一.执行自定义SQL方法 1.Executing custom SQL directly      直接执行自定义SQL,这种方式可以完全避免数据模型,而是直接执行原始的SQL语句. 2.Manager.raw()      执行原始查询并返回模型实例   二.Executing custom SQL directly Manager.raw() 远远不够,可直接执行自定义SQL,directly execute UPDATE , INSERT , or DELETE queries.djang

原文:用字符串连接SQL语句并用EXEC执行时,出现名称 ''不是有效的标识符 用字符串连接SQL语句并用EXEC执行时,出现名称 '这里是字符串连接的一条SQL语句‘不是有效的标识符 才发现,在写exec @sql 时,忘了在@sql加(),这样写 exec (@sql) 就不会出错了!

import os os.chdir("C:/") path = os.getcwd() print(path) f = open("sql.csv") # print(f.read()) f.seek(0) lst = [] n = 0 for line in f.readlines(): if n > 0: fullname = line.rsplit('/', 1) #从右侧开始以第一个"/"为分隔符将字符串分割为两端,保存为2元素列

这个工具类十分简单和简洁. sql拼接方法 # encoding=utf-8 from django.http import HttpResponse from anyjson import serialize from django.http import HttpResponse from anyjson import serialize import MySQLdb def safe(s): return MySQLdb.escape_string(s) def get_i_sql(tab

def init(self,cr): tools.sql.drop_view_if_exists(cr, 'custrom_product_infomation_report') cr.execute(""" create or replace view custrom_product_infomation_report as ( select t0.id,t0.hpartner_id as hpartner_id, t0.khwl_code as khwl_code,t1.

在manage.py的同级目录下新建一个run.py import os if __name__ == '__main__': #加载Django项目的配置信息 os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","myblog.settings") #导入Django,并启动Django项目 import django django.setup() #导入相应的models from person import model

. 问题描述 在做爬虫的时候,数据量很大,大约有五百百万条数据,假设有个字段是conmany_name(拍卖公司名称),我们现在需要从五百万条数据里面查找出来五十家拍卖公司, 并且要求字段 time(时间) 大于7月一号,小于10月31号. . 问题解决 我们首先想到的解决办法是添加索引,对拍卖公司字段添加索引,但是因为日期是大于7月1号,小于10月31号,在这里用索引的效率很低, 并且要重复的查询出来五十家公司,效率很低,有没有好的解决方案呢??? .解决问题思路 .查询五百条数据,我们会发现

如下图: username在表中是字符串类型的,所以传入的参数要加上引号

只需要在 settings.py 文件中加入以下配置即可. LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': Tr

ORM 江湖 曾几何时,程序员因为惧怕SQL而在开发的时候小心翼翼的写着sql,心中总是少不了恐慌,万一不小心sql语句出错,搞坏了数据库怎么办?又或者为了获取一些数据,什么内外左右连接,函数存储过程等等.毫无疑问,不搞懂这些,怎么都觉得变扭,说不定某天就跳进了坑里,叫天天不应,喊地地不答. ORM 的出现,让畏惧SQL的开发者,在坑里看见了爬出去的绳索,仿佛天空并不是那么黑暗,至少再暗,我们也有了眼睛.顾名思义,ORM 对象关系映射,简而言之,就是把数据库的一个个table(表),映射为编程语

背景 公司有一个数据处理线,上面的数据经过不同环境处理,然后上线到正式库.其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server).这个处理的程序是老大用python写的,处理完后进入另外一个库后某些字段出现了乱码. 比如这个字符串:1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10 另外一个库变成:1006?267X(2020)02?0548?10 线上人员反馈回来后老大由于比较忙,一直没有排查,然后我问了下估计是什么原因.老大说他python里面转了utf8,可能是编码问题

1.如果检索数据量超过30%的表中记录数,使用索引将没有显著的效率提高 2.在特定情况下,使用索引也许会比全表扫描慢,但这是同一个数量级上的差距:而通常情况下,使用索引比全表扫描要快几倍乃至几千倍! 用索引提高效率 索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率.实际上,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快.当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时,ORACLE优化器将使用索引.同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率.另一个

