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今天是《MySQL核心知识》专栏的第4章,今天跟大家一起聊聊MySQL的简单语法。好了,开始今天的正题。
是 mongodb 的最小数据集单位,是多个键值对有序租户在一起的数据单元,类似于关系型数据库的记录
Greenplum(以下简称GP)支持多种数据导入方法,比如GP自带的gpfdist,通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中,再比如GP自带的COPY命令,能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataX。
最近需要迁移项目,将数据库由Oracle改为MySQL。由于两者的语法有部分不一样,所以需要把Oracle中能用但MySQL中不能用的函数/类型等改为MySQL中能用的,以下是总结出的部分语法区别: 一、数据类型 1. Number类型 MySQL中是没有Number类型的,但有int/decimal 类型,Oracle中的Number(5,1)对应MySQL中的decimal(5,1),Number(5) 对应 int(5)。MySQL中的数字型类型比较多,分的也比较细,还有tinyint、smallint、mediumint、bigint等类型 2. Varchar2(n)类型 MySQL中对应Oracle Varchar2(n)类型的替代类型是varchar(n)类型。 3. Date 类型 MySQL 中的日期时间类型有Date、Time、Datetime等类型,MySQL中Date类型仅表示日期(年-月-日),Time类型仅表示时间(时:分:秒),而Datetime类型表示日期时间(年-月-日 时:分:秒),Oracle中的Date类型和MySQL中的Datetime类型一致。 二、函数 1. length(str)函数 Oracle中的length(str)是获取字符串长度的函数,MySQL 中对应的函数为char_length(str)。 2. sys_guid()函数 Oracle中可通过sys_guid()函数是生成随机序列,MySQL通过UUID()生成随机序列。 3. 时间格式化函数 将时间转换为字符串型时间 MySQL date_format(NOW(),’%Y-%m-%d’) 对应Oracle的 Oracle中的 to_char(sysdate, ‘YYYY-MM-DD’); 将字符串型时间转换为时间类型 MySQL str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d’) 对应Oracle中的 to_date(‘2019-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’); 包括时分秒的函数转换:DATE_FORMAT(NOW(),’%Y-%m-%d %H:%i:%s’),str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)。 4. 条件函数(nvl()、nvl2()、decode()) nvl(tab.columnName, 0):如果tab.columnName值为空,则返回值取0,否则取tab.columnName;对应的MySQL函数为:ifnull(tab.columnName, 0)。 nvl2(expr1,expr2,expr3):如果expr1不为null,则返回expr2,否则返回expr3;对应的MySQL函数为:if(expr1,expr2,expr3)。 DECODE(value, val1, val2, val3):如果value等于val1,则返回val2,否则返回val3;MySQL可用IF函数表示:if(value=val1, val2, val3); DECODE(value, if1, val1, if2,val2,…,ifn, valn, val):如果value等于if1,则返回val1,如果value等于if2,则返回value2…如果value等于ifn,则返回valn,否则返回val;MySQL对于这种判断可以通过case when then else end;l来判断,即:case when value=if1 then val1 when value=if2 then val2,,,when value=ifn then valn else val end; 5. trunc()函数 TRUNC(12.123):返回整数(12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 0); TRUNC(12.123, 2):返回值保留2为小数(12.12);MySQL对应的函数:truncate(12.123, 2); TRUNC(SYSDATE):返回值为(2019-07-26 00:00:00);MySQL对应的为cast(now() as datetime):返回值为(2019-07-26 14:11:38); MySQL的cast函数语法为:CAST(xxx AS 类型) (可用类型为:二进制,同带binary前缀的效果:BINARY;字符型,可带参数:CHAR();日期:DATE;时间:
如果MySQL WHERE条件类型和要查询的字段数据类型一致,会对查询结果有什么影响呢?
