当Python 有读写 MySQL 数据的需求时，我们经常使用PyMySQL这个第三方库来完成。
在正常的开发中，大部分都会使用MVC为主要的系统架构模式。而Model一般包含了复杂的业务逻辑以及数据逻辑，因为Model中逻辑的复杂度，所以我们有必要降低系统的耦合度。通常情况下，我们如果直接使用JDBC操作数据库，业务逻辑和数据存取逻辑是混在一起的。我们一般一个功能的逻辑可能如下所示：
如果MySQL WHERE条件类型和要查询的字段数据类型一致，会对查询结果有什么影响呢？
我们最先接触的数据库系统，大部分都是行存储系统。大学的时候学数据库，老师让我们将数据库想象成一张表格，每条数据记录就是一行数据，每行数据包含若干列。所以我们对大部分数据存储的思维也就是一个复杂一点的表格管理系统。我们在一行一行地写入数据，然后按查询条件查询过滤出我们想要的行记录。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
解决一个问题不只要搜寻最终的答案，寻找答案的过程同样也是重要的，善于思考与总结总归是好的。
mysql数据库存储数据的方式与excel类似，都是以表格的形式来存储数据。 excel一般用一张表来存储少量的数据，数据库可以用多个表来存储大量的数据。
上篇文章说了acid四个事务的特性，原子性保证要不两个sql一起执行，要么不执行，隔离性，两个事务之间必须互不干扰，一致性，两边的数据必须保持一致，可以说一致性的前提是原子性和隔离性必须正常，但原子性和隔离性都正常，就能保证一致性吗？并不是，还必须满足其他一些约束，比如金额不能为负数。持久性就是必须持久化到磁盘才算事务成功。
有个朋友问一个问题“能不能帮忙看下const和ref_eq有啥区别，mysql高性能书籍里面的讲得不太明白”。
这本书主要讲述了阿里的全球化实践中的一些思考，最近无意中在图书馆看到这本书，正好最近也在做相关内容，把自己看完的一些感悟做些分享。
MySQL系列文章到目前已经更新十几篇，从数据类型谈到了备份恢复再到主从同步分库分表，从本篇开始，会花几篇重点谈谈MySQL基础部分，而本篇我们重点来讲讲我们日常开发中最常见的一种查询：分页查询。
近年来，“微服务”在软件架构出现频次越来越高，其思想主要是指将一个大型的单个应用服务拆分为多个微服务，每个微服务在其自己的进程中运行，并采用轻量级的协议进程通信，通常采用的方法是基于HTTP的RESTful API。本文主要介绍一个RESTful框架的使用方式及其主要实现原理，主要基于Golang和MongoDB实现，协议采用HTTP+JSON，另外搭配ElasticSearch可以实现数据资源的搜索功能。使用者只需要定义好数据资源的结构体，即可快速构建RESTful服务。
上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
pymysql是通过python操作mysql的模块，需要先安装，方法：pip install pymysql
在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
用执行计划分别测试一下union all、in和or，发现union all分两步执行，而in和or只用了一步，效率高一点。
如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
1.脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
SQLite 是一个轻量级数据库，它是D. Richard Hipp建立的公有领域项目，在2000年发布了第一个版本。它的设计目标是嵌入式的，而且占用资源非常低，在内存中只需要占用几百kB的存储空间，这也是Android移动设备采用SQLite数据库的重要原因之一。
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
事务就是针对数据库的一组操作。由一条或者多条SQL语句组成，同一个事务的操作具备同步的特点，如果其中的一条语句无法执行，那么所有的语句都不会执行。
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
Redis系列到上一篇已经全部结束了，从本篇开始进入Mysql系列文章专题。本篇作为Mysql系列专题的开篇文章，主要是一文带大家大致了解什么是Mysql。本篇文章主要涉及的内容有：
从上图可以看到ES的数据类型和mysql或MongoDB的是很相似的，所以对于有数据结构基础的伙伴，这个知识点是非常轻松的。
事务的作用是将一系列操作作为一个整体，一但其中出现问题，会回滚到事务的开始状态。即事务维护了数据的完整性和一致性。
前面介绍了主从复制，这一篇我将介绍的是主主复制，其实听名字就可以知道，主主复制其实就是两台服务器互为主节点与从节点。接下来我将详细的给大家介绍，怎么去配置主主复制！ 一、主从复制中的问题 1.1、从节点占用了主节点的自增id 环境： 主节点：zyhserver1=1.0.0.3 从节点：udzyh1=1.0.0.5 第一步：我们在主节点中创建一个数据库db_love_1，在创建一个表tb_love（里面有id自增和name属性）。 create database db_love_
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍
现在来介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注：索引不是万能的！索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有
在表的连接查询方面有一种现象被称为：笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象：当两张表进行连接查询的时候，没有任何条件进行限制，最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象？当然是加条件进行过滤。 思考：避免了笛卡尔积现象，会减少记录的匹配次数吗？ 不会。只不过显示的是有效记录。
使用INSERT同时插入多条记录时，MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息，这些信息的含义如下： ● Records：表明插入的记录条数。 ● Duplicates：表明插入时被忽略的记录，原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings：表明有问题的数据值，例如发生数据类型转换。
因为查询语句SELECT的使用非常频繁，所有有很多人将查询语句抽取出来作为一类：
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录，是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道，在mysql中数据最终存储在硬盘中的，访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念，一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点，每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据，而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率，因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整，合理设置mysql的页面(page)大小，以达到最佳的性能表现。
关于MYSQL的读写的需求,大部分都是在跟读作战,怎么读写分离,是在应用上实现, 或者通过的dns 转接,还是通过简单的中间件实现, 实际上这和需求以及当时可以满足需求的技术以及功耗比有关, 当然这也和数据库的量有关,所以没有那个更好,各花入个眼,没有那个更....
使用MYSQL有一段时间了，由于公司使用SQLSERVER和MYSQL，而且服务器数量和数据库数量都比较多
1系统简介 1.1功能简述 在Net软件开发过程中,大部分时间都是在编写代码,并且都是重复和冗杂的代码.比如:要实现在数据库中10个表的增删改查功能,大部分代码都是相同的,只需修改10%的代码量.此时若使用代码生成器即可完全解决此问题 在开发数据库型软件时,连接数据库是个必要的操作过程,但连接不同数据库,需要不同的工具.如:连接SQLServer使用微软提供的查询分析器,连接Oracle使用PL/SQL工具,连接MySql使用Navicat for MySQL工具.若是有这样的工具,能够同时连接多个数据库,
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
好几年没写技术博客了，今天写一个小的技术点给大家分享，关于MySQL JDBC StreamResult的原理分享，难度不大，就当程序员的闲聊。
其实就是根据 XX_NO 查询一 条数据，然后查询条件和字段数据类型不一致，结果隐式转换导致索引失效而全表扫描……
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