MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库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，这样就增加了速度并提高了灵活性。
博主简介👨🏼⚕️：国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻，业余自媒体创作者💻，CSDN博客专家🏆，Java领域优质创作者📕，华为云享专家🥇，华为HDZ核心成员👨💼，曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文，全网累计发表技术博客60余万字📒，公众号【码猿编程日记】作者，坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能，世界变得更有趣！ 课前答疑：很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis，可以学习嘛？当然是可以的！充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同，所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
写这篇文字的起因是众多的DB们投入到学习PG数据库，遇到了一些困难，其实提出这个题目的时候，其实我也在想，每种数据库都有自己的适合的管理方法，有些是管理方法实则是无奈。最近有人问 POSTGRESQL 使用的方式是更贴近ORACLE 还是 MYSQL。
前一段时间 ，我们完成了 Java 集合与数据结构的学习 ， 之后我们将进入 Mysql 数据库的课程中。
近年来，人工智能快速发展，相关的框架、算法等层出不穷，要检验一个算法的好坏，就需要用有关的数据集进行实验，那么我们要去哪里找相关的数据集呢？下面列举几个人工智能方面的公共数据集，希望对大家有所帮助。
今天,我们主要来学习数据库的创建和操作,在学习数据库之前,我们首先要知道为什么要使用数据库
【新智元导读】有了好的数据，机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说，这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目，并在上面投入时间和精力，将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库：从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库，你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样，稍微改变后缀，就能查看不同地区国家
内容来源：2018 年 11 月 10 日，SOUG联合创始人周亮在“2018 SOUG年度数据库技术峰会”进行《Oracle AI 性能优化指南探讨》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
最近学习POSTGRESQL 看完某本书，突然有所顿悟，数据库到底应该是功能多，能减低开发的难度，还是功能缺乏，通过第三方的元素来给自己加持。
01 thinkphp6的前期开发准备《ThinkPHP6 入门到电商实战》 02 控制器《ThinkPHP6 入门到电商实战》 03 数据库查询、模型查询、多库查询《ThinkPHP6 入门到电商实战》
我学习Android都是结合源代码去学习，这样比较直观，非常清楚的看清效果，觉得很好，今天的学习源码是网上找的个CityList 源码 百度搜就知道很多下载的地方 我写的东西有可能比较乱，如果单一的篇章没看明白，请看上一篇文章
上次的那篇数据库从业者在行业变革下--越来越难，距离那篇文章不到2个礼拜，有人私信我，那你为什么驻留这个行业 ！
2021年丁奇首场公开课来啦！ 作为一个要和数据库打交道的开发者，想想在工作后你有多久没有学数据库了？ 也许你会觉得数据库并不难，因为你可以熟练地写出SQL，也可以在各个客户端里玩得游刃有余。 其实，数据库是一个综合系统，其背后是发展了几十年的数据库理论。数据库，远远不止几句常见的SQL，作为一名资深的开发者来说，无论是为了工作上的突破，还是面试里的交流，掌握MySQL的基本原理，系统持续性的学习是每个数据库从业者绕不开的话题。 但在学习过程中，工作没时间、知识碎片化、技术难进阶、学了还总忘……总是有各种
