最近有个新项目刚过完需求，正式进入数据库表结构设计阶段，公司规定统一用数据建模工具 PowerDesigner。但我并不是太爱用这个工具，因为它的功能实在是太多了，显得很臃肿繁琐，而平时设计表用的也就那么几个功能。
项目紧迫，需在短时间内交付成果，新团队成员，吐嘈之前数据库设计太low，很难看懂数据库表结构间的关系，为了使新同事更好的了解数据库表结构，特意使用powerDesigner对oracle、mysql数据库逆向生成物理图、概念图，，希望能给新同事带来帮助，更好的提高开发效率 一、oracle odbc数据源配置 1、下载驱动包 base包：instantclient-basic-windows.x64-12.1.0.2.0.zip ODBC包：instantclient-odbc-w
最近有个新项目刚过完需求，正式进入数据库表结构设计阶段，公司规定统一用数据建模工具 PowerDesigner。但我并不是太爱用这个工具，因为它的功能实在是太多了，显得很臃肿，而平时设计表用的也就那么几个功能。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据库设计概念总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
Gorm提供了数据库迁移和自动创建表的功能，可以让我们方便地管理数据库模型的变化和创建数据库表。
Jpa (Java Persistence API) 是 Sun 官方提出的 Java 持久化规范。它为 Java 开发人员提供了一种对象/关联映射工具来管理 Java 应用中的关系数据。它的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合 ORM 技术。值得注意的是，JPA只是一套规范，不是具体的实现。Java很喜欢自己去定义规范，然后让厂商自己去实现，比如JMS等。
当前项目的开发都是数据库驱动，即分析出项目中所需要存储的数据，然后设计数据表结构，接下来对通过编写 SQL 语句对数据库中的表进行 CURD 操作。
数据库模式定义语言DDL(Data Definition Language)，是用于描述数据库中要存储的现实世界实体的语言。
http://www.cnblogs.com/RunForLove/p/5693986.html
数据库表结构（Schema）定义了数据表（Table）的名字，以及每一个数据表中所包含的数据列（Column）的名字、属性等信息。它描述了一个数据库所拥有的框架，记录在数据库中的数据都需要遵循 Schema 里的定义。
2. 字段编辑。注意事项： 1）此处不要手动加入外键字段。稍后在介绍ER图时，通过工具自动添加外键字段。 2）非外键字段要有类型前缀 3）PK=主键;NN=非空;UQ=唯一;BIN=二进制流;UN=正整数;AI=自增 4）当字段为字符串时，在3.处可以选择编码格式 5）字段应在4.处添加中文注释，描述其意义。如果是类型、权制等通过数字表述意义的，应说明数值与意义的对应关系。
一般情况下，我们都是手动整理数据库表结构文档，当表结构有变动的时候，自己手动进行维护。
对于API的文档，我们有Swagger等工具来自动生成了。但有有一类文档还是常常困扰着我们，那就是数据库表结构的文档。相信很多同学都有过手写数据库表结构文档 的经历吧？常规操作就是一通无脑的 CV 大法，产出一份小几十页的 Word 文档。 那么，是否有什么工具，可以帮我们偷懒高效的自动 生成数据库表结构文档呢？ 还真有！下面就来介绍这样一个工具：screw！ 2. screw 简介 screw 是一个简洁好用的数据库表结构文档的生成工具 ，支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等主流的关系
A、SQL及索引优化 根据需求写出良好的SQL，并创建有效的索引，实现某一种需求可以多种写法，这时候我们就要选择一种效率最高的写法。这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。
NeuroDB是一个内存级图数据库引擎，能够利用Neuro-cypher指令实现对图数据的创建、编辑、检索 以及建立在复杂图算法上的一些高级图应用。 NeuroDB的主要特性为：
对应关系表 根据表格对应,来理解Elasticsearch Elasticsearch MySQL 索引库（indices） Database 数据库 类型（type) Table 数据表 文档（Document） Row 行 域字段（Field） Columns 列 映射配置（mappings） 每个列的约束（类型、长度） 对Elasticsearch相关概念说明 概念 说明 索引库（indices) indices是index的复数，代表许多的索引 类型（type） 类型是模拟mysql中的table
对Elasticsearch相关概念说明 概念 说明 索引库（indices) indices是index的复数，代表许多的索引 类型（type） 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引（目前6.X以后的版本只能有一个类型），类似数据库中的表概念。数据库表中有表结构，也就是表中每个字段的约束信息；索引库的类型中对应表结构的叫做映射(mapping)，用来定义每个字段的约束。 文档（document） 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档 字段（field）
由于EasyGBS产品的数据库不支持大量的使用，因此我们需要通过安装MySQL数据库来代替EasyGBS内部的数据库。EasyGBS在调试现场接入mysql的时候出现一个问题，就是启动过后数据库表生成的不全，通道表之后的表数据都没有生成。
在MySQL数据库中，表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法，包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
下面是 JDBC 在 Java 应用和数据库之间的位置，充当着一个中间者，供 Java 应用程序访问所有类别的数据库，建立一个标准
表的约束：表中一定要有各种约束，通过约束，让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段，倒逼用户，插入正确的数据。反过来，在 mysql 角度，凡是插入进来的数据，都是符合数据约束的！约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件！
