1. settiings.py连接阿里云服务器上的mysql数据库连接超时问题 阿里云：安全组添加mysql(3306)端口 2. 基本指令 1.. 生成requirement.txt文件: pip freeze > requirements.txt 2.安装requirement.txt文件依赖 : pip install -r requirements.txt 3. Django-admin startproject swiper ./ : 在当前文件夹下创建Django项目，不会再重复创建swi
背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容，具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法（四），本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道，MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询，即left join /right join/inner join的基本用法。
MySQL 8.0 最新小版本（8.0.31）支持标准SQL 的intersect（交集）和except（差集）操作。
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
此删除涉及到事物，在删除计划的过程中，还要删除立项信息、合同需求信息关联的计划信息。在删除开始之前设置事物，是不够严谨的。所以，把开启事物放置到删除立项的方法、合同需求方法、计划的方法，这样，每一模块是一个单独的事物。锁的范围缩小，基本并发可用。
数据库中的JOIN称为连接，连接的主要作用是根据两个或多个表中的列之间的关系，获取存在于不同表中的数据。连接分为三类：内连接、外连接、全连接。另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。
Redis 5 种基本数据结构（String、List、Hash、Set、Sorted Set）在面试中经常会被问到，这篇文章我们一起来回顾温习一下。
因为不同表之间的数据具有不同的用途和字段，连接查询可以将我们需要用到的两个表的不同字段进行关联，从而找到我们有用的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，然后通过连接进行查询。
你好，我是 Guide。Redis 5 种基本数据结构（String、List、Hash、Set、Sorted Set）在面试中经常会被问到，这篇文章我们一起来回顾温习一下。
2、create database if not exists 数据库名 （判断数据库是否存在，不存在则创建）
构建一个User实体类供演示 public class Users { /** * ID */ private Long id; /** * 用户名 */ private String name; /** * 年龄 */ private int age; /** * 工号 */ private String jobNumber; /** * 性别
本文主要讲的是一个小的功能代码的优化案例，用到的知识点主要包括函数式接口（BiPredicate和Consumer）、泛型、lambda表达式、stream流。主要目的是提高代码质量，减少 “流水账” 的重复代码，提高可读性和可维护性。实现的功能是：对比两个嵌套List，求交集和差集，并对交集和差集做对应的消费处理。希望能以此抛转引玉，扩展大家使用 函数式接口的场景。
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时，最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins，他确实讲得简单明了，使用文氏图来帮助理解，效果明显。本文将沿用他的讲解方式，稍有演绎，可以视为该文较为粗糙的中译版。
从业以来主要在做客户端，用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite，以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题，就显得有点捉襟见肘了，特别是各种 JOIN，有时候傻傻分不清楚，于是索性弄明白并做个记录。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
我们平时所说的CRUD其实就是增删改查（Create/Retrieve/Update/Delete）
不合理的需求，如何能轻松搞定？ 文章较长，建议提前收藏。 可能99%的同学不做搜索引擎，但99%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术，希望本文能够给大家一些启示。 需求一：我想做一个全网搜索引擎，不复杂，和百度类似就行，两个月能上线吗？ 全网搜索引擎架构与流程如何？ 全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分（粉色部分）： （1）spider爬虫系统； （2）search&index建立索引与查询索引系统，这个系统又主要分为两部分： - 一部分用于生成索引数据bui
这个是类似 map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 hash 里的某个字段。
既然是操作 Set，那么方法自然是 opsForSet() ，每种数据类型都有自己的操作方法。
强烈推荐一个大神的人工智能的教程：http://www.captainbed.net/zhanghan
kaiqi redis 清空Redis所有key： flushdb # 清除当前数据库的所有keysflushall # 清除所有数据库的所有keys 查询匹配key： keys * # 查看所有keyskeys prefix_* # 查看前缀为"prefix_"的所有keys key基本操作： exists key # 确认一个key是否存在set key value # 设置key和valueget key # 获取key的valu
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
由上面两个结果可以看出，等值连接就是从两个表数据的交集中取指定值相等的数据。而自然连接就是取两个表中相同属性，并且值相等的数据，而且消除了相同属性列。
2. 提供丰富多样的数据类型：string、 hash、 list、set、 sorted set
通常我们都把数据存到关系型数据库中，但为了提升应用的性能，我们应该把访频率高且不会经常变动的数据缓存到内存中。Redis 没有像 MySQL 这类关系型数据库那样强大的查询功能，需要考虑如何把关系型数据库中的数据，合理的对应到缓存的 key-value 数据结构中。
一次优化的过程中，MySQL执行计划选择了单独的3个二级索引中的2个索引，通过Using intersect算法进行index merge操作。从字面意义来上intersect就是 交集的意思。虽然性能上没多少影响，但比较好奇，在理解当中MySQL知识体系中是没有交集语法。
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。
SQL进阶-8-利用SQL进行集合运算 SQL本身就是以集合作为基础的，本文中记录的是利用各种集合运算。 交集 并集 差集 异或集 交集 内连接相当于是求两个集合的交集，相当于是集合的积（inters
String 是最常用的一种数据类型，普通的 key- value 存储都可以归为此类。其中 Value 既可以是数字也可以是字符串。使用场景：常规 key-value 缓存应用。常规计数: 微博数， 粉丝数。
转载自 https://www.cnblogs.com/beili/p/9140019.html
有同学问：总会听到身边的大佬们谈到架构，感觉很高级，架构到底是一个什么样的东西呢？
在Redis中，数据以键值对的形式存储。Redis支持五种主要的数据类型，每种类型都有不同的用途和特性。
一、常见的非关系型数据库NOSQL分类 二、了解Redis 三、Redis的单节点安装教程 四、Redis的常用命令 1、Help帮助命令 2、SET命令 3、过期命令 4、查找键命令 5、操作键命令 6、GET命令 7、步长命令 8、登录不同的库命令 9、清除当前库数据命令 10、清除所有库中的数据命令 五、BITMAP位图 1、位图常用命令 2、位操作命令 3、统计指定位区间上值为1的个数 六、Redis的数据模型 1、Redis的 key 键 2、Redis的 Value 值 1、String字符串 2、 List列表 3、 Hash散列 4、Set集合 5、SortedSet有序集合 七、Redis持久化 1、Redis持久化-RDB （1）RDB使用策略 （2）SAVE命令 （3）BGSAVE命令 （4）SAVE 和 BGSAVE 命令的区别 （5）RDB持久化的优缺点 2、Redis持久化-AOF （1）AOF写入机制 （2） 写入磁盘的策略 （3）AOF重写机制 （4）AOF重写触发 （5）AOF持久化的优缺点 八、idea使用Jedis连接Redis
为满足用户标签的统计需求，小灰利用Mysql设计了如下的表结构，每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列：
相信绝大部分人，应该是99%的人都知道Redis的5种的基本类型、它们分别是：字符串、哈希、列表、集合、有序集合，就如同下图这样：
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