mysql数据库

[PHP] ; PHP还是一个不断发展的工具，其功能还在不断地删减 ; 而php.ini的设置更改可以反映出相当的变化， ; 在使用新的PHP版本前，研究一下php.ini会有好处的 ;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ; 关于这个文件 ; ;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ; 这个文件控制了PHP许多方面的观点。为了让PHP读取这个文件，它必须被命名为'php.ini'。PHP 将在这些地方依次查找该文件：当前工作目录；环境变量PHPRC指明的路径；编译时指定的路径。 ; 在windows下，编译时的路径是Windows安装目录。在命令行模式下，php.ini的查找路径可以用 -c 参数替代。 ; 该文件的语法非常简单。空白字符和用分号';'开始的行被简单地忽略（就象你可能猜到的一样）。 章节标题（例如 : [Foo]）也被简单地忽略，即使将来它们可能有某种的意义。 ; 指示被指定使用如下语法： ; 指示标识符 = 值 ; directive = value ; 指示标识符 是 *大小写敏感的* - foo=bar 不同于 FOO = bar。 ; ; 值可以是一个字符串，一个数字，一个 PHP 常量 (如： E_ALL or M_PI), INI 常量中的一个 (On, Off, True, False, Yes, No and None) ，或是一个表达式(如: E

关于python 插mysql数据库的。 提醒自己注意下conn.commit()#对于对数据库中的结果发生变化的操作，需要用conn.commit()进行提交 忘了写提交的代码，刚才看了半天，我说怎么就插入不进去呢，唉。 #!/usr/bin/python # -*- coding: cp936 -*- #!Filename:Add_username.py # -*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb try: conn =MySQLdb.connect(host ='localhost',user='root',passwd ='123@qwe',db = 'test',port = 3306) cur = conn.cursor() values=[] for i in range(20,30): values.append((i,'just'+str(i))) print values cur.executemany('insert into tester (id,user) values (%s,%s)',values) conn.commit() #对于对数据库中的结果发生变化的操作，需要用conn.commit()进行提交 cur.close() conn.close() except MySQLdb.Error,e: print

本文记录：在PyCharm2016.3.3 中基于Anaconda3 Python3.6版本安装Python for Mysql驱动。尝试了安装Mysql-Connector成功，但是连接数据库时驱动有bug而失败；尝试安装MySQLdb，因Python版本兼容问题 失败。最终安装PyMysql成功。现将详细安装过程记录如下。 若不想折腾，且系统环境与我的一致，建议直接就安装PyMysql吧。 一，系统环境 windows10 64位，安装了Anaconda3 和PyCharm2016.3.3。此外，windows10下还自己安装了Python3.4版本（已配置好环境变量），如下图： PyCharm中配置的Python解释器为Anaconda3自带的Python环境，如下图： 安装的Mysql版本如下： mysql Ver 14.14 Distrib 5.5.53, for debian-linux-gnu (x86_64) using readline 6.2 二，Python for Mysql driver 介绍 对于Python而言，有很多访问Mysql的驱动，主要是Mysqldb、mysqlconnector 和 pymysql(参考 这篇文章 ) MySQL-python: This package contains the MySQLdb module, which

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的 :模拟多个表的插入和查询数据的模拟，再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据，仿真模拟。 备注: 如果需要基础的python环境，可以查看 《MySQL实验准备(一)--环境准备》 文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟，后面能 举一反三，完成多张表的多表插入，多线程的多表插入，多线程查询，和多线程的join查询。 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +---------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +---------+------------------------------------------------------------

mysql备份分为两种 第一种：（ 注：这种对数据备份比较安全 ） mysqlhotcopy 这个命令在拷贝文件之前会把数据表锁住并同步数据到数据文件中 这是最安全快捷的备份方法 mysqlhotcopy -u用户名 -p密码 db1 db2 … dbn 第二种： mysqldump 这个命令是把数据库导出成sql文件 mysqldump -u用户名 -p 数据库名 [ 表名1 表名2..] > 存放 来源： https://www.cnblogs.com/zhang-xiao-shuang/p/12556790.html

我们为什么要使用数据库的事务呢？使用事务有什么缺点呢？ 使用原因：保持数据的匹配和一致性。 缺点： 并发操作中过度使用事务影响性能，因为事务用到了锁技术。 我是李福春，今天我们来复习一下事务的特性。 你可以收获下图中的知识点。 下面我们发散一下。 事务特性 原子性： 要么全部成功要么全部失败 一致性： 保证事务的前后一致性 隔离性：事物之间的执行不能互相干扰 持久性： 事务终结的标志，内存的数据持久化到硬盘中 并发场景下事务出现的问题 脏读： 不可重复读 幻读： 依赖id的自增做为依据。 隔离级别 读未提交 隔离度最弱 脏读 不可重复度 幻读 读已提交 不可重复度 幻读 可重复读 数据库默认 幻读 可串行化 性能最低 没有问题 innodb mvcc 不能解决幻读 如何跟合理的使用事务 没有数据一致性要求场景 不使用事务 只有查询的场景: 不需要使用事务 更新记录表，然后更新统计表 不要使用事务， 使用事务触发或者定时任务； 内容繁杂的大事务 分拆成各种小事务，各种反向操作辅助 原创不易，转载请注明出处。 来源： https://www.cnblogs.com/snidget/p/12556761.html

