连接到MySQL数据库在开始执行MySQL查询之前，我们需要先连接到MySQL数据库。Python提供了几个库来连接到MySQL数据库，其中比较流行的是mysql-connector-python库。...这些参数包括MySQL数据库的用户名、密码、主机名、数据库名称等信息。最后，我们使用mysql.connector.connect()方法连接到MySQL数据库。...如果连接成功，cnx变量将保存数据库连接。执行MySQL查询一旦我们成功连接到MySQL数据库，就可以执行MySQL查询。MySQL查询是使用SQL语言编写的，并且可以使用Python库来执行。...最后，我们遍历游标中的每一行，并使用print()函数输出每一行的结果。示例下面我们将使用一个示例来演示如何使用Python执行MySQL查询。...最后，我们遍历游标中的每一行，并使用print()函数输出每一行的结果。如果您希望使用其他类型的查询，例如插入、更新或删除数据，可以使用类似的方法执行查询。
Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在 slave 端再对相同的数据进行修改。...所以 row 的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，非常容易理解。而且不会出现某些特定情况下的存储过程或 function ，以及 trigger 的调用和触发无法被正确复制的问题。...优点： 在 statement 模式下，首先就是解决了 row 模式的缺点，不需要记录每一行数据的变化，减少了 bin-log 日志量，节省 I/O 以及存储资源，提高性能。...由于 row 是基于每一行来记录的变化，所以不会出现类似的问题。 3....Mixed 从 5.1.8 版本开始，MySQL 提供了除 Statement 和 Row 之外的第三种复制模式：Mixed，实际上就是前两种模式的结合。
binlog模式总共可分为以下三种：row，statement，mixed 1.Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在slave端再对相同的数据进行修改，只记录要修改的数据，只有value...优点：在row模式下，bin-log中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅仅只需要记录那一条记录被修改了，修改成什么样了，所以row的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，非常容易理解...优点：在statement模式下首先就是解决了row模式的缺点，不需要记录每一行数据的变化减少了binlog日志量，节省了I/O以及存储资源，提高性能。...由于row是基于每一行来记录的变化，所以不会出现，类似的问题。...从5.1.8 版本开始，MySQL 提供了除 Statement 和 Row 之外的第三种复制模式：Mixed，实际上就是前两种模式的结合。
sed [options] 'command' file(s) 基本命令 匹配内容 $ sed 'p' /etc/passwd # 每一行输出两次 $ sed -n 'p' /etc/passwd...p' # 匹配第10行之外的内容 $ nl /etc/passwd | sed -n '10,20!...p' # 匹配除第10至20行之外的内容 间隔行 $ nl passwd | sed -n '1~2p' # 从第1行开始，每隔2行打印 1 root:x:0:0:root:/root:/bin...nl /etc/passwd | sed '1,3c=======' ======= 4 sys:x:3:3:sys:/dev:/usr/sbin/nologin 替换是整体替换，而不是每一行替换...仅替换每一行的第一个 $ sed 's/false/true/g' /etc/passwd # 全局替换每行出现的文本 筛选数据 $ ifconfig | sed -n '/inet /p' | sed
一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。 Presto主要用来处理响应时间小于1秒到几分钟的场景。...block由两部分组成：boolean valueIsNull[]表示每一行是否有值。 T values[] 每一行的具体值。...每一行的长度等于下一行的起始便宜减去当前行的起始便宜。 boolean valueIsNull[] 表示某一行是否有值。如果有某一行无值，那么这一行的便宜量等于上一行的偏移量。...主要有两部分组成： 字典，可以是任意一种类型的block(甚至可以嵌套一个字典block)，block中的每一行按照顺序排序编号。 int ids[]表示每一行数据对应的value在字典中的编号。...2）能够连接多个数据源，跨数据源连表查，如从Hive查询大量网站访问记录，然后从Mysql中匹配出设备信息。 3）部署也比Hive简单，因为Hive是基于HDFS的，需要先部署HDFS。 ?