上周，推送了一篇：“ 收藏！用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。” 本文是上篇的姊妹篇，只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。
Activiti5是由Alfresco软件在2010年5月17日发布的业务流程管理（BPM）框架，它是覆盖了业务流程管理、工作流、服务协作等领域的一个开源的、灵活的、易扩展的可执行流程语言框架。Activiti基于Apache许可的开源BPM平台，创始人Tom Baeyens是JBoss jBPM的项目架构师，它特色是提供了eclipse插件，开发人员可以通过插件直接绘画出业务流程图。
MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本 关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库)就为此而生 ---- 与Mysql相比,Mongodb简单极
给大家介绍一款在线ER模型生成的工具，可以针对多种数据库的DDL文件在线生成ER模型图表，支持MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL等数据库。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
It can generate markdown structure documents of MySQL succinctly~
在实际工作中，一张表，我们可能需要在Mysql数据库中建表，又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题，非常影响我们建表的效率。本篇文章，以Oracle数据库表为源表，通过PowerDesigner工具将其转化成Mysql数据库建表语句。
在接口测试中把 Case存储至数据库中，是比较常见的“数据驱动”做法。而在实际的接口测试用例开发中，对数据库的操作无非就是“增删改查”。就为最普遍的单表操作而言，除了表和字段不同外，语句都是类似的，测试人员需要写大量类似而枯燥的语句来完成业务逻辑。
在Spring Boot应用的测试一文中，我们在StarterRunner类的run(...)方法中给数据库中添加一些初始数据。尽管通过编程方式添加初始数据比较快捷方便，但长期来看这并不是一个好办法——特别是当需要添加的数据量很大时。我们开发最好把数据库准备、数据库修改和数据库的配置与将要运行的程序代码分离，尽管这仅仅是为测试用例做准备。Spring Boot已经提供了相应的支持来完成这个任务。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
对象-关系映射(Object/Relation Mapping，简称 ORM)，是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。 Java 中 ORM 的原理： 先说 ORM 的实现原理，其实，要实现 JavaBean 的属性到数据库表的字段的映射，任何 ORM 框架不外乎是读某个配置文件把 JavaBean 的属 性和数据库表的字段自动关联起来，当从数据库 SELECT 时，自动把字段的值塞进 JavaBean 的对应属性里，当做 INSERT 或 UPDATE 时，自动把 JavaBean 的属性值绑定到 SQL 语句中。简单的说：ORM 就是建立实体类和数据库表之间的关系，从而达到操作实体类就相当于操作数据库表的目的。
嗯，通常我不需要显示的使用这把锁，当我们对数据库表进行CRUD操作时MYSQL会自动给这个表加上元数据锁，并且这把锁会和所有企图改变表结构的SQL互斥。
实体关系图，通过一张ER图，能够快速的了解数据库层面的表结构设计。目前做企业级应用系统，花费了大量的时间在数据库表结构的设计上，所以打算从源头梳理一下怎么样才能画好ER图，画好图是第一步，在这个过程中怎么样做好设计，然后来保证业务系统的功能实现以及扩展性的要求。
我是如何生成ER模型图，无脑加小白生成ER模型，还用画ER模型图吗，直接导入，数据库视图直接导入查看。
今天小编和大家来聊一下SQLALchemy这个模块，该模块是Python当中最有名的ORM框架，该框架是建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库的操作，简而言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
我们在操作数据库时候一般都是通过sql代码来操作mysql数据库中相关数据，这就需要懂得sql语句，那么怎么样才能在不懂sql语句的情况下通过我们所学的python代码来实现对mysql数据库的操作？
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 8:55 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2020 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transacti
在之前的文章中介绍过了Mybatis，MBG 和 MybatisPlus 等一系列Mybatis相关的技术，有朋友在评论区提到了Jpa，也评论了SpringData Jpa 和 Mybatis 的优劣。但是方便也好，强大也好，每个技术都有自己的使用场景，所以我不在文中讨论好坏，今天带来Jpa的使用教程，各个技术大家根据需要任选。
Golang最近很火,于是产生了利用golang做web的想法.目前比较热门的应该是beego,iris这两个框架,为了快速上手,于是选择了beego
默认端口：3360 ；默认主机地址：127.0.0.1 也可以写成 localhost
相信大家对传统关系型数据库都不陌生，我们常常使用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、DB2、Teradata、Infomix、Sybase、PostgreSQL、Access、FoxPro 等；相对应的，常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
客户端就是我们正常使用的mysql，我们通过客户端向服务端发送需求，服务端通过某些算法访问"数据库文件"来解决需求拿到结果，最后将结果发送给客户端让客户拿到，逻辑图如下：
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
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。
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