千万不要在docker里装mysql，因为docker容器停了以后，里面的数据就没有了，即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上，但是还是十分不建议用docker存数据、日志等，因为你能保证你就配置的没问题吗。
simple_db.zip 相关联代码：https://github.com/eyjian/mooon/tree/master/common_library/include
写这篇随笔的目的是我发现了在上一篇关于My SQL的随笔中存在一些不严谨的代码问题，在这里再次简单的总结一下并加以改进，以代码为主。 # ！每行命令必须以分号（;）结尾 先通过命令行进入数据库客户端 mysql -h服务端ip地址 -P(大写)服务端使用的端口，一般为3306 -p(小写) 回车之后输入密码，进入 显示所有数据库 show databases; 创建数据库并设置编码 - 数据库创建时可以设置字符集以及排序规则 - 字符集一般使用utf8的，排序规则一般使用忽略大
由于客户需求，需要按照汉字的首字拼音排序，项目开发中免不了数据的排序问题，排序中又免不了对中文的处理。今天分享一下如何在mysql中对中文进行排序，介绍下thinkphp连贯操作的order底层原理
使用go进行项目开发，大多数人会使用gorm，但是gorm有一些缺点，我无法接受。于是开发出了aorm，目前能有满足日常开发需求，并且完善了使用文档，希望能够帮助到大家。
一个SQL语句，如select * from tablename ，从支持接口进来后，进入连接池后做权限、验证等环节，然后判断是否有缓存，有则直接放回结果，否则进入SQL接口，在查询之前查询优化器进行优化，最后进行解析，查询。并通过存储引擎与文件交互。
下划线（__） 和 % 的用法相同 区别是% 可以匹配多个字符 而 （_ _ ） 只能匹配一个字符。 两边加是为了匹配两边 加一边加两边 根据实际需求来。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣， 视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比 InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
理解：约束是用于限定表的字段的，为了保证数据表的完整性 常见约束：★ (not null)NOT NULL 非空：用于限定某字段为必填项，比如姓名、id等 (default)DEFAULT 默认：用于限定某字段如果没有显式的插入值，默认存储的选项，比如性别、成绩等 (primary key)PRIMARY KEY主键：用于限定某字段是唯一的、非空的，比如学号 (unique)UNIQUE 唯一：用于限定某字段是唯一的，可以为空，比如：座位号 (check)CHECK检查：用于限定某字段必须满足指定条件，比如 check (gender = ‘男’ or gender =‘女’) 但是：mysql不支持 (foreign key)FOREIGN KEY外键：用于限定两个表的关系，比如学员信息表和专业表通过专业编号关联 【面试题】主键和唯一的对比 主键：唯一、非空、一个表至多有一个主键 唯一：唯一、可以为空、一个表可以有多个唯一键
本周学习的数据库，有一种明显的感觉，语法简单，基本上不会有大段大段的代码出现，简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务，或许是因为我们的任务比较初级吧！嘻嘻！
在第四节《表的增删改查》中已经介绍了 select 查询记录的几种使用方法：查询所有行的所有列、查询指定行的所有列、查询所有行的指定列和查询指定行的指定列。本文介绍一些数据检索的其他高级使用方法。
在MySQL中，varchar和char都是可以存储字符串的类型，并且，在设计数据表时，必须明确的指定长度！
一 运用场景: -- columnName 这里指你的某字段，tablename 这里指你的表名
如果你用hibernateTemplate操作数据库，感觉的确很省代码，一行代码解决数据库增改删查，但当你做到一个功能只更新一个字段，你就有点懵逼了，怎么试就是不行，总的就是下面的异常报错。
作者作为一名大二在校生，因为正在学习网页设计，考虑到后台问题，所以便自学了数据库，可能给大家总结的不是很全，但是一些必要的点肯定会讲到。现在市场上有很多图形化的数据库，没有什么可讲的，读者如果愿意，自行下载研究即可，本文章讲的全是在DOS环境下的一系列操作
在MySQL中，写SQL语句的时候 ，可能会遇到 You can't specify target table '表名' for update in FROM clause 这样的错误
上篇简单介绍了一下sql的一些基础增删改查语句，而针对多种多样的查询语句则未详细说明，这一篇继续记录一下关于各种条件查询的知识。
MySQL数据库是当今最常用的关系型数据库之一。在实际开发中，我们经常需要对表中的数据进行各种操作和处理。本文将介绍如何使用Java代码实现将MySQL表中某字段的所有值转换为小写或大写的功能。通过本文的学习，读者将能够在实际项目中应用该功能，并加深对MySQL和Java的理解。
Select [select选项] 字段列表[字段别名]/* from 数据源 [where 字句] [group by子句 ][having 子句][order by 子句][limit 子句];
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
功能：判断某字段或表达式是否为null，如果为null 返回指定的值，否则返回原本的值 select ifnull(commission_pct,0) from employees;
