JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限，给日常开发也带来了很大的便利。
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库数据存储为json类型
咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！ 今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！ 1、数据介绍 首先我们产生我们的数
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
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学习索引，主要是写出更快的sql，当我们写sql的时候，需要明确的知道sql为什么会走索引？为什么有些sql不走索引？sql会走那些索引，为什么会这么走？我们需要了解其原理，了解内部具体过程，这样使用起来才能更顺手，才可以写出更高效的sql。本篇我们就是搞懂这些问题。
在上面的几篇文章当中都有实战项目进行配合，帮助各位看我的文章的小伙伴可以亲切的感受到爬虫的乐趣。在实战的过程当中很多时候也会将数据保存起来放在Excel文件或者是文本文件当中，但是却没有对数据的存储做详细的介绍，因此本次文章我就打算为大家带来数据存储的保姆级教程！
在Laravel中执行数据库操作有两种方式，一种是使用\DB外观对象的静态方法直接执行sql查询，另外一种是使用Model类的静态方法（实际上也是Facade的实现，使用静态访问方式访问Model的方法，内部采用了__callStatic魔术方法代理了对成员方法的访问。
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
MySQL在5.7.8开始对json原生支持，本文将对MySQL中json类型的用法简单说明，希望对你有用。
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
通过上图可以看出，在我们进行group by 的时候使用了临时表，上述语句执行过程如下：
一旦配置好数据库连接后，便可以使用 DB facade 运行查询。 DB facade 为每种类型的查询提供了方法： select，update，insert，delete 和 statement。
vuedraggable 提供了一个 clone事件，这个事件会返回 克隆目标、来源、索引等相关信息。
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
上图是使用Explain分析的一条sql语句，下面我们来看一下各个字段的具体含义是什么
expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
xorm框架和Spring Data Jpa有点相似，可以对比学习，对于这个框架感觉还不错，闲暇时间学习一下
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
JSON 数据类型是 MySQL 5.7.8 开始支持的。在此之前，只能通过字符类型（CHAR，VARCHAR 或 TEXT ）来保存 JSON 文档。
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
2、CSV文件是一种带有固定格式的文本文件。注意：获取字段的时候可以调整自己的字段类型，格式，满足自己的需求哦。
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的数据表，它们与业务表之间可能有关系，这种关系，可以理解为“标签”，而不应理解为通常的 “主从关系”，这些表基本上很少变动，可以根据主键 ID进行缓存，下面这张图说明了一个典型的“标签关系”图： image.png 1、全局表描述 在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性： • 变动不频繁 • 数据量总体变化不大 • 数据规模不大，很少有超过
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。（QEP：sql生成一个执行计划query Execution plan）
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
在上一篇教程中，我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作，而日常开发中，往往会涉及到一些更复杂的查询语句，比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等，这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。
王伟，京东商城资深MySQL DBA，多年游戏、电商行业MySQL运维经验，致力于MySQL自动化、自助化运维，专注mysql数据库架构、调优、运维以及zabbix监控等技术。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
文章末尾提出了事务因并发出现的问题有哪些？ 本篇将着重讲述这个问题的前因后果及解决方式。
【1】MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，就增加了速度并提高了灵活性。
这个用法主要是处理 JSON 字段中值数组型的数据，主要是追加值，不是标准数组类型的，这个函数会自动转化为数组形式，把之前的值作为数组的第一个元素然后进行追加，有批量追加方法：
最近在工作中，遇到了这样一个业务场景，我们需要关注一个业务系统数据库中某几张表的数据，当数据发生新增或修改时，将它同步到另一个业务系统数据库中的表中。
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
你可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据，或者通过PHP脚本来查询数据。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
MySQL EXPLAIN详解:http://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击. 解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代，支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准，然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外，在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
SQL 执行太慢怎么办？我们通常会使用 EXPLAIN 命令来查看 SQL 的执行计划，然后根据执行计划找出问题所在并进行优化。
在Python 2中，连接MySQL的库大多是使用MySQLdb，但是此库的官方并不支持Python 3，所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中，我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地，用户名为root，密码为123456，运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
在关系数据库管理系统里，悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。
SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意的）SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。 比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的，这类表单特别容易受到SQL注入式攻击。
文件存储形式多种多样，比如可以保存成 TXT 纯文本形式，也可以保存为 JSON 格式、CSV 格式等，本节就来了解一下文本文件的存储方式。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别，读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
该文介绍了如何通过Java连接MySQL数据库，并使用PHP对数据库进行查询、修改、删除等操作。内容包括了连接数据库、查询数据、修改数据、删除数据、获取列名和数据行数等操作。
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划，只是作为语句执行过程的一个参考，实际执行的过程不一定和计划完全一致，但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
以上实例中使用了LEFT JOIN，该语句会读取左边的数据表runoob_tbl的所有选取的字段数据，即便在右侧表tcount_tbl中没有对应的runoob_author字段值。
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本篇主讲如何使用 explain 和 explain 各个参数的意义、如何查看被优化器优化后的 SQL 和手动影响优化器的优化。
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