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knex.js基本使用教程

1.knex knex框架是一个ORM框架,使用knex可以用JavaScript语法指令来操作SQL语句,这大大降低了前端工程师操作进行数据库操作难度,但是需要注意knex最终还是会生成SQL...} }); 2.使用knex操作数据库 特性:可以使用链式语法,因为knex使用Promise,所以最后需要一个then()和catch(),这两个都传入一个回调函数, .then(result...=>{ console.log(result) }).catch(reason => { console.log(reason) }) //result返回是新增数据id...2.5删除数据 //返回是影响行数,通过返回可以对函数再作判断 knex('student').delete() .where({id: 14}) .then(result =>...返回是影响行数,通过返回可以对函数再作判断 knex('student').update({ name: "李逵" }).where({id: 12}).then(result => {

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Raw SQL,Query Builder与ORM

Query Builder 也存在类似的问题 另一方面,无论 Query Builder 能否覆盖 SQL 所有特性,都会提供一个raw(rawSql)接口作为出口(escape hatches),...实现上,是建立了一个能在编程语言中使用虚拟对象数据库 比如关系型数据库类型系统与编程语言类型系统,前者只允许存取标量值(如整数、字符串等),而后者倾向于操作非标量值(如对象等),这种类型冲突一般有两种解决方式...存时候把对象转换为数据库中存储简单组,取时候再转换回来 或者只在程序中使用简单标量值 ORM 采用是第一种方式,提供双向转换能力,进而将编程语言中方便操作数据模型与数据库中方便存储数据模型关联起来...比如基于 Knex bookshelf: var knex = require('knex')({ // 可替换为Knex支持其它数据库 client: 'mysql', connection...更糟糕是,ORM 能力限制意味着重度使用 ORM 项目中可能还存在一部分手搓 SQL,这要求维护人员同时掌握 ORM 和 SQL: This often means a codebase with

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Serverless 最佳实践之数据库连接和查询

Serverless 最佳实践第二讲来了,本讲将帮你 Get 以下技巧: 利用云函数生命周期来管理数据库连接,降低连接数并提升性能 使用 Knex 简化 Sql 拼接,并与 TypeScript...使用 Knex、TypeScript 结合提升开发效率和质量 Knex 是一个 SQL 语句生成插件,并且可以与 TypeScript 结合,大幅简化开发者对数据库操作。.../sql'; // FaasJS Sql 插件import knex from 'knex'; // 使用 TypeScript 来定义用户表结构interface User { id: number...: Knex 支持使用 TypeScript interface 作为返回数据类型 sql 插件需要把连接池注入到 Knex 中以利用云函数生命周期来管理连接 按上面的写法,云函数本身业务代码是没问题了...from 'knex'; // 引入 knex 插件 // FaasJS 使用 Jest 作为测试框架describe('user', function () { let func: FuncWarpper

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用 Node + MySQL 处理 100G 数据

大多数人认为,如果有数百万数十亿,他们应该使用一个 NoSQL 解决方案,如 Cassandra 或 Mongo。...这样可以显著减少单个表大小。 此外,在删除帐户情况下,删除用户数据是 O(1) 量级操作。这是非常重要,因为如果你需要从大表中删除大量,MySQL可能会决定使用错误索引或不使用索引。...因为不能使用索引提示 DELETE会让事情变得更复杂。你可能需要 ALTER 来删除你数据,但这意味着将每行复制到表。...但是,如果你表在分离用户后仍然很大,导致你还需要删除过期呢?你添加数据速度仍然比你删除速度更快。 在这种情况下,你应该尝试使用 MySQL 内置表分区。...,我们先为一天创建我们分区。

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用 Node + MySQL 如何处理 100G 数据

大多数人认为,如果有数百万数十亿,他们应该使用一个 NoSQL 解决方案,如 Cassandra 或 Mongo。...这样可以显著减少单个表大小。 此外,在删除帐户情况下,删除用户数据是 O(1) 量级操作。这是非常重要,因为如果你需要从大表中删除大量,MySQL可能会决定使用错误索引或不使用索引。...因为不能使用索引提示 DELETE 会让事情变得更复杂。你可能需要 ALTER 来删除你数据,但这意味着将每行复制到表。...但是,如果你表在分离用户后仍然很大,导致你还需要删除过期呢?你添加数据速度仍然比你删除速度更快。 在这种情况下,你应该尝试使用 MySQL 内置表分区。...,我们先为一天创建我们分区。

