数据表

转载自 深入浅出mysql数据库 MySQL5.5以后默认使用 InnoDB 存储引擎，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其它存储引擎都是非事务安全表。 若要修改默认引擎，可以修改配置文件中的default-storage-engine。可以通过：show variables like ‘default_storage_engine’;查看当前数据库到默认引擎。命令：show engines和show variables like ‘have%’可以列出当前数据库所支持到引擎。其中Value显示为disabled的记录表示数据库支持此引擎，而在数据库启动时被禁用。在MySQL5.1以后，INFORMATION_SCHEMA数据库中存在一个ENGINES的表，它提供的信息与show engines;语句完全一样，可以使用下面语句来查询哪些存储引擎支持事物处理：select engine from information_chema.engines where transactions = ‘yes’; 可以通过engine关键字在创建或修改数据库时指定所使用到引擎。 主要存储引擎：MyISAM、InnoDB、MEMORY和MERGE介绍： 在创建表到时候通过engine=…或type=…来指定所要使用到引擎。show table status from

MYSQL的Query Cache 当你的数据库打开了Query Cache（简称QC）功能后，数据库在执行SELECT语句时，会将其结果放到QC中，当下一次处理同样的SELECT请求时，数据库就会从QC取得结果，而不需要去数据表中查询。 在这个“Cache为王”的时代，我们总是通过不同的方式去缓存我们的结果从而提高响应效率，但一个缓存机制是否有效，效果如何，却是一个需要好好思考的问题。在MySQL中的Query Cache就是一个适用较少情况的缓存机制。在上图中，如果缓存命中率非常高的话，有测试表明在极端情况下可以提高效率238% [1] 。但实际情况如何？ Query Cache有如下规则，如果数据表被更改，那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效，并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT , UPDATE , DELETE , TRUNCATE , ALTER TABLE , DROP TABLE , or DROP DATABASE 等。 举个例子，如果数据表posts访问频繁，那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来，但是每一次posts数据表的更新，无论更新是不是影响到了cache的数据，都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话，那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明，糟糕时，QC会降低系统13% [1]

CREATE DATABASE：创建数据库 CREATE {DATABASE|SCHEMA} [IF NOT EXISTS] database [options]。 当前有用的选项为：CHARACTER SET(字符集)和COLLATE（校验） CREATE INDEX ：创建索引.默认为索引存储类型为BTREE CREATE [UNIQUE|FULLTEST|SPATIAL] INDEX index [USING type|TYPE type] ON TABLE(column[(length)],[ASC|DESC],...); UNIQUE:唯一索引 FULLTEXT:只有在CHAR、TEXT、VARCHAR数据类型上才能创建该索引 SPATIAL：空间索引 CREATE TABLE CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] table {[(definition)][options]|[[AS] SELECT ...]|[LIKE TABLE]} 列标记 CREATE [TEMPOPARY] TABLE [IF NOT EXISTS] table (cloumn type[(width)] [ASC|DESC] [NOT NULL|NULL] [DEFAULT value] [AUTO_INCREMENT] [[PRIMARY] KEY

基本操作命令 1、查看数据库列表信息 show databases; mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | sys | +--------------------+ 4 rows in set (0.11 sec) 2、查看数据库中的数据表信息 （1）进入数据库 use mysql; mysql> use mysql; Database changed （2）查看数据表 show tables; mysql> show tables; +---------------------------+ | Tables_in_mysql | +---------------------------+ | columns_priv | | db | | engine_cost | | event ...... 3、显示表结构信息（字段） describe user; （1）其中PRI为主键（不能为空） 定义——确定表中唯一实体对象的标识 特点——唯一性、非空性 （2）其中Extra为约束条件 mysql> describe user; +--------

无论当我们第一次在models.py中创建类对象还是对类中的属性进行修改，我们都会使用python manage.py makemigrations 和 python manage.py migrate 两个命令，单纯从这两这个命令来看的话其实仅仅只是后面makemigrations和migrate的区别 在models中第一次创建models类，如图所示： 下面使用python manage.py makemigrations 命令： 红线框中表示在blog应用目录下的migations的文件下多了一个001的文件，我们来看看这个文件中的具体内容是什么： 这个文件里面的内容表示我们创建了一个Employee这个模型类，并且指出这个类的成员属性id,name,以及他们的属性，我们知道在models.py创建模型类，其中一个模型类对应的是一张数据表，来看看执行了刚刚的那条命令止之后数据库中有没有发生什么变化，我们想要的数据表是不是已经创建好了，如下图所示： 可以看到数据库里面并没有我们想要创建的数据表，那刚刚那条命令具体执行了什么语句，我们可以使用python manage.py sqlmugrate appname 文件名 进行查看： 和0001文件中的内容是一致的，下面开始执行python manage.py migrate，如下图： 下面再看一下数据库：

