINKDATABASE(BigData)
执行以上语句可以快速压缩日志文件到1M。
但是以上语句中前两行在SQL Server 2008下无法执行 ，
第一行提示“Incorrect syntax near the keyword 'TRANSACTION'.”
第二行提示“One or more of the options (no_log) are not supported for this statement. Review the documentation for supported options. ”
第三行可以执行。但日志log文件没有任何变化。
原来SQL Server 2008已经不再支持DUMPTRANSACTION和BACKUP LOG WITH NO_LOG，
sql Server 2005说明中明确：包含 DUMP 语句是为了向后兼容。而 后续版本的 Microsoft SQL Server 将删除该功能。请避免在新的开发工作中使用该功能，并着手修改当前还在使用该功能的应用程序。 使用 BACKUP。
SQL Server 2008说明：BACKUP LOG WITH NO_LOG 和 WITH TRUNCATE_ONLY 选项已废止。使用完整恢复模式或大容量日志恢复模式时，如果必须删除数据库中的日志备份链，请切换至简单恢复模式。有关详细信息，请参阅有关从完整恢复模式或大容量日志恢复模式切换的注意事项。
方法二：
useDB_NAME
sp_dboptionDB_NAME,"trunc.logonchkpt.",true
checkpoint
sp_dboptionDB_NAME,"autoshrink",true
方法三：（请提前备份文件！！）
Detach数据库。
删除log文件。
附加数据库，选移除log文件，此时SQL Server 会自动重新建立一个512K 的Log 文件。
方法四：
USEBigData;
GO
BACKUPLOGDATABASENAMETODISK='d: est.bak'
--.
DBCCSHRINKFILE(Bigdata_Log,1);
GO
⑥ 南昌北大青鸟分享人工智能要学的语言有哪些
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
南昌计算机学校http://www.kmbdqn.cn/认为这是我们大部分人对人工智能的认识，现在人工智能技术已经开始愈热，人工智能技术在我们生活当中的各个方面都得到了应用，未来人工智能技术人才可想而知，企业的宠儿。
学人工智能应该先学什么语言?不少想学人工智能的朋友都在思考这个问题，因为人工智能的学习，首先需要掌握一门编程语言，现在热门的编程语言那么多，Java/PHP/Javascript/SQL/Python/GO等等，那么人工智能跟哪种编程语言比较契合呢?这个你知道答案吗?答案就是Python语言。
也许你对Python语言了解的还不是太多，没关系，今天就跟北大青鸟小编一起来了解下，什么是Python语言?Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库,它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
那么Python语言跟人工智能有什么关系呢?Python在当下被称为是数据分析和AI的第一语言，Python的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，能够建立非常良好的生态环境，Python的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在Python模块里，暴露出漂亮的接口。
⑦ sql中的删除和修改语句怎么写啊
SQL常用命令使用方法：
(1) 数据记录筛选：
dateserial(2006,11,10)
SELECT *
FROM shop_review
WHERE (DATEPART(day, reviewdtm) >= DATEPART(day, GETDATE()))
SELECT *
FROM shop_review
WHERE (DATEPART(day, reviewdtm) <= DATEPART(day, GETDATE())) AND (DATEPART(day,
reviewdtm) >= 8) AND (DATEPART(yyyy, reviewdtm) < DATEPART(year, GETDATE()))
sql="select * from 数据表 where 字段名=字段值 order by 字段名 "
sql="select * from 数据表 where 字段名 like ′%字段值%′ order by 字段名 "
sql="select top 10 * from 数据表 where 字段名 order by 字段名 "
sql="select * from 数据表 where 字段名 in (′值1′,′值2′,′值3′)"
sql="select * from 数据表 where 字段名 between 值1 and 值2"
(2) 更新数据记录：
sql="update 数据表 set 字段名=字段值 where 条件表达式"
sql="update 数据表 set 字段1=值1,字段2=值2 …… 字段n=值n where 条件表达式"
(3) 删除数据记录：
sql="delete from 数据表 where 条件表达式"
sql="delete from 数据表" (将数据表所有记录删除)
(4) 添加数据记录：
sql="insert into 数据表 (字段1,字段2,字段3 …) values (值1,值2,值3 …)"
sql="insert into 目标数据表 select * from 源数据表" (把源数据表的记录添加到目标数据表)
(5) 数据记录统计函数：
AVG(字段名) 得出一个表格栏平均值
COUNT(*|字段名) 对数据行数的统计或对某一栏有值的数据行数统计
MAX(字段名) 取得一个表格栏最大的值
MIN(字段名) 取得一个表格栏最小的值
SUM(字段名) 把数据栏的值相加
引用以上函数的方法：
sql="select sum(字段名) as 别名 from 数据表 where 条件表达式"
set rs=conn.excute(sql)
用 rs("别名") 获取统的计值，其它函数运用同上。
(5) 数据表的建立和删除：
CREATE TABLE 数据表名称(字段1 类型1(长度),字段2 类型2(长度) …… )
例：CREATE TABLE tab01(name varchar(50),datetime default now())
DROP TABLE 数据表名称 (永久性删除一个数据表)
⑧ 什么是sql server的数据结构
数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法： Sartaj Sahni 在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实
例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。”他将数据对象（data object）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。 Clifford A.Shaffer 在《数据结构与算法分析》一书中的定义是：“数据结构是 ADT（抽象数据类型 Abstract Data Type） 的物理实现。” Lobert L.Kruse 在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的逻辑结构及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。 数据元素相互之间的关系称为结构。有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。树形结构和图形结构全称为非线性结构。集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。 数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。
