在企业软件开发过程中，大多数时间都是面向数据库表的增删改查开发。通过通用的增删改查代码生成器，可以有效的提高效率，降低成本；把有规则的重复性劳动让机器完成，解放开发人员。
SQL最常用的语句，就是增删改查； 增删改查的对象，分别是库(文件夹)，表（文件），表的内容(表的记录)； 一、创建一个基本的表 #create table Student_Info (Name VARCHAR(128),Age INT(4),Gender VARCHAR(128),Weight INT(4),Height INT(4)); Name Age Gender Weight Height Bob 22 Male 65kg 180cm 二、库的增删改查 MySQL是数据库管理软件，库的就是针对文
想象这样一个场景，我们有一个表结构体StudentInfo，同时用数组存储它作为一张表，我们需要提供一套根据Key来增删改查的函数操作这张表。
想象这样一个场景，我们有一个表结构体StudentInfo，同时用数组存储它作为一张表，我们需要提供一套根据Key来增删改查的函数操作这张表。 (这里可能有聪明的小伙伴会想到为什么不用哈希表来存储，这样不就自带一套根据Key来增删改查函数了吗？ 是的一般情况下可以这样，但也有些情景下不能使用哈希表，比如UE中TSet不支持同步。) 但如果每有一张这样的表我们都要写一套增删改查函数未免太累了。 我们仔细观察增删改查函数时会发现，除了操作的表，key不同外，代码结构上是相同的，那怎么让表和函数结构解耦呢？ 因为表可能是私有成员同时还需要用到表的key，所以用模板还不太好解决。
连着两天更新叙述性的文章大家可别以为我转行了！哈哈！今天就继续讲讲我们的.NET Core实战项目之CMS系统的教程吧！这个系列教程拖得太久了，所以今天我就以菜单部分的增删改查为例来讲述下我的项目分层之间的协同工作吧！如果你觉得文中有任何不妥的地方还请留言或者加入DotNetCore实战千人交流群637326624跟大伙进行交流讨论吧！
MySQL是一种关系型数据库管理系统，它支持多用户、多线程和多任务处理。在MySQL中，我们可以通过各种语法来进行数据库、表、字段以及数据的增删改查操作。下面将逐一介绍这些操作及其语法。
大于Jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信小程序开发工具
07.13自我总结 MYSQL数据库的增删改查 一.对于库的增删改查 增 create database 库名称; create database 数据库名称 charset 编码方式; 删 drop database 库名称; 改 修改编码方式:alter database 库名称 charset 编码方式; 查 查看所有库:show databases; 查看指定库:show database 库名称; 二.对于表的增删改查 增 增加表单create table 表名称(字段1 数据类
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信开发者工具
创建数据库表： 创建一个表名为：employee，该表中含有id、name、sex、birthday、job字段
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
学习MySQL时间也不短了，一直习惯于增删改查。近期，系统学习了一下DDL，简单总结一下DDL中的增删改查……
Hello,大家好，我是一个大二计算机系的菜鸟，在这个漫长的寒假中，我完成了自己的第一个项目，基于微信小程序云开发的校园交易互助平台。下面跟大家谈一下我的理解：
在MySQL中，如果我们对大表频繁进行insert和delete操作，那么时间一长，这个表中会出现很多"空洞"，也就是表碎片。
大于Jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），Android Studio
在日常开发中，最常见的即是增删改查代码，使用 ModStart 开发此类功能，会变得非常简单。
2.Bookstrap...复制粘贴...复制粘贴...link导入bookstrap.css，分分列，然后往里面贴
这个调用过程可以使用两种方式进行，一种是直接调用，另一种是使用Odata的方式。使用Odata的方式要涉及到自定义出口的方式，因为Odata中预留了自定义出口来处理数据的增删改操作，因此不需要使用Odata基础框架中默认的操作方式。
查询数据库列表 show databases ; 查询某一个数据库的信息： show create database 数据库名称；
通过之前一篇文章 无需编程，基于甲骨文oracle数据库零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口 的介绍，引入了FreeMarker模版引擎，通过配置模版实现创建和修改物理表结构SQL语句，并且通过配置oracle数据库SQL模版，基于oracle数据库，零代码实现crud增删改查。本文采用同样的方式，很容易就可以支持微软SQL Server数据库。
使用工具：IntelliJ IDEA Community Edition 社区版本
首先明确一个概念，innodb表包含两部分,表结构定义和数据，Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里，而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中，因为表结构定义占用的空间很小，因此我今天主要说是表数据，
现在服务端形形色色的代码生成工具层出不穷，从生成增删改查sql，到生成 service、controller 等，可以说是非常成熟，