接下来会学习node.js以及mongodb数据库的知识，好好学习，天天向上！ 一、数据库简介 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 我们的程序都是在内存中运行的，一旦程序运行结束或者计算机断电，程序运行中的数据都会丢失。 所以我们就需要将一些程序运行的数据持久化到硬盘之中，以确保数据的安全性。而数据库就是持久化的最佳选择 也可以说，数据库就是存储数据的仓库 二、数据库分类 关系型数据库 Mysql、Oracle、DB2、SQL Server … 非关系型数据库（NoSQL）
Hello 大家好，我是 roseduan，前面的几篇文章，我已经讲述了 rosedb 最基础也是最核心的知识，如果你没有印象的话，可以温习一下：
小伙伴们，大家好！我们最近在学习mysql数据库，通过学习完成mysql，我们将简单入门mysql数据库的运维，同时可以为我们的程序开发带来莫大帮助。
早期的计算机技术的发明都是服务于军事化用途的。最早发展于美国。数据库的发展主要分为三个阶。
不少读者留言提了两个问题： 我能不能多讲讲我的文章里提到的基本概念，比如MPP。或者干脆开个数据库系统基础系列。 怎么样去学习数据库系统的知识。 所以我开贴简单讲一讲。先回答第一个问题，我的文章，涉及到技术，在我力所能及的范围内我会选择讲得透彻一些。但是很多概念其实也是基础知识，正如一篇文章里面无法让只知道26个字母的人看懂英文名著一般的道理，有些东西的确是不容易讲清楚。那么我也就只能尽量做到讲技术和讲八卦分开来了。给大家各取所需就好。 至于开个数据库基础系列，我目前没这个打算。主要两个原因吧，一是受众有
在之前我用了 3 篇文章的篇幅来介绍了用 Python 操作 MySQL 数据库，今天呢，我们再来介绍另一种可以用 Python 操作的数据库 MongoDB。
SAP HANA应该如何学习？ 从HANA本质来讲大家都知道，就是一个数据库，和Oracle，SQL Server 没啥本质的区别，内存计算、列式存储也不是啥新玩意，所以学习HANA和学习一个新的数据库从这个角度看也非常类似，当然HANA有其非常独特的特性（其实哪个数据库没有），其中最重要最本质而且未来会一直延续的特性就是HANA和SAP其他产品之间千丝万缕的联系，这一点对学习HANA的人而言会存在一定的挑战，当然挑战就意味着机会。 HANA的学习路线(roadmap)也可以从其共性和特性出发来设计，下面只是个人的一些设想，仅供参考。 1. 数据库DBA 大家都知道，行业里无论哪种数据库一般都存在两个角色，DBA和Developer，DBA负责数据库的部署、设计、调试、监控和调优等等各项工作，类似SAP领域的Basis，Developer掌握数据库的开发语言和逻辑，开发各种数据库层面的内容。 我们先从DBA说起，我本人原来就是做SAP BASIS的，DBA不敢说精通勉强也算了解，HANA的DBA和其他数据库的DBA本质没啥区别，但DBA向来是一个需求少但是要求高的角色，一般的DBA大多会和其他角色合并，例如SAP系统的DBA和BASIS就是不分家的，非SAP产品DBA可能和网管或者类似角色合并，只有在很大规模的企业里会有专职DBA存在。HANA的DBA入门不难，但DBA最值钱的部分-性能调优，这个需要靠时间积累和环境的培养，恐怕一时半会除了SAP不太会出现优秀的HANA DBA。从这个角度出发，建议大家把HANA DBA作为自己必须掌握的技能，除了调优以外的知识都需要储备。以后出去做HANA，装个HANA调个参数还需要别人，竞争力就明显弱了。 建议学习资料：HANA Academy ,SAP Help 上的PDF 适用对象： 所有HANA从业者 2. 数据库开发 只会开发数据库的Developer恐怕很难生存，因为目前绝大多数大型应用都不太会绑定某个数据库，除了一些特殊产品以外，在数据库层面做的开发都不会太多，绝大多数developer都是兼做数据库的开发，但HANA不太一样，由于其内存计算的特性，使用HANA必定要将应用逻辑下沉，这点造成了大量的HANA数据库开发需求，举个例子：未来随着ECC on HANA的普及，ECC本身的很多应用逻辑都不一定下沉到HANA重写，别说客户自己的定制开发了，而客户自己的定制开发恰恰又以查询类为主，光把ABAP报表改写到HANA的事就够多的了，加上基于HANA的新的开发，这些预计未来会有较大的需求。 建议学习资料：HANA Academy ,SQL Reference等 适用对象： ABAP开发人员，HANA开发人员 3. 数据挖掘和分析 这是HANA的强项，也是HANA最早版本发布时的目标，想想HANA本身这个名字就明白了。这个角色牵涉的方面很多我只谈一下SAP领域的内容。数据分析也好挖掘也好，一般都会有几个环节，一是获取源数据，二是模型建立和开发 三是展现。