MYSQL中"AND"和"OR"都是条件控制符."AND"是求交集,而"OR"则是求并集,非常多情况下,须要联用它们两个. 下面是两张表,我仅仅列出实用的字段. Table:student_score 学生成绩 sid(学生ID) cid(课程ID) score(分数) 5 1 50 5 2 110 5 3 64 5 4 null -- Table:course 课程 id(ID) name(课程名) inexam(是否考了)

基本概念: 数据库DB(database): 数据的仓库,数据的集合,是数据的一种结构化的存储 数据库管理系统DBMS(database management system): 管理数据库的一套软件 比如Oracle.MySQL.SQL server.DB2 介于应用程序和操作系统之间 数据库应用程序: 使用数据库应用程序与DBMS进行通信,访问和管理数据库中的数据 数据库服务器: 计算机+数据库管理系统 一个数据库服务器可以管理多个数据库,一个数据库下包含多个表 SQL语言 全称:Struct

1.MySql和Oracle的日期转换 mysql中有2种日期格式DATE和TIME,oracle只有一种日期格式DATE. oracle> select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd') from dual; oracle> select to_char(sysdate,'hh24-mi-ss') from dual; mysql> select date_format(now(),'%Y-%m-%d'); mysql> select time_form

以下的文章主要描述的是MySQL DELETE语法的详细解析,首先我们是从单表语法与多表语法的示例开始的,假如你对MySQL DELETE语法的相关内容十分感兴趣的话,你就可以浏览以下的文章对其有个更好的了解. 单表语法: DELETE [LOW_PRIORITY] [QUICK] [IGNORE] FROM tbl_name [WHERE where_definition] [ORDER BY ...] [LIMIT row_count] 多表语法: DELETE [LOW_PRIORITY]

一.key与primary key区别 CREATE TABLE wh_logrecord ( logrecord_id ) NOT NULL auto_increment, ) default NULL, operation_time datetime default NULL, logrecord_operation ) default NULL, PRIMARY KEY (logrecord_id), KEY wh_logrecord_user_name (user_name) ) 解析:

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

django项目中使用多个数据库的方法, 多个数据库的联用 以及多数据库时数据导入导出的方法. 直接给出一种简单的方法吧,想了解更多的到官方教程,点击此处 给每个app都可以单独的设置一个数据库 settings.py 数据库的相关设置,有一个默认的数据库default,我们在添加一些其他的 # Database # https://docs.djangoproject.com/en/1.8/ref/settings/#databases DATABASES = { 'default': { '

1.在Ubuntu上安装MYSQL sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client 2.安装结束后,用命令验证是否安装并启动成功 sudo netstat -tap | grep mysql 通过上述命令检查之后,如果看到有mysql 的socket处于 listen 状态则表示安装成功. 3.安装完成后,在/etc/mysql/debian.cnf目录下可以查看里面的用户名和密码 4.打开MYSQL服务 s

单表删除语句: DELETE [LOW_PRIORITY][IGNORE] FROM tbl_name     [WHERE where_definition]     [ORDER BY ...]     [LIMIT row_count]   这里只对delete的常用参数及用法做出介绍.   说明: low_priority:强制delete命令被延迟执行,直到没有其它客户端读取本表时再执行. ignore:使MySQL忽略delete执行所有的错误,而错误会以警告的方式返回. order

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 |

MySQL基准测试(二)--方法 目的: 方法不是越高级越好.而应该善于做减法.至简是一种智慧,首先要做的是收集MySQL的各状态数据.收集到了,不管各个时间段出现的问题,至少你手上有第一时间的状态数据,而不是凭空想象的去做剖析和分析问题. 数据模拟参考 仿真多线程插入和查询语句,可以参考Python模拟数据(MySQL数据库)文档 MySQL状态命令的解释 SHOW GLOBAL VARIABLES 查看目前的MySQL的各个参数变量值. SHOW GLOBAL STATUS 查看全局的MyS

参考:https://blog.csdn.net/nanamasuda/article/details/52543177 总的来说,primary key .unique key 这些key建立的同时索引index也就建好了.primary key 和 unique key 都是唯一记录表的一行数据,区别在于前者只能有一个,而后者可以有多个. 如果想深入了解,请继续往下看. 索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行.没有索引,MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的

1.很多新人都会很纳闷,为什么我建了索引使用分页还是这么卡.好,现在让我们一步一步去找原因吧. 首先limit本身跟索引没有直接关系. 先建一张商品sku表 create table goods_sku( id int(10) unsigned not null auto_increment comment '自增ID', goods_id varchar(20) not null comment '商品id', sale_status tinyint comment '上下架状态(0下架,1上

一.key与primary key区别 CREATE TABLE wh_logrecord ( logrecord_id int(11) NOT NULL auto_increment, user_name varchar(100) default NULL, operation_time datetime default NULL, logrecord_operation varchar(100) default NULL, PRIMARY KEY (logrecord_id), KEY wh

07.14自我总结 MYSQL数据库约束类型 一.主键约束(primary key) 主键约束要求主键列的数据唯一,并且不能为空.主键分为两种类型:单字段主键和多字段联合主键. 1.单字段主键 写法 创建列表数据时 create table a( ​ name char(9) primary key, ​ age int ); 创建列表数据结束后完毕后 create table a( ​ name char(9) , ​ age int, ​ primary key(name) ) 创建表格完后

很多网站有多数据库联用的文章,如自强学堂http://code.ziqiangxuetang.com/django/django-multi-database.html 大都只讲解如何让不同的app对应不同的数据库,而没有谈到如何让同一个app里的不同class对应不同的数据库. 经过N多次试验,历经好几天时间,终于找出如下的简便易行的途径,而不需要自己造轮子,现总结如下: 方式一:通过数据库路由自动分发Model,无需手动using settings配置如下: 1.增加了DATABASE_RO

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

每次设置root和远程访问都容易出现问题, 总结了个通用方法, 关键在于实用 step1: # mysql -u root mysql mysql> Grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option; //增加远程访问权限mysql> UPDATE user SET Password=PASSWORD(’newpassword’) where USER=’root’;  //增加ro

1. 建库连库 连接MySQL数据库需要安装支持 npm install mysql 我们需要提前安装按mysql sever端 建一个数据库mydb1 mysql> CREATE DATABASE mydb1; mysql> SHOW DATABASES; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | mydb1 | | performance_sch