使用 Flask-SQLAlchemy 连接数据库,可以通过 Python 对象来操作数据库。
在前几章节中,我们已经学会了如果在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
在前几章节中,我们已经学会了如何在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
使用 Flask-SQLAlchemy 从数据库中查询数据,可以指定查询的条件。数据库中的数据很多,用户需要的只是某一条数据或满足某个条件的数据。
ALTER TABLE t1 ALTER age SET DEFAULT 20;
MySQL的视图语句,就拿一个实例讲。我想把 role表和privilege表拼接。下面是我两张数据表的视图。 SELECT a.* ,GROUP_CONCAT(b.pri_name) FROM 前
由于之前安装的oracle数据库中选择了生成示例方案,oracle默认提供了三张数据表,分别是(emp,dept,salgrade)
模型类负责与数据库进行交互,这里的模型指的是数据表的模型,一个模型类对应一张数据表,数据表的字段会映射为模型类的属性,我们可以通过模型类提供的方法实现对应数据表记录的增删改查,这样一来,我们就将原来面向过程的数据库操作转化为面向对象风格的编程,将对数据表的 SQL 执行转化为对模型类的方法调用。
1.DDL数据库操作(dataBase definition language(数据定义语言)
有时候我们需要将两个数据表,合并成为一张数据表,根据两张表中,有一个相同定义的列进行合并。
数据库需要管理很多元数据,所谓元数据就是用来描述数据表结构信息的数据。例如在mysql中使用show tables命令,它会把所有表的名称显示出来,这里数据库表的名称就属于元数据。我们要实现的元数据管理包含四部分,分别为表元数据管理,视图元数据管理,索引元数据管理,和统计相关元数据管理。
在上一篇博文中详细介绍了SqlTableModle组件是如何使用的,本篇博文将介绍SqlRelationalTable关联表组件,该组件其实是SqlTableModle组件的扩展类,SqlRelationalTable组件可以关联某个主表中的外键,例如将主表中的某个字段与附加表中的特定字段相关联起来,QSqlRelation(关联表名,关联ID,名称)就是用来实现多表之间快速关联的。
嵌套查询相当于进行了两次查询,而连接查询将两张表连接然后再进行查询,这样只进行了一次查询
在我们以往的人力资源数据分析课程中,我们都是以单表的形式来对某个模块进行数据分析,数据的来源也只是来源于某个模块的单张数据表,但是人力资源的各个模块其实是一个体系化的存在,我们在分析某个模块的时候,其实一定会跟另外一个模块的数据进行关联。
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.....
第一章:数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称,表名称,字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来,使用为了方便起见,我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表,具体字段如下:
写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正。
MySQL数据库管理系统(DBMS)中,包含的MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的。MySQL支持多种类型,大致可以分为三类:数值、日期/时间和字符串(字符)类型。
前一节我们学习了CodeWave的页面布局和页面呈现,现在我们已经可以通过CodeWave进行简答的页面搭建了,本节我们开始学习数据模型的构建以及通过数据模型进行相关页面开发的功能。
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了,前面的课程归属小白篇,今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化
MySQL 之所以被称之为关系型数据库,是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系,日常开发常见的关联关系如下所示:
这也很好理解,get请求是将参数拼接到路径后面的,而新增的请求参数是有很多的,如果用get请求,那请求路径就很长一串的了。
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
多表查询,也称为多表连接查询;作为关系型数据库最主要的查询方式,在日常工作中被广泛使用
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式,不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性,而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一,最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载(插入,INSTALL PLUGIN语句)或卸载(拔出,UNINSTALL PLUGIN语句)所需的存储引擎文件。
Laravel 7 开始新增了一些新特性,今天我们来讲解下 路由绑定的新用法,自定义键名(slug)以及作用域(范围限定)
表 A 中的一条记录只能和表 B 的一条记录,反之亦然。这种关系的表并不常见,因为既然可以存放在两张表中的数据,也可以用一张表来存放。一对一的表关系用于: 1.分割一个含有有许多列的表 2.由于安全性的考虑而隔离了表的某一部分 3.存储一些很容易删除的临时数据,删除这些表就是删除了这些数据 4.存储只应用于主表的一个子集的信息
我知道,一说到数字经济,数字化转型,数字化人才,你第一感觉就是:跟我有半毛钱关系。诶,不要着急!
存储引擎 要了解mysql的锁,就要先从存储引擎说起。 常用存储引擎列表如下图所示: 最常使用的两种存储引擎: Myisam是Mysql的默认存储引擎。当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时
关于规格参数,也可以做一个分析,当然如果时间充足应该将其对应的业务代码一起讲完的。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
经过前两篇文章《Mybatis系列之入门》和《Mybatis系列之配置》的介绍,我们对Mybatis有了一定的了解,下面就接合一个实例学习案例,来巩固一下我们前面学习的知识。
1. 摘要: TDW很好的解决了海量数据离线处理问题,但是在如下场景下:实时报表,实时监控,实时推荐,实时分析,TDW无法满足需求。而storm是应对这些场景的利器,但是storm开发的门槛较高,对于大多数使用TDW的同学来说,若是能有一套支持storm的SQL,想必那是极好的。故此本宫,不,本团队开发了EasyCount以飧大众。 EasyCount使用SQL描述业务的实时计算的需求,并将SQL转化为基于storm的topology。相对于传统SQL,实时SQL面临诸多挑战,EasyCount通过不同的方
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容: http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/141092p2.htm
mysql有好几种删除和清空数据表的命令,但每个命令的用法具体来说不一样,下面具体说说truncate、drop和del三个命令:
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:
sql查询这个东西, 要说它简单, 可以很简单, 通常情况下只需使用增删查改配合编程语言的逻辑表达能力,就能实现所有功能。 但是增删查改并不能代表sql语句的所有, 完整的sql功能会另人望而生畏。 就拿比普通增删查改稍微复杂一个层次的连接查询来说, 盲目使用, 也会出现意料之外的危险结果,导致程序出现莫名其妙的BUG。 在连接查询语法中,另人迷惑首当其冲的就要属on筛选和where筛选的区别了, 在我们编写查询的时候, 筛选条件的放置不管是在on后面还是where后面, 查出来的结果总是一样的, 既然
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。
前几天分享了一篇文章写好SQL很有必要,里面重点讲了一下SQL的性能优化写法,十分硬核。
在创建数据库的时候,一般会先定义整个表的结构,假设我要做的是登录入口,先简单地创建一个用户表。(用户表中,我这里是定义了三个字段,第一个是ID,然后第二个是用户名)
一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。别名有 簇类索引、聚集索引、聚类索引。
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第12个课程了,今天我们继续讲讲大白篇系列——数据库锁
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