rownum是oracle才有的写法，rownum在oracle中可以用于取第一条数据，或者批量写数据时限定批量写的数量等
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景，下面介绍几种随机获取的方法供参考。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的，而查询也是SQL语言中最复杂的，很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在，那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤，那什么情况下测试人员会查看数据库呢？ 比如有一个测试场景是注册新用户，用户在前端页面上添加了一个新用户，点击提交后，弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库： 查询user表中新增一条数据，数据字段的信息与注册信息一致； 查询password表中新增一条数据
概述 本文主要讲解如何使用pymysql库进行MySQL的管理操作。 主要讲解如何使用pymysql实现增删改查动作，并附上对应的示例。 安装pymysql pip install PyMySQL 常用对象及API 在pymysql中提供了Connection和Cursor对象来管理操作MySQL。 常用对象 Connection 代表一个与MySQL Server的socket连接，使用connect方法来创建一个连接实例。 Cursor 代表一个与MySQL数据库交互对象，使用Connection.Cu
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
日志数量虽然不多，但不可能一股脑的塞给用户，难看不说，还拖累服务器性能，因而分页必不可少
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
在Python 2中，连接MySQL的库大多是使用MySQLdb，但是此库的官方并不支持Python 3，所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中，我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地，用户名为root，密码为123456，运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
大家好，我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入，发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor，rand，group by报错注入的笔记吧！ https://www.bejson
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
任何一个系统，分页查询都是必不可少的吧 ，MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ，你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ，常见的SQL如下
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。
基本操作： 登陆：mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql：ctrl+z+回车，或者exit 端口号默认是3306，但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2 中则使用 mysqldb
java8才有的特性 Optional防空利器 方法引用 就是这个奇葩语法:: 简洁之极 filter 上面Optional方便过滤空集合对象，这里的filter是过滤空元素 如果集合add空null，就容易NPE啦 map 集合变形，业务代码最常见的 输出名字集合数据 list转换map 输出结果 key就是id，value是student对象 limit 就像mysql的limit num 关键字 输出 第一条数据 skip mysql的limit num,num 关键字
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
看这样的业务场景，A系统发送数据到 B、C、D 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？A系统负责人几乎崩溃......
每次插入一条数据，其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大，就算上一条数据被删除。
看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃......
建表sql大家也不用扣细节，只需要知道id是主键，并且在user_name建了个非主键索引就够了，其他都不重要。
说MVCC(Multiversion concurrency control，多版本并发控制)之前，先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation，隔离性。
MySQL并没有专门的中位数算法，而对于SQL不熟悉的人，书写中位数，只能通过Java等语言实现。并非推荐使用MySQL完成中位数计算，以下实现，仅为了通过算法解析的过程中，了解一些MySQL常用与不常用的功能、函数，并开拓思维。
吐槽 程序汪进新公司，发现团队都用java8函数式语法 开始看lambda语法感觉很不习惯，还有点反感 后来慢慢学起来，用习惯了发现非常爽 大大提高了开发效率 在这个加班加的冒烟的IT界 加快开发效率
熊聘，携程国际事业部公共研发团队Leader，目前主要负责国际化相关的基础组件和市场相关项目的研发。开源社区爱好者，喜欢阅读优秀的开源项目源码，对新技术有着深厚的兴趣。
B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版，每个节点存的是 <num ，最后存排序的ROWID
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条，还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条，则将符合条件的资料都筛选出来，再按时间排序，再取一笔资料。 SQL如下：
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
函数 功能DB::table($tablename)获取正确带前缀的表名，转换数据库句柄DB::delete($tablename, 条件,条数限制)删除表中的数据DB::insert($tablename, 数据(数组),是否返回插入ID,是否是替换式,是否silent)插入数据操作DB::update($tablename, 数据(数组)条件)更新操作DB::fetch(查询后的资源)从结果集中取关联数组，注意如果结果中的两个或以上的列具有相同字段名，最后一列将优先。DB::fetch_first($s
当前分布式数据库架构有不少，但是总体架构相差不大，主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图：
https://www.cnblogs.com/wdy1184/p/10655180.html
正常情况下没有问题，但是当数据量非常大的时候，首先 count(*) 会非常慢这是肯定的，其次分页越多，limit 的效率就会越低。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将
本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。
mysql使用 sql语句 DROP TABLE IF EXISTS `person`; CREATE TABLE `person` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `IsBoy` tinyint(4) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) DEFAULT CH
最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后），每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据，统计的时间如下：
本文将介绍python3中的pymysql模块对mysql进行增,删,改,查日常数据操作;实验的环境Ubuntu 16.04 mysql5.7.20 python3.5.2 数据库的安装忽略,如果也是ubuntu可直接通过 sudo apt-get install mysql-server pymysql是专门用于操作MySQL 的python模块.python2.x也支持(还有MySQLdb),但在python3中目前只支持pymysql 安装 #pip3 install pymysql
在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时，如果一下子将数据全部加载出来到内存中，很可能会发生OOM(内存溢出)；而且查询会很慢，因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象（实体类）。
“编写SQL查询，获取并返回Employee表中第n高的薪水，查询应该返回null。”
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