20多天后，我们将步入2020年。在即将过去的2019年，人工智能、5G、数字货币等技术不断冲击着传统的数据治理模式，你所在的企业是否同样感受到了冲击？在这些难以言说的痛中间，又有多少是传统数据集成所带来的？ 今年，随着数据驱动决策的理念逐渐深入人心，越来越多的企业开始逐步对存量的数据资产进行消费，在数据消费过程中引入各种数据集成的工具，来解决数据打通的问题，并用于后端数据消费：如分析报表、数据查询、和数据挖掘等工作。 大数据时代的到来，不仅意味着数据来源更加广泛，数据存储量增加，同时对于数据及时性要求也越来越高，传统数据集成工具的瓶颈越发明显。其中主要表现在以下几点，看完后，你正在经历哪几种？ 一、数据及时性 各行各业的业务部门对于数据时效性的看法是：希望越快越好。金融行业的客户经理希望第一时间得到客户的动账通知；客户在申请贷款时，希望能够秒批秒贷；数字化营销部门的负责人希望能根据渠道投放的实时反馈及时调整投放策略；连锁零售门店也希望能实时掌握各个门店的库存，避免外卖的骑手取货时才发现货品已经售罄，而客户不得不提出退款；而在互联网行业，任何用户的行为分析都需要实时，以便在客户短暂的上线时间段能抓住客户的需求点。业务追求的是增长，快对于业务的改变不仅仅是减少低效的投入，及时止损，快速试错，更重要的是能加快业务的微创新，提升客户的体验，在更短的周期内快速迭代，应对千变万化的市场。

创建表： create table[if not exists] tbl_name( //字段名称 字段类型 [完整性约束条件] //字段名称 字段类型 [完整性约束条件] ... )engine=存储引擎 charset=编码方式; 来源： https://www.cnblogs.com/s1awwhy/p/11978703.html

本人从Oracle Form进入开发领域，接受过严酷的pl/sql编程洗礼，对sql进行了为期一个月的死刑般的练习，可以说深受影响了。但是在开发过程中始终觉得力不从心，因为我在大学时代学过了java，接受了另外一种思想：面向对象编程。所以在写pl/sql的时候，总会用面向对象的思想去写，比如写包、触发器、存储过程的时候，总会去想到抽象和重用，但是事务性的sql语句，总让我感觉很累，最后不得不跳出oracle服务公司，转到如今的公司，参与到该公司的软件创业道路上来，接受了强烈的面向对象建模思想，并且完全抛弃了原有的数据库思想，可以说是洗心革面了自己的编程思想。发现领域建模+领域事件的结合是软件编写最完美的结合。下面就DDD跟RDBMS建模谈谈自己的看法。 我们知道：一个软件从无到有需要经过如下几个阶段：分析、设计、编程、调试、部署和运行。目前，将需求从客观现实世界映射到计算机软件世界主要有两种方式： 1、传统数据库分析设计 2、面向对象建模( object-oriented class model) 当前软件主要潮流无疑是面向对象占据主流，虽然它可能不是唯一最好最简单的解决方案，但是它是最普通，也是最恰当的。 　　也就是说：在分析设计阶段，采取围绕什么为核心(是对象还是数据表为核心)的分析方法决定了后面编码阶段的编程特点，如果以数据表为核心进行分析设计，

1、JDBC <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring‐boot‐starter‐jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql‐connector‐java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> spring: datasource: username: root password: 123456 url: jdbc:mysql://192.168.15.22:3306/jdbc driver‐class‐name: com.mysql.jdbc.Driver 效果： 默认是用org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource作为数据源； 数据源的相关配置都在DataSourceProperties里面； 自动配置原理： org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc： 1、参考DataSourceConfiguration，根据配置创建数据源，默认使用Tomcat连接池；可以使用 spring.datasource

数据库初识： 数据 数据：描述事物的计算机所识别的符号记录 数据库 常见的数据库应用场景： 什么是DBMS? 常用数据库排名 MySQL简介： MySQL最受欢迎的的可视化工具-------Navicat Navicat的基本使用 连接数据库 新建数据库 MySQL基本命令 SQL分类 命令行操作数据库 登陆数据库 mysql -uroot -p 查看当前所有数据库 show databases; 创建数据库 create database Test; 切换数据库 use test_01; 查看数据表 show tables; 创建数据表 查看数据表的表结构 desc userinfo; 数据类型 来源： https://www.cnblogs.com/yunwangjun-python-520/p/11969822.html