SQL语句优化 对查询进行优化，要尽量避免全表扫描。在 where 或 order by 的列上加索引。...long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间的阈值(默认单位s,可精确至ms) ?...提供信息远多于mysqldumpslow生成的 ? 续 3. 实时获取 ? 通过此表 ? 实例 3.SQL的解析预处理及生成执行计划 3.1 查询速度为什么会慢 ?...sql语句即使对同一个表查询中不同不涉及的字段被更新,下次查询这个sql同样无法命中 此外每次在对缓存进行检查SQL是否命中时,都要对缓存加锁 ?...上述执行结果 4 对特定SQL的查询优化 ? ? 一个存储过程实例 4.1如何修改大表的结构 ? ? 主从方式 ? 减少主从延迟,操作有工具加减单 ? ? 数据示例表 ? alt语句 ? ?
6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。...： #第一个阶段（流程1-2）：将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句 #第二个阶段（流程3）：将sql语句交给数据库执行 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句，...那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了，事实上正是如此，我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句，如下 from sqlalchemy import create_engine #1...## 有三种形式的子查询，注意：子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点 ## 形式一： #示例:查出id大于2的员工,当做子查询的表使用 #原生SQL: # select *...(Emp.ename,sub_sql.as_scalar()).all() 形式三:子查询当做select后的字段,调用as_scalar() ---- 正查、反查 修改表 from sqlalchemy
utf-8创建表时铁定报错，需要写成charset=utf8)；echo=True用于显示SQLalchemy在操作数据库时所执行的SQL语句情况，相当于一个监视器，可以清楚的知道执行情况；pool_size...执行以上创建表语句则已经创建好了表”mytable”，打开MySQL，切换到test数据库，查询表如下图所示。 ? ? ?...以上创建表由程序创建，也是比较常见的方式之一，下面有一种类似SQL语句的创建方法。 ?...当建立好表关系后，需要将数据插入到表中，对其进行相关的操作前，需要创建一个会话对象用于执行SQL语句，所用代码如下。 ?...删除数据并查询 删除数据也很简单，连接数据库打开游标，执行SQL提交，关闭游标，关闭数据库，具体代码如下。
进行治理 治理的优先级 MySQL执行原理 如何发现慢查询SQL 慢查询分析示例 SQL语句常见优化 总结 ---- 一个sql执行很慢的就叫慢sql，一般来说sql语句执行超过5s就能够算是慢sql...上执行。...但由于从库的数据都是在主库复制过去的，主库如果等待较多的情况，会加大从库的复制延时 执行SQL次数多的优先治理 某张表被高并发集中访问的优先治理 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。...: --查询总共用了多少时间,Lock_time: 在查询时锁定表的时间,Rows_sent: 返回多少rows数据,Rows_examined: 表扫描了400W行数据才得到的结果; 如果我们的慢SQL...BY语句 总结 总的来说，我们知道曼查询的SQL后，优化方案可以做如下尝试： SQL语句优化，尽量精简，去除非必要语句 索引优化，让所有SQL都能够走索引 如果是表的瓶颈问题，则分表，单表数据量维持在
在实操大数据之前，我们可以先在本地进行一些小型数据库的操作，对sql和spark进行一些初步了解。本文就先介绍下mysql和workbenck的安装和使用，以及介绍python链接数据库的操作。...后续文章再介绍详细的使用python对库表的sql操作，以及spark计算。...ORM技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库的表结构映射到对象上。在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。...我们先安装SQLAlchemy：pip install sqlalchemypip install pandas为了方便，我们先在workbenck里创建sql_test表，右键-->create table...然后执行如下代码：import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engineimport pymysqlexcelFile = r'F:\spark_code
01 前言 Python链接数据库的方式有几种，但是原理都是一样的，总共可以分为两个步骤，第一步是与数据库建立链接，第二步执行sql查询语句，这篇将分别介绍如何与数据库链接以及如何进行sql语句查询。...sql查询语句就可以将数据库中的内容读取到python中。...charset=utf8") 03 执行sql语句 # 方法一:使用pd.read_sql() 主要参数如下所示pd.read_sql(sql, #需要使用的sql语句或者数据表con, #sqlalchemy...当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的列,使用list提供) # 方法三:使用pd.read_sql_table 主要参数如下所示pd.read_sql(table, #表名称con, #sqlalchemy...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = "category",con=eng) # 此方法会读取指定表中的全部数据，如果表数据量比较大,会造成读取数据慢,慎用。
二、开始动手动脑 1、SQLAlchemy模块安装 安装SQLAlchemy模块(下面操作都是在虚拟环境下)： 方法一：直接pip安装(最简单，安装慢，可能出错) pip install SQLAlchemy...方法二：轮子(wheel)安装(比较简单，安装速度还可以，基本不出错) 在该网站下载（https://pypi.org/project/SQLAlchemy/1.3.3/）SQLAlchemy的.whl...，第一个参数指定了存储到数据库后的表名，第二个参数指定了数据库引擎，第三个参数表示，如果表real_estate已经存在，则替换掉。...此外，pandas库还提供了数据库查询操作函数read_sql_query,只需传入查询语句和数据库连接引擎即可，源码注释为Read SQL query into a DataFrame....，意思是：把数据库查询的内容变成一个DataFrame对象返回。
