MySQL DELETE语句和TRUNCATE TABLE语句功能相似，但是二者究竟有何区别呢？下文就将为您分析MySQL DELETE语句和TRUNCATE TABLE语句的区别，供您参考。 在MySQL中 有两种方法可以删除数据，一种是MySQL DELETE语句，另一种是MySQL TRUNCATE TABLE语句。DELETE语句可以通过WHERE对要删除的记录进行选择。而使用TRUNCATE TABLE将删除表中的所有记录。因此，DELETE语句更灵活。 如果要清空表中的所有记录，可以使用下面
分析发现，多页面不同之处在于'o2'处，这里的2即为和页数，也就是说我只需要拿到页面的总页数，循环遍历即可，这就是本爬虫的核心思路，那么怎么拿到呢？看下图：
上两篇随笔： 我的分页控件（未完，待续）——控件件介绍及思路 我自己写的一个分页控件（源码和演示代码）PostBack分页版 for vs2003、SQL Server 关于分页的误区 误区1：分页的时候，只有使用存储过程，效率才高。 误区2：忽略了索引的作用。 上两篇好像介绍的不太详细，这里详细说明一下分页控件里使用的分页算法，也就是SQL语句。 分页一般分为四种情况 1、单字段排序，排序字段没有重复值。 2、单字段排序，排序字段有重复值。 3、多字段排序，最后一个排序字
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条，还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条，则将符合条件的资料都筛选出来，再按时间排序，再取一笔资料。 SQL如下：
分页 方式1： select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为，查询m+n条记录，去掉前m条，返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大，查询的性能会越低（越后面的页数，查询性能越低），因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2： select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录，却无需像方式1扫描过m条记录，在大数据
相信高清爱好者都有遇到过在网上下载好了高清电影，在寻找字幕的时候却发现时间轴对不上的情况，这一般是因为下载的字幕文件与片源不匹配所致。不过即便是时间轴不匹配的字幕，其中的内容多数时候都是完整的。与其再花更多的时间尝试不同的字幕，不妨使用 ArcTime Pro 这款软件简单调整一下时间轴。
慢查询日志 slow_query_log 启动停止记录慢查询日志，默认不启动 slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径以及文件，默认情况下保存在MySQL的数据目录中 long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间的阈值，默认值为10秒，通常改为0.001秒也就是1毫秒可能比较合适 log_queries_not_using_indexes 是否记录未使用索引的SQL 设置开启慢查询
mysql介绍 (1) mysql数据库是瑞典AB开发。 (2) mysql--> sun --> oracle。 (3) mysql数据库的特点。 1. 开源。 2. 免费。 3. 跨平台（windows/linux/unix/苹果）。 4. 处理并发性（13000个）/安全/稳定。 5. 该数据库 轻（对资源要求不高）安装文件 37.7M。而且 对cpu/内存要求都不高 基本语法： 在dos下输入： mysql -
Table.Last(table as table, optionaldefault as any)as any
最近需要迁移项目，将数据库由Oracle改为MySQL。由于两者的语法有部分不一样，所以需要把Oracle中能用但MySQL中不能用的函数/类型等改为MySQL中能用的，以下是总结出的部分语法区别： 一、数据类型 1. Number类型 MySQL中是没有Number类型的，但有int/decimal 类型，Oracle中的Number(5,1)对应MySQL中的decimal(5,1)，Number(5) 对应 int(5)。MySQL中的数字型类型比较多，分的也比较细，还有tinyint、smallint、mediumint、bigint等类型 2. Varchar2(n)类型 MySQL中对应Oracle Varchar2(n)类型的替代类型是varchar(n)类型。 3. Date 类型 MySQL 中的日期时间类型有Date、Time、Datetime等类型，MySQL中Date类型仅表示日期(年-月-日)，Time类型仅表示时间（时:分:秒），而Datetime类型表示日期时间(年-月-日 时:分:秒)，Oracle中的Date类型和MySQL中的Datetime类型一致。 二、函数 1. length(str)函数 Oracle中的length(str)是获取字符串长度的函数，MySQL 中对应的函数为char_length(str)。 2. sys_guid()函数 Oracle中可通过sys_guid()函数是生成随机序列，MySQL通过UUID()生成随机序列。 3. 时间格式化函数 将时间转换为字符串型时间 MySQL date_format(NOW(),’%Y-%m-%d’) 对应Oracle的 Oracle中的 to_char(sysdate, ‘YYYY-MM-DD’); 将字符串型时间转换为时间类型 MySQL str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d’) 对应Oracle中的 to_date(‘2019-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’); 包括时分秒的函数转换：DATE_FORMAT(NOW(),’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)，str_to_date(‘2019-01-01′,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)。 4. 条件函数（nvl()、nvl2()、decode()） nvl(tab.columnName, 0)：如果tab.columnName值为空，则返回值取0，否则取tab.columnName；对应的MySQL函数为：ifnull(tab.columnName, 0)。 nvl2(expr1,expr2,expr3)：如果expr1不为null，则返回expr2，否则返回expr3；对应的MySQL函数为：if(expr1,expr2,expr3)。 