1 MySQL 的一般信息 这是MySQL参考手册:它记载了MySQL版本3.23.7-alpha. MySQL 是一个快速.多线程.多用户和强壮的SQL数据库服务器. 对Unix和 OS/2 平台,MySQL基本上是免费的:但对微软平台,你在30 天的试用期后必须获得一个MySQL 许可证.详见第三节 MySQL许可证和技术支持. MySQL 主页提供有关MySQL的最新信息. 对于MySQL能力的讨论,详见1.4 MySQL 的主要特征. 对于安装指南,见4 安装 MySQL.对于有关移植M
14.1.1 ALTER DATABASE Syntax,可用于修改数据库字符集和校验规则 查看校验规则可如下: 由于utf8的校验规则都是ci(case insensitive),所以是不区分大小写, 如 但可以这样,加上binary 14.1.2 ALTER EVENT Syntax 事件修改语法 可修改其执行计划,可禁用与启用该事件执行,可重名该事件[ALTER EVENT ... RENAME TO ...] 14.1.3 ALTER LOGFILE GROUP Syntax ALTE
本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网:Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas:10
1.show table status 显示表状态 2.VERSION() 版本:CURRENT_DATE 当前日期: NOW() 当前时间:USER 当前用户 3.GRANT ALL ON menagerie.* TO 'your_mysql_name'@'your_client_host'; 授权 4.LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/pet.txt' INTO TABLE pet; 批量导入表 5.SELECT * FROM pet
本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网:Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas:10 Minutes to
本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网:Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas:10