答案： 虚拟dom(virtual dom) 其实就是一个JavaScript对象，通过这个JavaScript对象来描述真实dom。 真实dom：以前没有虚拟dom，如果需要比较两个页面的差异，我们需要通过对真实dom进行比对。真实dom节点是非常复杂的，它里面会绑定的事件，它会有属性，背后会有各种方法，会频繁触发重排与重绘，所以两个真实dom比对，非常耗性能。 总损耗 = 真实DOM完全增删改 + （可能较多的节点）重排与重绘 虚拟dom：相当于在js和真实dom中间加了一个缓存，利用dom diff算法避免了没有必要的dom操作，从而提髙性能。 总损耗 = 虚拟DOM增删改 + （与Diff算法效率有关）真实DOM差异增删改 + （较少的节点）重排与重绘 具体实现步骤如下： 1. 用JavaScript对象结构表示DOM树的结构；然后用这个树构建一个真正的DOM树，插到文档当中; 2. 当状态变更的时候，重新构造一棵新的对象树。然后用新的树和旧的树进行比较，记录两棵树差异; 3. 把步骤2所记录的差异应用到步骤1所构建的真正的DOM树上，视图就更新了。
在商家的菜单体系中，我们设计了一个三级菜单，分别为分类、模块和资源。其中，分类菜单是顶级菜单，表示一个微服务应用;模块菜单是一个二级菜单，表示一个应用功能(实体)的主页;资源菜单是三级菜单，表示一个实体的增删改查中某一个具体的操作的权限。
相信无论是前端，还是后端的测试和开发人员，都遇到过这样的困难。不同工具之间数据一致性非常困难、低效。多个系统之间数据不一致，导致协作低效、频繁出问题，开发测试人员痛苦不堪。
设计模式专题（七）——建造者模式 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 建造者模式（Builder），又称生成器模式，是将一个复杂的对象的构建与它的表示进行分离，使得同样构建的过程可以获取不同的表示，即可以通过构建过程中输入的参数不同，获取不同的构建结果，但是构建出来的内容必须包含的元素一定会存在。 使用建造者模式，用户只需要输入建造类型，就可以获取所需要的结果，而不用关心具体的构造细节。这样做的好处在于，当实现某个内容，需要的操作步骤很多，就可以通过建造者模式来进行统筹控制，而不会遗漏、错误使
通过前面几篇教程的预热，我们已经连接上数据库，创建好了数据表，填充好了数据，接下来，就是在 Laravel 应用中实现对数据库的增删改查了。
PLSQL Developer可以说是个让人又爱又憎的工具，“爱”是他的确提供了操作Oracle数据库非常丰富、方便的功能，“憎”是他的一些隐藏配置很可能是个“坑”，就像《PLSQL Developer几个可能的隐患》介绍了几个场景。
前段时间我们介绍了如何使用thymeleaf去生成mybatis相关的模板: https://www.lixiang.red/articles/2019/07/23/1563857782748.html 今天小刀和各位小伙伴们一起来深入下这个问题,我们来研究下怎么去封装一个通用的Mybatis模板,让简单的增删改查操作,直接通过我们的代码生成工具就能解决,让工具从demo级别上升到生产可用的项目
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
如果我们需要在生产环境中修改MySQL数据库中某个库表的结构。那么，需要考虑哪些要点，才能确保不会出问题呢？
[bradfrost.com/blog/post/a…](Atomic Design)是前端开发圈中众所周知的设计理论，尤其是在中台类型的UI开发中。基于vue.js的element-ui、iview-ui和基于react.js的Ant Design都是该设计理论的最佳实践。 但是这些项目，更多的是关注于组件，在我看来，就是原子这个层面。那么对于区块或者模板呢？ 我们能不能将中台开发中的典型场景进行抽离和封装，来实现模板、区块层面的复用呢？ 针对这个问题，我们整合出一套基于JSON配置和vue-cli插件机制的模板复用方案。
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名1, 列名2, 列名3, ...);
通用mapper整合之后 不需要我们自己写单表的增删改查 省去了单表配置xml 导入Maven依赖
在上篇文章 【使用NodeJS+Express开发服务端】我们已经学习了NodeJS+Express基本用法，你可能会记得我们的API接口返回的数据是假数 据并没有关联数据查询。在本篇文章中我们将实现基本的数据交互并实现简单 的增删改查。如果你还未阅读上篇文章请移步阅读~~~
根据查询结果返回一个正的 MySQL 结果资源号，出错时返回 FALSE。本函数会对 INSERT/UPDATE/DELETE 查询返回 TRUE/FALSE 来指示成功或失败。
增删改查估计是每个程序员都痛恨的事情,其实就是复制粘贴,于是乎,小刀就折腾了一个工具类,可以帮大家最大程度上(至少我觉得很简化)去减少些增删改查代码
MongoDB是一款流行的文档型数据库，可以在Node.js中使用官方的MongoDB包或者第三方包mongoose进行操作。
说起增删改查，其实就是curd，业务开发们每天的日常.... 也是测开最不想做的功能之一。
数据库锁机制简单来说，就是数据库在多事务并发处理时，为了保证数据的一致性和完整性，数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源，这个资源是和事务关联在一起的，当某个事务获取了锁，在提交或回滚之前，就一直持有该锁。
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