这里介绍的MySQL相关知识，并不是针对那些想学习DBA的同学，而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点，是我学习MySQL数据库时，觉得有必要掌握的一些知识点。
一、基本语句优化原则 (1).尽量避免在索引列上进行运算或函数操作，这样会导致索引失效 如: select * from t where Year(d)>=2016; 可以优化为: select * from t where d>='2016-01-01'; (2).使用join语句时，应用小结果集驱动大结果集。因为在join多表时，可能会导致更多的锁定和拥塞 (3).注意模糊查询时避免%%，%开头的查询条件会使索引失效 (4).仅列出需要查询的字段，这对效率没有影响，但会影响内存 如: select *
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
企业业务逻辑数据的递增和用户量的递增会产生大量的数据库数据量过大的问题。数据库的默认索引表都是存在。一个数据库有索引库和data数据库。索引库里面存放着索引表，指向数据存储区。Java适配的MySQL数据库默认提供每张数据记录表的索引表机制。数据库表的数据索引默认是会查找索引表之后再去数据记录表中查找数据。
MySQL是⼀个单进程多线程、⽀持多⽤户、基于客户机/服务器（Client/Server， C/S）的关系数据库管理系统。与其他数据库管理系统（DBMS）相⽐，MySQL具有体积⼩、易于安装、运⾏速度快、功能⻬全、成本低廉以及开源等特点。⽬前，MySQL已经得到了⼴泛的使⽤，并成为了很多企业⾸选的关系数据库管理系统。 MySQL拥有很多优势，其中包括以下⼏点。 1. 性能⾼效：MySQL被设计为⼀个单进程多线程架构的数据库管理 系统，保证了 MySQL使⽤较少的系统资源（例如CPU、内存），且能 为数据库⽤户提供⾼效 的服务。 2. 跨平台⽀持：MySQL可运⾏在当前⼏乎所有的操作系统上，例如Linux、 Unix、Windows以及Mac等操作系统。这意味着在某个操作系统上实现的 MySQL数据库可以轻松地部署到其他操作系统上。 3. 简单易⽤：MySQL的结构体系简单易⽤、易于部署，且易于定制，其独特的插 件式（pluggable）存储引擎结构为企业客户提供了⼴泛的灵活性，赋予了数据 库管理系统以卓越的紧致性和稳定性。 4. 开源：MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，源代码随时可访问，开发⼈员 可以根据⾃身需要量身定制MySQL。MySQL开源的特点吸引了很多⾼素质和有 经验的开发团队完善MySQL数据库管理系统。 5. ⽀持多⽤户：MySQL是⼀个⽀持多⽤户的数据库管理系统，确保多⽤户下数据 库资源的安全访问控制。MySQL的安全管理实现了合法账户可以访问合法的数 据库资源，并拒绝⾮法⽤户访问⾮法数据库资 源。
最近开始使用MySQL数据库进行项目的开发,虽然以前在大学期间有段使用MySQL数据库的经历,但再次使用Navicat for MySQL时,除了熟悉感其它基本操作好像都忘了,现在把使用中的问题作为博客记录下来,也是为了自己以后再使用时比现在更熟悉精通.
工具介绍：SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
在实际工作中，一张表，我们可能需要在Mysql数据库中建表，又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题，非常影响我们建表的效率。本篇文章，以Oracle数据库表为源表，通过PowerDesigner工具将其转化成Mysql数据库建表语句。
之前做微信钱包的项目，许多功能都需要与腾讯微信的前台（App）或后台交互，微信需要一个access_token凭证用于身份验证。
MySQL数据库自带的一个很好用的备份命令。是逻辑备份，导出 的是SQL语句。也就是把数据从MySQL库中以逻辑的SQL语句的形式直接输出或生成备份的文件的过程。
Hive可以将结构化的数据映射为一张数据表 而默认hive进行存储的数据库是derby 启动我们的hadoop服务 当我们安装好hive后，要将mysql-connector-java-xx.jar的文件包放到hive目录下的lib文件夹下：
1、最大的好处便是易于交换产品系列，由于具体工厂类，在一个应用中只需要在初始化的时候出现一次，这就使得改变一个应用的具体工厂变得非常容易，它只需要改变具体工厂即可使用不同产品配置。
不知道大家有没有注意到，当你安装好MySQL数据库环境后，然后使用客户端连接后，会发现数据库列表不是空的，会有四个数据库（information_schema、mysql、sysperformance_schema），你有有没有对这些数据库有些好奇呢，今天先给大家聊聊MySQL内置的information_schema 数据库相关的知识，希望对大家深入了解MySQL能够提供一些帮助！
SQL是一套标准，全称结构化查询语言，是用来完成和数据库之间的通信的编程语言，SQL语言是脚本语言，直接运行在数据库上。同时，SQL语句与数据在数据库上的存储方式无关，只是不同的数据库对于同一条SQL语句的底层实现不同罢了，但结果相同。
前言 如果数据库中的表已经存在了，我们只想通过 SQLAlchemy 操作数据库表的数据，不需要建表。 这时可以不用一个个声明每个字段类型，可以用第三方包 sqlacodegen 自动生成 model 模型代码。 sqlacodegen 安装 使用pip安装对应包 pip install sqlacodegen==2.3.0 mysql 指定导出表命令 # 指定表 导出 model sqlacodegen mysql+pymysql://user:password@127.0.0.1:3306/dbname
我的数据库已经用MySQL Workbench设计好了，也插入了一些测试数据，现在开始在Django中设计models模型。本以为顺风顺水，没想到也遇到一些bug，现在记录一下踩坑填坑过程。
在实际工作中，一张表，我们可能需要在Mysql数据库中建表，又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题，非常影响我们建表的效率。本篇文章，以Mysql数据库表为原表，通过PowerDesigner工具将其转化成Oracle数据库建表语句。
本篇博客我们来聊聊MySQL数据库的连接与操作。如果你本地没有MySQL数据库的话，需要你先安装MySQL数据库。在Mac OS中使用brew包管理器进行MySQL的安装是及其方便的。安装MySQL的命令为：brew install mysql。本篇博客我们就要使用Perfect框架来连接操作数据库了，首先我们需要创建一个测试数据库，然后在测试数据库中创建一张测试表用来增删改查操作。 在博客的开头呢，先来推荐一款Mac上比较好用又免费的MySQL可视化管理工具Sequel Pro。这款工具用的是相当的顺手呢
SQLite 是一个不需要服务器、不需要配置、不需要外部依赖的开源SQL数据库引擎。
