请解释MYSQL的数据库引擎作用？

一、请解释MYSQL的数据库引擎作用？

使用mysql插件式存储引擎体系结构，允许数据库专业人士为特定的应用需求选择专门的存储引擎，完全不需要管理任何特殊的应用编码要求，采用mysql服务器系统结构，由于在存储级别上提供了一致和简单的应用模型和API，应用程序编程人员和DBA可不再考虑所有的底层实施细节。

二、人脸识别中mysql数据库起什么作用？

人脸识别mysql数据库起数据提供参照作用，实现多项参照，精准解析：

需求描述

1.将人脸特征信息保存进MySQL数据库。

2.调用摄像头识别人脸，将待识别的人物进行识别，并实时地与数据库中的人脸特征信息进行比对，同时判断出被识别者的身份。

需求分析

1、准备

利用opencv、face_recognition、numpy、pymysql等Python第三方类库，官方说法是face_recognition的人脸识别准确率高达99.6%。

2、识别

利用face_recognition，可以很轻易地得到人脸128维的人脸编码，并且通过比对函数，就可以得出想要的结果。

3、编码

由于face_recognition的128维的人脸编码是一个numpy ndarray类型，即矩阵，并不能存进数据库，要想存进数据库，必须进行类型转换

思路：先将矩阵转为列表，再将列表里的每个元素转为字符串，再用字符串拼接的方式拼成一个字符串，这时就可以把特征值存进数据库了。

4.译码

既然是特征值的比对，那么从数据库取完数据之后，就需要把字符串重新转为矩阵格式。

思路：先通过字符串切割，转为列表，再对列表里每个元素转为浮点型（float），最后再转为矩阵。

5.输出

常规做法通过人脸识别后想要在图像上输出被识别者姓名，但是opencv有自己的一套编码规范，无法输出中文，如果保存的是中文，那么就会出现乱码的情况。

中文文字图像显示解决思路：通过调用本地已存在的字体，利用PIL进行格式转换。

解决方案

数据库设计 

FaceSQL.py：MySQL数据库处理相关

import pymysql

class FaceSQL:

def __init__(self):

self.conn = pymysql.connect(

# 数据库的IP地址

host="xxx.xxx.xxx.xxx",

# 数据库用户名称

user="******",

# 数据库用户密码

password="******",

# 数据库名称

db="xxx",

# 数据库端口名称

port=3306,

# 数据库的编码方式 注意是utf8

charset="utf8"

)

def processFaceData(self, sqlstr, args=()):

print(sqlstr)

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor

cursor = self.conn.cursor()

try:

# 执行sql语句

cursor.execute(sqlstr, args)

# 提交到数据库执行

self.conn.commit()

except Exception as e:

# 如果发生错误则回滚并打印错误信息

self.conn.rollback()

print(e)

finally:

# 关闭游标

cursor.close()

def saveFaceData(self,id,encoding_str):

self.processFaceData("insert into face(学号,encoding) values(%s,%s)", (id, encoding_str))

def updateFaceData(self, id, encoding_str):

self.processFaceData("update face set encoding = %s where 学号 = %s", (encoding_str, id))

def execute_float_sqlstr(self, sqlstr):

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor

cursor = self.conn.cursor()

# SQL插入语句

results = []

try:

# 执行sql语句

cursor.execute(sqlstr)

# 获取所有记录列表

results = cursor.fetchall()

except Exception as e:

# 如果发生错误则回滚并打印错误信息

self.conn.rollback()

print(e)

finally:

# 关闭游标

cursor.close()

return results

def sreachFaceData(self, id):

return self.execute_float_sqlstr( "select * from face where 学号="+id)

def allFaceData(self):

return self.execute_float_sqlstr( "select * from face ")

def sreach_Info(self,id):

return self.execute_float_sqlstr( "select * from zstustu where 学号='" + id + "'")

FaceTools.py： 人脸特征信息处理相关

import face_recognition

import numpy

from os import listdir,path

from FaceSQL import FaceSQL

class FaceTools:

def __init__(self):

try:

self.facesql=FaceSQL()

except :

print("数据库连接错误")

def encoding_FaceStr(self, image_face_encoding):

# 将numpy array类型转化为列表

encoding__array_list = image_face_encoding.tolist()

# 将列表里的元素转化为字符串

encoding_str_list = [str(i) for i in encoding__array_list]

# 拼接列表里的字符串

encoding_str = ','.join(encoding_str_list)

return encoding_str

def decoding_FaceStr(self, encoding_str):

