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    2016-12-23 09:38:49
    原文链接:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/11/02/2751119.html ... 基于linux使用mysql二进制包安装mysql5.5  mysql client命令行选项  mysqld服务器系统变量和状态变量  mysq

    原文链接:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/11/02/2751119.html

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    java流写入数据库

    在本文中,您将学习如何编写纯Java应用程序,这些应用程序能够使用现有数据库中的数据,而无需编写一行SQL(或类似的语言,如HQL),而无需花费数小时将所有内容放在一起。 准备好应用程序之后,您将通过仅添加两行代码来学习如何使用JVM内加速功能将延迟性能提高1000倍以上。

    在本文中,我们将使用Speedment,它是一个Java流ORM,可以直接从数据库模式生成代码,并且可以自动将Java Streams直接呈现为SQL,从而允许您使用纯Java编写代码。

    您还将发现,通过直接在RAM中运行流的JVM内存技术,数据访问性能可以大大提高。

    示例数据库

    我们将使用来自MySQL的示例数据库Sakila。 它具有称为电影,演员,类别等的表格,可以在此处免费下载

    步骤1:连接到数据库

    我们将开始使用可以在此处找到的Speedment Initializer配置pom.xml文件。 按“下载”,您将获得带有自动生成的Main.java文件的项目文件夹。

    查询数据库

    接下来,解压缩项目文件夹的zip文件,打开命令行,转到解压缩的文件夹(pom.xml文件所在的文件夹)

    查询数据库

    然后,输入以下命令:

    mvn speedment:tool

    这将启动Speedment工具并提示您输入许可证密钥。 选择“开始免费”,您将自动免费获得许可证。 现在,您可以连接到数据库并开始使用:

    查询数据库

    步骤2:产生程式码

    从数据库中加载模式数据后,可以通过按“生成”按钮来生成完整的Java域模型。

    查询数据库

    这只需要一两秒钟。

    步骤3:编写应用程序代码

    与步骤2中的域模型一起,自动生成了Speedment实例的构建器。 打开Main.java文件,并使用以下代码段替换main()方法中的代码:

    SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
        .withPassword("sakila-password") // Replace with your own password
        .build();

    接下来,我们将编写一个可以打印所有电影的应用程序。 诚然,这是一个很小的应用程序,但是我们将在本文中对其进行改进。

    // Obtains a FilmManager that allows us to
    // work with the "film" table
    FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);
    
    // Create a stream of all films and print
    // each and every film
    films.stream()
        .forEach(System.out::println);

    这不是很简单吗?

    运行时,Java流将在后台自动呈现为SQL。 为了真正看到呈现SQL代码,请修改我们的应用程序构建器,并使用
    STREAM日志类型:

    SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
        .withPassword("sakila-password")
        .withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM)
        .build();

    这是运行应用程序时SQL代码的样子:

    SELECT 
        `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, 
        `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
        `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update`
     FROM
         `sakila`.`film`, 
    values:[]

    根据您选择的数据库类型(例如MySQL,MariaDB,PostgreSQL,Oracle,MS SQL Server,DB2,AS400等),呈现SQL代码可能有所不同。 这些变化是自动的。

    上面的代码将产生以下输出(为简便起见,以下简称):

    FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, …, length = 86, ... }
    FilmImpl { filmId = 2, title = ACE GOLDFINGER, ..., length = 48, ...}
    FilmImpl { filmId = 3, title = ADAPTATION HOLES, ..., length = 50, ...}
    ...

    步骤4:使用筛选器

    Speedment流支持所有Stream操作,包括过滤器。 假设我们只想过滤那些长于60分钟的电影。 这可以通过将以下代码行添加到我们的应用程序中来完成:

    films.stream()
        .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) 
        .forEach(System.out::println);

    呈现SQL:

    SELECT 
        `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
        `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
         `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
        `last_update` 
    FROM 
        `sakila`.`film` 
    WHERE 
        (`length` > ?),
     values:[60]

    生成的输出:

    FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }
    FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...}
    FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...}

    过滤器可以组合以创建更复杂的表达式,如下所示:

    films.stream()
        .filter(
            Film.LENGTH.greaterThan(60).or(Film.LENGTH.lessThan(30))
        )
        .forEach(System.out::println);

