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如何使用python连接MySQL

MySQL 是一个开源关系数据库管理系统,广泛用于存储、管理和组织数据。使用 MySQL 时,通常需要将多个组合成一个字符串以进行报告和分析。...Python是一种高级编程语言,提供了多个库,可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。 在本文中,我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 过程。...此技术对于需要使用 MySQL 数据库数据分析师和开发人员等个人特别有用,他们需要将多个合并到一个字符串。...这将打印 employee 每一行first_name和last_name串联。...结论 总之,我们已经学会了如何使用Python连接MySQL,这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵技能。

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MySQL timestamp类型自动更新

MySQL使用timestamp定义字段,默认情况下会给字段添加自动更新属性,本文将分析这个自动更新设置。...刨根问底 在create table语句中,对第一个出现timestamp类型字段定义会有如下几种情况: 使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,表示为当前时间戳但不会自动更新;...使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,表示为当前时间戳并且自动更新,也就是每次更新记录都会自动更新为当前时间戳; 没有使用...对于使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP进行定义,需要注意是如果该字段没有发生变化,将不会进行更新,而且对于多个使用DEFAULT...CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP进行定义mysql只会更新第一个使用它定义

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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立,这个只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...比如 tag1 变成 t1 ,tag2 变成 t2 ,tag3 变成 t3 。...一个比较灵活做法是对原数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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Mysql与Oracle修改默认

背景: 业务发展需要,需要复用历史,并且通过表里面原来一个未使用字段来区分不同业务。...于是想到通过default来修改默认: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null刷成default指定。...总结 1. mysql和oracle在default语义上存在区别,如果想修改历史数据,建议给一个新update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行时间) 2.

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mysql使用default给设置默认问题

结论: 1. add column和modify column在default语义上存在区别,如果想修改大历史数据,建议给一个新update语句(不管是add column还是modify column...即使指定了default,如果insert时候强制指定字段为null,入库还是会为null 3....如果仅仅是修改某一个字段默认,可以使用 alter table A alter column c set default 'c'; 用这种方式来替换modify,会省去重建操作,只修改frm文件...将test,添加num字段,设置默认为0: alter table A add column num default '0' comment '数量' 此时设置为0成功。 2....结论:mysql 默认只有在insert语句中没有这个字段时才会生效,如果insert中有插入该字段而该字段取值又为null,null将被插入到,默认值此时失效。

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关于mysql加索引这个中有null情况

在需求由于要批量查数据,且数据量挺大(2300万条记录) 且查询条件这两个字段没有加索引,为了增加查询速度,现在需要去为这两个字段添加索引。...刚开始加索引想到问题: 是否适合添加索引 我们都知道,添加索引都会降低插入和update效率,现在由于这个是用户所以说是数据update是不频繁。...B+树 不能存储为null字段吗。想想也是啊 为null 这个key 怎么建立啊,怎么进行区分呢?...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null里创建索引,并且在当条件为is null 时候也是会走索引。...所以说这个null一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引key为null在B+树是怎么存储着呢 ???

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为什么MySQL不建议使用NULL作为默认

NULL是一种对特殊约束,我们创建一个新时,如果没有明确使用关键字not null声明该数据,Mysql会默认为我们添加上NULL约束....有些开发人员在创建数据时,由于懒惰直接使用Mysql默认推荐设置.(即允许字段使用NULL).而这一陋习很容易在使用NULL场景得出不确定查询结果以及引起数据库性能下降....NULL并不意味着什么都没有,我们要注意 NULL 跟 ''(空)是两个完全不一样.MySQL可以操作NULL操作符主要有三个....使用NULL容易引发不受控制事情发生,有时候还会严重托慢系统性能....根据以上缺点,我们并不推荐在设置NULL作为默认,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL.

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MySQL使用存储过程批量更新数据库所有某个字段

当时添加时候没有设置默认,现在要对二三十张某个字段,如对 del_flag 设置默认为0,怎么做呢?一张一张地设置比较蠢,如何实现批量操作呢?比如查出所有的名,然后来一个循环操作。...下面是对 sens_blog 这个库所有的 del_flag 设置默认示例 -- 如果存储过程存在就删除 DROP PROCEDURE IF EXISTS updateColumn; CREATE...); -- 查询数据库sens_blog中含有del_flag,如果区分大小写使用binary COLUMN_NAME = 'del_flag' DECLARE result CURSOR FOR...sql,根据需要使用CONCAT函数连接 -- 批量设置所有为del_flag字段0 -- SET @execSql = CONCAT('UPDATE ', tname, ' SET del_flag...(); 如果你想做其他操作,只需要修改22行,改成你SQL语句就行,当然数据库名和字段名也要改。

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为什么MySQL不建议使用NULL作为默认

对于这个问题,通常能听到答案是使用了NULL将会使索引失效,但是如果实际测试过一下,你就知道IS NULL会使用索引,所以上述说法有漏洞。...着急的人拉到最下边看结论 前言 NULL是一种对特殊约束,我们创建一个新时,如果没有明确使用关键字not null声明该数据,MySQL会默认为我们添加上NULL约束。...有些开发人员在创建数据时,由于懒惰直接使用Mysql默认推荐设置.(即允许字段使用NULL).而这一陋习很容易在使用NULL场景得出不确定查询结果以及引起数据库性能下降。...介绍 NULL并不意味着什么都没有,我们要注意 NULL 跟 ''(空)是两个完全不一样MySQL可以操作NULL操作符主要有三个。...(就像额外标志位一样) 根据以上缺点,我们并不推荐在设置NULL作为默认,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL。

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mysql学习—查询数据库特定对应

遇到一个问题,我将问题抽象简单描述如下: 循环查询数据库所有,查出字段包含tes,并且将test修改为hello?...因为自己不才找了很久也没有找到很好方法,又对mysql游标等用法不是很了解,在时间有限情况下,发现了下面的方法,分享给大家: 1:查找 (1)使用工具 我使用mysqlNavicat...for MySQL工具 (2)使用sql语法 这个方式暂时我还是不会,等我熟悉语法之后在补充。...2:替换 替换也有很多方法,这里我介绍我使用方式: UPDATE 名 SET 字段名=REPLACE(字段名, '原内容', '替换内容'); UPDATE t_about SET pic=REPLACE...(pic, '/attached', 'http://www.tcl.com'); 正则替换法: 下面这段意思是:df_templates_pages 字段为enerateHtml包含有

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Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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