SQL语句在数据库使用中十分重要. 在EXCEL中可以不打开工作簿,就获取数据,对多工作簿操作很用,也很快. 对大量数据处理,比循环快很多,但是比词典方法还有点距离(可惜我还没有学会词典). 对数据库编程,任何编程语言都要,都支持SQL语言. 借助VBA, 我们也可在EXCEL中使用它,也就是将EXCEL作为数据库 (EXCEL中对SQL功能稍有限制,如:删除数据等,但不影响我对它的推崇) 在斑竹的帮助下,对SQL在EXCEL有了一点点体会,拿出来和大家分享. 斑竹的SQL帮助文件:http:/

用Mysql存储过程来完成动态SQL语句,使用存储过程有很好的执行效率: 现在有要求如下:根据输入的年份.国家.节假日类型查询一个节假日,我们可以使用一般的SQL语句嵌入到Java代码中,但是执行效率方面,表现方面并不是很理想,因此我选择使用拼接SQL语句来完成这个查询(因为有可能数据为空,所以一开始我选择使用的方式拼接字符串) SQL语句如下: (这是在Navicat上编辑的,可以直接写SQL其他的由Navicat自动生成) BEGIN set @country = country;/**输入

MySQL数据库-条件语句.循环语句.动态执行SQL语句 1.if条件语句 delimiter \\ CREATE PROCEDURE proc_if () BEGIN ; THEN ; ELSEIF i THEN ; ELSE ; END IF; END\\ delimiter ; 2.循环语句 while循环 delimiter \\ CREATE PROCEDURE proc_while () BEGIN DECLARE num INT ; ; DO SELECT num ; ; END

一.select <!-- 查询学生,根据id --> <select id="getStudent" parameterType="String" resultMap="studentResultMap"> SELECT ST.STUDENT_ID, ST.STUDENT_NAME, ST.STUDENT_SEX, ST.STUDENT_BIRTHDAY, ST.CLASS_ID FROM STUDENT_TBL ST

使用预编译SQL语句和占位符參数(在jdbc中是?),可以避免由于使用字符串拼接sql语句带来的复杂性.我们先来简单的看下.使用预编译SQL语句的优点. 使用String sql = "select * from Student where name=" + name;假设name的值是1或 "aty"或"aty'aty",就会产生以下错误的sql --ORA-01722 invalid number select * from student

问题 在这里举一个例子,比如我要做一个多条件模糊查询,用户输入的时候有可能输入一个条件,也有可能输入两个条件,这时执行查询的sql语句就不确定了,但可以用动态拼接sql语句来解决这个问题. 解决方法 1.就拿我上面的那个多条件模糊查询为例,第一步是拼接sql语句,先定义一个通用的sql语句,String sql = "select * from user where 1 = 1 ";这里添加where 1= 1是一个小技巧,方便后面sql语句的拼接. String sql = &quo

1.Python中数据类型: 计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值.但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型.在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种: 一.整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制

9 月初,我对 python 爬虫 燃起兴趣,但爬取到的数据多通道实时同步读写用文件并不方便,于是开始用起mysql.这篇笔记,我将整理近一个月的实战中最常用到的 mysql 语句,同时也将涉及到如何在python3中与 mysql 实现数据交换. 关于工具/库,特别说明下: 1.我安装了 mysql ,并直接采用管理员身份运行命令行提示符(cmd)查看 mysql,并没有安装任何 mysql 的可视化图形界面工具. 2.在 python 脚本中,我采用 pymysql 和 sqlalchemy

python操作MySQL 使用过程: 引用API模块 获取与数据库的连接 执行sql语句与存储过程 关闭数据库连接 由于能操作MySQL的模块是第三方模块,我们需要pip安装. pip3 install pymysql import pymysql 1.连接数据库 conn = pymysql.connect( host='localhost', #MySQL服务端的IP地址或者'127.0.0.1' port = 3306, # MySQL默认PORT地址(端口号) user = 'root