今天，我试图解决前段时间在开发诗年华网站中遇到的使用Oledb对Access数据库操作时出现的参数类型不匹配的问题，在写了几段示例代码并查阅了相关网络文章后发现，问题并不在这里。 ...首先，我是使用反射根据实体自动生成OledbParameter的，数据类型肯定不会出现异常……其次，在我使用Sql拼接后数据类型都对上了，这就是没有问题的。 上面都是废话！...真正的干货是：OledbParameter 是按照出现顺序而不是名称来执行的。引用一句网友的话：Maybe not a bug... but it still sucks! ...关于这个问题的解决办法有两个，一是拼接Sql字符串；二是老实的按照顺序去写参数，推荐第二种，可以在一定程度上防止Sql注入。
MS-SQL 不允许在具有触发器的表上使用 OUTPUT INSERTED。...该问题阻止了允许 .rollback() 在没有事务存在时静默通过的常规 DBAPI 合同，因为驱动程序不期望出现此条件。...MS-SQL 不允许在具有触发器的表上使用 OUTPUT INSERTED。...这个问题阻止了通常的 DBAPI 合同允许.rollback()在没有事务存在时悄悄通过，因为驱动程序不期望出现这种情况。.../回滚）行为出现问题。
ODBC（ODBC是开放数据库连接的简称）是一种用于访问数据库的标准化应用程序编程接口（API），由90年代初的SQL Access组开发。...兼容的数据库管理系统（DBMS）包括： IBM Db2 MS Access MS SQL服务器 MySQL Oracle 本文将使用MS SQL 服务器。...在多数情况下，该服务器可以直接转移，与任何符合ODBC的数据库一起使用。唯一需要更改的是连接设置。 2. 连接 首先，要创建与SQL 服务器的连接，可以通过pyodbc.connect实现。...在SQL中变更数据 现在，如果要变更SQL中的数据，需要在原始的初始化连接后添加另一步，执行查询过程。 在SQL中执行查询时，这些变更将保存在临时存在的空格中，而不是直接对数据进行更改。...下一步 一旦执行了需要执行的任何操作任务，就可以把数据提取到Python中。或者，也可以将数据提取到Python中，在Python中进行操作。
连接 除了pyodbc还有win32com，熟悉ADO编程的就选择win32com easy_install -U pyodbc 在这里若连接SQL Server可以使用 ACE.12.0...或者 JET.4.0, Access 2007+ 见下 import pyodbc conn = pyodbc.connect( "Driver={Microsoft Access...Driver (*.mdb, *.accdb)}" ";QDB=D:\\db.accdb;") 中文表名 如果数据库中出现了中文字段或表名，尝试在连接字符中加入 "CHARSET=UTF8...;" 并且尝试将表名与字段使用“[ ]”包围 c = conn.cursor() _table = u'[中文]' c.execute('select * from %s' % _table)...\\test.accdb;"） 在 pyodbc 项目 wiki 中提到了提供更多的数据库连接字符串的网站
直接线程池中获取主线程或非线程池中的ThreadLocal设置的变量的值 例如 private static final ThreadPoolExecutor syncAccessPool =...null 解决办法：真实使用中相信大家不会这么使用的，但是我出错主要是因为使用了封装的方法，封装的方法中使用了ThreadLocal，这种情况下要先从ThreadLocal中获取到方法中，再设置到线程池...线程池中使用了ThreadLocal设置了值但是使用完后并未移除造成内存飙升或OOM public class ThreadLocalOOM { static class LocalVariable...jconsole程序观察到的内存变化为 在使用完之后remove之后的内存变化 public static void main(String[] args) throws InterruptedException...这个原因就是没有remove,线程池中所有存在的线程都会持有这个本地变量，导致内存暴涨。
