Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >在Navicat中如何新建数据库和表并做查询

在Navicat中如何新建数据库和表并做查询

原创
作者头像
Python进阶者
发布于 2018-09-12 07:41:04
发布于 2018-09-12 07:41:04
6.4K0
举报

上一篇文章,小编给大家分享了在Navicat中如何远程连接数据库,没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章:在Ubuntu14.04中配置mysql远程连接教程。今天小编给大家分享一下如何在Navicat中新建数据库和表。

用过远程连接数据库工具的小伙伴都知道,在Navicat中新建数据库和表并不太难,具体的教程如下所示。在这里依然以IP地址为192.168.255.131的主机数据库为例。

1、首先登陆Navicat,然后顺利连接数据库,如下图所示。

2、在IP地址为192.168.255.131数据库上右键,然后点击“新建数据库”,如下图所示。

3、之后弹出“新建数据库”对话框,在“常规”选项卡中需要设置数据库名、字符集和排序规则。

4、正常情况下,建议数据库名字以英文命名,字符集选择utf8, 排序规则选择utf8_general_ci。在这里将数据库名命名为scrapyspider,字符集选择utf8,排序规则选择utf8_general_ci,如下图所示。设置完成之后点击“确定”。

5、之后可以看到scrapyspider数据库创建成功,点击scrapyspider数据库,可以看到此时尚未创建任何的表。

6、在左侧选项卡点击“表”,然后右键点击选择“创建新表”,之后将弹出下图的新建表界面

7、在“名”这一栏添加字段,之后选择类型和长度,设置小数点和是否允许空值,如下图所示。如果想增加字段,则点击“添加栏位”即可。

8、下图中,作为演示。添加了time、name和id三个字段,并将id设置为主键,如下图所示。

9、设置完成之后,按下快捷键Ctrl+s,保存设置的内容,弹出表名菜单,如下图所示。在表名窗口中需要输入表名,在这里将表命名为article,之后点击确定即可。

10、保存之后,可以看到表名由之前的“无标题”变成了现在的article,并且可以看到所设置的字段。

11、接下来在字段中输入内容。在time字段下输入时间,在nam字段下输入dcpeng,将id字段设置为1.设置完成之后按下快捷键Ctrl+s,保存设置,如下图所示。

12、在Navicat的选项卡中点击“查询”,然后点击“新建查询”,之后弹出查询窗口,如下图所示。当前并未输入任何的SQL语句。

13、在查询窗口中输入SQL语句进行搜索,如下图所示,试图查询article表中的数据。SQL语句写完之后,点击“运行”选项卡,之后查询到的结果将会在同一个窗口下进行显示,如下图所示。

