之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DML。
之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DQL。
MongoVUE 是个比较好用的MongoDB客户端，需要注册，但是可以变成永久使用，
数据库（database，DB）是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
云开发提供了一个 NoSQL 数据库，数据库中的每条记录都是一个 JSON 格式的对象。一个数据库可以有多个集合（相当于关系型数据中的表），集合可看做一个 JSON 数组，数组中的每个对象就是一条记录（或称为文档），记录的格式是 JSON 对象。
随着移动互联网的普及，微信小程序已经成为一种受欢迎的应用形式。微信小程序云开发 API 数据库是微信小程序的一项重要功能，可以让开发者在小程序中直接使用云端数据库功能，无需自己搭建和管理服务器。本文将通过案例和代码的方式，详细介绍微信小程序云开发 API 数据库的导入方法。
随着工作上的专业化分工越来越明细化，对一个业务导向的普通用户来说，能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
本节中的内容来自对uniCloud官方文档的重新梳理，为了让本课程的学习曲线更加平缓，仅保留我认为对本课程有用的部分。
多表查询和子查询是数据库中强大的工具，用于在复杂数据结构中提取有价值的信息。其目的在于实现数据关联、筛选和汇总，使得用户能够更灵活地从多个表中检索所需的信息。这种查询方式的重要性体现在解决实际业务需求上，通过有效地组合和处理数据，提高了数据库的查询灵活性和性能，为决策提供了有力支持。
前一节我们学习了模型的构建以及应用，通过前面的学习，我们已经可以使用CodeWave进行简单的表单的构建，本节我们将学习逻辑处理功能，这样前端页面就可以按照我们的业务要求进行运行了。我们将首先学习逻辑的概念，逻辑的分类，页面逻辑的实践以及几个高级的用法。
查询集，类似一个列表，包含了满足查询条件的所有项。QuerySet 可以被构造，过滤，切片，做为参数传递，这些行为都不会对数据库进行操作。只有你查询的时候才真正的操作数据库。意味着QuerySet是惰性执行的----即创建查询集不会带来任何的数据库访问，直到查询集需要求值的时候，Django才会真正运行这个查询。
创建数据库目录: MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。
学习数据库简单的就是掌握使用增删改查,MongoDB也不例外,接下来简单学习一下MongoDB的增删改查!
爬虫是一个比较容易上手的技术，也许花5分钟看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫，完全就是另一回事，并不是1*n这么简单，还会衍生出许多别的问题。 系统的大规模爬虫流程如图所示： 大规模数据采集流程图 先检查是否有API API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
说明：-p表示需要输入用户密码。-u用来指定用户名。用户名和密码需要管理员提前设置。
今天写项目的时候出现了这样的一个问题，就是我们平常做数据交互的时候，直接请求接口，拿到后端返回的数组或者对象直接将table绑定的那个数组接收一个这个返回值就可以了，这也是最简单的一种，但是今天我遇到的是这样的，就是他也是返回一个数组回来，但是呢这个返回的数据是三个tab同时需要的数据，但是是根据不同条件筛选属于谁的，简单的重现一下场景：
Django 的 ORM 是创建 SQL 去查询和操作数据库的一个 Python 式的方式。
索引是独立于表的一中物理存储结构，当我们语句中用到索引的字段的时候，数据库会首先去索引中查找满足条件的数据的索引值（相当于页码），然后在根据索引值去表中筛选出我们的结果。 当我们使用索引和不使用索引的时候，效率会相差相当大，特别是当数据量越来越大的时候。 另外需要注意的是并不是我们在where条件里面用有索引的字段进行筛选数据库在查询的时候就会走索引，有些写法会让数据库不走索引，接下来会总结一些会让查询进行全表扫描而不走索引的写法；
微信官方为提升小程序模板消息能力的使用体验，对模板消息的下发条件进行了调整。原有的小程序模板消息接口于 2020 年 1 月 10 日下线，届时将无法使用旧的小程序模板消息接口发送模板消息，取而代之的是新的一次性订阅消息和长期订阅消息。
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。（CURD） 注意：进行增删改查操作的时候，请务必选中数据库。
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
前几天同事不小心误操作，将SQLServer库的一张表的一个状态字段给刷成了一个统一状态，由于是update执行所以原来的相关状态无法确定。发生这种事情的时候我的小伙伴背后 一凉。
SqlServerReader插件实现了从SqlServer读取数据。在底层实现上，SqlServerReader通过JDBC连接远程SqlServer数据库，并执行相应的sql语句将数据从SqlServer库中SELECT出来。
之前在对最基础的高通量测序数据分析当中，提到了对于差异的富集分析[[6.富集分析二三事]]。其中富集分析需要基因注释数据库作为背景数据。常用的背景数据库就包括KEGG以及GO。之前我们对[[KEGG-基因通路相关数据库]]进行了简单的介绍。所以今天就来了解一下鼎鼎大名的GO ONTOLOGY数据库：Gene Ontology Resource: http://geneontology.org/