不过好歹Access数据库还是有些用处的，作为一个既是数据库又是前端界面的软件，对一些非科班又有数据库需求的人来说还是比较好用的。本文利用pyodbc来简单介绍一下如何操作Access数据库。...安装pyodbc 最简单的方式自然是pip安装了： pip install pyodbc 如果会使用pipenv的话就更好了，一整套Python虚拟环境管理方案，强烈推荐： pipenv install...注意版本要和安装的Office版本一样，如果安装的Office是32位而安装了64位的引擎，也没办法使用。如果安装的是Office 2019的话，用2016引擎就好了。其他版本的没试过。...一开始我在研究的时候，还出现了Database you are trying to open requires a newer version of Microsoft Access这么一个错误，我还有点纳闷...最后发现可能是我一开始代码写的有问题，或者是忘了关闭数据库，导致的数据库文件损坏了。删掉了原来的accdb文件重新创建了一个，就能完美运行了。
在日常使用中需要对大量数据进行数据分析，那么就必然用到数据库，我们常用的数据库有 SQL Server , MySQL , Oracle , DB2 , SQLite ，Hive ，PostgreSQL..., MongoDB还有其他常用的 Microsoft Access，Microsoft Excel等。...今天主要介绍比较常用的库，其中两个是：pyodbc 和 pymssql，他们可以连接多个常用数据库。 首先是需要安装Python, 根据操作系统选择对应平台的Pyhon版本，可以在官网下载。...然后就是安装 pyodbc，在联网情况下，打开 python 软件，输入：pip install pyodbc 等待安装完成。...() 第四，数据库中更新数据 cursor.execute("UPDATE test SET LoopName=FIQ1005 WHERE LoopName=FIQ1004) #使用SQL的UPDATE
') #如果是插入、删除、更新语句切记要写提交命令con.commit() print (cur.fetchall()) cur.close() conn.close() ---- 以下为Django中操作...Django 1.11如何链接mssql 工具：django-pyodbc-azure django-pyodbc-azure这个工具是目前据我所知最好用的django链接mssql的库 它有很多版本...配置连接MSSQL数据库,使用案例： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'sql_server.pyodbc', 'NAME...USER': 'user', 'PASSWORD': 'password', 'OPTIONS': { #provider为'SQLCLI10'时若有问题...和pyodbc pip install django-pyodbc-azure pyodbc 2、修改settings.py的DATABASES： DATABASES = { 'default
cnxn = pyodbc.connect('DSN=test;PWD=password') cursor = cnxn.cursor() 关于连接函数还有更多的选项，可以在pyodbc文档中的 connect...未读取的行将会被压缩存放在数据库引擎中，然后由数据库服务器分批发送。...你可以在SQL语句后面加上值，用来传递给SQL语句中的问号。...users").fetchone() print '%s users' % row.user_count 4）假如你只是需要一个值，那么你可以在同一个行局中使用fetch函数来获取行和第一个列的所有数据...如果有一个默认值，你能常常使用ISNULL,或者在SQL数据库直接合并NULLs来覆盖掉默认值。
一个小操作，TiDB SQL执行速度快了1000倍~ 这是我在线上遇到的一个真实的TiDB问题，文章在TiDB AskTug社区专栏中已经发布，可以直接点击底部"阅读原文"到专栏阅读。...业务同学反馈的原话如下： 看到这个问题，我第一时间询问了业务对这个表的基本操作，得到的反馈如下： 这个表的SQL语法没有发生过变化 这个表的表结构近期未发生变更 这个表是个日志表，近期只有写入...task 列：显示算子在执行语句时的所在位置，root代表tidb，cop代表tikv access object 列：代表被访问的表对象和索引 execution info 列：算子的实际执行信息，包含执行时间等...2、SQL的执行时间变成了0.00s，意味着执行时间在10ms之内。...如果使用默认值On，在某张表的统计信息过期之后，代表优化器认为当前表除了总行数之外，其他的统计信息已经失效，所以会采用pseudo统计信息； 如果使用Off，即使一张表上的统计信息失效，也会使用当前表的统计信息
