数据库非常重要,程序的数据增删改查需要数据库支持。python处理数据库非常简单。而且不同类型的数据库处理逻辑方式大同小异。本文以sqlite数据库为例,介绍一下python操作数据库的方法。
SQLite 是一个小型的关系型数据库,它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库,不管是 MySQL 还是 MongoDB,都需要我们安装。安装之后,然后运行起来,其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。
去年,州的先生曾经发表过一篇《小巧、稳定、快速!我为什么喜欢用 SQLite》的文章,里面对 SQLite 数据库极尽推崇。
我的公众号是使用Bear这个Mac App来写的。它在官网上写到,所有笔记数据通过SQLite来储存,如下图所示。
前文已经讲过无数据库版本操作(csv,json),今天我们要开始讲有数据库版本的操作,首先就是sqlite3。
本人在做接口测试的过程中,每次请求接口时都会自己计算一个请求时间存在数据库里,时间一长积累了很多数据,在学习Python+plotly进行数据可视化后,终于对接口请求时间这个数据进行了处理,制作了violin图表,效果还不错。分享一下代码,供大家参考。
The Python SQL Toolkit and Object Relational Mapper。 ORM(O是面向对象,R是面向关系,M是Map): 面向对象和面向关系的模拟关联。
(五)进阶技术 10. 多重星型模式 从(五)进阶技术1. “增加列”开始,已经通过增加列和表扩展了数据仓库,在(五)进阶技术5. “快照”里增加了第二个事实表,month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表(第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表)。有了这两个事实表的数据仓库就是一个正式的双星型模式。 本篇将在现有的维度数据仓库上增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同,新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表,用于存储数据仓库中的产品数据。 一个新的星型模式 图(五)- 10-1 显示了扩展后的数据仓库模式。模式中有三个星型结构。sales_order_fact表是第一个星型结构的事实表,与其相关的维度表是customer_dim、product_dim、date_dim和sales_order_attribute_dim表。month_end_sales_order_fact表是第二个星型结构的事实表。product_dim和month_dim是其对应的维度表。第一个和第二个星型结构共享product_dim维度表。第二个星型结构的事实表和月份维度数据分别来自于第一个星型结构的事实表和date_dim维度表。它们不从源数据获得数据。第三个星型模式的事实表是新建的production_fact表。它的维度除了存储在已有的date_dim和product_dim表,还有一个新的factory_dim表。第三个星型结构的数据来自源数据。
1. 问题 python 的 sqlite 查询数据返回的是元组类型; 返回到前端就是二维数组; 1.1 效果图 1.1.1 后端打印 📷 1.1.2 前端打印 📷 2. 解决办法 2.1 重写连接对象的 row_factory 方法 # 数据转字典 def dict_factory(self, cursor, row): data = {} for idx, col in enumerate(cursor.description): data[col[0]] = row
(五)进阶技术 14. 维度合并 随着数据仓库中维度的增加,会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如,客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度,需要改变数据仓库模式。图(五)- 14-1显示了修改后的模式。新增了一个zip_code_dim表,sales_order_fact和production_fact表的结构也做了相应的修改。注意图中只显示了与邮编维度相关的表。
MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式:一.创建编写SP、设置Event;二.通过dump导入导出;三.通过pt-archiver工具进行归档。第一种方式往往受限于同实例要求,往往被大家舍弃。第二种,性能相对较好,但是归档表较多时运维也是比较头疼的事。所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver。
对于上次文章预告,这次则以项目实战从后往前进行,先给大家一个直观的应用,从应用中学习,实践中学习。
当谈到Web开发时,Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架,可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而,在开发过程中,可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案,并提供实际操作价值。
删库跑路也是个老梗了,可见在运维数据库的过程中误删除数据,或者开发的代码有bug,造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案,例如SQL管理系统,将要执行的SQL先交由管理员审核,然后由管理员备份一个镜像数据库,在镜像上执行该SQL,并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
1.DB.java package com.bn.util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.util.Iterator; import ja
1.DB.java package com.bn.util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.util.Iterator; import jav
最近在学习Nacos组件,使用的是最新版本:2.2.3。 在本地虚拟机CentOS 8.5.2111环境中安装Nacos,并使用standalone模式启动,同时配置使用外部MySQL数据库,MySQL版本为:8.0.34。 关于数据库的配置参数如下:
基础支持层位于MyBatis整体架构的最底层,支撑着MyBatis的核心处理层,是整个框架的基石。基础支持层中封装了多个较为通用的、独立的模块。不仅仅为MyBatis提供基础支撑,也可以在合适的场景中直接复用。
本文主要讲Python与Excel的关系以及集成方案,Office家族的其他成员,如Word、PowerPoint与Excel拥有类似的功能,Python同样可以与Word、PowerPoint等Office成员结合,这些内容我以后会写文章讲解。
在使用Python进行数据库开发时,您可能会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是pymysql.err.InterfaceError: (0, '')。这个错误通常与数据库连接相关,表示在连接到数据库时出现了问题。
