汽车租赁系统总共分为两个大的模块,分别是系统模块和业务模块。其中系统模块和业务模块底下又有其子模块。
索引在数据库中非常重要,它可以加快查询速度并提高数据库性能。对于经常被用作查询条件的字段,添加索引可以显著改善查询效率。然而,索引的创建和维护需要考虑多个因素,包括数据量、查询频率、更新频率等。
+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
现有的数据中没有同名的学生,但是当班级人数增多的时候很有可能在班级上出现同名的学生
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方,个人觉得要好好的去归类,并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家! 重感冒下的我,很难受!keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子,因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询,还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
mysql> create table student (id int(11) primary key auto_increment,name varchar( 10) NOT NULL,sex enum('男','女','保密')default '保密')ENGINE=InnoDB;
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引 使用索引需要注意以下几点: 1. 按需使用索引 2. 索引所在的列基数越大越好 , 男女这种字段建立索引的效果并不大 ,基数很小 3.在组合索引上要注意最左原则
#前言:在生产工作中if条件语句是最常使用的,如使用来判断服务状态,监控服务器的CPU,内存,磁盘等操作,所以我们需要熟悉和掌握if条件语句。
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引
中移信息平台能力中心数据库团队成员,主要负责 MySQL、TiDB、Redis、clickhouse 等开源数据库的维护工作。
说到ETL,很多开发伙伴可能会有些陌生,更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位;我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的,现在的项目比较依赖 ETL,可以说是项目中重要的一部分。
正则表达式(Regular Expression),又被称规则表达式,在代码中常简写为regex、regexp或RE,是计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串,通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。它对字符串(包括普通字符(例如,a 到 z 之间的字母)和特殊字符(称为“元字符”))操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合。 正则表达式的特点是:灵活性、逻辑性和功能性非常的强;可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制;对于刚接触的人来说,比较晦涩难懂。所以正则表达式常被用在文本检索中。
Mysql数据库中CASE WHEN语句,是用于计算条件列表并返回多个可能结果表达式之一。
字段名1 、2 是对查询结果排序的依据。 ASC 表示升序 DESC表示降序。 默认是ASC。
Navicat是一款轻量级的用于MySQL连接和管理的工具,非常好用,使用起来方便,简洁。下面讲讲其安装的过程。
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法,具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
正则表达式(Regular Expression),又被称规则表达式,在代码中常简写为regex、regexp或RE,是计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串,通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张,产线也越来越多,产生的数据也越来越多,这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心,既要保证数据的准确性,存储的安全性,后续的扩展性,以及数据分析的时效性,这是一个很大的挑战。
备注: 在MySQL中更改数据存储类型, 字段长度都会造成锁表. 在繁忙的系统中都会产生极大的灾难. 但是对于varchar来说如果是在255字节内任意更改大小不会进行锁表. 因为不需要新增额外的字节来存储varchar的长度
进行python与mysql的交互需要安装pymysql库,安装也很简单,常规的pip install pymysql就可以了。
select * from users where age >= 22 and age <= 25;
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