    这将返回所有短于30分钟或长于1小时的电影。 检查您的日志文件,您还将看到此Stream也呈现为SQL。

    步骤5:定义元素的顺序

    默认情况下,元素在流中出现的顺序是不确定的。 要定义特定的订单,您可以应用
    对这样的流sorted()操作:

    films.stream()
        .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))
        .sorted(Film.TITLE)
        .forEach(System.out::println);

    呈现SQL:

    SELECT 
        `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
        `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
        `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
        `last_update` 
    FROM 
        `sakila`.`film` 
    WHERE 
        (`length` > ?) 
    ORDER BY 
        `length` ASC,
    values:[60]

    生成的输出:

    FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...}
    FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,}
    FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..}
    ...

    您还可以组成多个排序器来定义主要顺序,次要顺序等。

    films.stream()
        .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))
        .sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed()))
        .forEach(System.out::println);

    这将按LENGTH顺序(升序)然后按TITLE顺序(降序)对影片元素进行排序。 您可以组成任意数量的字段。

    注意:如果要按升序组成两个或多个字段,则应使用该字段的方法
    .comparator() 。 即
    sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.comparator()))而不是 sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE))

    步骤6:分页并避免大对象块

    通常,人们希望分页结果以避免使用不必要的大对象块。 假设我们希望每页看到50个元素,我们可以编写以下通用方法:

    private static final int PAGE_SIZE = 50;
    
    public static <T> Stream<T> page(
        Manager<T> manager,
        Predicate<? super T> predicate,
        Comparator<? super T> comparator,
        int pageNo
    ) {
        return manager.stream()
            .filter(predicate)
            .sorted(comparator)
            .skip(pageNo * PAGE_SIZE)
            .limit(PAGE_SIZE);
    }

    此实用程序方法可以使用ANY过滤器来分页ANY表,并按ANY顺序对其进行排序。

    例如,调用:

    page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3)

    将返回长度超过60分钟的电影流,并按标题显示第三页(即跳过150部电影并显示以下50部电影)。

    呈现SQL:

    SELECT 
        `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
        `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
        `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
        `last_update` 
    FROM 
        `sakila`.`film` 
    WHERE
        (`length` > ?) 
    ORDER BY
         `title` ASC 
    LIMIT ? OFFSET ?,
    values:[60, 50, 150]

    生成的输出:

    FilmImpl { filmId = 165, title = COLDBLOODED DARLING, ... length = 70,...}
    FilmImpl { filmId = 166, title = COLOR PHILADELPHIA, ..., length = 149... }
    FilmImpl { filmId = 167, title = COMA HEAD, ... length = 109,...}
    ...

    同样,如果我们使用其他数据库类型,则SQL代码将略有不同。

    步骤7:JVM中的内存加速

    由于您在初始化器中使用了标准配置,因此在pom.xml文件中启用了In-JVM内存加速。 要在应用程序中激活加速,只需修改初始化代码,如下所示:

    SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
        .withPassword("sakila-password")
        .withBundle(InMemoryBundle.class)
        .build();
            
        // Load data from the database into an in-memory snapshot
        app.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load();

    现在,表流将直接从RAM提供,而不是呈现SQL查询。 内存索引也将加快筛选,排序和跳过。 内存中的表和索引都存储在堆外,因此它们不会增加垃圾回收的复杂性。

    在我的笔记本电脑(Mac Book Pro,15英寸,2015年中,16 GB,i7 2.2 GHz)上,对于我计算与过滤器匹配的电影和经过分类的电影流,与对在本地计算机上运行MySQL数据库(版本5.7.16)的标准安装。

    摘要

    在本文中,您了解了使用纯Java流查询现有数据库有多么容易。 您还了解了如何使用JVM内存流技术加快对数据的访问。 Sakila数据库和Speedment均可免费下载和使用,请自己尝试。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/09/query-databases-using-java-streams.html

    java流写入数据库

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  • Mac好用的数据库软件

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  • MongoDB凭什么跻身数据库排行前五?

    千次阅读 2019-11-21 15:49:47
    DB-Engines数据库流行度排行榜发布了5月份的数据,前六名的排名“千年不变”,分别是:Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDB和IBM Db2。而其中,MongoDB以比去年同期超出65.96分的成绩继续雄踞...

    DB-Engines 数据库流行度排行榜发布了5 月份的数据,前六名的排名“千年不变”,分别是:Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDB 和IBM Db2。而其中,MongoDB以比去年同期超出65.96分的成绩继续雄踞榜单前五,这个增幅在全榜仅次于PostgreSQL的77.99,而其相对于4月份的6.10分的增长也是仅次于微软SQL Server排名全榜第二。

    作为排名前二十中唯一被标注为文档型数据库的MongoDB,能够取得这样的成绩实属不易。2007年,Dwight Merriman, Eliot Horowitz和Kevin Ryan成立了MongoDB的前身10gen软件公司,在成立之初,这家的公司目标是为企业提供云计算服务。在开发云计算产品时,他们准备开发一个类似于数据库的组件,为云计算产品提供存储服务。当时是关系型数据库一统天下的时代,但他们觉得传统的关系型数据库无法满足他们的要求,他们想要一款程序员不懂SQL语言也可以使用的数据存储产品。在网络上找了一圈,不管是开源的还是闭源的产品,都没找到让他们满意的东西,于是他们就决定自己开发数据库。

    10gen公司不使用关系型数据库是有一定的原因的,实际上,10gen的创始人都来自谷歌,他们曾经创建了一家叫做DoubleClick的广告公司,后来该公司被谷歌收购。当时他们还在DoubleClick公司的时候,就吃过关系型数据库的苦头。DoubleClick是一家网络广告公司,服务美国众多的知名公司,该公司每秒提供40万个广告,但在可伸缩性和敏捷性方面经常遇到困难,因此他们不得不经常自己开发和使用许多自定义数据存储来解决现有关系型数据库的不足,这让他们很是苦恼。因此他们决定开发一款数据库产品解决他们在DoubleClick时遇到的问题,并为自己的云计算产品提供存储服务。

    2009年,经过将近2年的开发,10gen开发出了MongoDB的雏形并将它开源并正式命名为MongoDB,同时成立开源社区,通过社区运营MongoDB。MongoDB并不是“芒果数据库”,Mongo取自单词humongous的中间部分,意味巨大无比的数据库,能够存储海量的数据库。10gen将MongoDB定义为面向集合、模式自由、自由扩展、使用程序语言和API访问的文档数据库。

    MongoDB有别于当时其他的数据库产品,使用和安装都非常方便,在代码中通过API就可以操作数据,在当时引起不小的轰动,加上NoSQL非关系型数据库概念开始火起来以及大数据的需求,天时地利人和,MongoDB逐渐流行起来。现在,MongoDB股价已经突破百元大关,市值达到90亿美元。

    纵观MongoDB将近12年的发展史,我们可以清晰的看到一个数据库厂商的成长轨迹,以及它之所以能够取得成功的几个原因,即产品定位、技术创新、运营模式、目标愿景。

    产品定位:领先的现代通用数据库

    虽然以文档数据库起家,但时至今日,MongoDB已经远远不是一个文档数据库的概念所可以囊括的,更多的,MongoDB应该被称作是一款现代通用数据库平台。按照MongoDB 全球高级工程副总裁Richard Kreuter的解释,MongoDB不是一款仅仅只能在单一或某类特定场景应用的数据库平台,它能够广泛的应用于各种应用场景中,譬如搜索、网站实时数据、数据缓存、大尺寸、历史数据存储、高伸缩性场景、对象或JSON 数据存储等。另外,MongoDB具有非常好的灵活性,可以随用户的需求快速开发。MongoDB文档型数据库的特点与传统关系型的表列相比更具有弹性,同时还能做事务性交易,而且,MongoDB可以直接在内存中对数据进行运算,具有很高的速度和效率。因此,现在版本的MongoDB可以支撑各种各样的应用场景的开发需求。

