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mysql—mysql中如何存储日期数据

一.DateTime类型 1,特点 1)以YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction]格式存储日期时间,在mysql5.6前可以只能存储到秒,在5.6后能存储到微秒 2)datetime...1970-01-01到2038-01-19 3)timestamp类型显示依赖于所指定的时区 4)在行的数据修改时可以自动修改timestamp列的值 ,这个功能非常的有用,在本行的任何数据被修改时...都会自动修改这个时间,经常使用这个功能来标识每行最后被修改的时间,需要注意的是,如果一张表中有两个列是timestamp,那默认情况下只有第一列会自动更新,其他列不会 三.演示 1.关于时区的区别 1)首先在一张表中,...存储两个列的值,第一列是datetime类型,第二列是timestamp类型,用相同时区存进去 2)修改当前数据库的时区,再次查询 3)结论:第一列的时间没有随着时区的变化而变化,第二列就变了,...五.time类型 用于存储时间的数据,格式为HH:MM:SS 六.注意事项 1.不要使用字符串类型来存储日期时间的数据 理由: 1)日期时间类型通常比字符串占用的存储空间小 2)日期时间类型在进行查找过滤时可以利用日期来进行对比

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Flask session的默认将数据存储在cookie中的方式

Flask session默认使用方式说明 一般服务的session数据是在cookie处存储session的id号，然后通过id号到后端中查询session的具体数据。...为了安全，一般session数据都是存储在后端的数据库中。...但是也有其他的存储方式，如下： Flask session的默认存储方式是将整个数据加密后存储在cookie中，无后端存储 将session的id存储在url中，例如：url?...sid=sessionid，这是session id针对于无法存储cookie情况的做法。 那么本章节主要介绍Flask默认将session数据存储在cookie中的方式。...其中可以知道session的数据是存储在这个cookie的value中的，而为了保证一定程度的安全，所以设置了密钥进行加密。

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    在控制流中存储数据

    如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...如果可以将程序转换为在控制流中存储显式状态，那么该显式状态只是对控制流的笨拙模拟。 在广泛支持并发性之前，这种笨拙的模拟通常是必要的，因为程序的不同部分希望改用控制流。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。...局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项： 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展，那么通常最好将状态保留为数据。

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    Flask session的默认将数据存储在cookie中的方式

    Flask session默认使用方式说明 一般服务的session数据是在cookie处存储session的id号，然后通过id号到后端中查询session的具体数据。...为了安全，一般session数据都是存储在后端的数据库中。...但是也有其他的存储方式，如下： Flask session的默认存储方式是将整个数据加密后存储在cookie中，无后端存储 将session的id存储在url中，例如：url?...sid=sessionid，这是session id针对于无法存储cookie情况的做法。 那么本章节主要介绍Flask默认将session数据存储在cookie中的方式。...其中可以知道session的数据是存储在这个cookie的value中的，而为了保证一定程度的安全，所以设置了密钥进行加密。

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    将配置存储在容器registry而非Git中的优势

    除了Git，甚至可以替代Git，为什么您应该考虑将配置文件存储在容器注册表中？...将配置文件和包存储在 Git 中非常常见。有时它们与源代码一起提交，有时与其他配置包一起存储，有时则位于它们自己的存储库中。...当将配置单独存储时，在 Git 中执行配置编辑的繁琐工作变得更加明显：克隆、分支、编辑、添加、提交、推送、创建变更请求、审查、合并、标记。...使用容器注册表进行通用工件存储存在一种更广泛的趋势。毕竟，容器镜像本质上是一组文件的捆绑包。（能够将镜像作为卷挂载到 Kubernetes 中运行的容器中本来是很好的，但这又是另一个问题。）...您尝试过将配置存储在容器镜像中吗？它比其他方法更好吗？这看起来仍然显得不必要地麻烦吗？ 欢迎在此回复，或通过LinkedIn或X/Twitter给我发消息，我计划将此内容交叉发布。