DECODE(value, val1, val2, val3)：如果value等于val1，则返回val2，否则返回val3；MySQL可用IF函数表示：if(value=val1, val2, val3)； DECODE(value, if1, val1, if2,val2,…,ifn, valn, val)：如果value等于if1，则返回val1，如果value等于if2，则返回value2…如果value等于ifn，则返回valn，否则返回val；MySQL对于这种判断可以通过case when then else end;l来判断，即：case when value=if1 then val1 when value=if2 then val2,,,when value=ifn then valn else val end; 5. trunc()函数 TRUNC(12.123)：返回整数(12)；MySQL对应的函数：truncate(12.123, 0)； TRUNC(12.123, 2)：返回值保留2为小数(12.12)；MySQL对应的函数：truncate(12.123, 2)； TRUNC(SYSDATE)：返回值为(2019-07-26 00:00:00)；MySQL对应的为cast(now() as datetime)：返回值为(2019-07-26 14:11:38)； MySQL的cast函数语法为：CAST(xxx AS 类型) （可用类型为：二进制,同带binary前缀的效果:BINARY；字符型,可带参数:CHAR()；日期:DATE；时间:
随机记录的获取这样的需求可能会经常有，例如审核，抽查，采样，等需求，当然还有抽奖程序这样的需求。
某公安项目过程中，在内网服务器部署 WNMP 环境，运行 Laravel 框架代码，后查看日志发现某一时刻突然所有请求 499，并持续一段时间，遂排查原因。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
mysql可以使用nevicat导出insert语句用于数据构造，但是hive无法直接导出insert语句。我们可以先打印在hive命令行，然后使用脚本拼装成insert语句，进行数据构造。
Mysql的limit用法
一、数组分页 也就是说用这个函数可以和sql语句一样实现分页，原理是将查询出的数组，取出从指定下标开始到指定长度的数组
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的，通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量：select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时（100万以内），无论你翻到哪一页，性能都是很快的。如果查询慢，只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是，当数据量大的时候（小编遇到的情况是500万数据），如果翻到最后几页，即使加了索引，查询也是非常慢的，这是什么原因导致的呢？我们该如何解决呢？
一、背景 我们在开发的过程中使用分页是不可避免的，通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量：select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时（100万以内），无论你翻到哪一页，性能都是很快的。如果查询慢，只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是，当数据量大的时候（小编遇到的情况是500万数据），如果翻到最后几页，即使加了索引，查询也是非常慢的，这是什么原因导致的呢？我们该如何解决呢？
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的，通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量：
在数据库开发过程中，我们要为每种类型的数据取出前几条记录，或者是取最新、最小、最大等等，这个该如何实现呢，本文章向大家介绍如何实现mysql分组取最大(最小、最新、前N条)条记录。需要的可以参考一下。
以上实例声明了静态方法 f，从而可以实现实例化使用 C().f()，当然也可以不实例化调用该方法 C.f()。
可以先看下这篇理论介绍： MySQL|索引背后 01 MySQL的几种KEY PRIMARY KEY 有两个作用，一是约束作用（constraint），用来规范一个存储主键和唯一性，但同时也在此key上建立了一个主键索引；每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。 UNIQUE KEY 与 PRIMARY KEY相似，只不过每个表可以有多个主键。 FOREIGN KEY 也是在这个key上建立一个index ，如下所示： FOREIGN KEY(emp_no) REFERENCES e
随着我在终端中花费越来越多的时间，我感觉就像在不断地寻找新的命令，以使我的日常任务更加高效。GNU 的 history 命令是一个真正改变我日常工作的命令。
SQL 学过一点，但是没有怎么用，因此用的时候经常又要去看一遍教程，不如直接把经常会用到的语句给记录下来，下次直接看这一篇就行了。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇，第 1 ~ 2 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段
ORDER BY 排序后，用 LIMIT 取前几条，发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
常用的 ping，tracert，nslookup 一般用来判断主机的网络连通性，其实 Linux 下有一个更好用的网络联通性判断工具，它可以结合ping nslookup tracert 来判断网络的相关特性，这个命令就是 mtr。mtr 全称 my traceroute，是一个把 ping 和 traceroute 合并到一个程序的网络诊断工具。
常用的 ping，tracert，nslookup 一般用来判断主机的网络连通性，其实 Linux 下有一个更好用的网络联通性判断工具，它可以结合ping nslookup tracert 来判断网络的相关特性，这个命令就是 mtr。mtr 全称 my traceroute，是一个把 ping 和 traceroute 合并到一个程序的网络诊断工具。traceroute默认使用UDP数据包探测，而mtr默认使用ICMP报文探测，ICMP在某些路由节点的优先级要比其他数据包低，所以测试得到的数据可能低于实际情况。