    但Richard强调,虽然MongoDB致力于满足80%的用户的需要,但在各个版本当中,MongoDB也会针对普遍的特殊需求推出新的功能,例如,在最新的4.0版本,MongoDB就推出了多文档ACID事务(multi-document ACID transactions)。这也是为什么到现在为止,MongoDB已经拥有超过1万多个企业版正式付费用户的原因。实际上,目前,MongoDB在各行各业、各个地区和国家之间拥有很广泛的用户。在世界“财富一百强”企业中,一半以上的用户都在使用MongoDB,而在一些重点行业,如金融、电信、制造业、电子商务、电商游戏等领域的关键应用中,MongoDB正在被广泛应用,这也从另一个侧面证明了MongoDB产品定位的成功。

    MongoDB 全球高级工程副总裁Richard Kreuter

    技术创新:最好的数据建模数据库

    而在技术层面,MongoDB是“最好的数据建模数据库”,Richard对此解释道,传统关联性数据库最早都是用表、列方式来建模,但按此方法完成数据建模后,各个表的关联非常复杂,在这种情况下,想要保持数据库的弹性是非常困难的,譬如,想要为数据库增加一个字段,通常就需要通过分表、分库以及停机等很多复杂的操作才能实现。而MongoDB从设计之初就认识到了弹性对于数据库的重要性,因此,MongoDB的数据建模方式就是要保持这种弹性,能够依据需求很容易更改,而数据库本身的运行不受影响。

    MongoDB之所以称作文档型数据库,是因为其将所有的数据都存储在了一个文档中,由于采用了BSON的方式存储数据,故而对JSON格式数据具有非常好的支持性以及友好的表结构修改性,文档式的存储方式,数据友好可见。相比于传统数据库需相对复杂的表、库进行操作以及多次存取数据,MongoDB开发人员不用去记那些表、库之间的各种复杂关系、只需一次存取,就可拿到想要的数据,因此,对开发而言是更容易使用而且是效果更高的。

    此外,MongoDB的运行环境非常广泛,这也是MongoDB之所以受到众多用户青睐的一个重要原因,它可以运行在本地的机器上,运行在任何一家云上,可以运行在服务器上,笔记本上,甚至还可以在手机上很流畅的使用,而这可以被称作是MongoDB的“杀手锏”,因为除了MongoDB之外,没有任何数据库可以实现跨越所有的端来运行。这也是当时开发MongoDB的一个宗旨,即开源,不受任何约制,任何人在任何时间任何地点都可以运行MongoDB。Richard强调,MongoDB同时也有一个叫做Atlas的云服务,目前已经在AWS、Google、Azure上提供MongoDB数据库云服务。

    Richard总结了MongoDB的最大优势,他认为,所谓最优首先就是要看在各种情况之下对使用者有价值,这才叫最优。MongoDB的文档就是一个JSON格式,这是最广泛应用于交换或是处理数据的一种基本格式。各种网页、移动应用,或者很多商业应用都是用JSON处理数据。MongoDB在处理数据和储存时直接使用JSON格式的数据,是原生的JSON存储,不管是处理、聚合,还是更新,都直接通过JSON来做处理,这就和其他所有的数据库是完全不一样的处理方式。其次,MongoDB的核心是一个原生的分布式的数据库,它有非常丰富的功能支持复制数据,同时可以快速的水平扩展,随需而用。同时,MongoDB还具有传统数据库的优点,比如能够很快的去区隔,能够保持数据的强一致性等等。而且目前,MongoDB最新的4.0版本已经可以支持以前传统关系型数据库才能支持的多文档事务性的交易,并且在应对传统大规模分布式数据库中最大的挑战——数据均衡方面,4.0版本的速度提高了40%,就用户体验方面而言,这又是一个非常重要、也非常吸引人的功能提升。

    运营模式:坚定不移的开放和开源

    不过,一个产品的成功,并不仅仅是依靠明晰的产品定位和不断创新的技术,商业模式也非常重要。而MongoDB的成功当然也离不开成功的运营模式,而这个运营模式就是开放和开源。