对于想从事这方面工作的同学以下产品是需要了解和掌握的: 获取数据：SAP一系列做数据复制的工具产品：SLT,BODS,DXC Sybase (目测估计以后不大会用了），甚至第三方的ETL工具模型建立和开发：BW，BOE(包括IDT，Universe)以及关键的HANA Studio(其实是指HANA里模型建立和开发的技术），展现：BO的水晶报表，Explorer ,dashboard 等，或者第三方的展现工具，国外看到过有人用PowerBuilder开发HANA应用的。 延伸部分：HANA内置了业务逻辑库和预测算法库，还可以和R Language集成，这是数据挖掘领域非常有用的功能。 建议学习资料：HANA Academy ,SAP Help等 适用对象：原SAP BW/BI/BO从业人员 数据挖掘和分析人员 4 HANA原生开发 HANA最有吸引力也是最有生命力的部分其实在于其原生的开发，HANA内置了一个轻量化的JAVA App server，可以开发server端的js，MVC模式的交互界面，甚至移动端的UI。同时和HANA数据库内嵌集成，性能比外部系统访问HANA还好。我们看到的SAP HANA的很多有意思的案例都是基于HANA的原生开发，例如NBA，环球帆船大赛，国内的农夫山泉等，这些案例几乎都和SAP传统的业务系统没有任何关系，可以说已经超出了SAP的范畴，真正把HANA当一个平台类的软件来使用，这里的想象空间是巨大的，同样涉及到的技术也非常广泛，例如HANA和开源平台的集成(hadoop)等等。这里个人能力有限，只能大致谈一下HANA里面的开发技术。主要有基于HTML5
Python 具有标准化的数据库 API，可以使用相同的代码访问多个数据库。您要连接的每个数据库都有一个不同的模块，它们知道如何与该数据库通信，并遵循 https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/PEP 中的标准。这使得我们更容易使用所有数据库来访问它们，它们具有不同 API。对于本练习，您将使用 https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html 上的sqlite3模块来处理 SQL。
MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库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，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 的 SQL “结构化查询语言”，是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了 GPL（GNU 通用公共许可证），由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本，而选择 MySQL 作为其网站数据库。 综上所述，MySQL 的优势如下： ・MySQL 是开源的，无需支付额外费用； ・MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式； ・MySQL 可以运行于多个系统上，并且支持多种语言，包括 C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby 和 Tcl 等； ・MySQL 对 PHP 有很好的支持，PHP 是目前最流行的 Web 开发语言； ・MySQL 可以定制， 采用 GPL 协议，可修改源码来开发自己的 MySQL 系统。 从 MySQL 作为最流行的关系型数据库管理系统，以及在众多数据库中的明显优势来讲，可想而知，企业对 MySQL 的相关人才需求量是非常大的。那要怎么去学习 MySQL 呢？有很多人觉得学习 MySQL 只要学会怎么写 SQL 语句就行，这种观点其实是片面的。很多时候，等正式业务的数据量和 QPS 上来后，可能会由于部分低效率的 SQL 而拖慢整个数据库，也有可能由于事务设计不合理导致死锁，甚至可能有被 SQL 注入的风险等，所以表设计、SQL 优化、事务、锁等也必须要引起我们的重视。 本专栏的目的不仅是一起讨论如何高效、安全地使用 MySQL，更希望大家通过专栏内容的学习，成为能够对数据库或者 SQL 语句进行优化的综合型数据库使用者，进阶自己在数据库领域的相关技能。 本专栏分为 5 个模块，共 32 小节，课程结构与知识脉络如下：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/720/1.html （复制链接，打开浏览器即可查看）
2019年5月9日，平安科技数据库产品及存储产品部总经理在第十届数据库技术大会DTCC上分享了《开源数据库在平安的应用实践》，本文根据演讲内容整理，围绕以下几个方面进行分享：
