Python中常用的数据存储的方式有：pickle模块，shelve模块，MySQL数据库，MongoDB数据库，SQLite轻量数据库，Excel表格存储等等。
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。不同的存储引擎性能是不一样的
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
前不久我们介绍了使用Python进行日常的运维，包括监控Oracle,Linux等系统，并把获得的结果存入MySQL数据库，如果大家都有掌握这部分内容，就可以进阶一步，打造属于自己的一个监控系统
在学习编程的过程中，初学者(特别是想转行互联网的来自其它专业的初学者)往往因为缺乏实际项目的操作而陷入基础学习的环境中无法自拔，在学习Python的过程中，笔者最初也是一直停留在不断地print、列表、数组、各种数据结构的学习里，当然基础知识的学习很重要，但是没有项目的实际操作，往往无法得到提高并会心生厌倦，为了应对这个问题，接下来专栏将从Github开源项目选取一些比较有意思的项目，来为大家说明如何开展项目，如何安装环境，如何debug，如何找到解决问题的方法...... 我们以抓取财经新闻的爬虫为例，默
上节中，我们介绍了几个数据库的安装方式，但这仅仅是用来存储数据的数据库，它们提供了存储服务，但如果想要和 Python 交互的话，还需要安装一些 Python 存储库，如 MySQL 需要安装 PyMySQL，MongoDB 需要安装 PyMongo 等。本节中，我们来说明一下这些存储库的安装方式。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
在Flask-RESTful中，可以选择使用各种关系型和非关系型数据库。一些流行的选择包括：
当今，大多数应用程序都需要在某个地方存储数据。对于 Web 应用程序，数据库是关键的“齿轮”。 很多企业和开发者在选择数据库时，会主要考虑的几个因素——一是它的成本，二是托管服务提供商的灵活性和支持力度。 出于多种原因，开源数据库是您的最佳选择。例如，一个开源数据库不会超出你的预算，不会限制你如何使用它。开源工具可以提供强大的功能。更好的是，一些最流行（和受支持）的数据库正是开源的解决方案。 让我们看看几款较为主流的开源数据库，以及几种不同的“风格”。 PART ONE 如何（以及在何处）使用开源数据库 值
为什么用数据库？ 数据库比记事本强在哪？ 答案很明显，你的文件很多时候都只能被一个人打开，不能被重复打开。当有几百万数据的时候，你如何去查询操作数据，速度上要快，看起来要清晰直接 数据库比我之前学的XML好在哪？ XML表写索引的时候，很容易被中间断电就打断了，两个表对不上号了咋办？ 安全和备份处理上数据库都有自己的考虑。
（1）什么是数据库： 硬盘—管理软件 数据库（DataBase、DB）是一个长期存储在计算机内、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。他简而言之就是一个存储数据的仓库。为了方便数据的存储和管理，他将数据按照特定的规律存储在硬盘上，通过数据库管理系统，可以有效的组织和管理存储再数据库中的数据。 我们也可以说数据库是由一批数据库的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联、反映了客观事物间的本质联系。数据库系统提供对数据的安全控制和完整性控制。 2.数据库系统： 数据库系统由3部分组成： （1）数据库：用于存储数据的地方 （2）数据库管理系统：用于管理数据的软件 （3）数据库应用程序：为了提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据的软件补充；
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
通过上面我们已介绍了如何定时获取TOP SQL语句以及如何利用pandas处理数据，并让其在前端显示
在前面一节我们介绍了几个数据库的安装方式，但这仅仅是用来存储数据的数据库，它们提供了存储服务，但如果想要和 Python 交互的话也同样需要安装一些 Python 存储库，如 MySQL 需要安装 PyMySQL，MongoDB 需要安装 PyMongo 等等，本节我们来说明一下这些库的安装方式。
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 数据存储:MySQL,redis
✅第一种方法 win+R输入services.msc打开电脑服务找到MySQL80右键启动或停止(MySQL服务默认开机自启动)
通过前面几篇文章学会如何安装 MySQL 以及基础知识后，我们还需要学习体系结构，MySQL 和 Oracle 体系结构类似，如果学过 Oracle 可以类比记忆，基础牢固才能学好数据库，才能做一个合格的 DBA，下面一起来看看。
1.首先，在Python虚拟环境下安装pymysql：pip install pymysql。
该笔记参考了PyMySQL官方文档和《python数据采集》关于数据存储的部分，欢迎大家去阅读原著，相信会理解的更加透彻。
所谓数据库，即存储数据的仓库。每一个数据库可以存放若干个数据表，这里的数据表就是我们通常所说的二维表，分为行和列，每一行称为一条记录，每一列称为一个字段。表中的列是固定的，可变的是行。要注意，我们通常在列中指定数据的类型，在行中添加数据，即我们每次添加一条记录，就添加一行，而不是添加一列。对数据库的操作可以概括为就是向数据库中添加、删除、修改和查询数据，其中查询功能最为复杂。 检查数据库是否存在 你可以通过使用“SHOW DATABASES”语句列出系统中所有数据库，检查数据库是否存在： 实例 返回系统中数据库列表： import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word” ) mycursor = mydb.cursor( ) mycursor.execute(“SHOW DATABASES”) for x in mycursor: print(x) 或者你可以在建立连接时尝试访问数据库： 实例 尝试连接数据库”mydatabase”: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word”, database = “mydatabase” ) 如果数据库不存在，会收到错误。
