存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来，我们才能进行有效的处理和分析。否则，只能是一团乱麻，无从下手。那么，怎样才能把用户各种经营相关的、纷繁复杂的数据，有序、高效地存储起来呢？ 在 MySQL 中，一个完整的数据存储过程总共有 4 步，分别是创建数据库、确认字段、创建数据表、插入数据。
通常，我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键，该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意，这个自增字段的值只会一直增加，即使把记录删除了，该自增字段的值也不会变小。 因此，就会产生一个现象：假如某些记录被物理删除了，那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即：通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
背景 将测试环境的表同步到另外一个数据库服务器中，但有些表里面数据巨大，（其实不同步该表的数据就行，当时没想太多），几千万的数据！！ 步骤 1. 既然已经把数据同步过来的话，那就直接delete掉就行
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
Python操作MySQL数据库 前几天数据库课程的一个小project，需要接入MySQL数据库，导入数据，写了个脚本，做简单的CRUD操作，用Python实现，简单地记录一下。 依赖 可以用MySQL-python来连MySQL，安装很简单，pip install MySQL-python，然后在脚本里引入import MySQLdb即可。有不止一个库实现类似的功能，API大同小异。 连接 首先要做的是链接数据库，当然要确保你MySQL Server是安装运行的，用homebrew安装的话brew in
只有简单的增删改查，大神请绕道，小白可以看看！ 有不足之处,或者想要交流可以使用下面的方式联系我： 联系QQ：8042965 邮箱：8042965@qq.com
MySQL权限级别 全局性的管理权限，作用于整个MySQL实例级别 数据库级别的权限，作用于某个指定的数据库上或者所有的数据库上 数据库对象级别的权限，作用于指定的数据库对象上（表、视图等）或者所有的数据库对象上 权限存储在mysql库的user, db, tables_priv, columns_priv, and procs_priv这几个系统表中，待MySQL实例启动后就加载到内存中 MySQL创建权限 All/All Privileges权限代表全局或者全数据库对象级别的所有权限 Alter权限代表
MySQL命令 创建数据库 如果存在就先删了吧 drop database if exists db_ name; 创建数据库 create database db_name; 查看所有用户 所有的用
存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来，我们才能进行有效的处理和分析。否则，只能是一团乱麻，无从下手。
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
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
MySQL基础语法 创建数据库 bash CREATE DATABASE 数据库名; 判断是否存在此名字数据库，不存在则创建 bash CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 数据库名; 创建数据库，并指定字符集为某种类型 bash CREATE DATABASE 数据库名 CHARACTER SET 字符集（UTF-8); 查询目前已有数据库 bash SHOW DATABASES; 查询数据库里面的定义信息 bash SHOW CREATE DATABASE 数据库名; 修
最近一段时间使用mongodb做媒资数据的接入，简单介绍一下mongodb的特性和语法。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它具有自动分片、支持完全索引、支持复制、自动故障处理、高效存储二进制大对象（比如照片和视频）等特点。MongoDB的查询方式多样，可以查询文档中内嵌的对象及数组。MongoDB支持多种语言。但是，它不支持事务处理和join操作。在MongoDB中，默认没有密码。可以通过use操作符来创建数据库。使用db.dropDatabase()可以删除数据库。在MongoDB中，可以使用.insert()方法插入文档。通过db.table_name.find()可以查询数据表中的记录。使用db.table_name.remove()可以删除表中的所有记录。使用db.table_name.count()可以查询表中的记录数。在MongoDB中，可以通过.ensureIndex()方法添加索引。使用db.table_name.find()方法进行条件查询。MongoDB支持多种查询方式，包括等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、字符串匹配、数组匹配等。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregat
一直听人说，程序员面试，面试官喜欢聊底层原理，聊数据结构与算法，聊多线程与高并发。
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接，就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。
问题导读 1.hive数据分为那两种类型？ 2.什么表数据？ 3.什么是元数据？ 4.Hive表里面导入数据的本质什么？ 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么？ 6.外部表和表的区别是什么？ Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格（table）具有的数据；而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，
在学习常用函数之前，先来学习一些数据库的基本操作，因为在自己试下面这些函数时，按照图片中的代码敲不一定对。有kali的同学可以在docker里做，而大部分同学是用ubuntu的，这个时候搭建的mysql里可能没有库没有表，那么就需要自己来建库建表来实践。不然没有建的话根本没东西，按下面的代码敲，就会报错。
关系行数据库与非关系型数据库之间的数据同步 一、在不使用sqoop的情况下 Mysql–>hive 1.利用naivacat（工具）将数据库中的表导出（导出的时候要主要制表符/t） 2.利用WinSCP（工具）上传到linux指定的文件夹下 3.先在hive建表 create table 表名(idfa string) row format delimited fields terminated by ‘\t'” 4.hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ into table t1” (假设表里面有数据，须要truncate table hive表名。在运行4） truncate table t1;( 仅仅删除表数据) 或者hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ overwrite into table t1”; hive–>Mysql 1.hive -e “sql语句;>>name.txt” 导出在home/dev 2.然后在利用WinSCP（工具）下载到本地 二、在使用sqoop的情况下 1.解压sqoop，配置环境变量： 在/etc/profile中加入：(没有root权限是不能改动的，所以仅仅能在sqoop/bin路径下启动) export SQOOP_HOME/bin:PATH 配置完毕后要运行 source etc/profile 2. 解压mysql，将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar放到
