Oracle数据库--ROWNUM 前言   刚学到了ROWNUM的用法,网上一搜,结果发现了有很多帖子,写的都很全.本着好记性不如烂笔头的原则,我还是决定自己手打一遍,当然下面也附上了我参考的链接.你可以尽情学习. 参考博客 一叶笑天的博客 IT·达人的博客 Cadence_D的博客 正题   这里以SCOTT用户已经创建好了的EMP表来说明,EMP表结构如下[结果1]: SQL> DESC EMP; 名称 是否为空? 类型 ----------------------------------

Oracle中rownum可以用来限制查询 具体用法: 1.返回查询集合中的第1行 select * from tableName where rownum = 1 2.返回查询集合中的第2行 错误示例: select * from tableName where rownum = 2 正确示例: select * from(select a.*,ROWNUM rownum_ from tableName a) where rownum_ = 2 提高效率可以这样写: select * from

https://blog.csdn.net/qq_40794266/article/details/78698321

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

随笔背景:在很多时候,很多入门不久的朋友都会问我:我是从其他语言转到C#开发的,有没有一些基础性的资料给我们学习学习呢,你的框架感觉一下太大了,希望有个循序渐进的教程或者视频来学习就好了. 其实也许我们每天面对的太多东西了,觉得很多都稀松平常了,即使很细微的地方,可能我们都已经形成习惯了.反过来,如果我们切换到其他领域,如IOS.android,那么开始我们可能对里面很多设计的规则不甚了解,开始可能也是一头雾水. 本篇想作为我的<循序渐进开发WinForm项目>系列的开篇,主要介绍数据库设计方

Database Sharding@Netlog 详细的描述了 Netlog 数据库架构的演变过程,文章浅显易懂,非常值得学习.本文数据.图片均来自:Database Sharding at Netlog, with MySQL and PHP 数据 约4000万活跃用户每月约5000万独立访问每月约50亿 PV 和 每月 60亿 online minutes在数据库 sharding 以前,高峰时期每秒3000次以上数据库查询26种语言,30多个国家,5个最活跃的国家主要集中在欧洲 技术平台

现实中很多数据都是用图来表达的,比如社交网络中人与人的关系.地图数据.或是基因信息等等.RDBMS并不适合表达这类数据,而且由于海量数据的存在,让其显得捉襟见肘.NoSQL数据库的兴起,很好地解决了海量数据的存放问题,图数据库也是NoSQL的一个分支,相比于NoSQL中的其他分支,它很适合用来原生表达图结构的数据. 下面一张图说明,相比于其他NoSQL,图数据库存放的数据规模有所下降,但是更能够表达复杂的数据. 通常来说,一个图数据库存储的结构就如同数据结构中的图,由顶点和边组成. Neo4j是

1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体.在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体.这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表.这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子.2. 主键与外键 一般而言,

Naresh Kumar是位软件工程师与热情的博主,对于编程与新事物拥有极大的兴趣,非常乐于与其他开发者和程序员分享技术上的研究成果.近日,Naresh撰文谈到了12款知名的免费.开源NoSQL数据库,并对这些数据库的特点进行了分析. 现在,NoSQL数据库变得越来越流行,我在这里总结出了一些非常棒的.免费且开源的NoSQL数据库.在这些数据库中,MongoDB独占鳌头,拥有相当大的使用量.这些免费且开源的NoSQL数据库具有很好的可伸缩性与灵活性,非常适合于大数据存储与处理.相较于传统的关系型

1. SQL的四种语言 DDL(Data Definition Language)数据库定义语言 CREATE ALTER DROP TRUNCATE COMMENT RENAME DML(Data Manipulation Language)数据操纵语言 SELECT INSERT UPDATE DELETE MERGE CALL EXPLAIN PLAN LOCK TABLE DCL(Data Control Language)数据库控制语言 GRANT REVOKE TCL(Transac

Naresh Kumar是位软件工程师与热情的博主,对于编程与新事物拥有极大的兴趣,非常乐于与其他开发者和程序员分享技术上的研究成果.近日,Naresh撰文谈到了12款知名的免费.开源NoSQL数据库,并对这些数据库的特点进行了分析. 现在,NoSQL数据库变得越来越流行,我在这里总结出了一些非常棒的.免费且开源的NoSQL数据库.在这些数据库中,MongoDB独占鳌头,拥有相当大的使用量.这些免费且开源的NoSQL数据库具有很好的可伸缩性与灵活性,非常适合于大数据存储与处理.相较于传统的关系型

Django 数据库导入 从网上下载的一些数据,excel表格,xml文件,txt文件等有时候我们想把它导入数据库,应该如何操作呢? 以下操作符合 Django版本为 1.6 ,兼顾 Django 1.7, Django 1.8 版本,理论上Django 1.4, 1.5 也没有问题,没有提到的都是默认值 备注:你可能会问数据从哪儿来的,比如你用python从以前的blog上获取过来的,想导入现在的博客,或者别人整理好的数据,或者你自己整理的excel表,一个个地在网站后台复制粘贴你觉得好么?这

前面两篇文章介绍了框架的思路及里面大概的实现过程,那时候忘记上传项目,就补发一下.顺便介绍下框架使用方式,并分析下框架使用的优缺点. 先发一下前两章的链接 篇一:http://www.cnblogs.com/jnxzk/p/6443192.html 篇二:http://www.cnblogs.com/jnxzk/p/6493054.html 进入正题: 之前说了,一开始做的时候是为了方便数据库的访问,其实数据库的访问,最重要的就是sql语句.因此,我的框架并没有创造什么语法,使用风格是类似sql

Java数据库设计14个技巧   1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体.在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体.这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表.   这就是"一张原始单证对应多个实体&

参考 http://www.jb51.net/article/82254.htm 今天,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.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库. mysql的性能优化无法一蹴而就,必须一步一步慢慢来,从各个方面

1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体. 在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体. 这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表. 这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子. 2. 主键与外键 一

mysql的性能优化无法一蹴而就,必须一步一步慢慢来,从各个方面进行优化,最终性能就会有大的提升. 一.介绍 对mysql优化是一个综合性的技术,主要包括 表的设计合理化(符合3NF) 添加适当索引(index) [四种: 普通索引.主键索引.唯一索引unique.全文索引] 分表技术(水平分割.垂直分割) 读写[写: update/delete/add]分离 存储过程 [模块化编程,可以提高速度] 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] mysql服务器硬件升级

主流的Nosql数据库的对比    MongoDB,Cassandra,CouchDB,Hypertable, Redis,Riak,Neo4j,Hadoop HBase, Couchbase,MemcacheDB Hadoop HBase Hbase的优点及应用场景: 1. 半结构化或非结构化数据: 对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽取的数据适合用HBase,因为HBase支持动态添加列. 记录很稀疏: RDBMS的行有多少列是固定的.为null的列浪费了存储空间.HB

欢迎大家补充,谢谢! 1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体.在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体.这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表.这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子. 2.

前面简单介绍了什么是NoSql,以及NoSql的应用场景,今天简单来学习一下NoSql的分类 一.KV键值对 典型的介绍:新浪(BerkeleyDB+redis).美团(redis+tair).阿里,百度(memcache+redis) BerkeleyDB是一个开源的文件数据库,介于关系数据库与内存数据库之间,使用方式与内存数据库类似,它提供的是一系列直接访问数据库的函数,而不是像关系数据库那样需要网络通讯.SQL解析等步骤. Tair是一个Key/Value结构数据的解决方案,它默认支持基于