增加字段相信大家应该都不陌生，随手就可以写出来，给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了：
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netstandard，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
废话不多说，开始安装,以ubuntu18.04为例 更多内容 - 使用python远程操作mongodb mongodb的安装 mongodb具有两种安装方式：命令安装 或 源码安装 命令安装 在ubuntu中使用apt-get工具安装 sudo apt-get install -y mongodb-org 或参考官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 源码安装 选择相应版本和操作系统
Mongodb的介绍和安装 学习目标 了解 非关系型数据库的优势 了解 mongodb的安装 ---- 1. mongodb的介绍 1.1 什么是mongodb mongodb 是一个功能最丰富的NoSQL非关系数据库。由 C++ 语言编写。 mongodb 本身提供S端存储数据，即server；也提供C端操作处理（如查询等）数据，即client。 1.2 SQL和NoSQL的主要区别 在SQL中层级关系： 数据库>表>数据 而在NoSQL中则是： 数据库>集合>文档 1.2.1 数据之间无关联性 SQL中
泛指非关系型的数据库，随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别
Navicat premium 是一款数据库管理工具。将此工具连接数据库，你可以从中看到各种数据库的详细信息。包括报错，等等。当然，你也可以通过他，登陆数据库，进行各种操作。Navicat Premium 是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
今天的文章，没有用过Django的同学可能难以理解我在说什么。但是如果你被Django的migration折腾过，那么你一定会感谢这篇文章。
开始使用MySQL MySQL是最流行的关系型数据库管理系统。 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 MySQL的几个特点是： 数据以表格的格式呈现 一行表示一条数据 一列表示一组同类型数据 若干行和列组成一张表单 若干的表单组成一个数据库 MySQL中有多个数据库 本文目录 1 下载与安装 2 登陆MySQL 3 使用数据库 4 使用数据表 5 操作数据 5.1 增加数据 5.2 查询数据 5.3 更新数据 5.4 删除数据 下载与安装 到MySQL下载页下载相应的版本并且安装到电脑上。 安
今天的命令操作是基于某个数据库而言的，也就是说要先进入到某个数据库，使用命令use 数据库名称，例如 use ljydb; 1.创建数据表 Create table 表名（字段名 字段类型 约束类型） 按照以上格式创建数据表，注意一定要使用英文输入法下的符号，每个关键词后有一个空格。 举例创建用户表ljy_userinfo Create table ljy_userinfo ( userid int(11), username varchar(20), password varchar(20), Create_time datetime ) 以上代码创建了用户信息表ljy_userinfo，字段分别为用户编号，用户名称，密码，创建时间。 创建完成后使用show tables;查看数据库中的表 我们也可以使用命令desc table 表名称 来查看创建的数据表的列。
Navicat premium 是一款数据库管理工具，将此工具连接数据库，你可以从中看到各种数据库的详细信息，包括报错等等，我们也可以通过它，登陆数据库，进行各种操作。Navicat Premium 是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。
学习MySQL时间也不短了，一直习惯于增删改查。近期，系统学习了一下DDL，简单总结一下DDL中的增删改查……
在 MySQL 中，DATABASE 和 SCHEMA 在语法上是等效的，它们都用于创建数据库。在其他 RDBMS（如 Oracle 和 SQL Server）
我们平时写一般的SQL语句的时候，可能不会用到系统表，不过在一些特殊的情况下就会用到了，比如说在系统运用的时候，我们根据日期动态创建的数据表，如果要从里面获取数据的时候最好需要加上判断这个表是否存在，如果存在我们就从表里面取数据，如果不存在就跳出。
数据库创建好后，会在data目录下自动生成一个名为data的目录，该数据库的数据会存储于此目录下，MySQL是一个数据库管理系统，支持运行多个数据库。
然后点击downloads，community，选择MySQL Community Server。如下图：
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相信很多小伙伴们，在日常对接开发时，有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分，数据不停地往一张表里灌入，迟早有一天，磁盘空间报警。作为一个DBA，侧重点是对数据库的操作性能（大表增加字段/索引，QPS等）和存储容量加以考虑，我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理，例如将3个月内的订单表保留在当前表，历史数据切分后保存在归档表中，之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间，并将其迁移至备份机中（有条件的可以将其转换为TokuDB引擎），以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
升级硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上，您通常可以让CPU或磁盘速度加倍，也可以让内存增大 4 到 8 倍。
1、连接到本机上的MYSQL。 首先打开DOS窗口，然后进入目录mysql\bin，再键入命令mysql -u root -p，回车后提示你输密码.注意用户名前可以有空格也可以没有空格，但是密码前必须没有空格，否则让你重新输入密码。
关于学习 MySQL 的基础知识请移步我的另一篇帖子：MySQL 学习一：零基础增删改查小白简单入门上手教程（附 MySQL 下载地址）
Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现，通信原理如下图所示。
MySQL 是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL 是开放源代码的，因此任何人都可以在 General Public License 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL 因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL 是管理内容最好的选择。
1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
一、MySQL服务的启动和停止 net stop mysql net start mysql 二、登陆mysql mysql -u用户名 -p用户密码
MySQL 是最常用的数据库，在数据库操作中，基本都是增删改查操作，简称CRUD。
在上一章节，我们使用PreparedStatement实现CRUD操作，那么在CRUD的操作中，对于一些特别的数据库字段操作，会有一些特别的处理。例如：BLOB类型的字段，常用来存储图片的二进制数据。
NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名( id INT UNSTGND AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, sex TINYINT NOT NULL DEFAULT 1, age TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 )ENGINE = MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
关系型数据库（RDBMS）是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型，它表示数据之间的联系，包括一对一、一对多和多对多的关系。在关系型数据库中，数据以表格的形式存储，每个表格称为一个“关系”，每个关系由行（记录或元组）和列（字段或属性）组成。
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。
缘由：初次接触命令行操作MySQL数据库，使用还不熟练，故整理之，方便日后查阅。 备注： 用户登录MySQL后，对数据库操作的命令基本都以”;” 或 “g”结尾。 一. MySQL服务操作： 启动MySQL服务： net start mysql 停止MySQL服务： net stop mysql 进入MySQL数据库： mysql -h 主机地址 -u用户名 -p用户密码 退出MySQL操作： quit; 刷新数据库： flush privileges; 创建数据库用户： 一次可以创建多个数据库用户，如：
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化，仅仅想到添加适合的索引，是不完全的，索引的优化本身就具有很多的不确定性。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er，如果你还是只懂MySQL，那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品：
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
mysql 命令完全总结 /* 精心整理关于 mysql 的命令 By CS逍遥剑仙 www.csxiaoyao.com 数据库环境配置见 mysql配置总结.md 常用SQL用法见文件 sql代码总结.md */ mysql 命令完全总结 连接mysql 修改密码 用户管理 1 新建用户 2 用户权限管理 3 删除用户 数据库操作 1 连接数据库 2 显示数据库 3 创建数据库 4 SELECT操作 5 删除数据库 表操作 1 创建数据表 2 表字段操作 3 修改表名 4 删除数据表 5
MySQL中的DDL(Data Definition Language,数据定义语言)
数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环，尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。MySQL在执行查询语句时，会通过IO扫描磁盘，遍历数据表中的每一条数据，时间复杂度为O(N)，当数据量达到百万级别时，查询的速度会极慢，严重影响用户体验。
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