如果被等待的任务正处于 I/O 进程中，则该类型不指示发生问题。 BAD_PAGE_PROCESS 当后台可疑页记录器正在尝试避免每隔五秒以上的时间运行时出现。 过多的可疑页会导致记录器频繁运行。...LOGMGR_QUEUE 在日志编写器任务等待工作请求时出现。 LOGMGR_RESERVE_APPEND 当某任务正在等待查看日志截断是否能释放日志空间以使该任务能写入新的日志记录时出现。...不保证以后的兼容性。 RECOVER_CHANGEDB 在备用数据库中同步数据库状态期间出现。 REPL_CACHE_ACCESS 在同步复制项目缓存的期间出现。...在这些等待期间，复制日志读取器将停止，已发布表中的数据定义语言 (DDL) 语句也将被阻止。 REPL_SCHEMA_ACCESS 在同步复制架构版本信息的期间出现。...TEMPOBJ 在临时对象删除同步时出现。 该等待很少出现，仅在任务已请求 temp 表的独占访问删除时出现。 THREADPOOL 当某任务正在等待工作线程运行时出现。
使用Jupyter Notebook编写和运行Python源码 5. 在Jupyter Notebook中进行图文和公式混排 6. 使用pip管理Python第三方扩展库 7....”，独行公式： E=mc^2 完成以下内容的输入： 图1-17 输入markdown文本 六、实验中遇到的问题及解决措施 问题1及解决方法 使用python -m pip install --upgrade...需要注意的是，尽管有警告信息，但并不影响使用和安装其他包。 从输出中可以看出，pip 已经安装在的环境中，并且版本为 23.2.1。但是需要注意的是，警告信息提示 pyodbc 的版本号不符合规范。...通过执行pip install --upgrade pyodbc操作升级，升级结果如下： 问题2及解决方法 执行pip install numpy操作时候出现以下错误 百度后发现原因为：在安装 numpy...过程中遇到了依赖冲突的错误。
导语 本文分析基于11.2.0.4版本，通过整个问题的分析和解决过程，希望能够大家对大结果集下标量子查询的存在的性能问题以及为如何、为什么改写有所帮助，而不是说标量子查询一定不好，有时候可能需要改写为标量子查询...适合外层表满足条件结果集少且内层表走高效执行计划的场景，这个例子外层表是50万，内层表是6万。...结果集就是小于等于50万.最多循环50万次，如果循环1次是10msm,那么执行时间5000s(符合生产环境超过1小时无法执行出来)，如果是1ms，那么执行时间是500s.如果0.5ms，50s.在循环传值情况下...，单次执行时间*总次数=理论时间.所以外层表特别大的情况，此时改写来成外连接来提升效率，否则生产环境会遇到性能问题。...1、原始SQL结果集 2、LEFT JOIN结果集 总结 通过了解标量子查询固有特征，在大结果集存在性能问题，索引在一定量结果集下能够改善性能，如呈现数据量增长后，单次执行时间*总执行次数得到时间是可能是一个恐怖的值
陆陆续续写了九篇关于生产环境sql语句的调优案例，发现了不少问题，可能有些问题回头来看是比较低级的错误，稍加改动就能够运行在秒级，有些可能是在秒级到毫秒级的小步提升等等，不管调优的改进多大，从dba的角度来看...因为对这部分的业务还比较熟悉，发现所需要的资源号，完全可以从一个独立的表中得到更完整的信息。subscriber_resource。...subscriber_resource中存放着一个用户所使用的各类资源信息。从这个表里直接映射resource_value得到的用户信息就很有限了。...("PRODUCT_STATUS"='A') 最后在备份库做相关的测试，执行时间都在毫秒级。...所以有些时候业务的角度来调优可能会有意向不到的收获。还有几个类似的语句，执行时间在分钟级，调整成类似的形式之后，都在毫秒级就完成了数据查询。
Python 3在工作中的使用 安装配置Python 3 在notepad++中配置Python 3 使用sql server数据库 操作Excel 发送email python 3 使用日志 安装配置...Python 3 安装 首先确保在python36的Script文件夹路径下执行命令。...package-name # 显示软件包的信息 在notepad++中配置Python 3 在notepad++的程序根目录下，编辑shortcuts.xml文件。...另外，如果需要使用快捷键启动，也可以在上面的xml中设置或通过菜单设置。...使用sql server数据库 连接SQL Server数据库 由于pymssql暂时不支持python3，无法使用；发现可以通过pyodbc连接SQL Server数据库。