<?php $server_name="localhost:3306"; // 数据库服务器名称 $username="root"; // 连接数据库用户名 $password="rootpass"; // 连接数据库密码 $mysql_database="dbname"; // 数据库的名字 // 连接到数据库 $conn=mysql_connect($server_name, $username, $password); mysql_query("set names utf8"); // 从表中提取信息的 sql 语句 $strsql="select val from tb where `key`='vmal'"; // 执行 sql 查询 //mysql_select_db($mysql_database,$conn); //$result=mysql_query($sql); $result=mysql_db_query($mysql_database, $strsql, $conn); // 获取查询结果 // 定位到第一条记录 mysql_data_seek($result, 0); // 循环取出记录 while ($row=mysql_fetch_row($result)) { for ($i=0; $i<mysql_num_fields($result); $i+

查询用逗号分隔的字段，可以用字符串函数FIND_IN_SET()； 查询数据库表中某个字段（值分行显示），可以用函数in()。 今天工作中遇到一个问题，就是用FIND_IN_SET()函数解决的。 第一部分： FIND_IN_SET()函数用法， 查询用逗号分隔的字段， 表A中 go_value字段的值是以逗号分割， 查询 go_value字段中含有3的行： select * from A where find_in_set('3', go_value); 第二部分： in()函数用法 查询数据库表中某个字段（值分行显示）， 表B中 prov字段的值是分行显示， 查询 湖北省，天津市的gid数目 select count(distinct(gid)) from B where prov in ("湖北省","天津市"); 第三部分： 查询在湖北省，天津市的gid，但这些gid不在A表中的id为1的go_value字段里（这种情况，特别是当A表中id为1的go_value中值非常多，或者需要多个go_value值时，非常适用） select b.gid from (SELECT gid FROM B where prov IN ("湖北省","天津市") ) b left outer join (select go_value as gid FROM A WHERE id='1')

首先，我们先明确地域（region）和可用区（zone）概念，云数据库托管机房分布在全球多个位置，这些位置都由地域和可用区构成。每个地域都是一个独立的地理区域。而每个地域内都有一组电力和网络互相独立的物理数据中心，这个称为可用区。一个可用区出现故障，是不会影响另一个可用区，即可用区间故障相互隔离，不出现故障扩散。同一地域下的可用区通过低时延的内网链路相连。通常会建议用户在设计系统时考虑将资源放置在不同可用区以屏蔽单个可用区故障导致的服务不可用状态，所以多可用区部署可帮助保护数据库以防止可用区故障导致数据库不可访问。 这里要明确的是，无论数据库集群中的实例是否跨多个可用区，每个云数据库 MySQL 高可用版的架构都有实时热备的备机提供数据库的高可用，比如地域选择为华东，可用区为上海三区，数据复制方式为强同步模式，一主两备组成集群，主备都在同一个可用区。 重点来了，云数据库MySQL支持跨可用区部署，主库和备库分处于同城不同可用区，通过腾讯专线网络进行实时的数据复制。跨可用区部署特性为云数据库 MySQL 提供了多可用区容灾的能力，主机和备机切换过程对用户透明， 如果出现主数据库实例故障或可用区中断，主数据库实例会自动切换到备用副本，这避免了单 IDC 部署的运营风险。 选择“多可用区域”，主库在上海一区，两个备库在上海二区，注意主备库分处不同可用区，可能会增加2~3ms的同步网络延迟

在常见的互联网业务中，数据库读写比例通常为 4：1 至 10：1 之间。在这类业务场景下，数据库的读负载远高于写负载，在遇到因为数据库读取压力大导致性能瓶颈的一个常见的解决方案就是增加只读实例（仅提供读功能）。用户只需要将业务中的读请求分担到只读实例上，就可以缓解主库查询压力，同时也可以把一些 OLAP 的分析查询放到另外的只读实例上，减小复杂统计查询对主库的冲击。只读实例无法单独存在，必须隶属于某个数据库主实例（主实例是可读可写），它的唯一数据来源是从主实例同步数据。只读实例产品架构为 单节点高IO版(采用单个物理节点部署，底层存储使用本地 PCI-e SSD 硬盘)。 只读实例需要通过单独的 IP地址、PORT端口来访问，目前暂不支持自动分离读请求与写请求。如图所示，创建了两个只读实例readonly11和readonly12，每个只读实例都属于ro_group_159497只读实例组（带有负载均衡功能的只读实例组，组内有多个只读实例，可将用户读请求量均匀分配到组内的每个只读实例上， 只读实例组会对外提供IP地址、PORT端口供访问数据库）。 只读实例的原理是采用 MySQL binlog 主从同步功能，将主实例（源数据库）的更改同步到所有只读实例中。一个主实例最多可以创建 5 个只读实例。 来源： 51CTO 作者： songlihuan 链接： https://blog