目录 一.函数原型 二.常用参数说明 三.连接数据库方式--MySQL ①用sqlalchemy包构建数据库链接 ②用DBAPI构建数据库链接 ③将数据库敏感信息保存在文件中 一.函数原型 pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 二.常用参数说明 sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据

菜单->Tool->Model Options->Name Convention->右侧display中选择显示name还是code. 此外,在16版中,还可以通过Tool-DisplayPreference-Table-Advantage 设置code和name同时显示

ls -a, --all do not ignore entries starting with . -A, --almost-all do not list implied . and .. --author with -l, print the author of each file -b, --escape print C-style escapes for nongraphic characters --block-size=SIZE scale sizes by SIZE before

一:创建链接数据库引擎 from sqlalchemy import create_engine db_info = {'user':'user', 'password':'pwd', 'host':'localhost', 'database':'xx_db' # 这里我们事先指定了数据库,后续操作只需要表即可 } engine = create_engine('mysql+pymysql://%(user)s:%(password)s@%(host)s/%(database)s?charse

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够 很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等 比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等 所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我

SQL优化(三)—— 索引.explain分析   一.什么是索引 索引是一种排好序的快速查找的数据结构,它帮助数据库高效的查询数据 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法.这种数据结构,就是索引

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车. 索引分单列索引和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引.组合索引,即一个索包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件). 实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字

 索引用于快速找出在某个列中有某一特定值的行,不使用索引,数据库必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行.表越大,查询数据所花费的时间越多,如果表中查询的列有一个索引,数据库能快速到达一个位置去搜索数据,本篇主要介绍与索引相关的内容,包括索引的含义和特点,索引的分类,索引的设计原则以及如何创建和删除索引. 一:索引的含义和特点  索引是一个单独的,存储在磁盘上的数据结构,它们包含则对数据表里所有记录的引用指针,使用索引用于快速找出在某个或多个列中有某一特定值的行,对相关列使用索引是降低查

1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录,某某作者的书分别在第几排,第几排,这就是一个非聚集索引 字典的例子:字典前面的目录,可以按

思考: 我们知道mysql最好的数据存储量级是百万级别,是的往往在百万级别或者几十万级别就会出现慢查询(我对慢查询的定义是大于1秒),几年前我所在的一个做pos机支付的联机交易的核心系统组,当时就做过一次索引优化最终的总的交易时间缩短了300毫秒,约占总耗时的1/3.就在近期我所在的部门的一个非常重要的商品结构组(目标是像淘宝商品看齐的),频频爆出慢查询据说最慢的有5-6秒,总感觉太不应该,虽然最重要的接口都是缓存在redis,但是太多慢查询有可能会拖垮整个数据库,当缓存被穿透了也是要查db的给

一.带索引目录的表视图 ①效果图 图1 带索引的列表 ② 数据源 本想获取通讯录中得名字,但为了用模拟器调试方便,就写死了数据,所以也只写了部分字母,总之有那么点意思就成 @interface ViewController ()<uitableviewdatasource,uitableviewdelegate> { NSArray *sectionTitles; // 每个分区的标题 NSArray *contentsArray; // 每行的内容 } /** @brief 准备数据源 在v

近日整理文档时发现多年前的这个文档还是蛮实用的,然后在网络搜索了一下并没有相关的译文,所以决定把它翻译过来,如有不当的地方请多包涵和指正.原文地址:https://www.percona.com/files... 以下是译文: 你做了一个明智的选择 理解索引对开发和dba来说都是极其重要 差劲的索引对产品问题负相当大的一部分责任 索引不是多么高深的问题 MySQL 索引一览表 理解索引 为你的应用创建最佳索引 拥抱MySQL的限制 简述索引 索引有什么用 为从数据库读取数据加速 强制约束 (唯一

对mysql优化是一个综合性的技术,主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引.主键索引.唯一索引unique.全文索引] c: 分表技术(水平分割.垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程 [模块化编程,可以提高速度] f: 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

SQLServer索引1.聚集和非聚集索引聚集索引:根据聚集索引进行排序,非聚集索引因为不根据索引键排序,所以聚集索引比非聚集索引快(一个表只有一个聚集索引)2.唯一索引和非唯一索引唯一索引时值不能重复 建立索引的原则:1) 定义主键的数据列一定要建立索引.2) 定义有外键的数据列一定要建立索引.3) 对于经常查询的数据列最好建立索引.4) 对于需要在指定范围内的快速或频繁查询的数据列;5) 经常用在WHERE子句中的数据列.6) 经常出现在关键字order by.group by.distin

Oracle 索引 管理索引-原理介绍  介绍 索引是用于加速数据存取的数据对象.合理的使用索引可以大大降低 i/o 次数,从而提高数据访问性能.索引有很多种我们主要介绍常用的几种: 为什么添加了索引后,会加快查询速度呢? 创建索引  单列索引 单列索引是基于单个列所建立的索引,比如: create index 索引名 on 表名(列名);  复合索引 复合索引是基于两列或是多列的索引.在同一张表上可以有多个索引,但是要求列的组合必须不同,比如: create index emp_idx1

PS:把昨天的学习内容补上...发一下昨天学的东西....五月三日...继续学习数据库... 学习内容: 索引.... 索引的优点: 1.通过创建唯一索引,可以保证数据库每行数据的唯一性... 2.使查找的速度明显加快... 3.当使用分组和排序进行查询时,可以缩短时间... 索引的缺点: 1.维护索引需要耗费数据库的资源... 2.索引需要占用磁盘空间... 3.对表进行增删改的时候,由于索引的存在,时间会有所增加... 索引的分类... 普通索引和唯一索引... 普通索引和唯一索引大致相同,

索引重建 Alter index idx_name rebuild partition index_partition_name [online nologging] 需要对每个分区索引做rebuild,重建的时候可以选择online(不会锁定表),或者nologging建立索引的时候不生成日志,加快速度. Alter index rebuild idx_name [online nologging] 对非分区索引,只能整个index重建 删除索引 drop index mcconf_index

SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某

以下均非原创,仅供分享.学习!!! SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图 书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个

SQL索引一步到位(此文章为"数据库性能优化二:数据库表优化"附属文章之一)   SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在