注：增删改查表数据在 views.py 内 添加表数据： 删表数据： 改表数据： 查表数据： 常用的查询方法： 常用的查询条件： 相当于SQL语句中的where语句后面的条件 语法：字段名__规则
基本操作 启动MySQL：net start mysql 创建Windows服务：sc create mysql binPath = mysqld_bin_path 连接服务器 ：mysql -h 地址 -P 端口 -u 用户名 -p 密码 显示哪些线程正在运行：SHOW PROCESSLIST 显示系统变量信息：SHOW VARIABLES 数据库操作 查看当前数据库：SELECT DATABASE(); 显示当前时间、用户名、数据库版本：SELECT now(); SELECT user()
断电或非正常关机可能导致MySQL数据库出现表损坏，特别是MyISAM表数据很大的时候。有三种方法，一种方法使用MySQL的repair table的sql语句，另一种方法是使用MySQL提供的myisamchk,，最后一种是mysqlcheck命令行工具。
例如，我们当前的下载文件为：isharkfly-2023-09-14-092024-v20230910021213.tar
物理备份是指直接复制包含数据的文件夹和文件。这种类型的备份适用于大数据量且非常重要，遇到问题需要快速回复的数据库。
它并非在slave上执行操作，修改不一致数据，而是在master上重新插入当前值，通过同步而影响slave，从而解决数据的不一致(指定用户需要足读写权限)
不管对于哪种服务，对于其优化，无非是从两个方面着手，第一个是对于硬件方面的优化，第二个是对系统以及服务本身的优化。 1、查询连接MySQL服务器的次数
按下不同的按键分别发出不同的音阶，分别可以发出以下音阶：低3，低4，低5，低6 ，低7；中1，中2，中3;中4，中5，中6，中7；高1，高2，高3，高4。
使用默认模块sqlite3 使用sqlite3模块的connect方法来创建/打开数据库，需要指定数据库路径，不存在则创建一个新的数据库
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
《高性能MySQL》读书笔记（二）——MySQL存储引擎概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录，创建表时，会在此目录下，创
事实上，前台屏幕中字段的数据大部分都存在于主数据透明表中，并且通过检查表实现输入帮助，我们随意在【T-CODE：SE11】数据字典中打开一个【客户主记录销售数据】透明表，点击【输入帮助/检查】选项卡可以看到，如下图所示：
1、建表的时候可以添加约束 2、可以使用alter。。。add。。。 3、alter。。。modify。。。 4、删除用 alter。。。drop。。。
一、SQL分类 1. DDL 用来操作数据库、表 2. DML 用来增删查表中数据 3. DQL 用来修改表中数据 4. DCL 用来控制数据库的访问权限以及创建用户 二、数据库操作(DDL) 1. 创建 ① 创建数据库 * create database 数据库名称; ② 设置字符集 * create database 数据库名称 character set(可简写 charset) 字符集; ③ 判断是否存在 * if not exists 示例
1. 简介 Metadata Lock，顾名思义，是对元数据的保护。MDL 是在 5.5 中引入的，之前版本对于元数据也有保护，但实现为语句级别的，当语句结束后元数据相关的锁就会被释放掉。这种实现会导致两个主要的问题： 无法实现 RR 隔离级别，比如以下场景： tx1: BEGIN;tx1: SELECT * FROM tbl; -- 获取元数据锁，返回(c1,c2)，释放元数据锁tx2: ALTER TABLE tbl DROP COLUMN c2; -- 获取元数据锁，成功，释放元数据锁tx1: SEL
关于Python、R和Numpy、Scipy以及Pandas的速查表 有了这些和R语言、python、Django、MySQL、SQL、Hadoop、Apache Spark以及机器学习算法相关的速查表，会让你对数据科学和数据挖掘的概念及相关命令得心应手，并加快开发速度。 在数据科学界，有着成千上万的软件包和成百上千的函数！一个激情澎拜的数据爱好者没有必要掌握所有的。这里会包含大多数重要的软件包和函数，能够让你在紧凑的几页中集思广益并吸收知识。 精通数据科学需要掌握统计学、数学、编程知识，特别是R语言、
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
gh-ost是针对MySQL对主库影响很小，无trigger的online schema change解决方案。采用消费binlog的方式来代替trigger方式，并将同步信息存储到临时表中。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
data control language，DCL，数据控制语言，主要是对数据库中的登录和用户的权限进行控制的语言，包含
按照第一步，环境需求中，将mysql开启binlog并重启，也可以设置全局变量，不用重启
本文介绍了MDL子系统的设计和实现细节，包括锁获取与释放，死锁检测，以及使用到的相关lock-free优化。
墨墨导读：本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析，大家有没有遇到过这种问题？
Python 被称为万能胶水语言，适用性强，能轻松实现很多数据科学应用，还能使数据分析工作自动化。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
当慢查在执行的时候，大部分的都是表现在 Sending data 的状态，我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布：
要学Web 开发，也得先对数据库有所了解呀。数据库分门别类，多种多样，目前我选择了 MySQL 。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
1.2.1打开Navicat，点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图：
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
我们在上篇文章中提到了记录锁（行锁）、间隙锁和临键锁，后台有小伙伴催我更新一下其他的锁。拖延症又犯了，趁周末，今天我们来总结一下MyISAM和InnoDB引擎下锁的种类及使用方法。
你能很轻松的从上面找到具体某项技术的快捷命令与基础语法，用上之后，相信能大幅提升开发效率。
闲来无事的时候，笔者喜欢在SAP系统里捣鼓捣鼓。SAP设计的那些不常用/没关注过的事务代码，字段等，总能引起笔者的兴趣。
命令格式：create '表名称', '列族名称 1','列族名称 2','列名称 N'
reason:原因有多种；最有可能的是在程序对表进行插入或者修改时强制重启数据库；或者程序大规模修改非聚集索引列等引起I/O错误；
如今，MySQL已经是非常普及的数据库，开源社区的支持也是非常活跃。谈到官方运维工具，大家都会用到mysqldump，其实除了这个之外还有一些实用的工具，今天帮大家梳理一下。
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innodb_thread_concurrency参数的目的是控制InnoDB并发线程的上限，一旦并发线程数达到此值，InnoDB在收到新请求后，就会进入等待状态，直到有线程退出。
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Table Partition 是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
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