帮助客户研究 Covid-19 期间的失业情况可能不仅揭示了该疫情对每个国家的影响程度,还揭示了世界各地不同的裁员文化。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
我观察了 865 个 SQL 入门者,发现大家在学习 SQL 的时候,最大的问题不是 SQL 语法,而是对 SQL 原理的不熟悉。
和迭代模型一样,每一个执行节点实现一个next函数,区别在于每一次迭代,执行节点返回一组tuple, 而非一个tuple
本篇推送主要涉及SQL语言中较为复杂的子查询与函数嵌套。 虽然这个MySQL系列取名为MySQL基础入门,但是个人不打算做单个函数的用法总结,或者说简单罗列,(这些内容你可以通过很多途径了解)因为一方面以前有过SQL基础方面的学习经历(本科的计算机必修课以及计算机等级考试)现在应该更加深入一些,另一方面SQL是一门数据分析语言,单纯的一个两个函数基本很少能解决问题。 SQL语言不像R语言和Python那种面向对象的语言,提供了各种灵活多变的的可用方法以及成千上万的高效解决工具,更没有提供像管道函数那样的参
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作,本文将主要从以下几个方面展开介绍:
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在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库。这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍。本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开。 一般地,Redis可以用来作为MySQL的缓存层。为什么MySQL最好有缓存层呢?想象一下这样的场景:在一个多人在线的游戏里,排行榜、好友关系、队列等直接关系数据的情景下,如果直接
LVS 工作在四层,内核态,性能极高,有VIP功能,配合 keepalived 做有效的 心跳检查和负载均衡安装配置麻烦, HAProxy 工作在四层到七层,功能强大,有VIP功能,配置简单,CPU占用高 Nginx 工作在七层,应用层功能多,配置简单,无法支持VIP功能 负载均衡器测试数据 软件 每秒并发量 CPU占用 结论 LVS (DR模式) 1.6W25%性能综合比最好,配置复杂 HAProxy 2.3W 95% 转发快,CPU占用高,配置简单 Nginx2W 80% 转发没有haproxy快,CPU比haproxy占用低 机器足够并且应用重要建议独立使用LVS或HAProxy,机器不足使用 Nginx
商品页面展示的数据很多,主要是商品的基本信息,比如名称颜色,商品介绍页,还有图片和视频展示,最要命的是不同类的商品的参数不同,比如电脑有内存,显卡,CPU等参数,衣服有尺码,男女等参数,口红有色号等参数
上一篇我重点写了秦路老师在七周数据分析师系列课程中MySQL模块的实战作业SQL语法,对比了自己的冗余思路与老师的最佳思路。 MySQL入门学习笔记——七周数据分析师实战作业 这一篇,仍然是相同的六个业务问题,我尝试着R语言、Python复盘一遍,这样你可以对比同样的业务逻辑,使用不同工具处理之间的效率、逻辑的差异,以及各自的优缺点。在R语言代码部分,适当位置酌情做了注释,Python部分未做注释,请谨慎参考! 首先大致介绍这两份数据: userinfo 客户信息表 userId 客户id ge
该sql命中了索引,但未覆盖索引。 select * from s1 where id=123;
100万条内选K聚类数据量大时间久,数据高维选择降维、子空间聚类(谱聚类),Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。
这里有多少单身呢?今天我们就一起用数据聊一聊单身汪的那些事儿。你也可以在文末留言,说说你的看法~
最近工作中碰到个本来比较基础的问题——按多个条件进行判断进行分类。
连张翰娜扎这种外形登对的高颜值组合都宣告分手,圣诞节独守空房的你有什么资格老泪纵横。在这个什么都讲究精准配对的时代,遇不到真爱可能真的是概率问题。
刚刚情人节过去,也想来一篇数据分析的实例。别黑我,别恶心我。从网上找了一份2000W的数据,粗略处理后,导入MySql,试着看看MySql这2000W数据的效果如何。
实际上,中国男多女少的情况正在改善,只看新生儿这个维度的话,04年到现在男女比例呈现下降的趋势
在当代社会的男女交往中,相互探索共同兴趣和爱好成为了许多人选择伴侣的起点。然而,这种传统的方法可能并不总是有效的。倘若每对男女只从自己的专业或爱好出发,寻找共鸣,那么交流的概率可能会非常小。反之,若我们能够尝试一种新的交往方式,那就是分享并教学一种被称为“奇淫巧技”的特长技能。
清华2019新生中,理工类专业男生也比女生多得多,电气、自动化能达到4:1左右,数理和计算机甚至能到7:1左右;
七夕被恩爱狗、勾搭狗、营销狗等狂虐了一整周,刚刚消停宝宝又就出了这等不“蓉”易的事,真实虐了狗了,七夕的浓情蜜意哪里去了?真爱在哪里??
转载自 https://segmentfault.com/a/1190000007445807
想必昨天的七夕节,一定是有人欢喜有人忧的一天,朋友圈里的晒照惹恼了我的一个程序员朋友,在昨晚怒爬2万条相亲网站数据,做了一次相亲男女画像!
iG在英雄联盟决赛上夺冠一声炮响,将这一游戏圈内部的赛事变成了全民事件。微信朋友圈、微博等平台,懂的不懂的,都开始谈论起这件事情来。iG战队的老板王思聪为庆祝iG夺冠,在微博上也发起抽奖活动:
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