数据库视图

mysql error code 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据库已存在，创建数据库失败 1008：数据库不存在,删除数据库失败 1009：不能删除数据库文件导致删除数据库失败 1010：不能删除数据目录导致删除数据库失败 1011：删除数据库文件失败 1012：不能读取系统表中的记录 1020：记录已被其他用户修改 1021：硬盘剩余空间不足，请加大硬盘可用空间 1022：关键字重复，更改记录失败 1023：关闭时发生错误 1024：读文件错误 1025：更改名字时发生错误 1026：写文件错误 1032：记录不存在 1036：数据表是只读的，不能对它进行修改 1037：系统内存不足，请重启数据库或重启服务器 1038：用于排序的内存不足，请增大排序缓冲区 1040：已到达数据库的最大连接数，请加大数据库可用连接数 1041：系统内存不足 1042：无效的主机名 1043：无效连接 1044：当前用户没有访问数据库的权限 1045：不能连接数据库，用户名或密码错误 1048：字段不能为空 1049：数据库不存在 1050：数据表已存在 1051：数据表不存在 1054：字段不存在 1065：无效的SQL语句，SQL语句为空 1081：不能建立Socket连接 1114：数据表已满，不能容纳任何记录 1116：打开的数据表太多 1129

基本概念 三层架构 我们的开发架构一般都是基于两种形式，一种是 C/S 架构，也就是客户端/服务器，另一种是 B/S 架构，也就是浏览器服务器。在 JavaEE 开发中，几乎全都是基于 B/S 架构的开发。那么在 B/S 架构中，系统标准的三层架构包括：表现层、业务层、持久层。下面介绍一下每层负责的功能。 表现层 web层，负责接收客户端（比如浏览器）的请求，向客户端响应结果。通常客户端使用 http协议请求web 层， web 需要接收 http 请求，完成 http 响应。 表现层又分为控制层和展示层。 控制层：负责接收请求 展示层：负责结果的展示 表现层依赖业务层，接收到客户端请求一般会调用业务层进行业务处理，并将处理结果响应给客户端。表现层的设计一般都使用 MVC 模型。（ MVC 是表现层的设计模型，和其他层没有关系） 业务层 service层，负责业务逻辑处理，实现开发需求。web层依赖业务层，但业务层不依赖web层。 如果要对数据持久化需要保证事务一致性，在业务处理时，依赖持久层。 持久层 dao层。负责数据持久化，包括数据层（数据库）和数据访问层。持久层就是和数据库交互，对数据库表进行曾删改查的。 数据库：对数据进行持久化的载体 数据访问层：业务层和持久层交互的接口。 MVC模型 全名Model View Controller，是一种用于设计创建 Web

关系数据库的查询优化策略三(转) 5 视图的应用 利用视图不仅可以提高数据的保密性，方便的设置用户的权限，而且也可以提高数据的精炼性。在 DBMS 中有着许多不同的角色，他们对数据的要求是不同的，针对不同类别的用户分别建立合适的视图，可以在有效的条件下提高数据的有用性，提高系统对不同用户的查询响应时间。 此外用户访问数据库一般要求得到的是最近的数据，比如查询话费，最常用的数据是最近三个月的。因此在许多情况下，可以按照时间对数据库中的数据进行水平分片，把最近一段时间的数据呈现给用户。当用户需要查找“过期”数据时再把相应的块调进来。由于这种情况极少发生，在一定的情况下，可以有效的减少数据量，缩小数据查找范围。使用这种方法要注意分区数据的维护，因此一定要在权衡维护和查询代价的基础上确定是否要使用分片。如果经常要访问全库数据进行综合对比的话，这种方法就不适用。 6 小结 关系数据库的优化是一个和实际数据库结构密切相关的问题，在实际应用中应该结合具体的数据库服务器，深入的理解服务器的运作模式、资源配置，优化服务器的运行环境，选择合适的操作系统，最大限度的发挥服务器的性能。 转载于:https://www.cnblogs.com/dyc988/archive/2008/06/03/1213066.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30399155

