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    将Oracle已使用过索引存入MySQL中

    上个专题提到了如何利用Python操作Oracle数据库并监控想要的指标 这个专题讲述如何讲这些监控数据保存在MySQL中为日后所用 ---- 上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称...,这节讲如何将他们存入MySQL数据库中 环境设置 Linux系统为 Centos 6.8 Python环境为 Python 3.6 MySQL版本 MySQL 5.7 (GA) 连接Oracle...模块:cx_Oracle 连接MySQL模块:PyMySQL ---- 将上节获取Oracle索引的脚本增加存入MySQL数据库片段 脚本名称依然为:checkindex.py 思路为先获取索引信息,...再遍历每个索引,针对不在MySQL的数据库的存入MySQL数据库中 经过一段时间的运行即可知道哪些索引未被使用过 ?...---- 全部代码请查看我的Github主页 https://github.com/bsbforever/wechat_oms ---- 运行结果 运行完脚本后我们查看MySQL数据库,应该可以看到表里应该有数据

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    【全栈开发】----用pymysql库连接MySQL,批量存入

    本文基于前面的MySQL基础语句使用,还不会的宝子可以先回去看看: 全栈开发----Mysql基本配置与使用-CSDN博客 仅仅用控制台命令对数据库进行操作,虽然大部分操作都很简单,但对于大量数据的存入...一、pymysql基本介绍 `PyMySQL` 是一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端库,允许开发者通过 Python 程序与 MySQL 数据库进行交互。...进入数据库(这里省略着写,具体教程见上文) d: cd D:\load_software\Mysql8.0\MySQL Server 8.0\Install\bin mysql -uroot -p #...提交命令 conn.commit() # 3.关闭 # 断开连接 cursor.close() conn.close() 运行,输入数据 在控制台查看数据是否存入...conn.commit() # 3.关闭 # 断开连接 cursor.close() conn.close() 结果: 三、项目实例 需求: 现在有一个数据,包括分拣中心、日期、小时、货量,现在需要将这些数据存入

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    Python:dataframe写入mysql时候,如何对齐DataFrame的columns和SQL的字段名?

    问题: dataframe写入数据库的时候,columns与sql字段不一致,怎么按照columns对应写入?...zd=zd+j+"," w_sql(sql_name,data,zd) 结果如下图,字段始终对齐,不受位置干扰, 【注意】 ①ignore 是忽略主键重复, 最开始的版本是不设置主键,选取dataframe...第一个元素在 数据库里进行select, 版本二 发现第一个元素不准,所以又read_sql_table读取整个数据库,对dataframe 进行布尔筛选 … 最终拼接了个主键,用ignore忽略重复...()将其重置为默认状态 # warnings.filterwarnings("ignore") ②因为是拼接的字符串所以数据库对应要设置为char/varchar ③commit的缩进位置 因为是dataframe...一行行执行写入,最后循环完一整个dataframe统一commit 当数据量大的时候commit的位置很影响效率 connent.commit() #提交事务

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    Spark DataFrame

    DataFrame是一种不可变的分布式数据集,这种数据集被组织成指定的列,类似于关系数据库中的表。...SchemaRDD作为Apache Spark 1.0版本中的实验性工作,它在Apache Spark 1.3版本中被命名为DataFrame。...对于熟悉Python pandas DataFrame或者R DataFrame的读者,Spark DataFrame是一个近似的概念,即允许用户轻松地使用结构化数据(如数据表)。...使用Spark DataFrame,Python开发人员可以利用一个简单的并且潜在地加快速度的抽象层。最初Spark中的Python速度慢的一个主要原因源自于Python子进程和JVM之间的通信层。...对于python DataFrame的用户,我们有一个在Scala DataFrame周围的Python包装器,Scala DataFrame避免了Python子进程/JVM的通信开销。

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