使用非buffer 的sql 查询 比如pymysql 的 pymysql.cursor.SSCursion

数据查询 一.基本查询语句 1.语法:写一行 select{*<字段列表>}//查询的字段,多个字段用逗号分开 from<表1>,<表2>…//数据表名 {//可选 [where<表达式>]//限定条件,只能放一个. 2.实例 mysql> select * from publisher; +----+-----+------+ | bh | cbs | bz | +----+-----+------+ | 01 | 2 | 1111 | | 02 |

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

周末这天手痒,正好没事干,想着写一个分页的例子出来给大家分享一下. 这个案例分前端和后台两部分,前端使用面向对象的方式写的,里面用到了一些回调函数和事件代理,有兴趣的朋友可以研究一下.后台的实现技术是将分页Pager作为一个实体对象放到domain层,当前页.单页数据量.当前页开始数.当前页结束数.总数据条数.总页数都作为成员属性放到实体类里面. 以前项目数据库用的是oracle,sql语句的写法会从当前页开始数到当前页结束数查询数据.刚刚在这纠结了很长时间,查询到的数据显示数量总是有偏差,后来

#coding=utf-8 import mysql.connector import importlib import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') #连接数据库的信息 class ConnectionMysql(object): __config = { 'host':'115.xx.10.121', ', 'user':'root', 'password':'xxxxx8Z6XPXbvos', 'database':

SELECT语句是最常用的查询语句,它的使用方式有些复杂,但功能却相当强大.SELECT语句的基本语法如下: select selection_list//要查询的内容,选择哪些列 from数据表名//指定数据表 where primary_constraint//查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns//如何对结果进行分组 order by sorting_cloumns//如何对结果进行排序 having secondary_constra

假设有表test mysql> select * from test; +----+------+------+ | id | name | sex | +----+------+------+ | | a | f | | | b | f | | | a | e | | | b | e | | | c | e | | | d | e | +----+------+------+ rows in set (0.00 sec) 现在要找出name列有重复的数据 mysql> ; +------+

import pymysql as ps # 打开数据库连接 db = ps.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8') # 创建一个游标对象 cur = db.cursor() a = cur.execute('SELECT * FROM USER') # 返回值是一个int类型的值 print(a) # 提交事务(这个一定要主动提交,不然在数据库中操作增.

前两天产品有个需求,相同的商品因为价格不同而分开展示,但是明细还是算一条明细,具体区分展示出商品的价格和数量信息,其他重复的商品信息要置空. 需求并不难,用程序代码循环处理就可以了.但是后面涉及到打印报表,只能用纯sql语句生成.开始自己用了union 写的复杂了一些,后来百度了下文章看到一种实现思路,在此记录一下.下面的内容是根据其思路分析自己修改实现的一个demo,也简单扩展了一点实现功能. 直接上代码好了: -- ---------------------------- -- Table

一 环境部署 1,首先安装nodejs,并配置好环境变量(看自己习惯), 2,安装Express npm install express -g //全局安装 npm install express-generator -g //安装全局变量 2,初始化项目 mkdir demo //创建文件夹cd demo //进入项目文件夹 express project //创建express框架目录,project是目录名, 3,执行如下命令: 1.cd project //进入项目根目录 2.npm i

一.从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息: 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了,特别对于OMG这种已内容生产为主要工作核心的BG,在内容线的存储中,数据大一定是个绕不开的话题.这里的数据“大”,远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表)字段存储多.大,数据留存时间长,数据冗余多,冷热数据不明显导致的体量大,访问峰值随着热点变化明显,逻辑处理复杂导致数据存储压力放大等等.回到这个报错的问题上来,我们先来看一下这个表的结构: 看到这里,我相信大家会有不同的处理方式了,

一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

1.安装nodejs 2.安装mysql  npm包 地址:https://github.com/felixge/node-mysql npm install mysql 3.相应API查看及调用: var mysql = require('mysql'); var connection = mysql.createConnection({ host : 'localhost', user : 'me', password : 'secret' }); connection.connect();

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL, `logip` varchar(255) DEFAULT NULL, `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL, `ladduser` varchar

单表查询 简单查询 - 创建表 DROP TABLE IF EXISTS `person`; CREATE TABLE `person` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar() NOT NULL, `age` tinyint() DEFAULT ', `sex` enum('男','女','人妖') NOT NULL DEFAULT '人妖', `salary` ,) NOT NULL DEFAULT '250.00', `hire_

MySQL的逻辑查询语句的执行顺序 阅读目录 一 SELECT语句关键字的定义顺序 二 SELECT语句关键字的执行顺序 三 准备表和数据 四 准备SQL逻辑查询测试语句 五 执行顺序分析 一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <wh

数据查询 涉及到DQL(Data Query Language)是sql语句的一类 本文全面介绍了mysql下 select 语句的各种查询方式:普通查询,模糊查询,查询排序,分页查询,聚合函数查询 ,分组查询,子查询,连接查询(内连接 外连接) 组合查询. 每一条 select 语句都经过测试,没嘛哒! 创建两个表作为实验对象: create table dept ( deptno int primary key, -- 部门号 dname ), -- 部门名称 loc ) -- 部门所在地点

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

MySQL对数据表进行分组查询(GROUP BY) GROUP BY关键字可以将查询结果按照某个字段或多个字段进行分组.字段中值相等的为一组.基本的语法格式如下: GROUP BY 属性名 [HAVING 条件表达式] [WITH ROLLUP] 属性名:是指按照该字段的值进行分组. HAVING 条件表达式:用来限制分组后的显示,符合条件表达式的结果将被显示. WITH ROLLUP:将会在所有记录的最后加上一条记录.加上的这一条记录是上面所有记录的总和. GROUP BY关键字可以和GROU