Navicat版本:Navicat Premium 12 选择 工具 ——> 结构同步 ​ 选择源数据库和目标数据库,选择完成后点击右下角对比按钮 ​ 要修改的对象:源数据库和目标数据库中都有的表,但是表结构不同(表中字段.字段属性不一致) 要创建的对象:源数据库中有 目标数据库中没有的表 要删除的对象:源数据库中没有 目标数据库中有的表 没有操作:源数据库和目标数据库中都有的表 且表结构一致 至此可以起到数据库对比的效果,继续往下走 实现结构同步 根据自己的需求勾选,此处我们只勾选创建目标数据

在生产环境中,我们总会因为这样或那样的原因导致主从不同步,亦或者是测试环境要和生产环境进行同步,利用Navicat结构同步工具,不但能找出库结构差异,还可以针对create.modify.drop等进行选择性比对,非常的人性化,那么一起来看下是如何操作的. 首先在Navicat的主界面选择工具,结构同步,这时会看到如下画面: 选择源和目标服务器,选择需要同步的数据库,选择所需的运行选项,勾选遇到错误继续. 点击比对后,就会出现同步过程,此时仅仅是比对,还未真正进行同步.点击右下角的运行同步按钮,

先上代码. jsondiff.py #!/usr/bin/python #_*_encoding:utf-8_*_ import argparse import json import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def parseArgs(): description = 'This program is used to output the differences of keys of two json data.' par

mysql对比表结构对比同步,sqlyog架构同步工具 对比后的结果示例: 执行后的结果示例: 点击:"另存为(S)" 按钮可以把更新sql导出来.

摘要: 通过使用Python编写一个解析Json结构对比的小工具,来提炼编程求解的通用步骤和技巧. 难度: 初级 先上代码. jsondiff.py #!/usr/bin/python #_*_encoding:utf-8_*_ import argparse import json import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def parseArgs(): description = 'This program is used

MySQL的redo log结构和SQL Server的log结构对比 innodb 存储引擎 mysql技术内幕 log buffer根据一定规则将内存中的log block刷写到磁盘,这个规则是 1.事务提交时 2.当log buffer 中有一半的内存空间已经被使用时 3.checkpoint时 跟sqlserver一样 mysql的重做日志的logblock是512字节,跟磁盘的扇区一样,重做日志写入可以保证原子性,不需要double write技术 mysql的重做log record

开发服务器的数据库表结构进行了修改,或者修改过多,为了与线上的数据库结构同步,可以使用mysqldiff工具对线上数据库打补丁. mysqldiff Windows下载地址:http://dev.mysql.com/doc/index-utils-fabric.html, linux安装自行包管理器脑补. 相关语法示例 #直接全量对比并产生SQL文件 mysqldiff --difftype=sql --show-reverse --server1=root:pwd@mysql_server_a

在结构上多一个指向自身的constructor构造函数,这就是原型链够简单吧. 利用原型链结构实现继承和向链表中插入节点,有区别吗? 没区别!!

判断两个数据库互相不存在的表 select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME from information_schema.TABLES a where a.TABLE_SCHEMA='db1' and a.TABLE_NAME NOT IN(SELECT b.TABLE_NAME from information_schema.TABLES b where b.TABLE_SCHEMA='db2'); select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME

有时候会有某种需求:需要对比两个表的表结构是否一致,有时候甚至是整个数据库所有表的表结构对比.......表结构对比无非就是字段名.字段类型.字段数据类型.以及字段的顺序的对比.如果需要对比表结构,可以通过下面简单的脚本实现: SELECT M.OWNER       ,M.TABLE_NAME       ,M.COLUMN_ID       ,M.COLUMN_NAME       ,M.DATA_TYPE       ,M.DATA_LENGTH       ,N.OWNER      

Android studio的安装与配置论坛当中已经有很多在此就不在细说了,现在开始说下如何在Android studio当中导入eclipse的项目且不改变其目录结构和配置,让使用eclipse的同学也可以继续使用,当然使用android studio的同学也可以使用.废话少说上图 1. 使用open的方式打开一个已经存在的android项目(eclipse创建的) 2. 在项目属性当中配置sdk版本和output路径 3. 第三步很重要分为9个步骤,主要操作是先删除第一次打开项目的时候导入的

一. jsp文件在WEB-INF中 原项目结构及编译后的项目结构,原web项目与编译文件的对应关系如下:java下面的.java文件----->WEB-INF下的classes中,target下的classes中 webapp中WEB-INF的pages------->WEB-INF下的pages中 jar包------>lib中 webapp中WEB-INF的web.xml------>WEB-INF下的web.xml 以上项目结构通过下面的路径可以访问 request.getR

传统的关系数据库一般由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列.行和关系概念,这体现了模式自由的特点. MySQL MongoDB 说明 mysqld mongod 服务器守护进程 mysql mongo 客户端工具 mysqldump mongodump 逻辑备份工具 mysql

转载:https://blog.csdn.net/z702143700/article/details/49079107 前言:BST.AVL.RBT.B-tree都是动态结构,查找时间基本都在O(longN)数量级上.下面做出详细对比. 1. 二叉查找树 (Binary Search Tree) BST 的操作代价分析: (1) 查找代价: 任何一个数据的查找过程都需要从根结点出发,沿某一个路径朝叶子结点前进.因此查找中数据比较次数与树的形态密切相关. 当树中每个结点左右子树高度大致相同时,树

ssim算法原理 - 我们都不是神的孩子 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864 一.结构相似性(structural similarity)       自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下.这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息.我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息.所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下

一.Map概述 Map:“键值”对映射的抽象接口.该映射不包括重复的键,一个键对应一个值. 1.1.HashTable[不常用] 基于“拉链法”实现的散列表. 底层数组+链表实现,无论key还是value都不能为null,线程安全,实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable,效率低,ConcurrentHashMap做了相关优化 初始size为11,扩容:newsize = olesize*2+1 计算index的方法:index = (hash & 0x7FFFFFFF) %

流程控制结构 说明:顺序结构:程序从上往下依次执行分支结构:程序按条件进行选择执行,从两条或多条路径中选择一条执行循环结构:程序满足一定条件下,重复执行一组语句 分支结构 特点:1.if函数功能:实现简单双分支语法:if(条件,值1,值2)位置:可以作为表达式放在任何位置2.case结构功能:实现多分支语法1:case 表达式或字段when 值1 then 语句1;when 值2 then 语句2:..else 语句n;end [case]; 语法2:case when 条件1 then 语句1

我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,在关系数据库中,索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数

一,目录 安装es 项目添加maven依赖 es客户端组件注入到spring容器中 es与mysql表结构对比 索引的删除创建 文档的crud es能快速搜索的核心-倒排索引 基于倒排索引的精确搜索.全文搜索(重点) es集群 二,二,安装ES环境(安装完成后,开启ES,默认端口9200能访问到,说明成功了) 安装文章 三,Java项目中添加ES的maven依赖 1.<dependency> 2. <groupId>org.elasticsearch.client</grou