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    数据湖存储在大模型中的应用

    本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...为什么模型越来越大 对存储系统而言，通用型人工智能也属于应用的一种，那么了解大模型的应用机制和核心需求对存储系统的设计也至关重要。...数据加速器GooseFS可以将训练数据加载到GPU内存、本地盘或者可用区全闪存储集群等不同级别的缓存中，缩短IO路径，提升数据访问性能。...TStor产品系列旨在打造“公私一体”的存储平台，将公有云存储能力延伸到私有环境中，提供可靠稳定的存储能力和数据处理能力。 未来，基于大模型这一新技术的应用和业态将会日趋丰富。

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    spring cloud config将配置存储在数据库中

    本文将介绍使用另外一种方式存放配置信息，即将配置存放在Mysql中。...案例实战 在本案例中需要由2个工程，分为config-server和config-client，其中config-server工程需要连接Mysql数据库，读取配置；config-client则在启动的时候从...spring.datasource配置了数据库相关的信息，spring.cloud.config.label读取的配置的分支，这个需要在数据库中数据对应。...由于Config-server需要从数据库中读取，所以读者需要先安装MySQL数据库，安装成功后，创建config-jdbc数据库，数据库编码为utf-8，然后在config-jdbc数据库下，执行以下的数据库脚本...在浏览器上访问http://localhost:8083/foo，浏览器显示bar-jdbc,这个是在数据库中的，可见config-client从 config-server中读取了配置。

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    JuiceFS 在 ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储中的实践

    这个难题在 Elasticsearch 与 ClickHouse 这两个场景中尤为突出，为了应对不同热度数据对查询性能的要求，这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略。...同时，在存储介质方面，随着云计算的发展，对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐。越来越多的企业将温、冷数据迁移至对象存储。...但如果将索引、分析组件直接对接至对象存储时会发生查询性能、兼容性等问题。 这篇文章将为大家介绍这两个场景中冷热数据分层的基本原理，以及如何通过使用 JuiceFS 来应对在对象存储上存在的问题。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。...这个存储策略会根据用户的规则去不定期的、自动地将数据从默认磁盘上下沉到指定的，比如 JuiceFS 中。 Step 4：为特定表设置存储策略及 TTL。

    1.9K30

    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    Python大数据分析 1 简介 HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...store对象进行追加和表格查询操作 ❞ 使用put()方法将数据存入store对象中： store.put(key='s', value=s);store.put(key='df', value=df...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时

    2.9K30

    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...'对应的模式以表格的模式写出，速度稍慢，但是支持直接通过store对象进行追加和表格查询操作 ❞ 使用put()方法将数据存入store对象中： store.put(key='s', value=s);...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。

    5.4K20

    数据库中存储日期的字段类型到底应该用varchar还是datetime ？

    该字符串未被识别伪有效的DateTime        正在做的新闻发布系统，数据库中存储时间的字段类型为datetime类型，并且字段值都是在服务器端自动获取的。...解决方法          解决这个问题用了两个办法：         1、如果数据库中存储时间的数据类型为datetime，那就避免在后台代码（*.aspx.cs）中转化时间格式，将格式转化的任务放到界面代码...2、将数据库中存储时间的数据类型改为varchar()，不过这时最好让这些时间是数据库中自动生成的（一个没有格式的输入也可能会导致输出错误），因为存储类型为varchar()，所以获取到的值也就被认为是一个字符串...，这时在转换时间格式时就少了上图中【将获取的时间转化为客户端时间格式下的值】的步骤，直接将数据库中的时间字符串进行转化（这时那些转化函数是能识别数据库中的时间函数的），客户端的时间格式不再影响转换过程。...等，那就麻烦了，尤其实在大型数据查询中转换类型是会影响效率的 总结         数据库中存储日期的字段类型到底应该用varchar还是datetime ？

    3.9K30

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...在推荐系统中，我们需要根据用户的喜好和观看历史，进行复杂的查询操作来获取推荐结果。MongoDB的查询性能优秀，可以快速地返回满足条件的数据。...在推荐系统中，用户数量和数据量可能会随着时间的推移而增长，MongoDB的可扩展性和高可用性可以保证系统的稳定性和性能。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。