减少函数使用（尤其是耗时的函数）。一个函数可能在结果集中每行都被调用一次或者在一个表里面每一行都被调用一次，这样做效率是非常低的。 掌握不同存储引擎的优化方案，合理的运用索引技术。...（对于统计型的数据，开启只读事务） 避免将查询转换成比较难以理解的方式，以免 MySQL无法进行优化 熟练掌握 EXPLAIN计划 调整 MySQL用于缓存数据的内存大小 减少锁表的情况 内置优化 在做...多表查询中， MYSQL会对表进行评估从而构造出更简单的查询 优先读取常量表 空表或者一个有一行的表。...如果 ORDER BY 和 GROUP BY 字段不同，或是除join queue中的第一个表之外其它含有 ORDER BY 或 GROUP BY的表都会为其创建临时表 如果使用了 SQL_SMALL_RESULT...早期版本中认为索引扫描行占 30%的时候就会换成全表扫描，但进过改进后，现在将根据 表的大小、行的数目、I/O块大小等综合评估 在某些情况下， MySQL会直接跳过数据文件直接从索引中读取内容（比如：
下图是主键索引的示意图 数据表每一行的数据内容，都是挂接到叶子节点的 ?...InnoDB搜索引擎辅助索引与MyISAM索引的不同是 InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址 如下图是将名称字段设置为辅助索引的示意图 挂接到叶子节点是主键索引的值 ?...MySQL会将选一个不包含null的字段将它当做主键，并建立索引 如果连这样的字段都没有，就会使用行号生成一个聚集索引，把它当做主键，这个行号大小为6bytes 就是这么强硬 所以最好还是建议新建一个自增的...计算机cpu处理的所有数据，都必须是从内存当中读取（别抬杠，又或者说缓存、寄存器） 计算机需要按照分页或分段的方式将数据从磁盘读取到内容 这个读取过程相对于运算速度，是很慢的 每次读取的数据量也是有限的...而B+树的所有节点都会出现在叶子节点 每一行数据也挂接在叶子节点 非叶子节点仅仅充作索引目录的作用 所以每次I/O操作可以读取更多的节点数量 当找到目标数据的时候，再通过节点中的数据地址信息去读取数据
Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在 slave 端再对相同的数据进行修改。...所以 row 的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，非常容易理解。而且不会出现某些特定情况下的存储过程或 function ，以及 trigger 的调用和触发无法被正确复制的问题。...优点：在 statement 模式下，首先就是解决了 row 模式的缺点，不需要记录每一行数据的变化，减少了 bin-log 日志量，节省 I/O 以及存储资源，提高性能。...由于 row 是基于每一行来记录的变化，所以不会出现类似的问题。 3....Mixed 从 5.1.8 版本开始，MySQL 提供了除 Statement 和 Row 之外的第三种复制模式：Mixed，实际上就是前两种模式的结合。
Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在 slave 端再对相同的数据进行修改。...所以 row 的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，非常容易理解。而且不会出现某些特定情况下的存储过程或 function ，以及 trigger 的调用和触发无法被正确复制的问题。...优点：在 statement 模式下，首先就是解决了 row 模式的缺点，不需要记录每一行数据的变化，减少了 bin-log 日志量，节省 I/O 以及存储资源，提高性能。...由于 row 是基于每一行来记录的变化，所以不会出现类似的问题。 3. ...另外，看到官方文档说，从 5.1.8 版本开始，MySQL 提供了除 Statement 和 Row 之外的第三种复制模式：Mixed，实际上就是前两种模式的结合。
3、* 很多时候为了方便，使用select*，但是如果表的字段非常多，且还有连表的情况下，如果需要的字段不多，建议将*改为具体的字段。这样会节省内存。...新建映射表即新建一个表C，该表用于存放表A与表B有对应关系的id，即表C的结构是 id, aid,bid，其每一行表示表A的id为aid的数据与表B的id为bid的数据具有对应关系。...冗余字段即在表A中加入一个字段bid，则很容易从表a中确定每一行和表b的对应关系。...映射表单独使用，便于单独查询与维护，但是当表A、B中任何一行被删除时，都需要同步删除相应的映射表；冗余字段查询方便，查询A可以附带把B的信息查到，但是其维护复杂，当表B删除一行时，则还需要考虑是将A的此行置空还是不允许...通常A和B是多对多的情况下，必须建映射表，例如书本和其详细分类，每本书都可以分在好几类，而每一类又有好多书；但A和B是一对一或者一对多的情况下，则需要在“多”的那个表建立冗余字段，如城市和省份关系表，需要在城市表里冗余省份字段
MySQL 自身就提供了表锁的能力： 读锁：LOCK TABLE table_name READ 用读锁锁表，会阻塞其他事务的写操作 写锁：LOCK TABLE table_name WRITE 用写锁锁表...步骤 1：判断表是否已被其他事务用表级锁锁住了整张表 步骤 2：判断表中的每一行是否已被行级锁锁住 看起来没有什么困难的，但请注意步骤 2，判断表中的每一行，各位，如何判断？ 显然，需要遍历！...遍历表中的每一行。 小学生都能想到这样的判断方法效率实在太过于低下了。 于是就有了意向锁！...意向锁是一个表级锁，其作用就是指明接下来的事务将会用到哪种锁。...也就是说原先步骤 2 的遍历表中每一行的操作，简化成了判断下整张表上有无表级意向锁就行了，效率大幅提升。 这就是为什么要有意向锁了。 End.
用户像对任何数据库管理系统那样将查询发送到Greenplum数据库。它们使用psql之类的客户端应用连接到Greenplum的Master主机上的数据库实例并且提交SQL语句。...除通常的数据库操作（例如表扫描、连接等等）之外，Greenplum数据库还有一种额外的被称为移动的操作类型。移动操作涉及到在查询处理期间在segment实例之间移动元组。...nested loop join 嵌套循环连接，是比较通用的连接方式，分为内外表，每扫描外表的一行数据都要在内表中查找与之相匹配的行，没有索引的复杂度是O(N*M)，这样的复杂度对于大数据集是非常劣势的...sort merge-join merge join需要首先对两个表按照关联的字段进行排序，分别从两个表中取出一行数据进行匹配，如果合适放入结果集；不匹配将较小的那行丢掉继续匹配另一个表的下一行，依次处理直到将两表的数据取完...依次扫描探测表拿到每一行数据根据join condition生成hash key映射hash map中对应的元組，元組对应的行和探测表的这一行有着同样的hash key, 这时并不能确定这两行就是满足条件的数据
ROW模式」 Binlog日志中仅记录哪一条记录被修改了，修改成什么样了，会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节，「Master修改了哪些行，slave也直接修改对应行的数据」 ❝优点：row的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节...❝优点：在statement模式下首先就是解决了row模式的缺点，不需要记录每一行数据的变化减少了binlog日志量，节省了I/O以及存储资源，提高性能。...由于row是基于每一行来记录的变化，所以不会出现，类似的问题。 ❞ 「3....另外，看到官方文档说，从 5.1.8 版本开始，MySQL 提供了除 Statement 和 Row 之外的第三种复制模式：Mixed，实际上就是前两种模式的结合。...「在 Mixed 模式下，MySQL 会根据执行的每一条具体的 SQL 语句来区分对待记录的日志形式，也就是在 statement 和 row 之间选择一种。」
1) end end print("enter a number:") a = io.read("*n") --读取一个数字 print(fact(a)) 1.1 程序段 我们将Lua语言执行的每一段代码称为一个程序段...，一个常见的技巧是将这些代码放入—[[和—]]之间，例如： --[[ print(10) --无动作，被注释掉了 --]] 当我们需要重新启用这段代码时，只需要在第一行行首添加一个连字符即可： --...-[[ print(10) --10 --]] 在第一个示例中，第一行的—[[表示一段多行注释的开始，直到两个连续的右括号这段多行注释才会结束，因而尽管最后一行有两个连续的连字符，但由于这两个连字符在最后两个右括号之前...在上述赋值语句执行后，Lua语言会最终回收该变量占用的内存。 1.4类型和值 Lua语言是一种动态类型的语言，在这种语言中没有类型定义，每个值都带有其自身的类型信息。...不过，在Lua语言中，Boolean值并非是用于条件测试的唯一方式，任何值都可以表示条件。在Lua语言中，条件测试将除Boolean值false和nil外的所有其他值视为真。
row-based 在基于行的日志中，master会将事件写入二进制日志文件以表明单个表的行如何受到影响。日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在 slave 端再对相同的数据进行修改。...优点： 不记录每一行数据的变化，减少了 bin-log 日志量，节省 I/O 以及存储资源，提高性能。因为只记录在 master 上所执行的语句的细节，以及执行语句时候的上下文的信息。...由于 row 是基于每一行来记录的变化，所以不会出现类似的问题。...mixed 从 5.1.8 版本开始，MySQL 提供了除 statement 和 row 之外的第三种复制模式：mixed，实际上就是前两种模式的结合。...返回信息中除了日志所包含的信息之外，还包括本次返回的信息已经到Master端的bin-log文件的名称以及bin-log的位置 Slave的IO进程接收到信息后，将接收到的日志内容依次添加到Slave端的
