数据表分析

wp_posts(文章表)

表字段如下:
ID(文章ID)
post_author(文章作者名,我想可以是为用户名,也可以是用户ID)
post_date(文章发布日期)
post_date_gmt(文章发布日期,格林威治时间)
post_content(文章内容)
post_title(文章标题)
post_exerpt(摘录)
post_status(文章状态,publish/auto-draft/inherit)
comment_status(是否开启评论,默认值为open,打开)
ping_status
post_password(文章密码,如果加密的话,需要输入对应的密码才能打开)
post_name(文章缩略名)
to_ping(ping的链接)
pinged(已经PING过的链接)
post_modified(文章修改时间)
post_modified_gmt(文章修改时间,格林威治时间)
post_content_filter
post_parent(父文章,主要用于page)
guid
menu_order(排序ID)
post_type(文章类型,post或page)
post_mime_type(MIME类型)
comment_count(文章评论总数)

wp_postmeta(文章元数据)

表字段分析:
meta_id(文章元数据自增ID)
post_id(文章ID)
meta_key(元数据键)
meta_value(元数据值)

具体事例分析

以写一篇文章为例

如图:

页面效果,如下:

在对应的数据表中我们看到如下数据:
这里显示的是wp_postmeta表:

再看wp_posts表,如下(却还是仅仅只有一条数据,关于这一点我有些疑惑不解):

分析WordPress数据表之文章表(功能篇)的更多相关文章

  1. 分析WordPress数据表之评论表(功能篇)

    数据表分析 wp_comments(评论表) 该表字段,如下:comment_ID(评论ID)comment_post_ID(评论文章ID)comment_author(评论者用户名)comment_ ...

  2. 分析WordPress数据表之分类标签表(功能篇)

    数据表分析 wp_terms(分类标签表) 表字段如下:term_id(分类或标签ID)name(分类或标签名)slug(别名)term_group(分类标签组,我想应该是用于排序分组) wp_ter ...

  3. 分析WordPress数据表之用户表(功能篇)

    数据表分析 wp_users wp_usermeta 用户系统就是靠着这两张表来实现的. 具体事例分析 添加用户 添加成功后,我们会分别在wp_users及wp_usermeta表中分别看到test0 ...

  4. 查询优化百万条数据量的MySQL表

    转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说, ...

  5. wordpress数据表分析

    wordpress一共是有12个表的:|wp_commentmeta || wp_comments || wp_links || wp_options || wp_postmeta || wp_pos ...

  6. 数据可视化之PowerQuery篇(四)二维表转一维表,看这篇文章就够了

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/69187094 数据分析的源数据应该是规范的,而规范的其中一个标准就是数据源应该是一维表,它会让之后的数据分析工作变得简单高效. 在之前的文 ...

  7. C# DateTime的11种构造函数 [Abp 源码分析]十五、自动审计记录 .Net 登陆的时候添加验证码 使用Topshelf开发Windows服务、记录日志 日常杂记——C#验证码 c#_生成图片式验证码 C# 利用SharpZipLib生成压缩包 Sql2012如何将远程服务器数据库及表、表结构、表数据导入本地数据库

    C# DateTime的11种构造函数   别的也不多说没直接贴代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Glob ...

  8. pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能

    在孩子王实习中做的一个小工作,方便整理数据. 目前这几行代码是实现了一个数据透视表和匹配的功能,但是将做好的结果写入了不同的excel中, 如何实现将结果连续保存到同一个Excel的同一个工作表中?还 ...

  9. Spark项目之电商用户行为分析大数据平台之(九)表的设计

    一.概述 数据设计,往往包含两个环节: 第一个:就是我们的上游数据,就是数据调研环节看到的项目基于的基础数据,是否要针对其开发一些Hive ETL,对数据进行进一步的处理和转换,从而让我们能够更加方便 ...

随机推荐

  1. java8使用stream的collect进行list转map注意事项

    1.创建Person类 package com.xkzhangsan.normal.collectors; public class Person { private Integer id; priv ...

  2. tensorflow中使用变量作用域及tf.variable(),tf,getvariable()与tf.variable_scope()的用法

    一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量,使其存储相同变量而消耗内存,如: def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_no ...

  3. python基础知识(一)

    Python基础知识 计算基础知识 1.cpu 人类的大脑 运算和处理问题 2.内存 临时存储数据 断电就消失了 3.硬盘 永久存储数据 4.操作系统 调度硬件设备之间数据交互 python的应用和历 ...

  4. js查询手机号码格式是否正确

    直接上代码,复制开用 let regExp = /^([-]{,}\-)?[-]{,}$|^?[|||7||][-]\d{}$/; //验证的手机号码格式 //this.ruleForm.adminC ...

  5. Prometheus学习

    简介 Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具,是一个独立的开源项目,于2016年加入了 CNCF 基金会,作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目. ...

  6. Web架构之路:MongoDB集群及高可用实践

    MongoDB集群有副本集及主从复制两种模式,不过主从模式在MongoDB 3.6已经彻底废弃,今天主要探讨副本集的搭建和使用,以及分片. 副本集介绍 副本集(Replica Set)即副本的集合,在 ...

  7. Tensorcore使用方法

    用于深度学习的自动混合精度 深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式,但在混合精度的情况下,可以训练半精度,同时保持单精度网络的精度.这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术. ​混合 ...

  8. vue全家桶面试

    vue:主要Vue ​ vue-router:关于路由方面的配置 ​ vuex:数据共享和缓存用 ​ vue-resource:于后台交互用(现在改为axios 但是axios不是Vue里面的东西) ...

  9. 自定义微信小程序swiper轮播图面板指示点的样式

    微信小程序的swiper组件是滑块视图容器,也就是说平常我们看到的轮播图就可以用它来做,不过这个组件有很多样式是固定的,但是,有时候我们的设计稿的面板指示点是需要个性化的,那么如何去修改swiper组 ...

  10. nameof 运算符

    0. 目录 C#6 新增特性目录 1. 老版本的代码 1 using System; 2 namespace csharp6 3 { 4 internal class Program 5 { 6 pr ...