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Zend FrameWork之Zend_Db_Table笔记

建立Course.php编写Course类继承Zend_Db_Table 写表$_name=’course’;表主键$_primary=’cid’; 1.插入记录操作 要在表中插入数据,只需要将列名...(zend framework)会自动对数据进行加引号处理, 并返回插入最后一id(注意:这里不同于 zend_db_adapter::insert方法,后者返回插入行数)....,我们可以设定一个列名:数据关联数组作为参数,调 用update()方法,同是通过一个where条件从句来决定需要改变.该方法将会 修改表中数据并返回被修改行数....分句,也可以设定limit-count和 limit-offset来限制返回结果数.执行该方法后,把选择结果作为一个 Zend_Db_Table_Rowset对象返回....$result = $cModel->fetchAll($where, $order, $count, $offset)->toArray(); 特殊功能: 作为Zend Framework表模块

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用Python操作MongoDB,看这一篇就够了

#删除名字是zhangsan记录 #db.stu.remove({name:"zhangsan"}) 修改数据 db.collection.update(查询表达式,,选项)选项: {upsert...#统计结果中文档数 db.集合名称.find({条件}).count() mongodb与python交互 用Python 操作 MongoDB 非常方便,无需定义表结构就可以直接将数据插入使用...可以使用insert方法插入数据,但在pymongo中,官方推荐使用 insert_one 完成单个数据写入,insert_many 完成多条数据插入。...#update_one,第 2 个参数需要使用$类型操作符作为字典键名 #姓名为zhangsan记录,age修改为22 condition = {'name': 'zhangsan'} res =...UpdateResult类型 print(result.matched_count,result.modified_count) #获得匹配数据条数3、影响数据条数3 ?

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技术分享 | 盘点 MySQL 创建内部临时表所有场景

第三 extra 是 Using temporary,表明在对上面两个查询结果集做 UNION 时候,使用了临时表。 UNION 操作是将两个结果集取并集,不包含重复项。...因为 5000 早已存在临时表中,而第二个子查询 5000 就会因为冲突无法插入,只能插入下一个 4999。...然后按照索引 hire_date 对应 ID 依次计算 id%5 记为 x,如果临时表中没有主键为 x ,那么将会在临时表中插入记录;如果存在则累加这一计数 count(*)。...为了评估从同一表中选取并插入 INSERT … SELECT 语句,MySQL 创建一个内部临时表来保存 SELECT ,然后将这些插入目标表中。 对于多表 UPDATE 语句评估。...SHOW COLUMNS 和 DESCRIBE 语句使用 BLOB 作为某些列类型,因此用于此结果临时表是将会是磁盘内部临时表。

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千万级批量采集框架,就叫他UrlSpider吧

需求只需要给出一个url列表。UrlSpider即可以分布式多线程效率进行大批量采集。...sql_num_base = 200 #自定义执行批量插入随机基数,当此为1时则每次获取数据均直接插入。...sql_num_add = 100 #自定义随机加数,平均而言,当单独一个线程执行sql_num_base+1/3*sql_num_add次数时执行插入 # 不可修改全局变量参数 #------...=  50  #开启线程数sql_num_base = 200 #自定义执行批量插入随机基数,当此为1时则每次获取数据均直接插入。...sql_num_add = 100 #自定义随机加数,平均而言,当单独一个线程执行sql_num_base+1/3*sql_num_add次数时执行插入#   不可修改全局变量参数#--------

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Mysql存储过程

另外就是存储函数只能指明一列数据作为结果,而存储过程能够指明多列数据作为结果。 变量定义 如果希望MySQL执行批量插入操作,那么至少要有一个计数器来计算当前插入是第几次。...contStById(1,@result); SELECT @result; 流程控制 1、IF语句使用: DROP PROCEDURE IF EXISTS testIf; DELIMITER //...游标允许您迭代查询返回一组,并相应地处理每行。 MySQL游标为只读,不可滚动和敏感。 1、只读:无法通过光标更新基础表中数据。2、不可滚动:只能按照SELECT语句确定顺序获取。...不能以相反顺序获取。此外,不能跳过或跳转到结果集中特定。3、敏感:有两种游标:敏感游标和不敏感游标。敏感游标指向实际数据,不敏感游标使用数据临时副本。...存储函数只能通过return语句返回单个或者表对象。存储过程不能用return,但是可以使用多个out参数返回多个。 基本上存储过程知识就是上面这些了。

