很多时候需要在多张表之间进行跨表查询,这其中外键是必须存在的,而通过外键所处的表的对象进行跨表查询, 称为正向查询.反之,则是反向查询. 正向查询很简单,这里不谈. 主要谈下反向查询. class Userinfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) password = models.CharField(max_length=64) gender = models.CharField(max_length=32) clas

1. 显示数据库列表 show databases; # 查看当前所有数据库 show databases \G   #以行的方式显示 2. 在命令行中,执行sql语句 mysql -e 'show databases' -uroot -p123456 mysqlshow -uroot -p123456 # 不常用,记住上面那个就行了 3.创建数据库语法 create database 数据库名; 例如: create database `HA-test`; 4. 切换数据库 use HA-te

一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期

Django基础五之django模型层(二)多表操作 本节目录 一 创建模型 二 添加表记录 三 基于对象的跨表查询 四 基于双下划线的跨表查询 五 聚合查询.分组查询.F查询和Q查询 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄.

一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期

多表操作之创建模型 这边以书为中心创建一个模型 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to

一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期

Django基础五之django模型层(二)多表操作   本节目录 一 创建模型 二 添加表记录 三 基于对象的跨表查询 四 基于双下划线的跨表查询 五 聚合查询.分组查询.F查询和Q查询 六 ORM执行原生sql语句(了解) 七 python脚本调用Django环境(django外部脚本使用models) 八 xxx 一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多

Django基础五之django模型层(一)单表操作   本节目录 一 ORM简介 二 单表操作 三 章节作业 四 xxx 一 ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是“对象-关系-映射”的简称.(Object Relational Mapping,简称ORM)(将来会学一个sqla

Django基础五之django模型层(二)多表操作   本节目录 一 创建模型 二 添加表记录 三 基于对象的跨表查询 四 基于双下划线的跨表查询 五 聚合查询.分组查询.F查询和Q查询 六 ORM执行原生sql语句(了解) 七 python脚本调用Django环境(django外部脚本使用models) 八 xxx 一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多

  Django基础五之django模型层(一)单表操作   本节目录 一 ORM简介 二 单表操作 三 章节作业 四 xxx 一 ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是“对象-关系-映射”的简称.(Object Relational Mapping,简称ORM)(将来会学一个sq

什么是MySQL? MySQL是一种开源关系数据库管理系统(RDBMS),它使用最常用的数据库管理语言-结构化查询语言(SQL)进行数据库管理.MySQL是开源的,因此任何人都可以根据通用公共许可证下载并根据个人需要对其进行修改.它的速度,可靠性和适应性引起了人们的广泛关注.大多数人认为,当不需要事务处理时,MySQL是管理内容的最佳选择.MySQL是一个关系数据库管理系统.关系数据库将数据存储在不同的表中,而不是将所有数据都放在一个大型仓库中,这提高了速度和灵活性. MySQL使用的SQL语言

K8S-网络模型.POD/RC/SVC YAML 语法官方文档 Kubernetes - Production-Grade Container Orchestration kubernetes/kubernetes: Production-Grade Container Scheduling and Management Posts containing 'yaml' - Stack Overflow how to pass a configuration file thought yaml o

一.多表操作 一对多字段的增删改(book表和publish表是一对多关系,publish_id字段) 增  create publish_id 传数字   (publish_id是数据库显示的字段名) models.Book.objects.create(title='三国演义',price=200,publish_id=1) #publish_id是mysql数据库中显示的字段名 publish直接传出版社对象    publish是models.py设计表字段名 #查询到的publish表

------------恢复内容开始------------ 1.必定会的十三条! 1.1记忆方法一:(按字母顺序记忆)   <1> all(): 查询所有结果 <2> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量. <3> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表,可能在计算QuerySet时得到重复的结果.此时可以使用distinct(),注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重.) <4> e

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 1. 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$. 如果我们略去每层都有的$o^{(

键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型.键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式.键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等).我们也会讨论用来让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区.有时,使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信开销.这会带来明显的性能

mysql中外键的特点简单描述: 1.要求在从表中设置外键关系: 2.从表的外键列的类型和主表的关联列的类型要求一致或兼容,名称无要求: 3.主表的关联列必须是一个key(一般是主键或唯一键): 4.插入数据时,必须先插入主表,再插入从表: 删除杀局时,先删除从表,再删除主表: