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收藏!!MYSQL常用命令

常用功能命令 ---- 1.导出整个数据库 1mysqldump -u 用户名 -p –default-character-set=latin1 数据库名 > 导出的文件名(数据库默认编码是latin1...命令,后面参数为脚本文件(如这里用到的.sql) 10 11mysql>source wcnc_db.sql 12 13B:使用mysqldump命令 14 15mysqldump -u username...3、删除数据库 命令:drop database 例如:删除名为 xhkdb的数据库 mysql> drop database xhkdb; 4、连接数据库 命令...1.INT[(M)] 型:正常大小整数类型 2.DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 型:正常大小(精密)浮点数字类型 3.DATE 日期类型:支持的范围是-01-01到-12-....*/..) 4 5to 用户名@localhost 6 7identified by ‘密码’; 8 9如:新建一个用户帐号以便可以访问数据库,需要进行如下操作: 10 11mysql

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SQL 常用脚本整理

常用功能脚本 ---- 1.导出整个数据库 1mysqldump -u 用户名 -p –default-character-set=latin1 数据库名 > 导出的文件名(数据库默认编码是latin1...命令,后面参数为脚本文件(如这里用到的.sql) 10 11mysql>source wcnc_db.sql 12 13B:使用mysqldump命令 14 15mysqldump -u username...; 3、删除数据库 命令:drop database 例如:删除名为 sqlroad的数据库 mysql> drop database sqlroad; 4、连接数据库...1.INT[(M)] 型:正常大小整数类型 2.DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 型:正常大小(精密)浮点数字类型 3.DATE 日期类型:支持的范围是-01-01到-12-....*/..) 4 5to 用户名@localhost 6 7identified by ‘密码’; 8 9如:新建一个用户帐号以便可以访问数据库,需要进行如下操作: 10 11mysql

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SQL 常用脚本整理

常用功能脚本 1.导出整个数据库 1mysqldump -u 用户名 -p –default-character-set=latin1 数据库名 > 导出的文件名(数据库默认编码是latin1)...命令,后面参数为脚本文件(如这里用到的.sql) 10 11mysql>source wcnc_db.sql 12 13B:使用mysqldump命令 14 15mysqldump -u username...; 3、删除数据库 命令:drop database 例如:删除名为 sqlroad的数据库 mysql> drop database sqlroad; 4、连接数据库...1.INT[(M)] 型:正常大小整数类型 2.DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 型:正常大小(精密)浮点数字类型 3.DATE 日期类型:支持的范围是-01-01到-12-....*/..) 4 5to 用户名@localhost 6 7identified by ‘密码’; 8 9如:新建一个用户帐号以便可以访问数据库,需要进行如下操作: 10 11mysql

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书单 | 12购书清单TOP10

点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 今天是12,错过11的小伙伴们可不要连12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书,可以看看大家都在买哪些。...12福利 京东满100减50,部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么?速抢吧!...精琢翻译 5大头部国产数据库创始人联合力荐 本书是MySQL 领域的之作,拥有广泛的影响力。...本书不但适合数据库管理员(DBA)阅读,也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家,相信都能从本书有所收获。 (当当五折优惠,快快扫码抢购吧!)  ...5个含金量很高的短篇课程推荐 Go语言学习&求职路径(附Go语言书单) 中国楼市能一直充当“蓄水池”? 云存储技术首次全景展现,7大技术趋势解读 ▼点击阅读原文,查看更多图书~

11.5K40

【Java面试】第一章:P5级面试

Spring事务与数据库事务,传播行为,数据库隔离级别_廖志伟-CSDN博客 Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?...种设计模式_廖志伟-CSDN博客 Redis支持的数据类型以及使用场景,持久化,哨兵机制,缓存击穿,缓存穿透 答案:理论:第四章:Redis支持的数据类型以及使用场景,持久化,哨兵机制,缓存雪崩,缓存穿透,删策略..._廖志伟-CSDN博客_缓存删策略 线程是什么,有几种实现方式,它们之间的区别是什么,线程池实现原理,JUC并发包,ThreadLocal与Lock和Synchronize区别 答案:理论:第八章:线程是什么...例如:传入参数为(订单id)和(优惠券id),拿(订单id)查询该订单的用户id,拿来和登录的用户id进行对比,判断是否为本人操作。拿(优惠券id)查询用户表是否领取了该优惠券,该优惠券是否可用。...讲解的真的够全面?拿下面第一题来说,面试官一般都直接问你HashMap实现原理,但是要是换一个问法,比如:影响HashMap性能有哪些因素?HashMap为什么存取效率那么高?

13.4K10

数据分析:震惊!双十一80%的商品都不是最低价!

然而11.11果真是一年中最优惠的时候?是否值得为了等待双十一的“优惠”而忍受长时间拥挤的物流呢?用数据来告诉你。 ?...11历史成交量及涨幅情况 一、数据来源: 根据淘宝天猫11的价格策略:主会场所有的产品在11当天的价格必须低于9月15日-11月10日成交最低价的9折,并且11当天的价格必须低于11月12日至12...二、数据分析: 1、从整体来看,在2017年参加11的产品中,在2016年11当天是全年最低价的只占17.17%,而高达82.83%的商品在11当天的价格并不是全年最低价格。...、家饰、茶酒商品在11当天是全年最低价。...以上只是在价格层面上做分析,但是双十一真正的优惠其实是在满减活动上,这里突出反应的是一些商家可能存在在11期间提高价格然后在满减上做出大幅度的优惠,所有这点还是需要区别对待的。

21.3K70

在京东我们是如何做服务降级的

当前提就绪后,我们就开始编写异常降级操作手册,包括底预案,描述好当发生什么样的场景时,每一步做什么,它的预期结果是什么,还有是否演练过,只有经过真枪实弹考验的士兵才是好士兵。...比如正常情况下我们会先读缓存,如果缓存中没有就尝试从数据库读取,服务降级后,当缓存无法命中时,直接返回默认值,简化功能。...有时我们会返回底跳转链接给前端,让前端重定向加载底页面。...或者平时让前端一次性分别请求正常的链接和底的链接,当正常的请求响应异常时就展示底的数据,这种方案虽然每次都是经常两次,但是底方案一般是轻量级的,所以也不失为一种策略。...比如京东优惠小程序中组团领京豆,当成团而没有给用户京豆余额增加时,需要能及时手动补发。 第三:入口隐藏。

1.5K20

【直播我的基因组66:大多数性状往往是多个基因控制的

力气大,听力,视力,嗅觉咋样,三围是多少,那里长着痣,是否长痘等等。...答案也是否定的,比如眼皮除了有单,还有隐单,隐,半单,半,甚至更具体一点,可以是26.3%,73.7%单!酒窝除了有无之外,也是可以量化的,除非你给一个阈值,那么人群才可以分成有或者无。...如果大家有比较全面的数据库,欢迎留言推荐。 当然,经过前辈的指点,我明白了区分简单性状还是复杂性状的想法还是有些不成熟的。 如果是决定该性状的基因多少,那么看看性状分离就好了。...鉴于后台很多人开始留言我们前面提到的wegene的基因检测产品优惠券的问题,但这些天实在是太忙来,没有空回复大家,所以我特意建立来一个微信群,到时候会做群里统一发放优惠码,欢迎大家加入,目前看来是150...块钱的优惠~ 【直播】我的基因组64:用gwas来预测健康风险 【直播】我的基因组63:wegene芯片跟二代测序的简单比较

2.5K80

一名python学习者打开11的正确姿势

所以别看折扣打得狠,优惠券给得大方,你究竟有占到多少便宜,自己心里还真没点数。...把 商品名称、价格、id、网址、日期保存到数据库; ? 用 Windows 的计划任务或者 Linux 的 crontab 去每天去抓一遍; ? 绘制出商品价格随日期变化的曲线。 ?...我们不太可能为每种优惠编写计算规则,简便的改进方法是把商品的优惠描述一并抓取下来,标记上时间,为价格曲线作参考。比如这样: ?...等你开发出这套系统,每天自动抓取,明年11的时候就可以更理性地买买买啦!(手动滑稽 什么?你觉得费劲折腾这个并没有什么用? 好吧,你以为我真的是在跟你谈论11怎么省钱?...而“11”到底是真的实惠,还是平台和商家的套路,我也一点都不关心。

20.4K70

热乎乎的寒“春”前端面试题来了

你之前对于Electron桌面应用中,服务端推送数据过快,出现进程内缓存与本地数据库数据不一致的问题,你怎么解决的?...node.js的cluster、path模块,pm2源码你之前是怎么阅读的,能系统讲讲?特别是负载均衡的实现 你之前自研的富文本编辑器、博客系统这些东西能讲讲遇到的难点?...flutter会有性能问题?...redis和数据库的缓存删策略场景 redis集群的数据同步问题 四面(HR) 你95年,结婚了吗?...省略若干 ---- 综上所述,这次面试交流收获不大,感觉都是一些基础题目 如果感觉写得对你有帮助,可以关注下微信公众号:前端巅峰、大前端之巅 ,这两个公众号~ 另外在思否买华为云服务器,有很大的优惠

6.3K10

数据迁移与一致性思考与实践

前言 在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计,这篇主要是以优惠券重构后,我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。...那么现在的问题就是怎么写呢??...写了存储B成功之后,再写存储C就一定能写成功,如果不成功,那两边的数据就不一致,读到了不一致的数据,又该怎么办?...这样再我们的业务中会出现一些不好的体验,比如在我们的优惠券详情页用户点领取优惠券,然后会立马查该用户优惠券状态,如果写B,读C,那么给用户的体验就是领取之后没有任何反应,也不知道是领取成功了还是失败了,...但是这里的影响也仅仅是短暂的看到表现不一致而已,如果用户再次使用该优惠券,写的时候写存储B就会失败,因为存储B里面的状态是已使用,不可能让已使用状态的优惠券再次使用。

16.7K4017

响铃:深度分析拼多多的首场618战事:“猫拼狗“的快打旋风

但今年618,以11为主战场的天猫却莫名“激动”,早在5月27日天猫就高调宣布,今年618不仅在投入规模上要向11看齐,“优惠力度”也要向11看齐,要向消费者直接大量发放“无门槛红包”。...原本,各种带诱导消费门槛的优惠券、悄悄涨价再降价、复杂难以搞懂的折扣方式已经是电商节的潜规则,平台、商家、消费者都默认了“套路节”的现实,为此不少购物达人还纷纷推出长篇攻略试图帮消费者远离“套路”真正省钱...但问题在于,“商家端”这么热闹,消费者知道,他关心? 电商狂欢的目的是消费者买的开心,而不是商家参与规模的大小。 “后来者”拼多多似乎看到了机会。...做好“精确制导”就能完成电商节逆袭? 如同战场的胜负不只是看主武器的发挥,一系列配套也十分重要,拼多多只是做“精确制导”显然是不够的。...2、更好的“操作”才能确保制导效果 尽管有计算机进行“精确制导”,但没有熟练的操作员,制导的效果也可能打折扣,这是优秀技术兵种的价值。

2K40

论公交车载pos十年后的样子

可能有人说,支付宝微信和银联云闪付,京东,美团,app还不够多,支付途径还不够多样化。搞的自发卡虚拟支付谁会去用,谁会去出资投入。...但是,如果公交定位虚拟卡支付为替代实体卡的一种,让各种业务实现线上办理,提高效率,可以依旧保留原实体卡的优惠折扣和押金,甚至搞一些充值优惠等活动,月卡,年卡等福利。那么,支付宝微信统统没戏。...他们能一直优惠,他们能一直补贴。而公交自身的实体卡可是有八折,五折的长久优惠。接下来再说,谁来投的问题,短期内看可能像是出力不讨好的事情,因为向来公交的项目公交自己从来不投,不管有没钱总是哭穷。...交通部?但我觉得最不大可能是是交通部,因为它总比互联网型公司慢半拍。无论是交通部卡还是码,总是市面上已经乱象丛生,突然蹦出来个交通部想一统江湖,制定这规范那标准。...有了用户资源和流量,还愁没有投资方,这些才是真正值钱的地方,让银行,保险业,微信支付宝眼红的地方。

2.9K20

大厂面试系列(六):Redis及nosql应用

如何保证数据库与缓存写的一致性。 redis缓存过期策略,准备同步,哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”,“缓存雪崩”,写不一致等。如何解决上述遇到的问题?...NoSQL数据库,以及MongDB和Redis使用场景? 缓存一致性问题 数据先写 redis?还是先写 MySQL?写入失败怎么办?redis 或者 MySQL 挂掉怎么办?...redis数据装在内存中,那么数据可以持久化?redis数据持久化的方式有哪些呢?这两种持久化方式的区别在哪里呢?你知道redis的内存淘汰机制?...redis的cluster集群原理能简单说一下? 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题 zset底层怎么实现的? 关于Redis的主从复制?...数据库有1万条数据,怎么很快的加载到redis? 问nosql如何设计? 做个微信商城,其中有各种活动,限时优惠,和秒杀,问我并发的时候怎么做处理的。

3.3K20

11的第14年:进化与回归

《华尔街科技眼》观察发现,在大促期间,京东平台的优惠券种类繁多,比如“实付满1200元可用”、“实付满1500元可用”等,不过类似的购物券普遍限制购买类目。...消费者还需要12双十一京东、淘宝未公布GMV,但并不影响12的备战热情。11刚刚结束,淘宝就开始紧锣密鼓地筹备12购物节商家招募工作。...对于消费者来说,消费者还需要12接力?...写在最后:历经14年的发展,中国的11在世界范围内也已经与美国黑色星期五有齐名之势。美国的黑五起源于1924年,至今有98年的历史,黑五最大的特点是商品价格相当优惠,折扣简单直接。...由此来看,黑五优惠力度是由供应链决定的,而黑五大促亦能反向起到调节供应链的作用。就此看来,“低价是电商的核心竞争力”,实现价格优势并非一味通过烧钱换取,只有通过供应链优势调节,才是可持续的。

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Python 实现帕累,漏斗,雷达图

前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。 可收藏当做模板使用,先来看看实现效果: ? ? ?...帕累 帕累分析法或巴雷分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、平常也称之为「80 对 20」规则,即二八法则。 现在我们有一份商品销售数据,包含店名,风格,品类,销售日期,销售额等字段。...我们以品类,销售额,使用帕累分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80% 的商品。 先读取数据: ? 首先需要以商品进行分组计算,计算出每种商品的累计销售额,再以销售额降序排序。...在得到绘制帕累图的数据后,可以开始绘制了,以商品为横坐标,销售额与累计占比为纵坐标,即坐标轴,销售额以柱状图显示,并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分,累计占比以折线图显示 绘制代码有点长...RFM RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法,发现客户数据中有三个神奇的要素: 最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。

1.1K10

2021首波更新!快来get云开发一键部署 Discuz! Q 新姿势

Q ,一个月大概收费是多少、欠费了会怎样、流量会被刷、是否支持二次开发等。 本文就整理了近期云开发一键部署 Discuz! Q 更新的重磅能力,并集中解答开发者最关心的问题。 ?...Q 的用户,可以到数据库控制台,找到集群名为 DiscuzCynosDB 的实例,点击「按量转Serverless」即可迁移到数据库的 Serverless 服务。...*注:在二次开发前,建议先对云托管有一个简单的了解:云托管是云开发提供的新一代云原生应用引擎(App Engine 2.0),支持托管任意语言和框架编写的容器化应用,用户可面向代码/镜像等多种方式使用,...各项资源都将按使用量计费,如果站点一直无流量访问,云托管将于半小时内缩容到0,若数据库使用的是 Serverless 模式,随后数据库用量也会降为0。...Q 优惠活动仍火热进行中,点击文末左下方的「阅读原文」,立即进入页面购买体验或享受续费优惠

6.7K10

技术最好的程序员,被开了。。。

“程序员能纯靠技术渡过中年危机?” ▲截图来源于知乎 知乎上的这个提问,吸引了大批码农留言,热赞均表示“能,很难”。因为难逃这两种结局: • 没精力学习,技术一迭代,被淘汰。...那么,非本科/专科、且无项目经验的你,只能重复做些增删改查,坐等危机来临? 当然不是!!! 2022年有一个两全其美的选择——非全日制计算机硕士!...计算机硕士学历+硬核技术 双翼提升训练营 ☑ 0基础 ☑ 含金量高 ☑ 学历能力两手抓 粉丝优惠!仅需 0 元!...例如:计算机与软件架构;数据库;云计算;人工智能;机器学习;数据挖掘、社交网络分析;自然与语言处理;计算机视觉… 02 2年拿证,轻松转行跳槽、升职加薪 顺利拿下非全计算机硕士,2年即可毕业拿证:学历证...计算机硕士学历+硬核技术 双翼提升训练营 ☑ 0基础 ☑ 含金量高 ☑ 学历能力两手抓 粉丝优惠!仅需 0 元! 报名赠「大厂面试必备资料合集」 Q&A  Q:课程内容具体有什么?

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Python 实现帕累,漏斗,雷达图

前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。 可收藏当做模板使用,先来看看实现效果: ? ? ?...帕累 帕累分析法或巴雷分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、平常也称之为「80 对 20」规则,即二八法则。 现在我们有一份商品销售数据,包含店名,风格,品类,销售日期,销售额等字段。...我们以品类,销售额,使用帕累分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80% 的商品。 先读取数据: ? 首先需要以商品进行分组计算,计算出每种商品的累计销售额,再以销售额降序排序。...在得到绘制帕累图的数据后,可以开始绘制了,以商品为横坐标,销售额与累计占比为纵坐标,即坐标轴,销售额以柱状图显示,并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分,累计占比以折线图显示 绘制代码有点长...RFM RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法,发现客户数据中有三个神奇的要素: 最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。

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