在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
sqlite3 以上两个是主流的关系型数据库，我们观察之后发现，它们与我们熟知的Excel好像也没有什么不同。关系型数据库里面放的都是一张张的表，就如同Excel中的工作簿。就算不熟悉Excel，但每一张表也都是我们从小到大所熟悉的那种表结构，例如课程表、值日表之类的。
以上就是mysql分区类型的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
查看表的详细信息如下（在创建表的时候没有指定其长度，但是每一列都有自己默认的长度）：
前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
现在，我们来创建一个自己的数据库，名字就叫test吧！然后，我们在test数据库中创建一张表。在干这些之前，我们必须了解MySQL的数据类型。
作为一个Android开发工程师，对于后台相关的知识从来都没有深入的了解，在整个开发流程中，对后台这一块总是迷迷糊糊。本来对Java应该是比较熟悉的，使用Java来开发应该是比较合适的，但想到Python在近期非常的火热，于是想在学习后台开发的时候，顺便也学习一下Python的基础知识。于是开始了使用Python开发后台的学习过程。本文就是在学习如何操作数据的时候，为了加深理解，也方便后续查阅形整理的。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
常用的SQL语句，除了select用于查询，还有insert、update、delete等。
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
最近用pymysql把一些质量不是很高的数据源导入mysql数据库的时候遇到一点问题，主要是遇到像 \ 这样的具有特殊意义的字符时比较难处理。这里有一个解决方案
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
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！
微软的Windows操作系统在PC端具有碾压性的优势，它的Office办公软件在我们的日常工作学习中的应用可以说是无处不在。其中Excel是可编程性最好的办公应用，Python中的openpyxl模块能够对Exel文件进行读取、修改以及创建，在处理大量繁琐重复的Excel文件时，openpyxl模块让计算机自动进行处理成为可能。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
每个字段由若干按照某种界限划分的相同数据类型的数据项组成，这里指的数据表中的列，一列就是一个字段
数据分析、数据挖掘、可视化是Python的众多强项之一，但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础，数据通常都存储在外部文件中，例如txt、csv、excel、数据库。本篇中，我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取、写入的常用方法。
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Table:表。存储在同一表中的信息应该是一种类型或者一种清单，便于SQL化管理；
真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性。比如有一个字段是email，要求是唯一的。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。约束的本质是通过技术收到逼迫程序员插入正确的数据，反过来，站在mysql的视角，凡是插入进来的数据，都是符合数据约束的。约束的最终目标：保证数据的完整性和可预期性所以需要更多的约束。 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primarykey，auto_increment，unique key 。
Python全栈之路系列之My SQL表内操作 先创创建一个表用于测试 -- 创建数据库 CREATE DATABASE dbname DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; -- 创建表 CREATE TABLE `tb` ( `id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` char(15) NOT NULL, `alias` varchar(10) DEFAULT NULL, `email` v
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primary key， auto_increment，unique key 1、空属性 两个值：null（默认的）和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
SQL是结构化查询语言，是一种用来操作RDBMS的数据库语言，当前关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作,也就是说可以通过 SQL 操作 oracle,sql server,mysql,sqlite 等等所有的关系型的数据库
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
mysql 的一行记录，最终肯定是存储在磁盘上，也就是肉眼可见的文件上，今天我们的目标很简单，就是看看它到底是怎么存的。
USE 数据库名； 选择要操作的Mysql数据库，使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
所谓数据库，即存储数据的仓库。每一个数据库可以存放若干个数据表，这里的数据表就是我们通常所说的二维表，分为行和列，每一行称为一条记录，每一列称为一个字段。表中的列是固定的，可变的是行。要注意，我们通常在列中指定数据的类型，在行中添加数据，即我们每次添加一条记录，就添加一行，而不是添加一列。对数据库的操作可以概括为就是向数据库中添加、删除、修改和查询数据，其中查询功能最为复杂。 检查数据库是否存在 你可以通过使用“SHOW DATABASES”语句列出系统中所有数据库，检查数据库是否存在： 实例 返回系统中数据库列表： import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word” ) mycursor = mydb.cursor( ) mycursor.execute(“SHOW DATABASES”) for x in mycursor: print(x) 或者你可以在建立连接时尝试访问数据库： 实例 尝试连接数据库”mydatabase”: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word”, database = “mydatabase” ) 如果数据库不存在，会收到错误。
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
打开企业管理器开要导入数数据库，在表上按右键，所务–>导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库(如 client)，按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
是一种流行的关系型数据库管理系统，它是以C和C++语言编写的，最初是由瑞典公司MySQL AB开发的，现在是由Oracle公司维护和支持。MySQL是开源软件，可在Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD等各种操作系统上运行。MySQL的主要特点是速度快、易于使用、扩展性强、可定制性高、具有高度的可靠性和稳定性。MySQL广泛应用于互联网应用、企业应用、科研等领域，被广泛认为是开发Web应用程序的首选数据库。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。 更简单形象的理解，数据库和我们生活中存放杂物的储物间仓库性质一样，区别只是存放的东西不同，杂物间存放实体的物件，而数据库里存放的是数据。
获取一系列格式 sheet[‘A1:A5’] sheet[‘A’] sheet[‘A:C’] sheet[5] .rows
我们在设计表结构的时候，经常会对某一列设置自增长的值，它的作用是可以帮助我们自动递增某一列的值，自增长的属性经常被设置在主键列上，原因是主键必须具有唯一性，而自动增长可以避免重复，二者结合恰到好处。除此之外，自增长的属性还可以避免在数据插入的时候，出现大量的数据页分裂操作，关于这一点，后面说到索引的时候，会着重介绍，现在我们只需要知道，主键一般设置成自增长的即可。
用途：用来映射简单的单字节字符，比如大小写英文字母、阿拉伯数字、常用的标点符、运算符、控制字符等。
大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。
JDBC代表Java数据库连接(Java Database Connectivity)，它是用于Java编程语言和数据库之间的数据库无关连接的标准Java API。即它是一种规范里面有相应的类或接口，不同的数据库去提供各自的实现。在使用时通过JDBC就能连接各种数据库了
联合查询是多表查询的一种方式，在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下，合并多个查询的结果
也就是说，“得益于”pq强大的引擎，Text.NewGuid()只运行了一次，的确非常节省算力。
pymysql是通过python操作mysql的模块，需要先安装，方法：pip install pymysql
关于SQL优化相关的问题，相信很多同学在面试过程中都有被问到过，要么不知道，要么回答不清楚。见于此情况，勇哥今天有空，就和大家聊聊这个相关的话题。
从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，称之为表空间（tablespace）。表空间又由段（segment）、区（extent）、页（page）组成。页在一些文档中有时也称为块（block），InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下:
MySQL 8.0.29 之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
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