数据库数据结构设计:

今天接到一个任务是需要把数据库的字符编码全部修改一下,写了以下修正用的SQL,修正顺序是   表字段 > 表 > 数据库. 表字段修复: #改变字段数据 SELECT TABLE_SCHEMA '数据库',TABLE_NAME '表',COLUMN_NAME '字段',CHARACTER_SET_NAME '原字符集',COLLATION_NAME '原排序规则',CONCAT('ALTER TABLE ', TABLE_SCHEMA,'.',TABLE_NAME, ' MODIFY COLU

序言 这类文章,记录我看<MySQL5.6从零开始学>这本书的过程,将自己觉得重要的东西记录一下,并有可能帮助到你们,在写的博文前几篇度会非常基础,只要动手敲,跟着我写的例子全部实现一遍,基本上就搞定了,前期很难理解的东西基本没有,所以写博文的内容,就是以练题的形式来呈现的. 需要用的资料以链接的形式给需要的同学. 我用的mysql版本为: Mysql-5.5.45-win64.msi    密码是:26zw 图形化工具 Navicat(前期不推荐用,直接手动敲): Navicat  密码:c

1)显示当前用户名称:show user或者show user; 2)显示当前用户信息(包括用户名之外还有其他信息):select * from user_users; 3)显示数据库中所含有的所有用户信息:select * from dba_users; 4)显示当前用户所能管理的所有用户信息:select * from all_users; 5)user_tables,显示当前用户拥有的所有表: select table_name from user_tables; 6)all_tables

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/47003577 未经博主同意不得转载. 1,业务需求 比方一个社交软件,比方像腾讯的qq.能够进行群聊天(gid),也能够单人聊天. 数据量按月添加须要按月进行数据库拆分. 比方依照2015年进行12个月拆分,同一时候能够配合gid进行水平拆分,也能够利用mysql分区. mycat官方也推荐这样使用.这样能够添加单机单数据库的数据量.由于文件分开了. 关于mycat分区參考:

分库分表之后,ID 主键如何处理? 面试题 分库分表之后,id 主键如何处理? 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的 id 来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id

原文:https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 同类参考:[转]数据库的分库分表基本思想 数据库分库分表思路   一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(S

Python Python对MySQL数据库操作使用的是sqlalchemy这个ORM框架 #一本书可以有多个作者,一个作者又可以出版多本书 from sqlalchemy import Table, Column, Integer,String,DATE, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalche

(注:本人用的pycharm开发工具) 1.在你要添加新字段的app的 models.py 文件中添加需要新增的字段(book表新增authors字段并和author建立多对多关系,author表新增int类型的age字段): class book(models.Model): name=models.CharField(max_length=100) price=models.IntegerField() date=models.DateField() publish=models.Forei

首先来创建一个模型,数据库的关系就清楚了 models.py from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() au = models.OneToOneField(to

目录 配置数据库 创建表结构 多表关连的设置 自创建关联表方法 自建表 和 ManyToManyField 联合使用 配置数据库 在Django项目的settings.py文件中,配置数据库连接信息: DATABASES = { "default": { "ENGINE": "django.db.backends.mysql", "NAME": "你的数据库名称", # 需要自己手动创建数据库 "

摘要: 外键 一对多 外键 多对多 外键 一对一 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.引言: 我们在同一数据库创建的表时候,很多时候会出现相同数据的冗余问题,也就是说几个id

数据库相关概念: 1. 数据库服务器:运行数据库管理软件的计算机 2. 数据库管理软件:MySQL.Oracle.db2.slqserver 3. 库:文件夹,用来组织文件/表 4. 表:文件(类似于excel),用来存放多行内容/多条记录 5. 记录:事物一系列典型的特征 6. 数据:描述事物特征的符号 MySQL数据库就是一个套接字软件,用来管理其他机器上的数据文件 MySQL介绍: MySQL是一个关系型数据库管理系统:就是一个基于socket编写的C/S架构的软件 客户端软件 mysql

android 一个SQLite数据库多个数据表(带demo) 前言        demo演示        一.搭建        二.建立实体类        三.建立数据库操作类        四.配置Application        五.使用    GitHub 前言 我的上一篇博客讲的是简单的 android SQLite 数据库的基本操作如增删改查,有兴趣的朋友可以点一下这里android 简单SQLite数据库 增删改查 但是呢,一般的项目里,一个数据库也不会只有一个数据表,

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

Informix 数据库系统字典表简介 Informix 数据库服务器运行时的状态信息是数据库管理员 DBA 进行系统监控和优化的必需信息来源.Informix 的状态信息在内部以 2 种方式存在,如图 1 所示,一部分是存在于 Informix 运行的共享内存中,这部分信息在数据库关闭后,其信息将自动消失,只是一个内存信息,我们称为内存表,如:sysbufpool,sysvpprof,sysprofile 等.另外一部分是以 Informix 物理字典表的方式存储,如:systables,sy

关键字:数据表 数据库性能 临时表 天轰穿 sqlserver 数据库大纲:数据表的特点,数据表的类型及用法,SQL创建数据表,创建临时表,全局临时表 优酷超清地址 腾讯超清地址 原文地址:http://www.cnthc.com/?/article/137 百度网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1dD2BAzJ

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进