在做肿瘤研究的时候，我们现在都知道可以提前查一下基因的表达和临床特征有没有相关性 ，这样对我们的下一步实验也是一个预测的方向。经典的我们可以使用TCGA的数据来进行分析，我们之前介绍的GEPIA就可以来进行分析。但是对于测序的结果而言，其检测的结果不管是基于人种或者其他的原因，可能和我们的实验结果有可能存在偏差。这个时候其实多分析几个结果，多看个数据集的结果会更好一些。常用的数据库就是GEO了，但是使用GEO还要一个一个数据集找，这样又很浪费时间。所以有没有简单的方法呢？今天就给大家介绍一个汇总了多个癌种，多个数据集的综合性分析基因表达和临床相关性的数据库：oncomine(https://www.oncomine.org/)。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
Navicat premium 是一款数据库管理工具。将此工具连接数据库，你可以从中看到各种数据库的详细信息。包括报错，等等。当然，你也可以通过他，登陆数据库，进行各种操作。Navicat Premium 是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
ENCODE是Encyclopedia of DNA Elements的缩写，是由美国人类基因组研究中心NHGRI赞助的一项国际化的合作项目，通过整合DNA, RNA，蛋白质，表观修饰等多个层次的数据，旨在建立一个全面的人类基因组数据研究的数据库。
本篇博客，为大家带来在IDEA上通过Java代码实现Mongodb的CRUD操作!
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》，这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
Navicat premium 是一款数据库管理工具，将此工具连接数据库，你可以从中看到各种数据库的详细信息，包括报错等等，我们也可以通过它，登陆数据库，进行各种操作。Navicat Premium 是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
在上一期的推文 GEO数据库挖掘（1）--SCI文章速成 ，我们讲解了关于GEO数据库的背景知识，想必大家也了解了GEO是一个非常实用和权威的基因表达谱数据库。那么如何检索自己想要的数据呢？
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
历经半个世纪的发展，杂交水稻育种取得了巨大的成就，培育出了大量的高产、优质、适应环境变化的品系。本数据库是一个综合性的杂交水稻数据库（http://ricehybridresource.cemps.ac.cn/#/），涵盖了从1976年至2017年间发布的486个商业杂交水稻品种信息、基因组变异、表型与全基因组关联数据信息，共计3,325 个样品，5 百万+变异位点和 17 套表型数据，为现代杂交水稻育种提供了宝贵的资源。
例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
show dbs: 显示当前所有的数据库 use 数据库名 ":进入到指定数据库中 db :显示当前所在的数据库 show collections:显示数据库中的所有集合
SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作关系型数据库的强大语言。它涵盖了多个方面，包括数据查询、定义和修改数据库结构、操纵数据以及事务处理。在本文中，我们将深入探讨 SQL 的分类及其各自的作用。
首先产品经理应不应该学习代码？不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功，但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项，或者学习技术架构里面的逻辑。
对于电商网站中，我们经常可以会遇到热门商品的抢购或者秒杀场景以及事先经过广告投放等措施进行定向引流，这样就会导致某个热卖商品在短时间内涌入大量流量。
作者介绍：王晓宇，腾讯数据库TDSQL团队成员，目前参与TDSQL数据库内核研发工作。
APIJSON是一种基于JSON格式的API接口开发框架。它的目标是简化后端开发人员编写和维护接口的工作，同时提供灵活、高效、安全的接口访问方式。APIJSON通过解析请求的JSON参数，动态生成SQL语句，并自动执行数据库操作，将结果以JSON形式返回给客户端。它支持多种复杂查询和操作，如分页、条件查询、关联查询、嵌套查询等。APIJSON还提供了权限控制、数据过滤、数据校验等功能，保护数据安全和一致性。通过APIJSON，开发人员可以快速构建稳定、高效的API接口，提升开发效率和代码质量。
在数据库设计和查询优化中，联合索引是一个强大的工具，它可以显著提高数据检索的速度。然而，要充分利用联合索引的优势，我们需要理解它们是如何影响查询效率的。本文将探讨联合索引的工作原理以及如何使用它们来优化查询。
2、DBMS：数据库管理系统，又称为数据库软件或数据库产品，用于创建或管理 DB 3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
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