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【有奖问答】你有哪些数据库优化技巧?(已完结)
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中国数据库前世今生
Nimyears
Hi, I'm Nimyears, a Deaf Android Software Engineer,Currently working in R&D for luxury car systems.
我最近在学习了PyMySQL,对我来说非常重要!分享一个我在使用PyMySQL的实际案例。通过PyMySQL库,连接MySQL数据库,执行各种SQL操作,比如插入、查询数据等。 import pymysql.cursors # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='Nimyears', password='xxx', database='db', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) with connection: with connection.cursor() as cursor: # 插入新记录 sql = "INSERT INTO `users` (`xxx`, `xxxx`) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, ('2129300193@qq.com', 'xxx')) connection.commit() with connection.cursor() as cursor: # 查询每条记录 sql = "SELECT `id`, `password` FROM `users` WHERE `email`=%s" cursor.execute(sql, ('2129300193@qq.com',)) result = cursor.fetchone() print(result) 比如有一次,某个查询速度突然下降,通过PyMySQL的日志追踪,我发现了索引使用不当的问题。针对这个问题,我重新优化了查询语句,适当调整了sql索引,查询速度提升了数倍。 谢谢大家阅读:)...
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我最近在学习了PyMySQL,对我来说非常重要!分享一个我在使用PyMySQL的实际案例。通过PyMySQL库,连接MySQL数据库,执行各种SQL操作,比如插入、查询数据等。 import pymysql.cursors # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='Nimyears', password='xxx', database='db', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) with connection: with connection.cursor() as cursor: # 插入新记录 sql = "INSERT INTO `users` (`xxx`, `xxxx`) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, ('2129300193@qq.com', 'xxx')) connection.commit() with connection.cursor() as cursor: # 查询每条记录 sql = "SELECT `id`, `password` FROM `users` WHERE `email`=%s" cursor.execute(sql, ('2129300193@qq.com',)) result = cursor.fetchone() print(result) 比如有一次,某个查询速度突然下降,通过PyMySQL的日志追踪,我发现了索引使用不当的问题。针对这个问题,我重新优化了查询语句,适当调整了sql索引,查询速度提升了数倍。 谢谢大家阅读:)
【有奖问答】你最常用的SQL语句是什么?(已开奖)
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中国数据库前世今生
阿巴阿
我最常使用的SQL语句是`SELECT`语句。这是因为`SELECT`语句用于从数据库中检索数据,是最基本和常见的操作之一。通过`SELECT`语句,可以根据特定的条件从数据库中提取所需的数据,进行筛选、排序和聚合等操作,对数据进行灵活的处理和分析。因此,`SELECT`语句在数据库操作中扮演着非常重要的角色,我经常需要用它来查询数据库中的数据。...
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我最常使用的SQL语句是`SELECT`语句。这是因为`SELECT`语句用于从数据库中检索数据,是最基本和常见的操作之一。通过`SELECT`语句,可以根据特定的条件从数据库中提取所需的数据,进行筛选、排序和聚合等操作,对数据进行灵活的处理和分析。因此,`SELECT`语句在数据库操作中扮演着非常重要的角色,我经常需要用它来查询数据库中的数据。
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【有奖问答】程序员的2023年总结词是什么?(已完结)
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努力的小雨
用友汽车 | 中级Java后端开发 (已认证)
目前探索重点在AI Agent 智能体应用,并不断探索着其潜力与可能性。欢迎与我交流分享~
我的年度总结词是成长。作为一名从事Java的CRUD开发的人员,今年我不断学习各种知识,包括系统架构、网络协议、网络安全、服务网格、Python进修等等。我努力让自己摆脱被替代的位置,不被优化,每天都在学习各种新知识,今年AI技术非常盛行,我的学习速度也明显加快了很多。当然,也有很多人认为AI会替代我们的工作,但从目前来看,AI只是一个学习工具,还有很多需要完善的地方。我也并不急于入局学习AI相关的知识,而是在不断写博客回顾自己的学习过程,通过这样的方式认识更多人,开阔自己的视野。从年初开始,就不再只添加那些与工作或认识的人为微信好友,而是多加一些行业大佬。 不管自己以后能不能挣大钱,先开阔自己的眼界,多看和别人的差距准没错~...
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我的年度总结词是成长。作为一名从事Java的CRUD开发的人员,今年我不断学习各种知识,包括系统架构、网络协议、网络安全、服务网格、Python进修等等。我努力让自己摆脱被替代的位置,不被优化,每天都在学习各种新知识,今年AI技术非常盛行,我的学习速度也明显加快了很多。当然,也有很多人认为AI会替代我们的工作,但从目前来看,AI只是一个学习工具,还有很多需要完善的地方。我也并不急于入局学习AI相关的知识,而是在不断写博客回顾自己的学习过程,通过这样的方式认识更多人,开阔自己的视野。从年初开始,就不再只添加那些与工作或认识的人为微信好友,而是多加一些行业大佬。 不管自己以后能不能挣大钱,先开阔自己的眼界,多看和别人的差距准没错~
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spark连接bigquery的身份认证问题?
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一凡sir
壹梵在线 | 架构师 (已认证)
在腾讯、360以及创业公司yifan-online.com的经历,擅长高并发高可用的分布式系统设计。
你可以使用以下代码来在Spark/PySpark中进行身份认证并连接到BigQuery: from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Example") \ .config("spark.jars", "path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar") \ .getOrCreate() # 配置Google服务帐户的密钥文件路径 config = { "spark.driver.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.jars": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.executor.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.enable": "true", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.json.keyfile": "path/to/ios-app.json" } # 应用配置 spark.conf.setAll(config) # 从BigQuery读取数据 df = spark.read \ .format("bigquery") \ .option("table", "project_id.dataset.table") \ .load() # 显示数据 df.show() 请将代码中的path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar和path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar替换为相应的jar文件的路径。 同时,请将代码中的project_id.dataset.table替换为你要读取数据的BigQuery数据集和表的名称。 这样,你就可以使用Spark/PySpark连接到BigQuery并读取数据了。希望对你有帮助! ...
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你可以使用以下代码来在Spark/PySpark中进行身份认证并连接到BigQuery: from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Example") \ .config("spark.jars", "path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar") \ .getOrCreate() # 配置Google服务帐户的密钥文件路径 config = { "spark.driver.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.jars": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.executor.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.enable": "true", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.json.keyfile": "path/to/ios-app.json" } # 应用配置 spark.conf.setAll(config) # 从BigQuery读取数据 df = spark.read \ .format("bigquery") \ .option("table", "project_id.dataset.table") \ .load() # 显示数据 df.show() 请将代码中的path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar和path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar替换为相应的jar文件的路径。 同时,请将代码中的project_id.dataset.table替换为你要读取数据的BigQuery数据集和表的名称。 这样,你就可以使用Spark/PySpark连接到BigQuery并读取数据了。希望对你有帮助!
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