1. 对 MySQL 的架构了解吗？ MySQL 主要分为连接层，服务层，引擎层和存储层。 连接层就是提供连接服务的，比如 JDBC 驱动； 服务层包括连接池、SQL 接口、解析器、优化器等； 引擎层就是真正负责数据读写的，innoDB 就属于引擎层； 存储层就负责将数据存储到文件系统。 ---- 2. MySQL 有哪些存储引擎？有什么区别？ 常见的有 InnoDB 和 MyISAM。 InnoDB 支持行锁，表锁，事务，使用聚簇索引，写数据的效率比 MyISAM 更高。它有四个特性，插入缓冲，双
今天整体的内容比较的简单，就是数据库的简单操作。大家只要记住这些语句就能够好好玩耍flask-sqlalchemy数据库了。
分页 方式1： select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为，查询m+n条记录，去掉前m条，返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大，查询的性能会越低（越后面的页数，查询性能越低），因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2： select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录，却无需像方式1扫描过m条记录，在大数据
如需有条件地从表中选取数据，可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
DML(Data Manipulation Language)数据操作语言，以 INSERT、UPDATE、DELETE 三种指令为核心，分别代表插入、更新与删除，DML 和 DQL 合称 CRUD(create、read、update、delete) 增查改删。
看到标题，有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢？不就是执行个delete语句吗？有什么难的呀？”其实呢数据删除没有你想的这么简单，一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除，不能物理删除。那什么优势逻辑删除，什么又是物理删除呢？
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令，还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
在上一小节中介绍了 MySQL 数据库的一些最最最基础的入门级也是必须要掌握的10条语句，本节将继续深入学习 MySQL 的增删改查语句。本节讲的增删改查是相对于表 而言的。
存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来，我们才能进行有效的处理和分析。否则，只能是一团乱麻，无从下手。那么，怎样才能把用户各种经营相关的、纷繁复杂的数据，有序、高效地存储起来呢？ 在 MySQL 中，一个完整的数据存储过程总共有 4 步，分别是创建数据库、确认字段、创建数据表、插入数据。
约束其实就是一种限制,用于修饰表中的列. 通过这种限制来保证表中数据的正确性、有效性和完整性。
年后来深圳花费了一个多月总算勉强找到了一份程序开发的工作，截止到现在已经入职块一个月了，现在还处于试用期，SQL Server数据库是公司给我安排的第二个任务，对于数据库这块我还是有点熟悉，因为我之前做的开源项目电商网的服务器端是使用PHP和MySQL实现的，公司要求使用SQL Server数据库，所以我花费了两天时间熟悉了一下SQL Server数据库和SQL语句，怕以后忘记所以做了一些笔记。
上周隔壁专题推送最后一篇Nginx文章(公众号出门左转 Nginx专题) ，从本周开始每周一推送MySql主题文章(Docker 主题每周四不变)，文章内容均为运维方向相关，聚沙成塔，集腋成裘，第一篇文章讲一下运维工作中经常使用的 MySql 语句。
数据库编程就是针对数据库的操作，通过编写程序的方式，让程序做为数据库的客户端进行数据库操作。
DML（Data Manipulation Language）语句，即数据操作语句，用于操作数据库对象中所包含的数据。
在工作中，我们误删数据或者数据库，我们一定需要跑路吗？我看未必，程序员一定要学会自救，神不知鬼不觉的将数据找回。
sqlite3 以上两个是主流的关系型数据库，我们观察之后发现，它们与我们熟知的Excel好像也没有什么不同。关系型数据库里面放的都是一张张的表，就如同Excel中的工作簿。就算不熟悉Excel，但每一张表也都是我们从小到大所熟悉的那种表结构，例如课程表、值日表之类的。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：程淇铭 来源：segmentfault.com/a/1190000020116271 日常工作中，总会有因手抖、写错条件、写错表名、错连生产库造成的误删库表和数据的事情发生，那么，如果连数据都恢复不了，还要什么 DBA。 相关文章 MySQL备份策略：https://segmentfault.com/a/1190000019955399 MySQL数据恢复：https://segmentfault.com/a/1190000020116271 1 前言 数据恢
Python全栈之路系列之My SQL表内操作 先创创建一个表用于测试 -- 创建数据库 CREATE DATABASE dbname DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; -- 创建表 CREATE TABLE `tb` ( `id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` char(15) NOT NULL, `alias` varchar(10) DEFAULT NULL, `email` v
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。
注意事项：mysql的引擎支持问题，innoDB储存类型支持外键，MYISAMD的储存类型不支持外键
日常工作中，总会有因手抖、写错条件、写错表名、错连生产库造成的误删库表和数据的事情发生，那么，如果连数据都恢复不了，还要什么 DBA。
前段时间我踩过一个坑：在mysql8的一张innodb引擎的表中，加了唯一索引，但最后发现数据竟然还是重复了。
日常工作中，总会有因手抖、写错条件、写错表名、错连生产库造成的误删库表和数据的事情发生。但是，如果每次删库都跑路的话，怕是再也不好找工作了吧！所以，删库跑路不是上上策。
因为业务层操作内存，MySQL操作磁盘，数据库永远是最先达到性能瓶颈，我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上，逻辑操作应该在业务层做。
Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API 为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python 数据库接口支持非常多的数据库，你可以选择适合你项目的数据库。不同的数据库你需要下载不同的 DB API 模块，例如你需要访问 Oracle 数据库和MySQL 数据库，你就需要下载 Oracle 和 MySQL各自对应的 python 数据库模块。
最近一段时间使用mongodb做媒资数据的接入，简单介绍一下mongodb的特性和语法。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它具有自动分片、支持完全索引、支持复制、自动故障处理、高效存储二进制大对象（比如照片和视频）等特点。MongoDB的查询方式多样，可以查询文档中内嵌的对象及数组。MongoDB支持多种语言。但是，它不支持事务处理和join操作。在MongoDB中，默认没有密码。可以通过use操作符来创建数据库。使用db.dropDatabase()可以删除数据库。在MongoDB中，可以使用.insert()方法插入文档。通过db.table_name.find()可以查询数据表中的记录。使用db.table_name.remove()可以删除表中的所有记录。使用db.table_name.count()可以查询表中的记录数。在MongoDB中，可以通过.ensureIndex()方法添加索引。使用db.table_name.find()方法进行条件查询。MongoDB支持多种查询方式，包括等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、字符串匹配、数组匹配等。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregat
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
需要注意的是，插入的字段顺序可以跟表的字段顺序不一致，但是字段和值的顺序必须是要一一对应的。
根据个人喜好选择配置文件的类型，在这里我选择配置application.yml，主要对datasource进行一些配置说明。
Comparison among different ways of storing data：
正确做法，是先通过bean.find(primaryKey)查询该数据是否已经存在，然后再进行添加
本文主要讲解了MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例，更多关于Python3操作MongoDB数据库的技巧请查看下面的相关链接
如果你删除了数据表中的多条记录，并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列，那么你可以通过删除自增的列，然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心，如果在删除的同时又有新记录添加，有可能会出现数据混乱。操作如下所示：
我们平时所说的CRUD其实就是增删改查（Create/Retrieve/Update/Delete）
存储数据的仓库. 其本质是一个文件系统，数据库按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
如果你用cmd窗口向一张表插入数据的时候，插入的数据是中文，会出现错误提示，用软件操作的请忽略。。。 出现错误的原因是cmd窗口采用的是gbk编码，所以你在cmd窗口输入的数据都是gbk编码的，而数据库中的编码默认都为utf8，所以出现的是编码问题。 我们可以输入该条指令查看数据库相关编码集。
来自：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107519747
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表，数据清洗，脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 （meta data lock，MDL) 锁.
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
通常，我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键，该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意，这个自增字段的值只会一直增加，即使把记录删除了，该自增字段的值也不会变小。 因此，就会产生一个现象：假如某些记录被物理删除了，那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即：通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
数据库的增加功能： 在数据库中插入语句有四种种不同的表示形式，分别是： 插入一条数据并对所有字段进行赋值：insert into 表名 values (值1，值2，…);比如，insert into
在练习左连接和右连接之前，为了显示出两者的区别，这里再在每张表中新增一条记录，两张表中的这两条记录 stu_id 不相等。
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
而SQL全名 Structured Query Language(结构化查询语言)本质上是一种语言，MySQL才是数据库本身。
我们在进行Python编程的时候，时常要将一些数据保存起来，其中最方便的莫过于保存在文本文件了。但是如果保存的文件太大，用文本文件就不太现实了，毕竟打开都是个问题，这个时候我们需要用到数据库。提到数据库，相信大部分人都不会陌生，今天我们要学的就是数据库中小编自认为最棒的Mysql数据库了。
使用INSERT同时插入多条记录时，MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息，这些信息的含义如下： ● Records：表明插入的记录条数。 ● Duplicates：表明插入时被忽略的记录，原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings：表明有问题的数据值，例如发生数据类型转换。
SQL 是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
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