最近的一段时间一直在学习的数据库实例，在学习的过程中遇到了很多的问题，第一个问题就是数据库到底是什么东东？大脑里面没有任何的东西，上网查资料，不断总结。上面也给大家简单的列了目录，数据库的系列文章，近期会为大家一一展现。
在MySQL数据库的学习中，数据库、数据表和数据的操作，不仅仅是必须掌握的内容，也是学习后续的基础噢~ 本期主要内容为： 数据库的创建、查看、选择与删除 数据表的创建、查看、选择与删除
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力，但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外，正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统，用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
这里介绍的MySQL相关知识，并不是针对那些想学习DBA的同学，而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点，是我学习MySQL数据库时，觉得有必要掌握的一些知识点。
：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
或许你还能想到 Redis、Zookeeper，甚至是 Elasticsearch ……
SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库。它提供了一种使用SQL语言与数据库进行交互的高级抽象，同时也提供了一种将数据库表映射到Python对象的方式。
我们在进行研究一个基因之前都要了解这个基因主要是功能是什么，或者它可能的功能是什么。如果要了解一个基因目前的功能的话。可以通过genecards来查找的。关于这个数据库，可以查看我们这两个帖子：genecards介绍一；genecards介绍二
您在Google上获得的图表数据库的描述主要是学术性的。我看到很多关于图形数据库的描述，它们讨论了Königsberg的七座桥梁或互联网的发明者Berners-Lee。有理论和愿景很好，但对我来说，我仍然认为引导相关性很重要。为什么图形数据库对您很重要？
ORACLE 数据库系统是美国 ORACLE 公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或 B/S 体系结构的数据库之一。比如SilverStream 就是基于数据库的一种中间件。
前一篇文章，学习了怎么发邮件。这次学习怎么备份数据库 数据库备份命令 1.备份单个数据库 备份名为zzes的数据库 mysqldump -u root -proot zzes>zzes.sql 这样干,在高版本mysql下会报个warn 所以可以使用下面方法 $ vi /etc/my.cnf 在里面填入你的用户名密码, 填入内容如下 [mysqldump] user=your_backup_user_name password=your_backup_password 保存,再用这个命令,即可导出
它揭示了表面看似无关的数学领域之间的深层联系，是数学界的伟大奇观之一。而这也指出了数学之美的另一个组成部分：数学模式必须在某种角度上是有趣的。
【新智元导读】使用真实数据所带来的隐私问题极大地阻碍了数据科学的发展。MIT 的本篇论文描述了一种自动创建合成数据的机器学习系统，这种合成数据与真实用户所产生的数据完全不同，却仍可用于开发和测试数据科学中的算法和模型。研究提出的 Synthetic Data Vault （SDV）可以从真实数据库中构建一个机器学习模型，来创建人造或合成数据。这一算法称为“递归条件参数聚合”（recursive conditional parameter aggregation）。研究显示，使用合成数据和使用真实数据的数据科
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
我们在研究基因的时候，尤其是在研究高通量数据分析，经常会碰到我们研究的这个数据的基因ID不是我们通常意义上的基因名。拿TCGA的数据举例，TCGA RNA-seq的数据比对的基因是ID是Ensembl数据库的ID号，如果我们拿到这样的ID号的话，有一些分析是进行不下去的，所以需要转化为传统意义上的Gene Symbol。
我们学数据分析、学Power BI，学SQL，往往苦于没有好的数据源来练手。网上很多教程、帖子、推文，大多要么不提供数据源，要么拿了很小的几个表来做示范，终究不痛快。其实微软很早就提供了几个经典的数据库案例：AdventureWorks， ContosoRetail，Northwind，WideWorldImporters.