对于了解掌握SQL的增、删、改、查的语句操作是最基本的，实际生产环境中，我们还会用到一些比较高级的数据处理和查询，包括索引、视图、存储过程和触发器。本篇博文主要如何更好的实现对数据库的操作、诊断及优化。 博文大纲： 一、索引； 二、视图； 三、存储过程； 四、触发器； 五、事务； 一、索引 索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，再跟随指针到达包含该值的列。 1.什么是索引 数据库中的索引与书籍中的目录相似。在一本书中，无需阅读整本书，利用目录就可以快速的查找到所需的信息。在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需的数据。书中的目录就是一个词语列表，其中注明了包含各个词的页码。而数据库中的索引是某个表中一列或若干列值的集合，以及物理表示这些值得数据业的逻辑指针清单。 索引是SQL Server编排数据的内部方法，它为SQL Server提供一种方法来编排查询数据的路由。 索引页是数据库中存储索引的数据页。索引页存放检索数据行的关键字页以及该数据行的地址指针。通过使用索引，可以大大提高数据库的检索速度，改善数据库性能。 2.索引分类 在SQL Server中，常用的索引有： （1）唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值，则一般情况下大多数数据库不允许创建唯一索引

转载请注明来源地址和原作者（CFishHome） 前沿 上一节的学前准备工作和第一个小牛试刀的Django项目学习，让我们对Django开发越来越感兴趣了。正所谓趁热打铁，让我们继续来学习网站开发必备的视图函数和URL映射等知识，跟着步伐一起学习，我相信你会收获很多。噔~噔，新闻播报时间：9月12-9月16有两个超强台风在广东湛江登陆，沿途影响众多城市，包括深圳！！所以很遗憾，前几天打算和舍友去深圳游玩的计划泡汤了，也只能推迟几天前往深圳度中秋、看月亮了~ DEBUG模式 无论是使用命令行还是Pycharm创建Django项目工程，settings.py文件的DEBUG都默认设置为True,所以默认是开启了DEBUG模式。如下图所示： 开启DEBUG模式有以下好处： 1.我们可以发现，在Django开发时，频繁修改文件代码，然后要关闭项目，再重启项目才能测试我们修改的代码。但是如果开启了DEBUG模式，那么以后我们修改了Django项目的代码，然后按下了ctrl+s，那么Django就会自动的给我们重启项目，不需要手动关闭再重启。 2.如果开启了DEBUG模式，那么以后Django项目中的代码出现bug了，那么在浏览器和控制台会打印出错信息。 3.在实际将项目发布到网上给其他用户使用时，禁止开启DEBUG模式，因为前面说了入宫出现bug会在浏览器和控制台打印出错信息

今天做项目用到视图，就我目前而言，我用视图的原因是： 考虑到软件的移植性，因为自己做的软件里面用到的数据库的字段名字可能与别人的数据库里面字段名字不同，所以通过视图能够解决这个问题，自己写好视图，软件从视图中查询出数据，当自己的软件移植到别人的系统上面的时候，别人只需要按照自己写的视图的规则，提供相同名字的视图以及相应的内容就ok了！ 这里我写的视图是： create or replace view view_ehis_pati_in_order as select "ORDID","ORDNAME","INPUTSTR","SERIALNUMBER" from hrip.pati_in_order; 基本的结构是： create or replace view 视图名字 as select 表字段 from 表名; --------------------- 版权声明：本文为CSDN博主「鸳鸯也是个鸟」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/guozeming122/article/details/18746833 原文链接 https://blog.csdn.net/guozeming122/article/details/18746833 来源： https://www