01 前言 Python链接数据库的方式有几种，但是原理都是一样的，总共可以分为两个步骤，第一步是与数据库建立链接，第二步执行sql查询语句，这篇将分别介绍如何与数据库链接以及如何进行sql语句查询。...sql查询语句就可以将数据库中的内容读取到python中。...charset=utf8") 03 执行sql语句 # 方法一:使用pd.read_sql() 主要参数如下所示 pd.read_sql( sql, #需要使用的sql语句或者数据表 con, #sqlalchemy..., #sqlalchemy连接引擎/或者连接名称 index_col = None, #将被用作索引的名称 columns = None #当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的列,使用list提供...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = "category",con=eng) # 此方法会读取指定表中的全部数据，如果表数据量比较大,会造成读取数据慢,慎用。
，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。...： #第一个阶段（流程1-2）：将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句 #第二个阶段（流程3）：将sql语句交给数据库执行 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句，...那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了，事实上正是如此，我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句，如下 View Code 3、DB API SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来...二 条件、通配符、limit、排序、分组、连表、组合 View Code 三 子查询 有三种形式的子查询，注意：子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点 形式一:子查询当做一张表来用...,调用subquery() 形式二:子查询当做in的范围用,调用in_ 形式三:子查询当做select后的字段,调用as_scalar() 五 正查、反查 一 表修改 from sqlalchemy import
数据行不仅可以从数据表中查询出来，也可以从数据表关联后成形成的逻辑数据表和其他的查询语句结果中进行查询;这些元素可以组合形成更大的数据结构。...test' session.excute(sql) 以上使用sqlalchemy直接执行sql语句,这和mysql-python没有任何区别.当然,需要注意在事务操作中,记得commit.在操作很复杂的...sql语句,不能映射到对应的ORM上,这是备用选项....1.查询所有的数据 如同select * from tb_name query = mysql.query(User) sql = str(query) # 执行的sql语句 sql = query.statement...心 * 自由 不过相比Django的ORM.sqlalchemy对sql的支持更好. 上面只是简单的介绍了sqlalchemy的增删查改,需要更加深入的特性,可以查看官方文档,或者查看源码.
1.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。...> app/models.py 2.简单使用（能创建表，删除表，不能修改表） 修改表：在数据库添加字段，类对应上 1执行原生sql（不常用） import time import threading...:correlate(Group)表示跟Group表做关联，as_scalar相当于对该sql加括号，用于放在后面当子查询 subqry = session.query(func.count(Server.id....sid).correlate(学生表).as_scalar() result = session.query(学生表.name, subqry) ''' # 原生SQL """ # 查询 cursor
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。...> app/models.py 二、简单使用（能创建表，删除表，不能修改表） 修改表：在数据库添加字段，类对应上 1执行原生sql（不常用） import time import threading...con.add(obj1) # 提交事务 con.commit() # 关闭session，其实是将连接放回连接池 con.close() 三、表关系的创建 3.1 一对多关系 例子1 class...:correlate(Group)表示跟Group表做关联，as_scalar相当于对该sql加括号，用于放在后面当子查询 subqry = session.query(func.count(Server.id....sid).correlate(学生表).as_scalar() result = session.query(学生表.name, subqry) ''' # 原生SQL """ # 查询 cursor
SQLALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和SQL语句打交道，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。...secondary 指定多对多中记录的排序方式 secondary join 在SQLAlchemy中无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件 上面这些有很多基本选项的说明，下面来进行数据库的基本增删改等操作来加强理解...db.drop_all() # 创建所有表 db.create_all() 执行脚本，创建数据库 python3 15_SQLAlchemy.py 3.在mysql查看已经创建的表结构...常用的SQLAlchemy查询过滤器 过滤器 说明 filter() 把过滤器添加到原查询上，返回一个新查询 filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上，返回一个新查询 limit 使用指定的值限定原查询返回的结果...offset() 偏移原查询返回的结果，返回一个新查询 order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序，返回一个新查询 group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组，返回一个新查询