设计模式在Java里面这个是必须的中高阶内容。而很少看到Python里面刻意去讲这个,关于Python实现的设计模式,一直以来是自己比较好奇而且想深入学习的一个点。 需要吐槽的是自己买了本纸质书,按照书名是可以精通Python设计模式了,里面有流程图,有代码,部分还有例子和执行结果。但是自己看起来总是感觉有些吃力,不是完全技术层面的困难,而是理解上的困难。 而换个思路,看看国内的一些朋友写的一些设计模式的总结,一看就懂。我都纳闷是不是文化上的差异导致的。 这个比较清晰。可以关注下。 https://gith
线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。
1、在控制台修改切换网络(单次修改1台),可配置原ip保留168小时:云数据库 MySQL 切换网络-操作指南-文档中心-腾讯云
binlog2sql的工程主要包含两个Python文件,一个是binlog2sql.py,这个文件是对外统一使用的脚本入口,另外一个是工具类binlog2sql_util.py
在使用MySQL数据库管理系统时,有时候会碰到忘记了root用户的密码的情况。这时候就需要找到一种解决方案来重置或者恢复root密码。本文将介绍两种常用的方法来解决这个问题。
在现代企业中,数据是至关重要的资产,确保数据在不同数据库间的实时同步变得尤为重要。Oracle数据库作为业界领先的数据库管理系统,提供了多种技术方案用于实现实时数据同步。本文将介绍几种常见的Oracle数据同步方案,包括使用GoldenGate、数据库触发器与自定义应用、第三方ETL工具以及LogMiner方式。
在电子商务的web平台中有可能存在这样的需求,在月末进行分红账务结算,这样就需要在web服务器下写脚本定时执行数据库的操作,这里有很多种可选的方案,Python调
InnoDB Cluster初印象 记得MySQL Group Replicatioin 刚开始的时候,MySQL界很是轰动,等待了多年,终于有了官方的这个高可用解决方案。你要说还有一些方案补充,比如MySQL Cluster,MySQL Proxy,这些的使用率个人感觉还是不高,也就是经受的考验还不够,原因有很多,就不赘述了。 不久,我和一个MySQL DBA有了下面的一个基本对话。 我: MySQL GR GA之后,里面的自动切换功能确实很赞,能够做到读写分离,原本MHA的方案现
MyCat一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群。基于阿里开源的Cobar产品而研发。能满足数据库数据大量存储;提高了查询性能。文章介绍如何实现MyCat连接MySQL实现主从分离,并集成SpringBoot实现读写分离。
MySQL 是一个开源关系数据库管理系统,广泛用于存储、管理和组织数据。使用 MySQL 表时,通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言,提供了多个库,可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。
MySQL5.7的发行声明中,官方称之为里程碑式的版本,除了运行速度大幅度提升之外,还添加了之前版本没有的功能,如本文所述的原生JSON数据类型功能。 在此版本之前,MySQL所有的JSON数据类型,全部是使用text等文本类型来实现的,数据的处理只能在应用代码级来实现,十分不方便。
本文总结数据分析常用的软件,以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时,介绍了数据分析“直接”使用的数据类型,以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后,给出了Python学习框架的学习建议。
导读:每个数据科学专业人员都必须从不同的数据源中提取、转换和加载(Extract-Transform-Load,ETL)数据。
可以直接从MySQL官方网站下载最新版本。MySQL是跨平台的,选择对应的平台下载安装文件,安装即可。 如果是Windows用户,那么安装过程非常简单,直接根据向导一步一步操作即可。 如果是 Linux 用户,安装过程也是相当简单的。
Python与Mysql 一、安装MySQLdb模块 使用python连接Mysql的前提,就是需要一个让python连接到Mysql的接口,这就是MySQLdb模块。 验证是否已经安装了MySQLdb: ========================================================== d:\usr\local\Python25>python Python 2.5.4 (r254:67916, Dec 23 2008, 15:10:54) [MSC v.1310 32
接下来创建一个工厂类,功能是提供给用户的出行的方式,用户只需要告诉工厂类他需要什么方式就好了。
前两天碰到了一个问题,MySQL的一张表,1220万数据量,需要删除1200万数据,仅存储20万数据,讨论了三种方案,
在实际工作中,经常会遇到查询的任务,比如根据某些rs号,检索dbsnp数据库,提取这些snp位点的信息,对于这样的任务,最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典,然后检索特定的key即可。
下载 MySQL for Python,最新版 MySQL-python-1.2.4b4.tar.gz
springboot使用quartz实现定时任务_quartz集群任务调度前言本文是对之前的一篇文章Spring+SpringMVC+mybatis+Quartz整合代码部分做的一个修改和补充,其中最大的变化就是后台框架变成了SpringBoot。本工程所用到的技术或工具有:SpringBootMybatisQuartzPageHelperVueJSElementUIMySql数据库正文配置本例中仍然是使用mysql数据库作为Quartz任务持久化的
要监控半同步的情况,首选需要安装python connector for mysql ,
这两天看了很多关于mysql中文乱码的问题,除了创建table的时候设置为utf8编码以及修改mysql配置文件的方法外,很少有人提关于python库中中文乱码的处理办法,尤其是records库的中文乱码问题。
测试语句:id=1 UNION SELECT user(),2,3,4 from users
Python是一种非常流行的编程语言,因为它易于学习、使用,并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面,Python可以很容易地与各种数据库进行交互,其中包括MySQL数据库。
在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark的数据源,用Spark来读取HIVE的表数据(数据仍存储在HDFS上)。
当时想了一下,因为博主没有遇到过这个问题,但是也多少了解一些,所以就回答通过mysql的binlog日志进行恢复。
今天分享一下binlog2sql,它是一款比较常用的数据恢复工具,可以通过它从MySQL binlog解析出你要的SQL,并根据不同选项,可以得到原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等。主要用途如下:
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