14、当然了,右键点击article,可以看到关于表格的操作还有许多,在此就不赘述了。

关于Navicat中的建库、建表和简单查询的教程已经完成,希望对大家的学习有帮助。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
SMURF流程之q2-sidle(三)——数据库准备
这一步是提取一个区域的数据库,基于K-mer,为了提升内存效率,把简并碱基和重复kmer作为一条序列。
用户1075469
2021/03/11
6160
SMURF流程之q2-sidle(三)——数据库准备
SMURF流程之q2-sidle(一)
前面说到Science封面文章用的16S数据分析流程有qiime2的插件版本,可以解决基于matlab MCR standalone版本的报错,于是实践一下!https://github.com/jwdebelius/q2-sidle。conda的安装就不表了,教程挺多的。
用户1075469
2021/03/11
6980
SMURF流程之q2-sidle(一)
SMURF(5R)-Science封面文章使用的16S新流程(二)
前面介绍的SMURF流程的运行以失败告终了,不过这个是这篇文章的参考方法,至于这篇文章改进过的方法,还没有试过,这就试一下,顺便考虑是否能把6区的移植过来,搞个6R呢,可能,算法上有略微的区别,毕竟这篇Science研究的是肿瘤中的含量很少的微生物,用了严格的去污染策略,不管怎样,试试吧!
用户1075469
2021/02/15
7470
适用于QIIME2的UNITE 9.0分类器及训练方法
在使用 QIIME2 分析 ITS 数据时,需要注释降噪得到的代表序列,而注释需要输入所参考的数据库。
小汪Waud
2023/11/17
9715
适用于QIIME2的UNITE 9.0分类器及训练方法
扩增子分析流程
该 SOP 基于 QIIME2 2020.2,学习之前建议先过一遍 QIIME2 “Moving Pictures” tutorial[1]。
生信菜鸟团
2020/06/17
4.6K0
ubiome类似数据dada2处理探索3
我简单处理了下otu序列和表,使它们能导入qiime2,应该是一行shell代码解决的,shell水平不行,python来顶了。
用户1075469
2020/03/03
4390
[翻译]q2 picrust2 教程
picrust2 beta既可以单独安装,也可以以qiime2-PICRUST2插件方式安装和使用,两者都可以在linux和Mac上运行,windows请使用虚拟机。
用户1075469
2020/03/03
3.5K0
ubiome类似数据dada2处理探索6
接着前面的内容,这里再进行下数据库的处理,看看从参考数据库就按测序数据处理是不是能提高物种注释的精度。这里先预报一下,种的分类结果并不能有明显的提升,或许是因为序列长度的缺陷,即使再努力提高技巧,终究不能解决根本的问题,250bp的长度,对比1500bp左右的全长,显然还是太短了,难以实现精确的分类,所以,要想更精确,只有上16S全长,这只能寄望于Pacbio,Oxford Nanopore,和10x linked reads或者类似的技术,比如华大的sLtFR等技术提升读长了。再激进些,等测序成本足够低,上宏基因组,宏转录组了。
用户1075469
2020/03/03
6070
Kraken2 Vs qiime2 16S物种注释
最早接触Kraken2这个软件是在宏基因组,但官网上说其实这个软件也是可以用于16S物种注释的。当时没怎么在意,后面发现有个美国肠道微生物检测公司Thryve是使用这个软件进行物种注释的。最近发现2020年9月的一篇文章是比较了kraken2和qiime2的物种注释结果,详细见宏基因组公众号的文章。
用户1075469
2021/03/11
1.6K0
Kraken2 Vs qiime2 16S物种注释
数据分析-cuttag分析流程分享3-个性化分析内容
在进行了前面两次的流程分析,目前已经得到了bedgarph文件和peak文件,需要在后面对peak文件进行相关的分析,主要有差异peak分析、peak的注释、注释基因的富集分析以及motif分析,我做了几次,发现里面的坑还是很多的。
小胡子刺猬的生信学习123
2022/04/06
6.2K6
数据分析-cuttag分析流程分享3-个性化分析内容
鉴定lncRNA流程全套代码整理
前两期周更我们通过一篇文章的复现整理了mRNA和lncRNA分析基本流程,但并没有涉及新lncRNA的鉴定,本周的推文本质上是我个人学习鉴定lncRNA的全套流程笔记,整合了我们公众号往期的资源,对代码进行了勘误更新,内容非常详实。
生信菜鸟团
2023/08/23
4K1
鉴定lncRNA流程全套代码整理
关于 16s 序列的注释算法