# print("name=%s,encoding=%s" % (name, encoding))

# 将字符串转为numpy ndarray类型，即矩阵

# 转换成一个list

dlist = encoding_str.strip(' ').split(',')

# 将list中str转换为float

dfloat = list(map(float, dlist))

face_encoding = numpy.array(dfloat)

return face_encoding

def add_Face(self,image_name, id):

# 加载本地图像文件到一个numpy ndarray类型的对象上

image = face_recognition.load_image_file("./photo/"+image_name)

# 返回图像中每个面的128维人脸编码

# 图像中可能存在多张人脸，取下标为0的人脸编码，表示识别出来的最清晰的人脸

image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]

encoding_str =self.encoding_FaceStr(image_face_encoding)

# 将人脸特征编码存进数据库

self.facesql.saveFaceData(id,encoding_str)

def updata_Face(self, image_name, id):

# 加载本地图像文件到一个numpy ndarray类型的对象上

image = face_recognition.load_image_file("./photo/"+image_name)

# 返回图像中每个面的128维人脸编码

# 图像中可能存在多张人脸，取下标为0的人脸编码，表示识别出来的最清晰的人脸

image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]

encoding_str = self.encoding_FaceStr(image_face_encoding)

# 将人脸特征编码更新数据库

self.facesql.updateFaceData(id, encoding_str)

def sreach_Face(self, id):

face_encoding_strs = self.facesql.sreachFaceData(id)

# 人脸特征编码集合

face_encodings = []

# 人脸特征姓名集合

face_names = []

for row in face_encoding_strs:

name = row[0]

face_encoding_str = row[1]

# 将从数据库获取出来的信息追加到集合中

face_encodings.append(self.decoding_FaceStr(face_encoding_str))

face_names.append(name)

return face_names,face_encodings

def load_faceoffile(self):

filepath = 'photo'

filename_list = listdir(filepath)

# 人脸特征编码集合

face_encodings = []

# 人脸特征姓名集合

face_names = []

a = 0

for filename in filename_list: # 依次读入列表中的内容

a += 1

if filename.endswith('jpg'): # 后缀名'jpg'匹对

face_names.append(filename[:-4]) # 把文件名字的后四位.jpg去掉获取人名

file_str = 'photo' + '/' + filename

a_images = face_recognition.load_image_file(file_str)

print(file_str)

a_face_encoding = face_recognition.face_encodings(a_images)[0]

face_encodings.append(a_face_encoding)

print(face_names, a)

return face_names,face_encodings

def load_faceofdatabase(self):

try:

face_encoding_strs = self.facesql.allFaceData()

except:

print("数据库连接错误")

# 人脸特征编码集合

face_encodings = []

# 人脸特征姓名集合

face_names = []

for row in face_encoding_strs:

name = row[0]

face_encoding_str = row[1]

# 将从数据库获取出来的信息追加到集合中

face_encodings.append(self.decoding_FaceStr(face_encoding_str))

face_names.append(name)

return face_names, face_encodings

def load_images_face(self,filepath):

filename_list = listdir(filepath)

for filename in filename_list: # 依次读入列表中的内容

if path.isdir(filepath+filename):

self.load_images_face(filepath+filename+"\\")

if filename.endswith('jpg'): # 后缀名'jpg'匹对

file_str = filepath + filename

a_images = face_recognition.load_image_file(file_str)

print(file_str)

face_encoding = face_recognition.face_encodings(a_images)

if face_encoding != []:

a_face_encoding = face_encoding[0]

encoding_str = self.encoding_FaceStr(a_face_encoding)

self.facesql.saveFaceData(filename[:-4], encoding_str)

def load_images_faces(self, filepath):

filename_list = listdir(filepath)

a=0

for filename in filename_list: # 依次读入列表中的内容

if filename.endswith('jpg'): # 后缀名'jpg'匹对

file_str = filepath + filename

a_images = face_recognition.load_image_file(file_str)

print(file_str)

face_encoding = face_recognition.face_encodings(a_images)

for a_face_encoding in face_encoding:

a += 1

encoding_str = self.encoding_FaceStr(a_face_encoding)

self.facesql.saveFaceData(filename[:-4] + "-" + str(a), encoding_str)