编辑本段数据结构与算法
算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现，为了全面的反映一个数据的逻辑结构，它在存储器中的映象包括两方面内容，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序等。 数据的运算是数据结构的一个重要方面，讨论任一种数据结构时都离不开开对该结构上的数据运算及其实现算法的讨论。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组： Data-Structure=(D，S) 其中：D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集。 数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。数据类型可分为两类：原子类型、结构类型。一方面，在程序设计语言中，每一个数据都属于某种数据类型。类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。可以认为，数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。另一方面，在程序设计过程中，当需要引入某种新的数据结构时，总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。 计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位，叫做位。我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素，通常称这个位串为元素或结点。当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。 一个软件系统框架应建立在数据之上，而不是建立在操作之上。一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。 对每一个数据结构而言，必定存在与它密切相关的一组操作。若操作的种类和数目不同，即使逻辑结构相同，数据结构能起的作用也不同。 不同的数据结构其操作集不同，但下列操作必不可缺： 1,结构的生成； 2.结构的销毁； 3,在结构中查找满足规定条件的数据元素； 4,在结构中插入新的数据元素； 5,删除结构中已经存在的数据元素； 6,遍历。 抽象数据类型：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。抽象数据类型可用以下三元组表示：（D，S，P）。D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。ADT的定义为： ADT 抽象数据类型名{ 数据对象：（数据元素集合） 数据关系：（数据关系二元组结合） 基本操作：（操作函数的罗列） } ADT 抽象数据类型名; 抽象数据类型有两个重要特性： 数据抽象 用ADT描述程序处理的实体时，强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）。 数据封装 将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。 数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。数据元素（Data Element）是数据的基本单位。在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等，都被称为一个数据元素。 有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。 数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。 数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素之间都不会是孤立的，在它们之间都存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。根据数据元素间关系的不同特性，通常有下列四类基本的结构： ⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。 从上面所介绍的数据结构的概念中可以知道，一个数据结构有两个要素。一个是数据元素的集合，另一个是关系的集合。在形式上，数据结构通常可以采用一个二元组来表示。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组 Data_Structure ＝（D，R） 其中，D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。 线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系，数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的，或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。在实际问题中线性表的例子是很多的，如学生情况信息表是一个线性表：表中数据元素的类型为学生类型; 一个字符串也是一个线性表：表中数据元素的类型为字符型，等等。 线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。 线性表是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序列，通常记为： (a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an) 其中n为表长， n＝0 时称为空表。 它有两种存储方法：顺序存储和链式存储，它的主要基本操作是插入、删除和检索等。
⑨ 请问有人能解释一下这段SQL文
select * from * where * order by *
的语句，仔细看一下，就知道是查询语句,只不过内容、表和条件多一些。
分开：
select
t5.t_pr_projectname,
t4.t_mo_molename,
t3.t_ai_appraisalfullname
from t_review_bill t1,
t_review_appraisal t2,
t_appraisal_item t3,
t_mole t4,
t_project t5
from
t_review_bill t1,
t_review_appraisal t2,
t_appraisal_item t3,
t_mole t4,
t_project t5
where
t1.t_rb_managerid = t2.t_ra_managerid
and t4.t_mo_projectid = t1.t_rb_projectid
and t2.t_ra_appraisalid = t3.t_ai_appraisalid
and t1.t_rb_problemsts = '3'
and t1.t_rb_enddate >= (Sysdate-7)
and t2.t_ra_appraisalsts = '0'
and t5.t_pr_projectid = t1.t_rb_projectid
order by
t3.t_ai_upddate ,
t1.t_rb_projectid ,
t4.t_mo_moleid ,
t3.t_ai_bclassification ,
t3.t_ai_sclassification
⑩ 请问SQL中视图与查询的区别
SQL中视图与查询的区别为：功能不同、归属不同、数据来源不同。
一、功能不同
1、视图：视图可以更新字段内容并返回原表。
2、查询：查询文件中的记录数据不能修改。
二、归属不同
1、视图：视图不是一个独立的文件，它保存在数据库中。
2、查询：查询是一个独立的文件，不属于数据库。
三、数据来源不同
1、视图：视图的数据来源可以是本地数据源，也可以是远程数据源。
2、查询：查询的数据来源只有本地数据源，不能访问远程数据源。