    实际上,早在2009年,MongoDB刚刚开发出数据库的雏形时就同时成立了MongoDB的开源社区,坚持通过社区运营MongoDB。MongoDB一直通过开源社区扩大MongoDB的影响力,吸引程序员入住社区,在社区按照不同地区成立不同的用户组,MongoDB刚推向市场的时候,BUG不少,但是MongoDB的开发人员解决问题很及时,态度非常友好,程序员是一个很实在的群里,当他发现你的产品好用时,并且能够及时帮你解决问题时,就会向同行推荐你的产品,这使得MongoDB迅速赢得了众多开发者的好感。

    Richard当然也非常清楚这一点,因此,他是MongoDB开源的坚定支持者。Richard表示,MongoDB坚持一定要有社区版的数据库,一方面是因为开发者比较倾向于使用开源的技术,另一方面,是因为开发MongoDB的初衷就是为了让开发者能够更简单和容易的使用数据库,而开源是实现这个初衷的最好方法。而且,MongoDB并不反对开发者对开源版本的MongoDB进行修改。当然,这种修改必须反馈回社区,这就是所谓的Copyleft License。MongoDB自始至终就有Copyleft License。而在去年,针对社区版,MongoDB还提出了SSPL License,即将MongoDB作为云服务提供时,云服务提供者要把所有相关修改的内容和操作平台开源出来,而这也是为了将开源的成果更好的分享给所有的使用者。

    Richard强调,MongoDB完全由自己开发,拥有该产品所有的IP,之所以决定将MongoDB开放出来作开源,就是希望能够构建一个开源数据库健康发展的环境,鼓励更多的软件开发商来做开源这件事,而MongoDB以后也会一如既往的持续保持开源的状态。

    而另一个对于MongoDB非常重要的运营就是一年一度的MongoDB大会。MongoDB非常重视MongoDB大会,在全球主要城市/地区每年都会举办一次MongoDB大会,在MongoDB大会上,会邀请技术大牛做一些项目上使用MongoDB的干货分享,并与与会观众进行面对面的技术交流。而就在前些天,MongoDB在上海浦东星河湾大酒店成功举办了“2019 MongoDB中国用户大会”。在这场干货满满的数据库技术盛会中,来自全国各地近千名行业客户、合作伙伴和开发者聆听了MongoDB高层、技术大咖、行业用户的主题演讲和互动演示,共同回顾了MongoDB过去一年的发展历程和所取得的不凡成绩,了解了MongoDB数据库最新的特性和功能。而类似这样的活动,无疑极大地推动了MongoDB在市场上的影响力。

    没有人使用的技术没有生命力

    Richard最后表示,从1960年数据库诞生至今,数据库已经迅速转变为应用当中举足轻重的部分,数据库的设计也随着应用需求的设计不断成长。过去,开发应用可能只是公司企业内部的应用,产生的数据量不大,变化也不多,所以当时数据库尽量做的精简,因为存储太过昂贵。90年代,互联网开始流行起来,网上应用层出不穷,应用开发需求发生了巨大改变,使用者的数量也是大幅提升。而在移动互联时代,应用变成了随时随地,从而颠覆了应用开发的生态和需求,也驱动了数据库的变革。所以不太可能再按照传统数据库的方式去设计数据库产品。因此,未来的数据库应该是能够更加快速和敏捷的进行数据的收集和处理,并具有灵活的弹性扩展能力,而这也是MongoDB未来的发展方向,同时也是支撑MongoDB前进的动力。

    “我认为数据库技术前进的阻力,并不是数据库技术本身的挑战,而是在各方面帮助企业适应瞬息万变的业务需求的挑战。软件不是自己去运行,而是要人去用。因此,事实上,最大的挑战是人。数据库永远有新的技术瓶颈,技术没有穷尽,但更重要的是变化,是怎么样花更多的精力和时间来推动这些技术能够被用起来。没有人使用的技术是没有生命的。”Richard说。

    “技术以人为本”,这是老孙在听了Richard的话之后第一时间想到的一句话。嗯,老孙想,这或许也是MongoDB能够取得成功的一个重要原因吧。

    作者:孙浩峰

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    千次阅读 2017-02-24 08:37:45
    新的一年,如果我们对信息技术领域有所留意的话,就会发现“containers”和...从数据库管理系统到……你说什么?确定在产品级的项目中要将数据库放到容器内吗?真的假的!遗憾之处在于这就是事实。我见过很多...
  • 云笔记源码含数据库

