嗨喽,大家好,我是创作新人,新时代新的农民工小赵,在今年的七月结束了大学生活,目前在一家大数据公司做开发。对于初入职场的同学来说,在实际的工作开发中会遇到各种各样问题,将问题沉淀、输出、总结,才会让后面的路走的越来越轻松。那么,接下来我会通过以下几个方面进行分享。
之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读,我发现在可重复读的隔离级别下没有出现,当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理?
事务就是针对数据库的一组操作。由一条或者多条SQL语句组成,同一个事务的操作具备同步的特点,如果其中的一条语句无法执行,那么所有的语句都不会执行。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
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
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:
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
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:
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。
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。
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?
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:
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。
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。
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:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
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
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
今天写了一个sql,主要目的是查询分组后最新的一条数据,原本的关系是1对多,想通过分组后实现1对1的逻辑关系,而且要保证分组后的数据是按照创建时间排序,确保是最新的一条。
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。
mongodb的文章总结上会有一系列的文章,顺序是先学会怎么用,在学会怎么用好,戒急戒躁,循序渐进,跟着我一起来探索交流。
上一讲,我们学习了 flask 拦截器与session的使用 ,已经清楚了后台用户是否登录的判断及验证 url 合法性的方法 。
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。
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
标准的隔离级别中,Oracle 只有 Read committed, Serializable 两种,此外还有 ReadOnly, WriteOnly 两种级别。其中 ReadOnly 是 Serializable 的子集。
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。
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
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......
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。
“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”
作者名:1_bit 简介:CSDN博客专家,2020年博客之星TOP5,InfoQ签约作者,蓝桥签约作者。15-16年曾在网上直播,带领一批程序小白走上程序员之路。欢迎各位小白加我咨询我相关信息,迷茫的你会找到答案。
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。
hello,小伙伴们,好久不见,MySQL系列停更了差不多两个月了,也有小伙伴问我为啥不更了呢?其实我去看了MySQL的全集,准备憋个大招,更新篇长文(我不会告诉你是因为我懒的)。
昨天急急忙忙实现一个功能,本来是想更新状态为2,条件为 report_id =5 和 section_id =7的一条数据,但是误写成了下面这个样子:
ES是一款非常强大的开源搜索引擎,可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
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。
在前面的B站视频,已经给大家演示了如何安装MySQL,如果你还没有安装MySQL,你可以参考“极客开发者”B站视频频道的相关教程。再看以下内容
这是我的第八篇原创文章 上篇文章简单说了下数据库,并教了怎样安装mysql工具和可视化工具,不知道你现在安装好了没?那今天我们继续说mysql,今天说下mysql语句。 进入正题 mysql语句分为两
每个地点每天新增一条数据,要根据地点分组查询出每个设备最新的数据(按创建时间倒序)。
这是日常学python的第九篇原创文章 首先祝大家新年快乐哈!学生的估计明天也要上课了,工作的估计早就去上班了,我也快要上课了,哈哈,新年这段时间一直没有写过文章,一直忙于跑亲戚和学习,感觉有点对不起关注我的粉丝。所以,今天决定抽空写一篇技术文章来给大家看看,继上篇写了入门mysql之后,还没有学习如何用python来操作数据库,那我今天就带大家来学习如何用python操操作数据库。 还有文末有福利,这算是给大家的新年礼物(记得点赞哦) 进入正题 工欲善其事,必先利其器。所以第一步,我们先下载第三方库。在这
使用Merge存储引擎实现MySQL分表 一、使用场景 Merge表有点类似于视图。使用Merge存储引擎实现MySQL分表,这种方法比较适合那些没有事先考虑分表,随着数据的增多,已经出现了数据查询慢的情况。
引入依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
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???
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
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