每个AT命令行中只能包含一条AT指令；对于由终端设备主动向PC端报告的URC指示或者response响应，也要求一行最多有一个，不允许上报的一行中有多条指示或者响应。...对于AT指令的发送，除AT两个字符外，最多可以接收1056个字符的长度（包括最后的空字符） AT指令集是从终端设备（Terminal Equipment，TE)或数据终端设备（Data Terminal...其对所传输的数据包大小有定义：即对于AT指令的发送，除AT两个字符外，最多可以接收1056个字符的长度（包括最后的空字符）。...指示服务器端口 AT+CIPSEND 发送数据 每一段指令的后面都要加上/r/n ESP8266 ESP8266是面向物联网应用的高性价比、高度集成的 Wi-Fi MCU。...传输模式设置普通模式 AT+CIPMUX=0 连接到服务器 AT+CIPSTART=“TCP”,“14.215.177.38”,80//这是百度服务器的80端口 发送数据 AT+CIPSEND
sed 每处理完一行就将其从临时缓冲区删除，然后将下一行读入，进行处理和显示。处理完输入文件的最后一行后，sed 便结束运行。...多行时除最后一行外，每行末尾需用"\"续行 i\ 在当前行之前插入文本。...所追加的文本行位于 sed 命令的下方另起一行。如果要追加的内容超过一行，则每一行都必须以反斜线结束，最后一行除外。最后一行将以引号和文件名结束。...如果在一行中有多个命令，要用分号分隔。执行脚本时，sed 先将输入文件中第一行复制到模式缓冲区，然后对其执行脚本中所有的命令。...每一行处理完毕后，sed 再复制文件中下一行到模式缓冲区，对其执行脚本中所有命令。使用 sed 脚本时，不再用引号来确保 sed 命令不被 shell 解释。
优点是不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。...并不是指表的索引，而是说这个文件的每一行包含了一个二进制的文件名，Mysql依赖于这个文件，除非在这个文件里有记录否则mysql识别不了二进制文件 mysql-relay-bin-index：中继日志的索引文件和...mysql-bin.index的作用类似 master.info：这个文件用于保存备库链接到主库所需要的信息，格式为存文本，不同的mysql版本，其记录的信息也可能不同；此文件不能删除，否则备库在重启后无法连接到主库...3、基于表级别的并行复制 将原有mysql5.6的基于Db基本的分发改成db_name+table_name，不同db_name+table_name的可以分发给不同的worker_thread进行执行...4、基于行级别的并行复制 基于Mysql Row格式的binlog记录了每一行的所有字段信息，因此可以在从中取出每一行的primary key或者unique key，通过db_name+table_name
正文 在日常数据库查询时，我们经常要对多表进行连表操作来一次性获得多个表合并后的数据，这是就要使用到数据库的 join 语法。...可以看出，这次 join 过程对 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，并且将表 t2 中的 500 条数据全部放入内存 join_buffer 中，并且对于表 t1 中的每一行数据，都要去 join_buffer...当要存入的数据过大时，就只有分段存储了，整个执行过程就变成了： 扫描表 t2，将符合条件的数据行存入 join_buffer，因为其大小有限，存到100行时满了，则执行第二步； 扫描表 t1，每取出一行数据...Hash Join 算法 Hash Join 是扫描驱动表，利用 join 的关联字段在内存中建立散列表，然后扫描被驱动表，每读出一行数据，并从散列表中找到与之对应数据。...将驱动表 t2 中符合条件的数据取出，对其每行的 join 字段值进行 hash 操作，然后存入内存中的散列表中； 遍历被驱动表 t1，每取出一行符合条件的数据，也对其 join 字段值进行 hash
正文 在日常数据库查询时，我们经常要对多表进行连表操作来一次性获得多个表合并后的数据，这是就要使用到数据库的 join 语法。...可以看出 image.png 可以看出，这次 join 过程对 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，并且将表 t2 中的 500 条数据全部放入内存 joinbuffer 中，并且对于表 t1 中的每一行数据...当要存入的数据过大时，就只有分段存储了，整个执行过程就变成了： 扫描表 t2，将符合条件的数据行存入 join_buffer，因为其大小有限，存到100行时满了，则执行第二步； 扫描表 t1，每取出一行数据...还是上述两张表 join 的语句，其执行过程如下 image.png 将驱动表 t2 中符合条件的数据取出，对其每行的 join 字段值进行 hash 操作，然后存入内存中的散列表中； 遍历被驱动表...t1，每取出一行符合条件的数据，也对其 join 字段值进行 hash 操作，拿结果到内存的散列表中查找匹配，如果找到，则成为结果集的一部分。
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