很多小伙伴工作很长时间了，对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD，对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少，随着工作年限的不断增长，职场竞争力却是不断降低的。很多时候，出去面试时，被面试官吊打的现象成了家常便饭。
在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
是在抱歉，本应该周五是其他数据库，周一到周四都是 postgresql , mysql ，但目前的状态下，（都不知道今天是星期几）暂时不在准守这样的设置，以后待稳定后，在恢复原来的“人设”。
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
Kubernetes Secret 是 Kubernetes 系统中用来存储和管理敏感信息的一个对象。这些敏感信息可能包括密码、OAuth tokens、SSH 密钥等。使用 Secret 可以更安全地管理敏感数据，因为它们不是以明文存储在 Pod 的定义中或者容器镜像中，而是以加密形式存放在 Kubernetes API 服务器上。
关系型数据库(RDBMS) 概念：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库 特点： 1：使用表存储数据，格式统一，便于维护 2：使用SQL语言操作，标准统一，使用方便
Redis Hash（散列表）是一种 field-value pairs（键值对）集合类型，类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value，你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field，也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
本文精选了「数据库开发」在 2018 年 1 月的 9 篇热门文章。其中有技术分享、业界资讯。 《2017 年度数据库：PostgreSQL 实至名归》 DB-Engines 表示，PostgreSQL 在 2017 年的数据库排名中，比其他监测到的 341 个数据库管理系统都更受欢迎。因此，决定宣布 PostgreSQL 为 2017 年的年度 DBMS。 《回顾 2017 年发布的 10 个新数据库系统》 数据库世界并不是每周都有让人不可思议的新闻，但在一年的时间里，我还是惊讶地发现，我们看到了很多新事
请求库： 1、urllib：urllib库是Python3自带的库（Python2有urllib和urllib2，到了Python3统一为urllib），这个库是爬虫里最简单的库。 2、requests：requests属于第三方库，使用起来比urllib要简单不少，且功能更加强大，是最常用的请求库。 3、Selenium：Selenium属于第三方库，它是一个自动化测试工具，可以利用它自动完成浏览器的操作，如点击，下拉，拖拽等等，通常完成ajax复杂的操作。 ---- 解析库： 1、lxml：属于
Step 1： 在 GitHub 上注册一个账号，并 fork 一份Dr. Elephant项目代码。
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
在 Spring Cloud Data Flow 中，数据源、应用程序和任务是最常用的元素。这些元素可以通过 Spring Cloud Data Flow Server 配置和管理，以实现流数据处理和任务调度。
Seafile 是一款安全、高性能的开源网盘（云存储）软件。Seafile 提供了主流网盘（云盘）产品所具有的功能，包括文件同步、文件共享等。在此基础上，Seafile 还提供了高级的安全保护功能以及群组协作功能。由于 Seafile 是开源的，你可以把它部署在私有云的环境中，作为私有的企业网盘。Seafile 支持 Mac、Linux、Windows 三个桌面平台，支持 Android 和 iOS 两个移动平台。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
详见： https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
选择数据类型的原则 MySQL支持多种数据类型，选择合适的数据类型存储数据对MySQL存储引擎来说至关重要，下面的一些原则可以在选择数据类型的时候做出更合适的选择。 选择最小数据类型 通常情况下，选择可以正确存储数据的最小数据类型。因为最小数据类型占用的磁盘、内存和缓存更少，执行的更快。在选择合适最小数据类型的时候，选择你认为不会超出范围的最小类型。 选择简单数据类型 简单数据类型的各种操作通常需要更少的CPU周期。 避免列值为NULL 除非非常有必要，通常情况下，需要将列值设置为NOT NULL。NULL
Redis 是一种高性能的内存数据库，通过将数据存储在内存中，可以实现快速读写操作。在某些场景下，我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中，以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步，并提供相应的代码示例。
最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Clickhouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的一个列式存储数据库管理系统，是流行的OLAP数据库之一，使用MPP架构，以其超高的查询性能受到业界的青睐。
技术真的是日新月异，Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系，转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题：该如何存储数据了？数据库就应运而生，它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
我们在上一篇博客中说到,Redis是一个在内存中存储数据的中间件.用作数据库,数据缓存等方面,在分布式系统中发挥着重要的作用.那么Redis有哪些优点特性呢?
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