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
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
通过程序化的脚本处理，可以实现自动批量处理任务，例如任务的下发、任务的状态查询、任务的完成、业绩和产能交付的统计和结算等。通过集合 触动精灵+API接口 就可以快速实现自己想要的效果。做到自己控制自己的客户端、自己管理自己的数据，既快速又更安全。
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......
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。
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
1、现在创建游戏角色的时候，基本上都是支持角色名字随机的，以前此功能在客户端用代码实现，然后向服务器请求并验证，后来发现有时候连续几次都失败，所以改成在服务器实现。实现方法主要考虑使用mysql随机查询记录，在网上查了很多方案，然后用在了我们游戏中。
上篇文章 聊到 Python 处理 Mysql 数据库最常见的两种方式，本篇文章继续说另外一种比较常用的数据库：Sqlite
很多新入职的小朋友可能和现在的我一样，对数据库的了解仅仅停留在建库建表增删改查这些操作，日常工作也都是用封装好的代码，别说底层原理了，数据库和系统之间是如何工作都不是很懂。
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
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
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
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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。
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。
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。
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......
一个小例子 先建立数据库连接返回一个游标对象 通过对游标对象的各种方法来实现对数据库的增删改查 最后关闭数据库连接 #首先在mysql数据库中建立mytest数据库并建立student表 import pymysql # 打开数据库连接 connect函数的参数分别为：数据库地址，用户名，密码，数据库名，字符集 conn = pymysql.connect("localhost", "root", "123456", "mytest",charset="utf8") # 得到一个可以执行SQL语句
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。
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？
elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能，用于记录所有的请求数据，数据插入频繁，量非常大，比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率，就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中，然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了，就需要在运维系统中可以查询到，所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis，这样系统都可以连接到。但是数据量太大，需要分页查询，这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的，而且可以通过zrange来获取指
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
在说这个模块之前，我们先来想一下在命令行模式下操作mysql数据库的步骤，一般来说分为三步：
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？
explain所有人都应该很熟悉，通过它我们可以知道SQL是如何执行的，虽然不是100%管用，但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
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：
在前面的章节中，我们已经懂得如何获取数据库连接 以及 单元测试，下面我们来使用 Statement 来实现 JDBC 的增删查改。
本章节讲解Python操作数据库，完成简单的增删改查工作，以MySQL数据库为例。
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。
用理工科思维看待这个世界 系列爬虫专栏 崇尚的学习思维是：输入，输出平衡，且平衡点不断攀升。 曾经有大神告诫说：没事别瞎写文章；所以，很认真的写的是能力范围内的，看客要是看不懂，不是你的问题，问题在我，得持续输入，再输出。 今天的主题是：pymongo的简单实用及其实战 0：框架 序号 内容 说明 01 概念及对比说明 -- 02 对比 -- 03 实战 -- 04 参考及总结 -- ---- 1：概念 数据库 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，
我们都知道利用python实现mysql的操作是件很简单的事情，只需要熟练使用MySQLdb模块就能实现mysql的增删改查操作。
本文实例讲述了laravel框架数据库操作、查询构建器、Eloquent ORM操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field（字段） #分组 HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作 ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释
索引是一种数据结构。官方描述为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化，本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点：
当前有三张表A、B、C其中A和B是一对多关系，B和C是一对多关系，现在需要将B中A表的主键存到C中； 常规思路就是将B中查询出来然后通过一个update语句来更新C表就可以了，但是B表中有2000多条数据， 难道要执行2000多次？显然是不现实的；最终找到写一个存储过程然后通过循环来更新C表， 然而存储过程中的写法用的就是游标的形式。
在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
在爬虫、自动化、数据分析、软件测试、Web 等日常操作中，除 JSON、YAML、XML 外，还有一些数据经常会用到，比如：Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等
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。
最近发现几个项目中都有批次插入数据库的功能，每个项目中批次插入的写法有一些差别，所以本文打算对Mysql的批次插入做一个详细的分析。
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。
成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志，它用于监控和记录核心业务系统的操作，以确保系统的稳定性和安全性。
随着业务不断迭代，系统中出现了较多的SQL慢查。慢查虽不致命，但会让商家感知到系统较慢，影响使用体验。在进行慢查优化过程中，我们积累了一些经验。本文将基于我们的实战经历，讲解工作中比较常见的慢查原因，以及如何去优化。
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