其实主键的概念，在我们的日常生活中也经常用到，比如每个人都会有的身份证号码，就可以认为是一个主键；以及在读书时拥有的学号，也是一种主键。
数据管理模块，基于mysql数据库进行数据管理以及封装数据管理模块实现数据库访问。因此，在数据库中，我需要为每一张表创建出对应类，通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数 据，这样的话当我们要访问哪张表的时候，使⽤哪个类实例化的对象即可。
PowerDesign是一款功能强大的建模软件，提供强大的元数据管理功能，可以帮助用户构建关键信息的全方位视图，创建多种类型的模型，包括数据模型，物理模型，面向对象模型 等等。同时继承了数据管理、BL、数据集成和数据整合多种功能。
本系列将会讲解MySQL数据库从基础，入门，运维，本章将会对MySQL数据库的客户端连接与数据模型，SQL等知识。
QT支持很多不同的数据库，包括：Sqlite, MySQL, SqlServer等等，QT里面提供了访问这些数据库的插件代码，这使得我们可以很方便的访问数据库。 QT支持很多不同的数据库，包括：Sqlite, MySQL, SqlServer等等，QT里面提供了访问这些数据库的插件代码，这使得我们可以很方便的访问数据库。 Qt 5 的 SDK 默认提供了编译好的 MySQL 驱动插件，位于 plugins/sqldrivers(Windows 下为 qsqlmysql.dll)。
MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎表中，在之前版本的MySQL中，数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎表中，还存放于元数据文件、非事务性存储引擎表中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进，以及改进带来的好处、影响以及局限性。
为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库，它能更有效的管理数据。数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标。数据库存储介质：磁盘和内存。
mysqldump 是一个命令行客户端程序，用于转储本地或远程 MySQL 用于备份到单个平面文件中的数据库或数据库集合。 如何备份和恢复 MySQL 数据库 如何备份 MySQL 数据库？ 备份 MySQL数据库或数据库，该数据库必须存在于数据库服务器中并且你必须有权访问它。命令的格式是。 # mysqldump -u [username] –p[password] [database_name] > [dump_file.sql] 所述命令的参数如下。 [username] ：有效的 MySQL 用户
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
这里简单介绍一下mysql数据库，mysql数据库是一款关系型数据库，所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据，使用行和列方便我们对数据的增删改查。
数据库视图是虚拟表或逻辑表，它被定义为具有连接的SQL SELECT查询语句。 因为数据库视图与数据库表类似，它由行和列组成，因此可以根据数据库表查询数据。 大多数数据库管理系统(包括MySQL)允许您通过具有一些先决条件的数据库视图来更新基础表中的数据。 数据库视图是动态的，因为它与物理模式无关。数据库系统将数据库视图存储为具有连接的SQL SELECT语句。当表的数据发生变化时，视图也反映了这些数据的变化。 1.视图: 就是一张虚拟表，本质上存储的是一对SQL的集合 -- 视图 是一张虚拟的表
有读者留言面试有点虚，数据库都忘的差不多了，与其临时抱佛脚，不如我们把MySQL的知识点梳理一遍，心中有知识点，面试不慌。
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
在日常学习和工作，难免不了使用Mysql数据库，有时候需要导入导出数据库，或者其中的数据表。下面是我自己整理的一些东西！ 在Navicat Premium,sqlyong等工具中导入导出数据库，在这里就不做说明。这里介绍的是在dos命令模式下进行数据库的导入导出，（Linux中使用的语法和dos大致相同）有需要了解的朋友可参考。
这也很好理解，get请求是将参数拼接到路径后面的，而新增的请求参数是有很多的，如果用get请求，那请求路径就很长一串的了。
外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制，里面的数据全部显示出来，而右边则是符合条件的才显示，不符合条件的不显示。
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
MySQLdump是一个数据库逻辑备份程序，可以使用对一个或者多个mysql数据库进行备份或者将数据传输到其他mysql服务器。执行mysqldump时需要账户拥有select权限才可以进行备份数据表，show view权限用于备份视图，trigger权限用于备份触发器等。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据，这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的；
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
如果你删除了数据表中的多条记录，并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列，那么你可以通过删除自增的列，然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心，如果在删除的同时又有新记录添加，有可能会出现数据混乱。操作如下所示：
其实为了我们的WP网站更安全，在安装WordPress之前其实就应该将默认的数据库表前缀wp_更改掉，但往往最开始我们都没注意到这个细节问题，那么如果网站装好以后想更改WordPress数据库表前缀应该如何操作呢？
conn=connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='123456',database='student',charset='utf8')
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
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？
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个，用哪个统计数据的效率会高些，每次开发每次去百度找前辈的经验介绍，但是每次得到的建议总是会有些差别，今天看到了一篇阿里关于count的文章，觉得挺好，在这里分享一下，顺便加上一些个人的使用建议。
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