16S rRNA 扩增子测序已被广泛应用于微生物组研究,其中一个至关重要的步骤就是对相应序列(OTU 或者 ASV)进行分类学注释。虽然已经有大量的注释算法被开发出来,但是我们最普遍用到的仍是朴素贝叶斯分类器(NBC)。追溯其历史,RDP(Ribosomal Database Project)首先使用了NBC 算法[1]来对序列进行分类注释,证明了16S rRNA 序列可以进行属水平分类。很多研究也证明 NBC 在标记基因序列分类上的效果确实十分稳健,比如 QIIME2 内置的 q2-feature-classifier[2] 分类器。
生信菜鸟团
2021/08/25
1.6K0
关于 16s 序列的注释算法
GATK的人类宿主的微生物检测流程PathSeq和在空转上的运用
Download the latest RefSeq accession catalog RefSeq-releaseXX.catalog.gz, where XX is the latest RefSeq release number, at: ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/release/release-catalog/ Download NCBI taxonomy data files dump (no need to extract the archive): ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/taxonomy/taxdump.tar.gz Assuming these files are now in your current working directory, build the taxonomy file using PathSeqBuildReferenceTaxonomy:
追风少年i
2023/12/27
9560
GATK的人类宿主的微生物检测流程PathSeq和在空转上的运用
宏转录组学习笔记(二)
继续前面的学习,前面已经把软件安装完成,数据库准备好,下面就是分析的过程了,基本上按照原文的命令进行的,由于教程中没有给出tara_f135_full_megahit.fasta这个文件,这里我们就把这几个样本的组装提到了前面,自己组装获得这个序列,然后再进行物种注释。
用户1075469
2020/03/31
1.6K0
宏转录组学习笔记(二)
qiime2-2019.4更新学习笔记
q2cli 1.在查看插件的详细信息时清理 –version 输出! 2.将多个小时的血液、汗水和眼泪投入到清理q2cli体验中,变化包括: 1)--cmd-config 已经被删除了(它没有得到充分的记录,并且增加了很大的复杂性)。我们鼓励需要编程控制的QIIME2用户改用PythonAPI,这要灵活得多。 2)--py-packages从qiime info 中移除了(它已经坏了),使用conda list代替。 3)--output-dir 和--o选项中,在执行命令之前,请确保路径是可写的。 4)
用户1075469
2020/03/03
1K0
ChIP-seq详细分析流程
参考生信技能树1以及生信技能树2 只记录从数据下载,到最终结果展示,具体生物学知识请自行查阅 稍后关于ChIP-seq的背景知识我会再发布一篇文章。 数据下载:数据存放地址 关于环境配置和软件安装请参考我之前的RNA-seq分析流程
Y大宽
2018/09/10
4.3K1
ChIP-seq详细分析流程
SAHMI 单细胞宿主-微生物互作分析代码实战
2020年11月29日,拙文《单细胞时代 || 宿主-微生物组相互作用》中,浅谈了在单细胞水平分析宿主细胞与微生物组的相互作用,当时主要参考的文章是:Host-Microbiome Interactions in the Era of Single-Cell Biology。
生信技能树jimmy
2024/06/13
2.3K2
SAHMI 单细胞宿主-微生物互作分析代码实战
SILVA、GREENGENES、RDP三大数据库的序列探索统计
最近对16s的三大数据库的序列的具体序列情况挺好奇的,决定统计一下各个序列的长度分布情况,以及这些序列具体分布在哪几个V区,有助于我解决后面16So数据的问题。还是用上我三脚猫的功夫,开始今天 的探索,没有人探索的事情,还是挺开心的。
用户1075469
2020/03/03
2.3K0
BLAST—序列相似性搜索必备神器
BLAST(Basic Local Alignment Search Tool) 是一款用于在蛋白质或 DNA 数据库中进行相似性搜索的分析工具。BLAST 程序能够快速比对查询序列与公开数据库中的序列,并计算相似性得分,以进行统计分析。
生信菜鸟团
2025/03/12
5020
BLAST—序列相似性搜索必备神器
全基因组 - 人类基因组变异分析(PacBio) (3)-- pbmm2
长读段比对算法与一代/二代测序数据的比对算法有很大的不同,因为长读段通常更长、包含更多错误和变异,并且需要更复杂的比对策略。
三代测序说
2023/10/26
1.6K1
全基因组 - 人类基因组变异分析(PacBio) (3)-- pbmm2
推荐阅读
相关推荐
SMURF流程之q2-sidle(三)——数据库准备
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档