    2018-07-03 22:19:44
    在线云笔记系统,和有道云笔记类似,使用java语言(jdk1.5)、struts1.2.9、hibernate3.2.6.ga、spring2.0.8 2。
  • 详述了robot3t远程连接mongodb数据库的过程,亲测有效!亲测有效!
  • 可以使用通用工具处理数据或使用Python 3.8.2编写的Jupyter笔记本熊猫64位。 Os dados tratados foram dois arquivos,或caso_full e pop2020,ambos salvos em csv。 在dados的原始集市上,请在站点,将casos eà...
  • 首先,在本机上远程连接Oracle数据库时,不需要下载Oracle的服务端,但是必须要下载客户端,Navicat Premium12、PL/SQL之类的工具。 已安装的DBMS(数据库管理系统)Navicat版本:12.0.16(64-bit) 需要连接到公司的...
  • java并行查询数据库什么是并行数据库流? 阅读这篇文章,了解如何使用并行流和Speedment并行处理数据库中的数据。 在许多情况下,并行流可能比通常的顺序流快得多。 随着Java 8的引入,我们得到了期待已久的Stream...
  • 1、安装的客户端是什么意思,安装好以后,再配置一下就可以访问公司的数据库吗?本地客户端只是一个界面? 2、安装的客户端查询的数据什么的,账户和密码是已经建好的,是不是可以自己插数据到公司的数据库呢? 3、...
  • 什么是并行数据库流? 阅读这篇文章,了解如何使用并行流和Speedment并行处理数据库中的数据。 在许多情况下,并行流可能比通常的顺序流快得多。 随着Java 8的引入,我们得到了期待已久的Stream库。 流的优点之一...
  • python 异步数据库_异步Python和数据库

    千次阅读 2020-07-13 04:15:54
    python 异步数据库The asynchronous programming topic is difficult to cover. These days, it’s not just about one thing, and I’m mostly an outsider to it. However, because I deal a lot with relational ...
  • Mac下使用navicat创建数据库

    千次阅读 2019-05-06 21:03:37
    我在训练一个时序神经网络,数据是根据raw数据自己生成的,每次处理数据都生成的是三维的array数组,非常耗时,所以想存到数据库里,python写数据库代码: import numpy as np import pymysql as ml   def ...
  • 使用笔记本,您可以将数据加载到数据库中,对其进行查询并可视化结果。 从Amazon Kinesis数据流写入Amazon Neptune 本演示了如何使用Amazon Kinesis Data Stream和AWS Lambda向Amazon Neptune
  • 1.安装pl/sql 2.下载instantclient解压 2.1 在文件夹下找到oci.dll 2.2 不登陆sql/sql,直接进去 ...2.5 在oracle home中填入instantclient的解压路径,在ocl library中填入oci.dll的路径 ......
  • ​ MySQL是一个真正的多线程、多用户的SQL数据库服务,凭借其高性能、高可靠性和易于使用的特性,称为服务器领域中最受欢迎的开源数据库系统。下面我们将具体介绍数据库的原理以及怎么编译安装MySQL数据库。 一、...
  • 数据库应用领域

    千次阅读 2019-05-15 10:23:17
    数据库应用领域 数据库的基本概念和...目前使用数据库一般都是关系数据库管理系统(RDBMS)。它可以从下面3个方面来定义。 ● 关系(R):它表示一种特殊种类的数据库管理系统,即通过寻找相互之间的共同元素使...
  • 面经笔记本数据库篇) 基础篇 讲讲你对范式的了解 第一范式(1NF):每个属性都是不可分割的数据项。 第二范式(2NF):基于1NF,每个非主属性都完全函数依赖于码。 第三范式(3NF):基于2NF,不允许有非主属性对...
  • 安全产品 数据库防火墙 数据库加密与脱敏 DLP数据泄露防护
  • 当一个运维人员可以在资料库里查询到一切遇到的问题, 当一个新用户可以在社区得到关于产品的任何回答, 当一个应用场景可以在平台中轻易找到使用的第三方工具 …… 这样的数据库产品必然是被广大用户所认可并乐于...

空空如也

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