答案来自这个链接： 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的？
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引，也是聚集索引，为何叫聚集索引呢？
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行：RowID和主键。
原版排版太难看了看着闹眼睛。 https://www.cnblogs.com/quanweiru/archive/2012/11/09/2762223.html
近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后，master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 问题描述 近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。以其中一个表为例，迁移前通过“show create table” 命令查看的auto increment id为1758609， 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用max求最大值为1758609。用户采用的是Innodb引擎，而且据运维同学介绍，之前碰到过类似问题，重启
今年，这种情况，有时候不找好下家还真不敢跳，这不，前段时间刚跳到新东家，刚办入职那天，就遇上事了，真的是吓出一身冷汗（老大一直盯着我，说要快速解决这个问题），差点被（背）开（锅）了....
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 问题描述 近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。以其中一个表为例，迁移前通过“show create table” 命令查看的auto increment id为1758609， 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用max求最大值为1758609。用户采用的是Innodb引擎，而且据运维同学介绍，之前碰到过类似问题，重启即
虽然truncate和delete都能够删除所有数据，且保留表，但他们之间是有明显差异的。
今天下午，我和Arjen Lentz讨论了InnoDB在没有声明主键的情况下的行为，这个话题很有趣，也没有足够的文档证明，所以有必要写一个简短的帖子。
行数据批量delete时，InnoDB如何处理自增ID的？ 这里有一个潜在的大坑。 整个实验步骤如上图： 第一步：建表，设定自增列； 第二步：指定id=1插入，锚定第一行是id是1； 第三步：不指定id，依赖自增机制，插入3行； 画外音：此时id应该变为2，3，4了？ 第四步：delete删除所有记录； 画外音：坑就容易出在这里。 第五步：指定id=0插入； 第六步：指定id=1插入； 第七步：不指定id，依赖自增机制，插入1行； 请问，此时表中的三行记录，id分别是多少？ 是否符合大家的预期？ 今天花
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式，不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此，动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
此约束指定字段f1和f2的值组合必须始终是唯一的，即使这两个字段本身的值可能不是唯一的。可以为此约束指定一个、两个或多个字段。
UPDATE命令更改表中列的现有值。 可以直接更新表中的数据，也可以通过视图进行更新，或者使用括在括号中的子查询进行更新。 通过视图进行更新受制于需求和限制，如CREATE view中所述。
本文中，作者通过对Instagram的安全研究，结合Instagram在构造用户名时遵循的规律机制，发现了Instagram后端数据库中存在的两个僵尸账户。然后通过创建聊天群组功能，利用这两个僵尸账户的添加入群请求，可对群组成员实现Instagram应用的远程崩溃攻击。
Qt 提供了 QtSql 模块来提供平台独立的基于 SQL 的数据库操作。这里我们所说的“平台 独立”，既包括操作系统平台，也包括各个数据库平台,Qt支持以下几种数据库:
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
《MySQL删除数据的三种方式》中的作业题，99%的人答错，有点出乎意料。 画外音：评论中不乏嘲笑知识点简单的小伙伴。 今天简单说下作业题中的答案，以及知识点。 作业题是这样的： 实验步骤如上图： 第一步：建表，设定自增列； 第二步：指定id=1插入，锚定第一行是id是1； 第三步：不指定id，依赖自增机制，插入3行； 画外音：此时id应该变为2，3，4了？ 第四步：delete删除所有记录； 画外音：坑就容易出在这里。 第五步：指定id=0插入； 第六步：指定id=1插入； 第七步：不指定id，依赖自
哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
最近单位搬家，从国家会议中心，搬往空气清新的顺义后沙峪，搬迁之前的完结上线中，碰见了一些棘手的问题，有一些值得借鉴的地方。
20160621 更新 参考： http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite alter命令：不通过执行一个完整的转储和数据的重载来修改已有的表。 可以使用 ALTER TABLE 语句重命名表，使用 ALTER TABLE 语句还可以在已有的表中添加额外的列。 在 SQLite 中，除了重命名表和在已有的表中添加列，ALTER TABLE 命令不支持其他操作（在其他数据库中可以改变表中列的数据类型，删除表中的列） （1）基本语
