char 最多支持 255 个字符，char 如果存入数据的实际长度比指定长度要小，会补空格至指定长度；如果存入的数据的实际长度大于指定长度，低版本的 Mysql 会被截取前 255个 字符，高版本会报错。
1）MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 2）MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 3）MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 4）2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。 5）MonggoDB支持Unix、linux、windows等系统平台。 6）在许多场景下用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
这份文章是适用于，已经学习过的用户复习巩固或者是想快速学习mysql而写作的，这份简短的文章能让你快速的熟悉mysql数据库的语言。
是一种流行的关系型数据库管理系统，它是以C和C++语言编写的，最初是由瑞典公司MySQL AB开发的，现在是由Oracle公司维护和支持。MySQL是开源软件，可在Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD等各种操作系统上运行。MySQL的主要特点是速度快、易于使用、扩展性强、可定制性高、具有高度的可靠性和稳定性。MySQL广泛应用于互联网应用、企业应用、科研等领域，被广泛认为是开发Web应用程序的首选数据库。
MapReduce编程模型，相对于初学者来说，会有一些门槛，没关系，这一篇让你学会使用MapReduce进行分布式处理。
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
自定义数据类型是一种异构数据类型，可以当做用来记录电子表格或数据库中一行数据的结构。作为示例，我们将创建一个存储商店库存信息的数据类型。其中，我们用一个长度为40个字符的字符串来记录商品名称，用一个32位的整数来记录商品的库存数量，最后用一个32位的单精度浮点数来记录商品价格。下面是具体的步骤。
q()——退出R程序 tab——自动补全 ctrl+L——清空console ESC——中断当前计算
方式2：从本地文件中读取进来。现在本地有一个文件：学生信息.xlsx直接通过pd.read_excel()读进来：
Logstash作为一个数据处理管道，提供了丰富的插件，能够从不同数据源获取用户数据，进行处理后发送给各种各样的后台。这中间，最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射。
修改会受到原有数据限制，如果原有数据不能满足新的数据类型，修改不会成功，会报错，超出范围 out of range
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
命令查询的结果，但不同的是Hadoop dfs 每次运行的时候都会单独启用一个JVM, 而
If you change nothing, nothing will change
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
崖山迁移平台（YashanDB Migration Platform，YMP）是 YashanDB 提供的数据库迁移产品，支持异构 RDBMS 与 YashanDB 之间进行迁移评估、离线迁移、数据校验的能力。YMP提供可视化服务，用户只需通过简单的界面操作，即可完成从评估到迁移整个流程的执行与监控，实现低门槛、低成本、高效率的异构数据库迁移。
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
1. 安装mysql服务器的时候，我们将用户身份切换为root，安装好之后普通用户也是可以通过MySQL命令行式的客户端来访问mysqld服务，初期学习MySQL的时候建议直接使用root的身份来进行学习，快速上手基本的sql语句编写之后，我们在后期学习用户管理时，可以自己手动新建普通用户，给普通用户赋予一定的数据库管理权限。
mysql数据库存储数据的方式与excel类似，都是以表格的形式来存储数据。 excel一般用一张表来存储少量的数据，数据库可以用多个表来存储大量的数据。
MySQL 是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL 是管理内容最好的选择。在本文我将带大家从建库到操作具体数据一步一步来上手 MySQL，若有问题请在文章下方留言。
从2022年1月31开始，官方就发布了 Redis7.0-rc1，至今已经发布到 7.0.5 版本。很多的开发者，还对Redis认识停留在5.x的版本或者6.x的版本，对Redis7.0还缺乏较少的认识。本系列教程，将带领大家完整的学习Redis7.0相关的知识点。从环境的搭建、10大数据类型、事务、发布订阅、主从复制、哨兵、集群等等知识。本教程最大的特点是，不会单纯的总结一些枯燥乏味的理论知识，而是理论知识+基础时间+场景面试题分析，同时也会分享一些Redis相关技术栈等等内容。
说起mysql的调优一般都会想到sql优化、索引、看执行计划，除了这些在创建表时也要下功夫，比如说字段的类型、数据的冗余度，以及sql运行过程中性能的监控都很重要。
一、数据生成与导入 import pandas as pd # 利用Pandas里面的read系列可直接读取相应格式的数据文件。 df = pd.read_csv('./data.csv') 二、数据信息查看 # 查看整体信息 df.info() #查看维度 df.shape # 查看列名 df.columns # 查看数据类型 df.dtypes # 查看空值 df.isnull() # 查看age唯一值 df['age'].unique() # 查看数据表值 df.values # 查看
GDB是在Linux命令行下对C/C++的程序进行调试常用的一个命令， 现将平时记录在本子上的笔记整理记录一下.
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。这里可以将 Series和 DataFrame分别看作一维数组和二维数组。
上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。
在数据分析和数据科学领域中，Pandas 是 Python 中最常用的库之一，用于数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 来读取和处理 CSV 格式的数据文件。
指定GLOBAL TEMPORARY关键字将表定义为全局临时表。表定义是全局的(对所有进程都可用)；表数据是临时的(在进程期间持续存在)。相应的类定义包含一个附加的类参数SQLTABLETYPE=“GLOBAL TEMPORARY”。与标准的 IRIS表一样，ClassType=Persistent，并且类包含Final关键字，表示它不能有子类。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
当前主要使用两种类型的数据库：关系型数据库、非关系型数据库，本部分主要讨论关系型数据库，对于非关系型数据库会在后面学习；
我曾经在公司处理过很多次Mysql性能上的问题，利用一些Linux常用的命令来查看Mysql对服务器的CUP和I/O使用情况，通过慢查询日志找出有待优化的sql，通过show processlist查看正在执行的sql的情况以及及时kill死锁的sql，通过EXPLAIN分析需要优化的sql语句。当然也对Mysql内部配置做了一些调整。 最近也在看《高性能MySQL》这本Mysql的经典书籍，很早的时候我就想写一个系列来介绍我在使用Mysql遇到的一些问题。无意中发现一篇博客写的内容和我想写的基本差不
一门客户端脚本语言（客户端指运行在客户端浏览器中，每一个浏览器都有JavaScript解析引擎。脚本语言指不需要通过编译，直接就可以被浏览器解析执行）
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块，该模块需要手动安装pip install openpyxl」
在 Linux 平台的 MongoDB 为解压版。我们只要解压 tgz 文件就可以使用。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
计算机程序，我们通常会解释说是由指令和代码组成，同样也可以说是由数据结构和算法组成；其实这两种说法的核心意义都是一样的，都是通过一系列有序的操作来完成数据的处理过程。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 变量用来存储数据，那么大家有没有想过，我们应该让变量占用多大空间，保存什么样的数据呢?在讲解变量的类型之前，我们先来看一个生活中的例子，例如，我们要运送
大家好，我是Mandy，现在是一名服务端研发工程师。之前呢，也发过一篇文章关于Redis7系列教程的文章，后来总感觉不太合适。就给删除了。至于为什么呢？
数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作，在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中，数据的筛选、修改操作也会不断出现。 本文内容参考：微信公众号「早起Python」
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
大家好，我是二条。一位从事服务端研发的程序猿。 http://mpvideo.qpic.cn/0b2el4aaiaaaleacoqh3grrvax6darpqabaa.f10002.mp4?dis_k
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
至此，hive的基本数据类型已经了解，接下来的章节咱们一起学习了解复杂数据类型；
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