ORDER BY排序后，用LIMIT取前几条，发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
一开始通过浏览器访问目标站点，发现网站Icon是一个小绿叶，初步猜测网站使用了Spring Boot框架。然后进行执行器端点路径的枚举，得到以下相关路径：
慢查询分析工具【mysqldumpslow】 常用的慢查询日志分析工具 汇总除查询条件外其他完全相同的SQL，并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出 语法： mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql.log -s order(c,t,l,r,at,al,ar) c:总次数 t:总时间 l:锁的时间 r:总数据行 at,al,ar :t,l,r平均数【列如：at = 总时间/总次数】 -t top指定取前面几条作为执行结果 这个工具必须登录到Mysql服务端，才能使用 慢查询分析
最近在培训PowerShell，在讲到Pipeline的时候，对于我这种长期和数据（数据库）打交道的人来说，觉得很实用，所以写此博文，记录一下。
群里一网友这两天刚入职新公司，遇到一个重启 MySQL 服务后，自动增长值丢失问题，差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
最近公司有个需求需要从MySQL获取数据，然后在页面上无线循环的翻页展示。主要就是一直点击一个按钮，然后数据从最开始循环到末尾，如果末尾的数据不够了，那么从数据的最开始取几条补充上来。 其实，这个功能可以通过JQ实现，也可以通过PHP + MYSQL实现，只不过JQ比较方便而且效率更高罢了。 每次显示10条数据。
作者 | 苏欣 来源 | https://cloud.tencent.com/developer/article/1491610 常用的 ping，tracert，nslookup 一般用来判断主机的网络连通性，其实 Linux 下有一个更好用的网络联通性判断工具，它可以结合ping nslookup tracert 来判断网络的相关特性，这个命令就是 mtr。 mtr 全称 my traceroute，是一个把 ping 和 traceroute 合并到一个程序的网络诊断工具。 traceroute 默
消息队列（一）MySQL实现消息队列 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 消息队列（MessageQueue，通常简称MQ）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，是分布式应用间交换信息的一种技术。通过消息队列，应用程序可独立地执行，它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。 消息队列有多种实现方式，可以用关系型数据库（如Mysql）、Nosql（如redis）、现有框架（如rabbitMQ）等。 Mysql处理消息队列的场景：主要是在数据处理量大、耗时久
【每日一语】我和这个世界不熟。这并非是我撕裂的原因。我依旧有很多完整，至少我要成全我自己。──北岛《我和这个世界不熟》
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。
select sal*12 as "年工资" , age 年龄,name username from 表名;
看到标题，有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢？不就是执行个delete语句吗？有什么难的呀？”其实呢数据删除没有你想的这么简单，一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除，不能物理删除。那什么优势逻辑删除，什么又是物理删除呢？
这是今年3月份整理的一篇博客，在做业务过程中又有了一些新的理解，所以重新进行了梳理，增加了部分示例和绘图，尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log，但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
如需有条件地从表中选取数据，可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
后面跟列名依据这个列名进行分类汇总，一般跟函数相关联使用如SUM，COUNT，AVG等等...
2、enum忽略了大小写。也支持通过下标(从1开始，下标越界时报错)插入数据。特殊值0表示空值。
程序主要采用Python 爬虫+flask框架+html+javascript实现岗位推荐分析可视化系统，实现工作岗位的实时发现，推荐检索，快速更新以及工作类型的区域分布效果，关键词占比分析等。
对于软件开发人员来说，有时候我们需要面对瞬时海量的并发请求，例如阿里双十一等活动，当处理并发流程时需要我们通过各种机制保持数据一致性，其中，最有效的一种机制就是锁机制。而对于数据库管理人员来说，并发问题同样存在。并发问题的本质在于一条逻辑代码在机器层面可能需要几条指令来完成，也就是说这条逻辑代码可能在多个机器周期内完成，如果在顺时执行时这样执行是不会存在问题的，而在并发执行时就会出现数据不一致的情况。这种最小的逻辑指令对应到数据库中就是事务，事务包含原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、一致性（Consistency）和持久性（Durability）。而由于一个事务在机器层面可能需要几条指令完成，这也意味着它在并发时会出现如下问题：脏读、不可重复读和幻读，下面以MySQL为例详细介绍在什么情况下可能会出现上述问题。
运维开发流程概述 是我们参与到其中的一个入口，我们需要了解运维开发的一些环节，还有运维开发的一些技术基础。我们通过一个实例来做演示，基本的需求就是从数据库中查取数据，通过前端页面展现出来。 （一）业务需求 显示人员信息和部门 使用Django框架来流转数据 数据存储在MySQL中 在前端页面可以查看数据 快速迭代开发 （二）环境构建 1）创建项目 django-admin startproject emp_test 2）启动Python内置web服务 其中1
MySQL的基本存储结构是页，记录都存在页里面，下图以聚簇索引为例，页与页之间构成一个双向链表，每个页中的记录又组成一个单向链表，页里边将记录分组，将每组第一个记录的主键提取出来构成一个目录项，目录项是一个数组，叶子结点记录了实际的记录，而非叶子结点并不记录实际记录，只是记录了其孩子结点第一个记录的主键以及所在页号。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