如果被等待的任务正处于 I/O 进程中，则该类型不指示发生问题。 BAD_PAGE_PROCESS 当后台可疑页记录器正在尝试避免每隔五秒以上的时间运行时出现。过多的可疑页会导致记录器频繁运行。...LOGMGR_QUEUE 在日志编写器任务等待工作请求时出现。 LOGMGR_RESERVE_APPEND 当某任务正在等待查看日志截断是否能释放日志空间以使该任务能写入新的日志记录时出现。...REPL_CACHE_ACCESS 在同步复制项目缓存的期间出现。在这些等待期间，复制日志读取器将停止，已发布表中的数据定义语言 (DDL) 语句也将被阻止。...REPL_SCHEMA_ACCESS 在同步复制架构版本信息的期间出现。该状态在下列情况下存在：针对复制对象执行 DDL 语句时，以及日志读取器根据 DDL 出现次数生成或使用版本控制架构时。...TEMPOBJ 在临时对象删除同步时出现。该等待很少出现，仅在任务已请求 temp 表的独占访问删除时出现。 THREADPOOL 当某任务正在等待工作线程运行时出现。
Flexible 支持丰富的访问控制策略 Scalable 数以万亿计的 ACL 条目，百万check qps Fast 95%请求小于10ms，99.9%请求小于100ms Available...关系元组具有高效的二进制编码，我们使用方便的文本符号表示它们： ⟨*tuple*⟩ ::= ⟨*object*⟩‘#’⟨*relation*⟩‘@’⟨*user*⟩ ⟨*object*⟩ ::= ⟨...of doc:readme doc:readme#parent@folder:A#… doc:readme is in folder:A 2.3 Relation Configs 为了减少关系元组在表达关系上会出现很多条的关系组...3.2 Storage Namespace Config Storage 命名空间配置存储在具有两个表的数据库中。一张表包含配置并以命名空间 ID 为键。另一个是配置更新的更改日志....Relation Tuple Storage 每个命名空间的关系元组存储在一个单独的数据库中，其中每一行都由主键（分片 ID、对象 ID、关系、用户、提交时间戳）标识。
这里说的慢，有两个含义一是比正常的慢，有可能正常执行时间是10ms，异常的是100ms 。二是sql执行时间超过设置的慢查询标准比如500ms。...，平台大促(双十一，618)的时候极有可能出现网卡被打满。...它会在每个6ms中插入新的I/O操作，而会将一些小写入流合并成一个大写入流，用写入延时换取最大的写入吞吐量。AS适合于写入较多的环境，比如文件服务器，AS对数据库环境表现很差。...常见的引发隐式转换的场景如下: in 参数包含多个类型,简单说,就是在IN的入口有一个判断, 如果in中的字段类型不兼容, 则认为不可使用索引.例如 --图 判断符号左边是字符串，右边是数字 ，比如 where...对于第二种方式 我们推荐使用"延迟关联"的方法来优化排序操作，何谓"延迟关联" ：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据。
这里说的慢，有两个含义一是比正常的慢，有可能正常执行时间是10ms，异常的是100ms 。二是sql执行时间超过设置的慢查询标准比如500ms。...，平台大促(双十一，618)的时候极有可能出现网卡被打满。...它会在每个6ms中插入新的I/O操作，而会将一些小写入流合并成一个大写入流，用写入延时换取最大的写入吞吐量。AS适合于写入较多的环境，比如文件服务器，AS对数据库环境表现很差。...常见的引发隐式转换的场景如下: in 参数包含多个类型,简单说,就是在IN的入口有一个判断, 如果in中的字段类型不兼容, 则认为不可使用索引.例如 --图 判断符号左边是字符串，右边是数字 ，比如...对于第二种方式 我们推荐使用"延迟关联"的方法来优化排序操作，何谓"延迟关联" ：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据。
代理对象封装另一个对象并拦截操作，如读取/写入属性和其他操作，可以选择自己处理它们，或透明地允许对象处理它们。 很多库和一些浏览器框架都使用代理。在本文中，我们将看到许多实际应用程序。...这些方法仅在规范中使用，我们不能直接通过名称调用它们。 代理陷阱拦截这些方法的调用。它们在代理规范和下表中列出。...对于每个内部方法，在该表中都有一个陷阱:我们可以添加到新代理的handler参数的方法名来拦截操作: ? 使用 get 方式获取默认值 最常见的陷阱是用于读/写属性的。...如果添加了另一种类型的值，应该会出现错误。 set trap在写入属性时触发。...has陷阱在调用中拦截。
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