为什么要选择在项目配置多数据源呢？ 多数据源设计一般应用到中大型的项目中，项目关联的业务性比较复杂，使用的数据库比较分散。我们使用多数据源的目的也有很多，比如：分布式数据库读写分离、集成不同数据库等。不管初衷是什么也都是为了提高项目的可维护性、稳定性、响应速度。我们本章来讲解下如何使用SpringDataJpa来让SpringBoot项目集成多个不同数据库的数据源。 本章目标 基于SpringBoot项目整合SpringDataJpa完成多数据源根据包名自动切换。 构建项目 我们使用IDEA工具创建一个Sp
KnockTF（http://www.licpathway.net/KnockTF/search.php）数据库就是基于这个目的构建的数据库。关于这个数据库，我在很久前的文章【这个网站提供了多种数据分析工具——增强子，非编码RNA转录信息等】中有提到，这个数据库收录了目前公共数据库当中敲减该转录因子后做的表达谱（芯片、二代测序）的数据，进而来反映这个转录因子变化后对于基因表达的影响。KnockTF不仅提供了感兴趣的TFs靶基因的全面基因表达信息，还收集了TFs上游通路信息以及下游靶基因的各种功能注释和分析结果，包括GSEA、GO富集、KEGG通路富集、层次聚类分析和差异表达分析。KnockTF进一步提供了有关TFs与启动子、超级增强子和靶基因典型增强子结合的详细信息。构建TF差异表达基因网络，对感兴趣的基因集进行网络分析，如子网络定位、拓扑分析和超几何富集。KnockTF将有助于阐明TF相关功能并挖掘潜在的生物学效应。
《【腾讯云的1001种玩法】十分钟轻松搞定云架构 · 数据库的主备 双活 读写分离》介绍了关于数据库的主备、双活、读写分离的知识，主要目的是通过实现主备数据库、双活数据库和读写分离，提高数据库的可用性、数据一致性和性能，同时降低数据库的运维成本。通过使用主备数据库、双活数据库和读写分离，可以实现数据库的容灾、数据备份和负载均衡，提高数据库的可用性、可靠性和性能。
我们获得的差异基因【学习：一文就会TCGA数据库基因表达差异分析，GEO数据库表达数据的提取以及limma包进行差异分析，TCGA数据库：GDCRNATools包下载数据、处理数据以及差异分析】，下游除了富集分析【学习：clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析；FunRich数据库：一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具】等以外，如果我们想找到参与调控这些差异基因的转录因子，作为研究的上游机制，是一个思路。而很多转录因子预测的数据库是基于转录因子的Chip-seq的数据来进行构建的，这样的结果能说明某一个转录因子结合某一段序列，但是结合并不一定说明可能影响这个基因的表达，所以最好做一个这个转录因子导入/导出的表达数据来说明对于基因表达的影响。
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持多种操作系统。在数据库管理过程中，我们经常需要导入或导出数据，以进行备份、迁移或数据恢复。
作者名：1_bit 简介：CSDN博客专家，2020年博客之星TOP5，InfoQ签约作者，蓝桥签约作者。15-16年曾在网上直播，带领一批程序小白走上程序员之路。欢迎各位小白加我咨询我相关信息，迷茫的你会找到答案。
NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
Flyway是一个开源的数据库版本管理工具，并且极力主张“约定大于配置”，简单、专注、强大。可以使用SQL完成数据同步，或者基于特定数据库的语法（例如PL / SQL，T-SQL等）或Java代码（适用于高级数据转换或处理LOB）的方式编写。并且数据库支持非常广泛：
在之前的学习中，我们已经在Linux系统上安装了Redis，之后的所有操作都在Linux 系统上完成操作
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库，最终在操作时，都是使用SQL语言来进行统一操作，因为我们前面讲到SQL语言，是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL，假如我们以后到了公司，使用的是别的关系型数据库，如：Oracle、DB2、SQLServer，也完全不用担心，因为操作的方式都是一致的。
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