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MySQL 视图存储过程触发器

视图中数据并不在数据库中实际存在,和列数据来自定义视图查询中使用表,并且是在使用视图时动态生成。 通俗讲,视图只保存了查询SQL逻辑,不保存查询结果。...# 检查选项 当使用WITH CHECK OPTION子句创建视图时,MySQL会通过视图检查正在更改每个,例如 插入,更新,删除,以使其符合视图定义。...那么我们能不能,把score分数动态传递进来,计算出来分数等级是否可以作为返回返回呢?答案是肯定,我们可以通过接下来所学习 参数 来解决上述问题。...具体含义如下: 类型 含义 备注 IN 该类参数作为输入,也就是需要调用时传入 默认 OUT 该类参数作为输出,也就是该参数可以作为返回 INOUT 既可以作为输入参数,也可以作为输出参数...获取游标中记录 -- E. 插入数据到表中 -- F.

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Mysql数据库学习(三):表crud操作、完整性约束、select各种查询

ON DUPLICATE KEY UPDATE 如果插入行后会导致在一个UNIQUE索引或PRIMARY KEY中出现重复,则执行旧UPDATE MySQL MyIsAm 存储引擎在创建索引时候,...使用escape,转义字符后面的%或_就不作为通配符了,注意前面没有转义字符%和_仍然起通配符作用 select username from gg_user where username like...内连接(等值连接):在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列,其查询结果中列出被连接表中所有列,包括其中重复列。...内连接(不等连接):在连接条件使用除等于运算符以外其它比较运算符比较被连接。这些运算符包括>、>=、、!...自然连接:在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列,但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括列,并删除连接表中重复列。

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Zend_Db_Adapter使用详情

一个insert语句(绑定数据是自动进行加引号处理以避免数据库攻击) 返回并 不是 最后插入数据id,这样做原因在于一些表 并没有一个自增字段;相反,这个插入返回是改变数据行数...fetchAll() //取回结果集中所有字段,作为连续数组返回,二维数组,第一维是连续 $result = $db->fetchAll(“select * from `message` where...`id` > :id”,array(‘id’ => 0)); fetchAssoc()//取回结果集中所有字段,作为关联数组返回,第一维是用第一个字段作为键值,第一维可能不是连续,二维数组...fetchCol()//取回所有结果第一个字段。...,array(‘id’ => 0)); fetchOne()//取回所有结果中第一个字段(一般用于统计,聚集函数使用) 例如:result = $db->fetchOne(“select count

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关于MySQL应该学习6件事

每一命令都是用分号 (;) 作为结束 对于 MySQL ,第一件你必须牢记是它每一命令都是用分号 (;) 作为结束,但当一 MySQL 被插入在 PHP 代码中时,最好把后面的分号省略掉...对此类纪录, MySQL 将要为之执行一些事情:插入 NULL ,即缺省操作。...对于一 个 ENUM 枚举类型字段,如果你为之声明了 NOT NULL , MySQL 将把枚举集第一个插入到字段中。...也就是说, MySQL 把枚 举集第一个作为这个枚举类型缺省。 一个为 NULL 纪录和一个空纪录是有一些区别的。...在最后要提到是,如果你在加入或者修改一个字段之前,数据库中已 经有了一些记录了,这时新加入字段在原来纪录中,可能是 NULL ,也可能为空。

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机器学习笔记(一)——两种方式手推KNN算法

输入没有标签数据后,将数据每个特征与样本集中数据对应特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)分类标签。...sort_Count[0][0] numpy有一个tile方法,可以将一个一维矩阵横向复制若干次,纵向复制若干次,所以将一个测试数据经过tile方法处理后再减去训练数据,得到矩阵后,再将该矩阵中每一条数据...最后一步:划分数据集,取九份作为训练数据集,取一份作为测试数据集,比较预测结果和真实结果,并计算出该模型准确率,代码如下: #测试数据 def Test(): #打开文件名 path...m//10 correct = 0.0 for i in range(num): #前num数据作为测试集,num-m数据作为训练集 classifierResult...代码运行截图如下: [在这里插入图片描述] 方法一K最终取9,方法二K最终取8,两种方法相比,方法一建模准确率更高,并且程序运行时间也较短,个人认为方法二运用字典知识比较容易理解,而方法一较多运用矩阵知识

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