导语   关于RESTful的问题，在最近的面试中遇到很多，之前有过一定的了解，但没有系统性的总结分析。所以现在结合Django RESTframework来加深对RESTful的理解，同时梳理这过程的一些知识点。 什么是RESTful？  这个问题是最容易想到的，首先要分析这个问题，网上的其他文章都会讲到有关REST（Representational State Transfer），中文翻译：”表述性状态传递“，再白话一点就是对资源的表述性状态传递。刚开始，看到这里头都大了，那我们来看看其中比较关键需要了解到的知识点。 Resources(资源）  这里的资源指的是网络上的每一个实体，而每一个实体都有着对应的URI（统一资源标识符），如果需要访问这个资源，可以通过访问它的URI即可。 Representation（表现层）  简单来说就是资源的表现形式，比如图片、HTML、文本等等。 State Transfer(状态转化）   客户端可以通过GET、POST、PUT、DELETE HTTP动词来操作资源。 小结   REST从资源的角度来审视整个网络，将分布再网络中某个结点通过URI进行标识，而客户端和服务端传递的是资源的某种表现层，并且客户端通过HTTP动词，对服务器资源操作，实现”表述性状态转化“。（表述性：客户端请求一个资源，并且通过服务器拿到资源）

视图类传递参数给序列化类 # 1）在视图类中实例化序列化对象时，可以设置context内容 # 2）在序列化类中的局部钩子、全局钩子、create、update方法中，都可以用self.context访问视图类传递过来的内容 # 需求： # 1) 在视图类中，可以通过request得到登陆用户request.user # 2) 在序列化类中，要完成数据库数据的校验与入库操作，可能会需要知道当前的登陆用户，但序列化类无法访问request # 3) 在视图类中实例化序列化对象时，将request对象传递进去 视图层：views.py class Book(APIView): def post(self, request, *args, **kwargs): book_ser = serializers.BookModelSerializer(data=request_data,context={'request':request}) book_ser.is_valid(raise_exception=True) book_result = book_ser.save() return Response({ 'status': 0, 'msg': 'ok', 'results': serializers.BookModelSerializer(book_result).data })

由于微服务技术发展迅猛，在我们的架构中，每个微服务都会相应的对接一个数据库，各个数据库之间有关联的表(比如用户表、业务表等)会互相同步数据，其他的数据操作各自独立(如日志表、操作表等)，这么设计是基于性能考虑降低数据库容量及尽最大努力避免性能遭遇瓶颈。这么设计对于container来说确实是极友好的，在日常运维中，比如每月/季度的数据汇总就难受了，身为DBA，处理跨表查询应该是小case，然而在hibernate跨表查询中，虽然麻烦但还是啃一下还是可以解决的。然而最近接到的需求却是要，跨！库！联！查！ 我在想微服务的背景下，跨库查询应该是新常态 单库时，系统中很多列表和详情页所需数据可以简单通过SQL join关联表查询；然而多库情况下，数据可能分布在不同的节点/实例上，不能跨库使用join，此时join带来的问题就很棘手了。 我们在开发过程中，连接数据库一个连接也是只能连一个数据库这个是常规操作，例如 db1 = pymysql.connect("11.22.33.44", "yerik", "mimajiubiekanla", "shujukuming1", port=3306) 如果我们要查询另一个数据库呢？不就要，再建立一个连接嘛 db2 = pymysql.connect("55.66.77.88", "yerik", "mimajiubiekanla",

Model-View-Presenter（MVP），即模型-视图-表示层，架构被广泛应用于 Android 应用程序，通过引入表示层将视图与表示逻辑和模型分离。Model-View-ViewModel（MVVM），即模型-视图-视图模型，与 MVP 非常相似，视图模型充当增强的表示层，使用数据绑定器保持视图模型和视图同步。通过将视图绑定到视图模型属性上，数据绑定程序可以处理视图更新而无需手动更改数据来设置视图（例如，不用再设置控件 TextView 的setTest() 或者 setVisibility() 属性）。与 MVP 中的表示层一样，视图模型可以很容易地进行单元测试。本文介绍了数据绑定库和 MVVM 架构模式，以及它们在 Android 上协同工作方式。 数据绑定 什么是数据绑定？ 数据绑定是一种把数据绑定到用户界面元素（控件）的通用机制。通常，数据绑定会将数据从本地存储或者网络绑定到显示层，其特征是数据的改变会自动在数据源和用户界面之间同步。 数据绑定库的好处 TextView textView = (TextView) findViewById(R.id.label); EditText editText = (EditText) findViewById(R.id.userinput); ProgressBar progressBar = (ProgressBar)