运行结果

三、mysql常用的数据库？

mysql是常用的数据库软件之一，属于免费数据库，还有db2,oracle等，现在很多中小企业用的都是mysql数据库软件，因为其免费，且性能不错，性价比高。对于大数据也具有一定的支持，单表也可以达到g级别的支持。对于程序员，mysql自然就成为首选。

四、mysql installer是mysql数据库吗？

MYSQL官方提供了Installer方式安装MYSQL服务以及其他组件，使的Windows下安装，卸载，配置MYSQL变得特别简单。就是说MySQL Installer可以直接和其他电脑软件一样安装，而且里面包含MySQL Community Server。

五、Navicat for MySQL怎么连接MySQL数据库？

1开启电脑后，进入系统桌面，选择开启桌面上的Navicate for MySQL软件。

2点击后，会自动进入软件主界面，在软件主界面，找到并点击连接选项。

3点击后，会进入新建连接中。

4在新建连接选项中，输入新建的连接名，可以任意命名。

5输入完连接名后，找到密码选项，输入MySQL的密码。

6输入完密码后，点击确定退出连接。

7点击后，自动返回主界面，会发现主界面中就有了新建立的连接。

六、Navicat for MySql如何连接mysql数据库？

首先你电脑上必须安装了mysql的数据库。（如果你不清楚自己是否已经安装成功mysql，你可以在开始菜单输入“mysql”，进行搜索）

打开你的Navicat for Mysql （这里也可以使用上面的方法，在开始菜单搜索框中输入‘navicat’）

打开后单机工具栏左边第一个‘connection’，进入连接页面。

最重要的一步：打开的界面有五个框需要输入，第一个：connection Name 需要的是你新建的连接的的名字，这里我们就命名为‘本地’，第二个：Host Name/Ip Address 你需要输入的是你本机的ip地址或者直接输入’localhost’,这里我们选择第二种。 第三个：Port ,输入你安装时候的端口号，一般为默认的3306；第四个和第五个分别为：UserName和Password,意思为你需要输入你数据库名用户名和密码，我的用户名是：root，密码：（保密，嘿嘿）。最后把下面那个‘Save Passwod’的小框框给勾上。

完成上面步骤，然后点击左下角有个‘Test Connectiion’如果弹出success，恭喜你直接点击右下角的‘save’按钮就可以了。如果弹出error ，你则需要再重新仔细查看自己哪里填错了。

点击‘save’后，你就可以双击“本地”（这里的‘本地’是你刚才输入的connection Name），然后打开你的数据库了。

七、MySQL数据库使用？

MySQL数据库的使用方法如下：

连接MySQL。

启动MySQL服务。

创建数据库：使用管理员权限登录到MySQL，在命令行终端输入：create database 库名。

确认数据库信息：用命令show databases; 可查看是否创建成功。

退出MySQL。

修改密码：如果忘记密码，需清空MySQL数据目录下的一个名为“*.frm”的文件，然后重启MySQL服务即可。

八、mysql导入数据库？

要将数据库导入MySQL中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备要导入的数据库文件：将要导入的数据库文件放置在MySQL服务器中的一个位置，例如 /tmp 目录下。

2. 登录MySQL：使用MySQL客户端连接到MySQL服务器。

3. 创建要导入的数据库：如果要导入的数据库在MySQL中不存在，需要先创建一个空的数据库。可以使用以下命令创建一个数据库：

```

CREATE DATABASE database_name;

```

其中，database_name是要创建的数据库的名称。

4. 选择要导入的数据库：使用以下命令选择要导入的数据库：

```

USE database_name;

```

其中，database_name是要导入的数据库的名称。

5. 导入数据库：使用以下命令将数据库文件导入到MySQL中：

```

SOURCE /tmp/database_file.sql;

```

其中，/tmp/database_file.sql是要导入的数据库文件的完整路径。

在执行导入的过程中，可能会出现一些错误，例如导入的SQL语句有误、数据格式不符等，需要及时检查并修复这些错误。

需要注意的是，导入大型的数据库文件可能会比较耗时，需要耐心等待导入过程完成。导入完毕后，可以使用SELECT语句查询导入的数据，以确保导入成功。

九、打包mysql数据库？

直接打包MySQL数据可以执行 mysqldump -uroot -p dbname >db.sql命令进行，但是使用MySQL可视化工具会更方便，比如navicat，可以傻瓜式操作，很方便

十、怎么使用Mysql Workbench查询mysql数据库？

我的是MySQLWorkbench6.3CE点击菜单database-connecttodatabase(此时保证你的MySQL软件是打开的)-ok就行了