这篇文章主要是讲一下常见的MySQL的安装，和基本操作。适合完全没有MySQL知识但是又急需一些MySQL知识的童靴作为快速入门使用。 背景与安装 背景不用多说了，大家都懂得。直接说在Ubuntu下面的安装吧。其实也是很简单。这里不搞复杂的源码安装，就依次输入下面非常简单的命令安装就够了。 sudo apt-get install mysql-server sudo apt isntall mysql-client sudo apt install libmysqlclient-dev 中间会有弹出设置
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
07.13自我总结 MYSQL数据库的增删改查 一.对于库的增删改查 增 create database 库名称; create database 数据库名称 charset 编码方式; 删 drop database 库名称; 改 修改编码方式:alter database 库名称 charset 编码方式; 查 查看所有库:show databases; 查看指定库:show database 库名称; 二.对于表的增删改查 增 增加表单create table 表名称(字段1 数据类
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？
Navicat Premium for Mac的破解教程 注意时间戳是今天的时间-2019-02-20 12:00:00
设置更改root密码 这里的root是mysql的超级管理员用户，跟我们的linux系统不是同一个用户 mysql没有加入PATH环境变量中，只能在目录下使用，否则使用会出错： /usr/loc
作者：My_heart_ 来源：http://blog.csdn.net/my_heart_/article/details/62425140 首先相信很多人在开始准备学习的时候，肯定对数据库的基本
一、select： 1.1 选择db1中mysql库和user表： mysql> use db1 Database changed mysql> select count(*) from mysql.user; +----------+ | count(*) | +----------+ | 9 | +----------+ 1 row in set (0.03 sec) 1.2 查看mysql库中的详细内容： mysql> select * from mysql.db\G; 建议大家在查找的
数据库的运维中，经常会遇到delete drop truncate的操作，那么如何去把握它们的用法和区别呢？
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在 MySQL 中，DATABASE 和 SCHEMA 在语法上是等效的，它们都用于创建数据库。在其他 RDBMS（如 Oracle 和 SQL Server）
物理备份是指通过拷贝数据库文件的方式完成备份，这种备份方式适用于数据库很大，数据重要且需要快速恢复的数据库
数据库如果不存在的话，再后面执行其他操作，比如往表里面插入数据，会自动创建数据库
###数据库 学习数据库就是学习如何和数据库软件进行交流,SQL语言就是用于程序员和数据库软件进行交流的语言. DBMS:DataBaseManagementSystem 数据库管理系统(数据库软件),包括:MySQL/Oracle/SQLServer,DB2,SQLite等 常见DBMS介绍: MySQL:开源 Oracle公司产品,08年MySQL被Sun公司收购,09年Sun公司被Oracle, 原MySQL创始人离开Oracle创建新的数据库MariaDB 市场占有率第一 Oracle:闭源 Ora
mysql权限控制 作为一名DBA，想必大家对MySQL中的权限都不陌生，MySQL中对于权限的控制分为三个层面：
前篇介绍了一些数据库的基本概念和以及一些常见的数据库，让我们对数据库有了一个初步的认识。这一篇我们将继续为C#数据操作的基础填上一个空白-SQL语句。
Navicat 是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。它的设计符合数据库管理员、开发人员及中小企业的需要。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的，让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。
mysql有好几种删除和清空数据表的命令，但每个命令的用法具体来说不一样，下面具体说说truncate、drop和del三个命令：
查看表：使用describe 表;查看（注：一定要使用use 表进入数据库之后才能使用这个命令）
MySQL服务器中的 【数据库】 以文件夹的形式存放在data目录下，本章讲解如何优雅地使用SQL命令操作数据库和数据表。
mysql> show variables like ‘%storage_engine%’; #查看mysql当前默认的存储引擎
mysql常用命令目录概要 查询库 show databases; 切换库 use mysql; 查看库里的表 show tables; 查看表里的字段 desc tb_name; 查看建表语句 show create table tb_name\G; 查看当前用户 select user(); 查看当前使用的数据库 select database(); 创建库 create database db1; 创建表 use db1; create table t1(id int(4), name char(40
创建数据库表： 创建一个表名为：employee，该表中含有id、name、sex、birthday、job字段
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本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
大家好，我是阿常，上一篇阿常讲了如何创建索引，今天阿常和大家分享如何删除索引、表和数据库，通过使用 DROP 语句，我们可以轻松地删除索引、表和数据库。
库名后面加charset 字符集(如utf8); 现在可以不加，在配置文件里已经设置了默认编码格式。
安装 在ubuntu 14.04 x64下 1 安装 # 安装服务端 (需要中途设置root密码) sudo apt-get install mysql-server # 安装客户端 sudo apt-get install mysql-client # 查看是否安装并启动成功 sudo netstat -tap | grep mysql # mysql的配置文件在 /etc/mysql/my.conf 打开mysql sudo service mysql start mysql -u root -p 查看
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