1.哈希索引 ：（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配到索引列的查询，才会起到效果。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码（hash code）,哈希码是一个较小的整数值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。
1.哈希索引 ：（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配到索引列的查询，才会起到效果。 对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码（hash code）,哈希码是一个 较小的整数值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
差异表达分析工作流程的第一步是计数标准化，这是对样本间基因表达进行准确比较所必需的。
之前在为框架集成knife4j接口调试查看工具，使用了一段时间，使用体验上比较繁琐，因为接口都需要token，所以每次都要去f12查看token复制再创建全局参数，可能我只需要测试一个接口但是步骤少不了，针对此问题框架做了一些优化
刚开始接触看板的人，大多会将“看板”简单理解为一块可以看见的板子，这是初次接触看板的人都会产生的误解。在启动看板之前，需要先厘清看板的前生今世，如此才能更好地使用看板。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
MySQL对每个表有4096列的硬限制，但是对于给定的表，有效最大值可能会更少。确切的列限制取决于几个因素：
交叉表 (cross table) 是透视表的特例，其默认的整合函数是计算个数或频率。
基于哈希表实现，只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
作为一个后端程序员，数据库这个东西是绕不开的，特别是写sql的能力，如果您参加过多次面试，那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
【FAQ-1-01】 库名、表名、字段名必须使⽤小写字母，并采⽤下划线分割。 a)MySQL 有配置参数 lower_case_table_names，不可动态更改，linux 系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，⼤小写敏感。如果是 1，以⼩写存储，⼤小写不敏感。如果是 2，以实际情况存储，但以小写⽐较。 b) 如果⼤小写混合使用，可能存在 abc，Abc，ABC 等多个表共存，容易导致混乱。 c) 字段名显⽰区分⼤⼩写，但实际使用不区分，即不可以建立两个名字⼀样但大小写不一样的字段。 d) 为了统⼀规范，库名、表名、字段名使⽤⼩写字母。
数据库存储引擎： 是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是插件式存储引擎。
这是我们小群的聊天记录，鸡蛋回家后就一直感冒没好，之前都是我和他还有歪歪密切接触，一起吃饭啥的，所以我们都很慌。
在使用SQLite建表的时候，通常会使用_id作为唯一标示，使用PRIMARY KEY与AUTOCREMENT进行修饰，而主键是不可以重复的。但是在这张表中还有其他的Column也不允许重复，则可以使用Unique约束。
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。
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
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念，然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，"最优"的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
下列 SQL 语句把 "Persons" 表中的 "P_Id" 列定义为 auto-increment 主键：
本文结合ChatGPT和GitHub Copilot是一个Tkinter版的计算器程序。Tkinter是Python的内置GUI库，不需要单独安装。 计算器程序有很多种类，本节会实现一个基本的计算器程序，在窗口上包含0到9一共10个数字按钮，以及“+”、“-”、“*”、“=”、“.”和“=”一共6个按钮，加一起一共16个按钮，正好是4行4列。具体的样式可以参考系统自身带的计算机程序，如图1就是macOS带的计算器程序的主界面。计算器的功能主要是单击除了“=”按钮外的其他按钮，会将按钮文本追加到计算器上方的文本输入框中，点击“=”按钮，会动态计算文本输入框中的表达式，双击文本输入框，会清空文本。
在介绍两种上下文过程中，我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现，来增强大家的感性认识。（本系列所用示例，来自微软官方样本数据库AdventureWorks）
“ 本章节是数据预处理的第一步：了解数据（集）。只有充分了解了数据，我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。”
索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找到某个主题，一般会先找到对应页码。在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的变体，它同时执行INSERT和UPDATE操作。首先，它尝试执行插入操作。如果INSERT请求由于唯一键冲突而失败(对于某个唯一键的字段，存在与为INSERT指定的行具有相同值的行)，则它会自动转换为该行的UPDATE请求，并且INSERT或UPDATE使用指定的字段值更新现有行。
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