上一篇，大致介绍了作为工具人的我是如何基本使用这一套ELK 系统的。今天就讲讲这个最重要的E——基于Lucene的搜索引擎ElasticSearch（后面简称ES）。
之前一直使用mysql作为存储数据库，虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储，hive作为简单查询工具，maxcompute作为大数据查询服务等等，但没有感觉多少差别。事实上，我们往往听说SQL-92标准之类的云云！
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS，而关系型数据库管理系统为RDBMS
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
前一阵在写很多sql及类sql语句，发现自己的记忆力可以说是相当烂了，上午刚查过插入语句怎么写，下午就忘记了需要重新查，，而且隐隐约约的有点强迫症？？只要记得不是特别清晰，就需要去重新查，看，记一遍，十分浪费时间，因此在这里将自己用到的sql语句记下来，方便后续的查找！！
[root@iZ8vbbslxnnj3fheohrwncZ ~]# mysql -
注意事项：mysql的引擎支持问题，innoDB储存类型支持外键，MYISAMD的储存类型不支持外键
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130167.html原文链接：https://javaforall.cn
在mysql中，有时我们在做数据库查询时，需要得到某字段中包含某个值的记录，但是它也不是用like能解决的，使用like可能查到我们不想要的记录，它比like更精准，这时候mysql的FIND_IN_SET函数就派上用场了，下面来具体了解一下。
[mysql]replace的用法（替换某字段部分内容） [mysql]replace的用法
LEFT(guid_,LENGTH(guid_) – 5)//1001-1002-1003 截取为 1001-1002
1、可以替换字符串中的内容，直接替换数据库中某字段中的特定字符串，不再需要自己写函数去替换。
在SQL语句中经常需要进行字符串拼接，以sqlserver，oracle，mysql三种数据库为例，因为这三种数据库具有代表性。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。
在任何数据库中统计信息是帮助数据库查询中走更适合的查询路径的基础，MYSQL 8 中持久化的统计信息怎么做，怎么能持久化后提高执行计划的稳定性。
Author：Gorit Date：2021/4/7 Refer：各种同类文章参考融合 + 自己的思考总结 2021年发表博文： 16/50
本文介绍了如何利用MySQL数据库进行去重统计，通过创建索引、分组统计和联合查询等方法，实现对大数据的高效去重统计。同时介绍了MySQL的去重机制和分组统计的实现方法，并给出了具体实践案例。
随着计算机技术和网络技术的飞速发展和Internet应用的普及，电子学术资源的大量涌现，如数字学术资源的检索平台，学术论文资料库和世界各地大学自行建立的学术文献资料库。互联网的普及同时，也为抄袭、剽窃、非法传播的学术论文提供了便利。在我国大学毕业生的毕业论文中，已有了抄袭剽窃现象，引起了各界的广泛的重视。预防文章剽窃，整顿学术风气，对学生的毕业论文进行检测查查，是一个很有意义的课题。
Hive 支持索引，但是 Hive 的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive 不支持主键或者外键。 Hive 索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少 MapReduce 任务中需要读取的数据块的数量。 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，索引常常是优于分区的。 虽然 Hive 并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下，快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场景下，建立索引还是可以提高 Hive 表指定列的查询速度。（虽然效果差强人意） 索引适用的场景 适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后，都要重建索引以构建索引表。 Hive 索引的机制如下： hive 在指定列上建立索引，会产生一张索引表（Hive 的一张物理表），里面的字段包括，索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量; v0.8 后引入 bitmap 索引处理器，这个处理器适用于排重后，值较少的列（例如， 某字段的取值只可能是几个枚举值） 因为索引是用空间换时间，索引列的取值过多会导致建立 bitmap 索引表过大。但是，很少遇到 hive 用索引的。说明还是有缺陷 or 不合适的地方的。
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waterline和Sails.js同一团队开发，支持几乎所有的主流数据库,是nodejs下一款非常强大的orm，可以显著提升开发效率 一.waterline支持的数据库 二.waterline的配置
栈（Stack）：栈是一种特殊的线性表，它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
对一个字段进行匹配查询，match 类型查询，match 类型查询，会把查询条件进行分词，or 关系，多个词条之间是 or 的关系：
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