是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。...： #第一个阶段（流程1-2）：将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句 #第二个阶段（流程3）：将sql语句交给数据库执行 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句，那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了...，事实上正是如此，我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句，如下 from sqlalchemy import create_engine #1 准备 # 需要事先安装好pymysql #...有三种形式的子查询，注意：子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点 #示例:查出id大于2的员工,当做子查询的表使用 #原生SQL: # select * from (select...所在的类内添加relationship的字段,注意: #1:Dep是类名 #2:depart字段不会再数据库表中生成字段 #3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),
优点: 只需要面对对象编程,不需要面向数据库编写代码 对数据库的操作转化为对类属性和方法的操作 不用编写各种数据库的SQL语句 实现了数据模型与数据库的解耦,屏蔽了不同数据库操作上的差异 不在关注用的是...缺点: 相比较直接使用SQL语句操作数据库,性能上有损失 根据对象操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化为对象,在映射过程中性能有损失....Flaks-SQLAlchemy 安装配置 SQLALchemy 实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和 SQL 语句打交道，而是通过 Python 对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升...(打印sql语句) SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES 可以用于显式地禁用或启用查询记录。查询记录 在调试或测试模式自动启用。更多信息见get_debug_queries()。...uselist 如果为False，不使用列表，而使用标量值 order_by 指定关系中记录的排序方式 secondary 指定多对多关系中关系表的名字 secondary join 在SQLAlchemy
中记录查询较慢的sql语句及相关信息 本人设置最长查询时间为0.1秒便记录 相关 方法在：项目中记录影响性能的缓慢数据库查询 3.关闭mysql缓存功能 查看缓存是否开启， 输入命令...where子句条件时uid进行筛选，而索引用的是 id。 解决方法： 第一种：在 uid上添加索引。 ? 分析得知： ? ? 查询使用uid的索引，耗时0.002秒。...第二种：对于客户端不需要表中全部字段的情况，在查询时最好选择具体的字段，而不是直接 select * from table;这样 可以减少网络带宽 在sqlalchemy中为如下（直接使用类方法，及查询具体字段...，而不是返回一个对象） class RealAuth(DB.Model): 总结： 错误原因：由于没有对where子句条件使用索引，导致查询过慢 经验教训：添加索引 二：在查订单时， 接口直接 无响应...总结： 错误原因：导致此接口查询无响应的原因是 在 大量数据的情况下，没有规范 书写 sql查询的数据类型，导致 无法使用正确的索引，而导致此问题 经验教训：在开发中，在sql执行之前，一定要手动的把
="123456",db="test",port=3307) # 使用cursor()方法获取操作游标 cur = db.cursor() #1.查询操作 # 编写sql 查询语句 user 对应我的表名...sql = "select * from user" try: cur.execute(sql) #执行sql语句 results = cur.fetchall() #获取查询的所有记录 print...和常规insert的优劣势 python的to_sql那点儿事 to_sql结论 可以对齐字段（dataframe的columns和数据库字段一一对齐） 可以缺少字段（dataframe的columns...') 也可以在 to_sql() 方法中，通过 dtype 参数指定字段的类型，然后在 mysql 中 通过 alter table 命令将字段 EMP_ID 变成 primary key。...从baike369表的name字段中查询包含“a”到“w”字母和数字以外的字符的记录。
，就是一张表发生了某件事（插入、删除、更新操作），然后自动触发了预先编写好的若干条SQL语句的执行； 特点及作用 特点：触发事件的操作和触发器里的SQL语句是一个事务操作，具有原子性,要么全部执行，要么都不执行...所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。 视图是虚拟表，本身不存储数据，而是按照指定的方式进行查询。...视图的特性 视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，查询语句执行的结果，不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）； 可以跟基本表一样，进行增删改查操作(ps:增删改操作有条件限制)； 视图的作用...如果有了索引，那么会将该Phone字段，通过一定的方法进行存储，好让查询该字段上的信息时， 能够快速找到对应的数据，而不必在遍历2W条数据了。...**什么时间真正需要索引：查询操作量大 ** 建立索引纯属浪费：查询量少 更改量大 事务 事务： 为了保证数据的完整性，成批的SQL要么全部执行，要么全部不执行。
优秀的系统架构，可以在一定程度上，减轻故障对系统的影响。针对这次事故，我给这个系统在架构层面，提了建议。 上线一个定时监控和杀掉慢SQL的脚本。...这个脚本每分钟执行一次，检测上一分钟内，有没有执行时间超过一分钟（这个阈值可以根据实际情况调整）的慢SQL，如果发现，直接杀掉这会话。这有效避免一个慢SQL拖垮整个数据库。...避免慢SQL：第一点肯定想到的是合适的索引，毕竟SQL执行速度的快慢关键还是语句需要扫描数据的行数，如尽量不要使用 对where 条件列进行计算的做法让MySQL查询优化器不知道怎么选择索引，特定业务...碰到超限、或者超慢的情况就熔断、告警。可以整体监控，也可以对热点表进行监控，这种方案是否可行？ 必须可行啊。但要注意一下配置中心的高可用。别出现因为配置中心宕机，导致不能熔断了。...所以像数据量非常大（京东这种级别数据） 定时任务扫表是否还可行 有没有其他的解决思路 这种大查询，首先肯定是要用缓存，但要根据实际情况选择合适的缓存更新策略。
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