首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

Python

专栏作者
284
文章
645125
阅读量
136
订阅数
(6) MySQL慢查询日志的使用
Time:执行查询的日期时间 User@Host:执行查询的用户和客户端IP Id:是执行查询的线程Id Query_time:SQL执行所消耗的时间 Lock_time:执行查询对记录锁定的时间 Rows_sent:查询返回的行数 Rows_examined:为了返回查询的数据所读取的行数
用户1214487
2022-03-26
5280
(5) 电商场景下的常见业务SQL处理
可以看到possible_keys、key、key_len的值均为NULL,说明这条SQL在product_comment 表上是没有可用的索引的,取出9593行过滤度为1%
用户1214487
2022-03-26
6430
(4) MySQL中EXPLAIN执行计划分析
可以看到上面的执行计划返回了3行结果,id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT,所以id全为1,因此,我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句,我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现,Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b,这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
用户1214487
2022-03-26
8640
(3) MySQL分区表使用方法
使用起来和不分区是一样的,看起来只有一个数据库,其实有多个分区文件,比如我们要插入一条数据,不需要指定分区,MySQL会自动帮我们处理
用户1214487
2022-03-26
1.1K0
mysql正则匹配中文时存在的问题
然后我去看了下mysql的中文文档中关于正则表达式的部分(https://www.mysqlzh.com/doc/233.html)
用户1214487
2020-06-19
2.3K0
分布式系统ID的几种生成办法
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次,我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的,同时,我也将我之前使用过的方式拿出来对比,看看有什么问题,从中能够得到什么启发。
用户1214487
2020-06-19
5420
(9) MySQL主主复制架构使用方法
上节说到主从复制的一些问题 我们再来回忆一下 主从复制,增加了一个数据库副本,从数据库和主数据库的数据最终会是一致的 之所以说是最终一致,因为mysql复制是异步的,正常情况下主从复制数据之间会有一个微小的延迟 通过这个数据库副本看似解决了数据库单点问题,但并不完美 因为这种架构下,如果主服务器宕机,需要手动切换从服务器,业务中断不能忍受,不能满足应用高可用的要求
用户1214487
2019-05-25
8690
(8) MySQL主从复制架构使用方法
数据库服务器存在单点问题 数据库服务器资源无法满足增长的读写请求 高峰时数据库连接数经常超过上限
用户1214487
2019-05-25
8240
(7) MySQL数据库备份详解
比如我们由于误操作,在主数据库上删除了一些数据,由于主从复制的时间很短,在发现时,从数据库上的数据可能也已经被删除了, 我们不能使用从数据库上的数据来恢复主数据库上的数据,只能通过备份进行误删除数据的恢复
用户1214487
2019-05-25
8880
正确生成浮点型的方法,解决sqlachemy Float浮点型的坑,生成float类型时,长度和精度均为0,导致查询不到结果!
在使用flask_sqlachemy时,给price字段选择了Float类型,数据库用的mysql,生成数据库表后,发现
用户1214487
2018-10-25
2.5K0
Flask中无法在其他函数中查询Sqlachemy的解决办法
方式一 直接实例化app 不要写create_app函数了,在启动文件中直接导入app对象:
用户1214487
2018-07-31
4.6K0
flask-sqlalchemy中Datetime的创建时间、修改时间,default,server_default,onupdate
记录第一次创建时间,default falsk中如下两个字段 create_time1 = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now) create_time2 = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now()) 两者的区别: 第一个插入的是期望的, 数据的插入时间,每条数据插入时可自动根据当前时间生成 第二条是一个固定的时间, 程序部署的时间,所有的数据都是这个固定时间 实际上默认值在mysql数据库没有体现,
用户1214487
2018-04-23
3.6K0
sqlalchemy和flask-sqlalchemy的几种分页方法
sqlalchemy中使用query查询,而flask-sqlalchemy中使用basequery查询,他们是子类与父类的关系 假设 page_index=1,page_size=10;所有分页查询不可以再跟first(),all()等 1.用offset()设置索引偏移量,limit()限制取出量 db.session.query(User.name).filter(User.email.like('%'+email+'%')).limit(page_size).offset((page_index-1
用户1214487
2018-04-17
2.3K0
Flask-SQLAlchemy
一.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 1 pip3 install sqlalchemy 组成部分: Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Ex
用户1214487
2018-01-24
5.3K0
Mysql-2
用户操作与权限管理 MySQL用户操作 创建用户 方法一: CREATE USER语句创建 CREATE USER "用户名"@"IP地址" IDENTIFIED BY "密码"; 方法二: INSERT语句创建 INSERT INTO mysql.user(user,host, password,ssl_cipher,x509_issuer,x509_subject) VALUES(‘用户名’,’IP地址’,password(‘密码’),’’,’’,’’)
用户1214487
2018-01-24
2.5K0
约束
一 介绍 约束条件与数据类型的宽度一样,都是可选参数 作用:用于保证数据的完整性和一致性 主要分为: PRIMARY KEY (PK) 标识该字段为该表的主键,可以唯一的标识记录 FOREIGN KEY (FK) 标识该字段为该表的外键 NOT NULL 标识该字段不能为空 UNIQUE KEY (UK) 标识该字段的值是唯一的 AUTO_INCREMENT 标识该字段的值自动增长(整数类型,而且为主键) DEFAULT 为该字段设置默认值 UNSIGNED 无符号 Z
用户1214487
2018-01-24
2.3K0
Django——model基础
ORM 映射关系:     表名 <-------> 类名 字段 <-------> 属性     表记录 <------->类实例对象 创建表(建立模型) 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄。 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email。 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作
用户1214487
2018-01-24
1.1K0
MySQL常见的库操作,表操作,数据操作集锦及一些注意事项
一 库操作(文件夹) 1 数据库命名规则 可以由字母、数字、下划线、@、#、$ 区分大小写 唯一性 不能使用关键字如 create select 不能单独使用数字 最长128位 2 数据库相关操作 创建库 create database 数据库名 ;    (注意要引号结尾)    (默认latin1) 在创建数据库的时候也可指定编码格式,如: create database 数据库名 charset utf8;  选择数据库 use 数据库名    切换到指定数据库下  查看库 show database
用户1214487
2018-01-24
9140
mysql:索引原理与慢查询优化
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
用户1214487
2018-01-24
2.5K0
SQL逻辑查询语句执行顺序
一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP BY <group_by_list> HAVING <having_condition> ORDER BY <order_by_condition> LIMIT <limit_number> 二 SELECT语句关键
用户1214487
2018-01-24
4K0
点击加载更多
社区活动
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
【玩转EdgeOne】征文进行中
限时免费体验,发文即有奖~
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·干货材料·成员作品·最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档