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
jdbc数据库连接六步走 1. 注册驱动 注册驱动的两种方法 Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); //mysql8.+版本 Driver driver = new com.mysql.cj.jdbc.Driver(); DriverManager.registerDriver(driver); 2.获取连接 String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/tests"; String user = "root"; Str
表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为unique
1、网页版:Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端:spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成:pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
在选择时间序列数据库时,最重要的考虑因素是存储和查询性能、存储空间效率和灵活的可扩展性,而InfluxDB似乎是一个不错的选择。从时间序列数据库相关的趋势数据来看,它已经超越了以前常用的RRDTool和Graphite,以压倒性的速度增长
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。
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal,其功能强大、运行稳定,但是有些方面不是太符合需求,主要有如下三点:
众所周知,Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集,属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性,RDD能与其他系统兼容,可以导入外部存储系统的数据集,例如,HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换(Transformation)转换运算将一个RDD转换为另一个RDD,但是由于RDD的lazy特性,转换运算不会立刻实际执行,它会等到执行到“动作”运算,才会
1.MongoDB与MySQL的对比 # 与MySQL的对比 MySQL MongoDB DB DB table Collections # 表 row Documents # 行<单条数据> column Field # 字段 2.MongoDB支持的字段数据类型 # 支持的数据类型 String # 字符串,必须是utf-8 Boolean # 布尔值,true 或者 false (这里有坑哦~在我们大Python中 Tr
作者作为一名大二在校生,因为正在学习网页设计,考虑到后台问题,所以便自学了数据库,可能给大家总结的不是很全,但是一些必要的点肯定会讲到。现在市场上有很多图形化的数据库,没有什么可讲的,读者如果愿意,自行下载研究即可,本文章讲的全是在DOS环境下的一系列操作
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。
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)
索引是 MySQL 数据库中优化查询性能的重要工具,通过对查询条件和表数据的索引,MySQL可以快速定位数据,提高查询效率。但是,在实际的数据库开发和维护中,我们经常会遇到一些情况,导致索引失效,从而使得查询变得非常缓慢,甚至无法使用索引来优化查询,这会严重影响系统的性能。那么,是什么原因导致了索引失效呢?
现如今,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显,所以要重视数据库的性能优化。
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
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。
其实,在写这篇博客之前,我也是感觉自己会点优化,至少知道不要使用“*”号啊,给经常查询的列创建索引啊什么的,其实都不是大家想的那样简单的,其实它们背后存在很多的东西,值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧,子查询和连接查询哪一个查询速度快?最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误,看到就是赚到,哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的,感触颇深,在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句,当时我是用子查询写的sql语句,第一次执行了21
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
在我们日常使用数据库的时候,肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
英文单词DataBase,简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义:存储数据的仓库,实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
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
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。
从上图可以看到ES的数据类型和mysql或MongoDB的是很相似的,所以对于有数据结构基础的伙伴,这个知识点是非常轻松的。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
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
MySQL 是一种关系型数据库,说到关系,那么就离不开表与表之间的关系,而最能体现这种关系的其实就是我们接下来需要介绍的主角 SQL,SQL 的全称是 Structure Query Language ,结构化的查询语言,它是一种针对表关联关系所设计的一门语言,也就是说,学好 MySQL,SQL 是基础和重中之重。SQL 不只是 MySQL 中特有的一门语言,大多数关系型数据库都支持这门语言。
用执行计划分别测试一下union all、in和or,发现union all分两步执行,而in和or只用了一步,效率高一点。
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下,当是给自己复习一遍,也是方便以后查询
我们平时所说的CRUD其实就是增删改查(Create/Retrieve/Update/Delete)
使用MYSQL有一段时间了,由于公司使用SQLSERVER和MYSQL,而且服务器数量和数据库数量都比较多
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
数据类型是指列、存储过程参数、表达式和局部变量的数据特征,它决定了数据的存储格式,代表了不同的信息类型。有一些数据是要存储为数字的,数字当中有些是要存储为整数、小数、日期型等...
最近公司有个需求需要从MySQL获取数据,然后在页面上无线循环的翻页展示。主要就是一直点击一个按钮,然后数据从最开始循环到末尾,如果末尾的数据不够了,那么从数据的最开始取几条补充上来。 其实,这个功能可以通过JQ实现,也可以通过PHP + MYSQL实现,只不过JQ比较方便而且效率更高罢了。 每次显示10条数据。
数据库SQL概述SQL语句分类数据定义语言:简称DDL(Data Definition Language),用来定义数据库对象:数据库,表,列等。关键字:create,alter,drop等 数据操作语言:简称DML(Data Manipulation Language),用来对数据库中表的记录进行更新。关键字:insert,delete,update等数据控制语言:简称DCL(Data Control Language),用来定义数据库的访问权限和安全级别,及创建用户。数据查询语言:简称DQL(Data
创建数据库和表都需要用到数据库脚本语言:sql,全称是:Structured Query Language,结构化查询语言
写SQL语句不难,稍微系统学习过数据库相关技术的人都能做到,但想要写好SQL却也不是一件易事,在大多数编写SQL的时候,很多人都是以实现需求为原则去撰写的,当一条SQL写出来之后,只要能满足业务需求就行,不会考虑它有没有优化点,能不能让它跑的更快。
以上就是mysql中limit的使用方法,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:MySQL
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