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    将所有对象存到数据库中在Shop.m中

    原帖地址 如果将字典或数组直接存储在数据库中，会将数组或字典转化成字符串，所以可以使用归档与反归档的方法将数据进行编码和解码成二进制数据进行存储，而在数据库中需要使用blob类型存储二进制数据。...如下面的例子： 在Shop.m中 #import "Shop.h" @implementation Shop #pragma mark 编码 -(void)encodeWithCoder:(NSCoder...NSString *)description { return [NSString stringWithFormat:@"%@--%f",self.name, self.price]; } @end 在ViewController...中 初始化数据库 //初始化数据库 -(void)initDatabase { //初始化 NSString *path = [[NSSearchPathForDirectoriesInDomains...shop.sqlite"]; self.db = [FMDatabase databaseWithPath:path]; [self.db open]; //创表 //数据库中

    1.3K20

    MONGODB 可以在应用系统中作为核心数据库？

    其中通过MONGODB 来作为核心库的好处 1 提高读取的性能,通过嵌套的方式的设计方式,将传统数据表中的JOIN 转换为一次读取获得数据的方式,提高数据的查询性能....并且这样的操作方式将事务原子化. 2 查询数据的多源化,由于反范式,则在设计中可能存在同样的数据存在不同的collection中的情况, 那这样的设计可以在查询的逻辑层面分散某些查询的数据来源....在进行MONGODB 应用的承载的设计之初要把握 1 实体：实体可以理解为数据本身表达的意思 2 属性：标明实体中数据本身的分类，属性 3 关系：实体和实体之间的关系 掌握这三者的关系，与后面设计数据存储和查询是有关联的...特性1 例如MONGODB 特有的多点写入确认的特点，在你认为这条信息是需要读写分离的，那完全可以将信息写入的时候，通过W 属性将信息在多个节点同时写入，保证原子性，那读写分离中是能保证你数据的写入和读取是可以保证一致性的...总结一下， MONGODB设计 1先通过业务来判定，是否应该通过MONGODB来解决问题是否是MONGODB 擅长的领域 2通过技术架构，以及应用中的数据存储设计，将一对一，一对多，多对多的问题解决

    1.4K30

    如何让数据值在PBI中智能化显示 - 效果

    对数据值智能化显示，让作图能力上到一个新的台阶。这将需要综合运用 Power BI 及 DAX 的众多高级思维模式和技巧实现，是高级专家值得仔细研究的课题。...矩阵数据值的智能化显示 用户希望矩阵中的数据值可以根据自己的大小自行判断并给出紧凑的显示，如下： 大部分的产品的年销售额都是几十万规模，用英文规范显示，就是多少 K ，而总计则超过了百万，则应该显示为...如果你认为这种方法只是对矩阵文本的处理，那就错了，因为除了矩阵外，我们还需要对图表（如：柱形图）的显示做智能化处理，如下： 在向下钻取后，如下： 如果切换到中文模式，如下： 这样一来，矩阵和图表中的数据值都可以得到正确合理的显示...整数智能模式 对于数量，不存在小数的全整数情况，也要完美适配，如下： 导出数据而非文本 不论是矩阵或图表，虽然在显示上都是 K，M 等，但导出数据后需要继续处理，因此导出数据必须是纯数字的，如下：...学会一个函数，只能帮助我们解决一个问题；而学会思考模式将帮助我们解决一系列问题；而学会抽象系统化思考模式将引导我们打开新的世界。 如果你很喜欢探索这样的经典，欢迎留言点赞，我会把这些干货分享给你哦。

    3.9K30

    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    通常，此类数据将包含一个分类级别作为行的一部分，定义如何处理、审计等策略。在之前的博客中，我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记，并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起，例如 公开 未分类 其他 当然，您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下，FOR将具有要更改其级别数据的名称，而ACTION将是在更新（之前和之后），插入或删除时使用的名称。

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