Python全栈 MySQL 数据库 （表字段增、删、改）

ParisGabriel 每天坚持手写  一天一篇  决定坚持几年 为了梦想为了信仰  开局一张图 表字段重命名(change)  alter table 表名 change 原名 新名 数据类型: SQL查询 执行顺序: 3. select ...聚合函数 from 表名 1. where ... 2. group by... 4. having... 5. order by... 6. limit... group by 语句 作用:给查询结果进行分组 注意: 1.group by之后的字段

ParisGabriel 每天坚持手写  一天一篇  决定坚持几年 为了梦想为了信仰  开局一张图 一个月的python已经结束了  下面就是数据库了   先说MySQL 这个数据库应该差不多是用户量最多的了 MySQL概述:1.什么是数据库: 存储数据的厂库2.有哪些公司在用数据库 金融机构.游戏网站.购物网站.论坛网站...3.提供数据库服务的软件: 1.软件的分类: MySQL.Oracle.SQL_Server.DB2.MongoDB.MariaDB 2.生产环境中,如何选择使用哪些数据

ParisGabriel 每天坚持手写  一天一篇  决定坚持几年 为了梦想为了信仰  开局一张图 今天接着昨天的说 索引有4种: 普通 索引 :index  唯一索引:unique 主键索引:primary key 外键索引:foreign key 索引查询命令: show index from 表名\G: Non_Unique:1   :index Non_Unique:0  :unique 外键索引(foreign key):  定义:让当前字段的值在另一个表的范围内选择   语法:  

什么是关系型数据库? 是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据, 同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格(二维表),该形式的表格作用的实 质是装载着数据项的特殊收集体,这些表格中的数据能以许多不同的方式被存 取或重新召集而不需要重新组织数据库表格(即表与表之间的联系). nosql和关系型数据库比较?    优点:        1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件, 不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/45841221 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """  Purpose: 生成日汇总对账文件  Created: 2015/4/27  Modified:2015/5/1  @author: guoyJoe""" #导入模块import MySQLdbimport timeimpo

断网了2天  今天补上 聚合操作: 对文档的信息进行整理统计的操作 返回:统计后的文档集合 db.collection.aggregate() 功能:聚合函数,完成聚合操作 参数:聚合条件,配合聚合操作符使用 返回:聚合后的结果 常用聚合操作符: 1.$group  分组聚合   要配合具体的统计操作符获取结果 $sum  求和 db.class1.aggregate({$group:{_id:'$gender',num:{$sum:1}}}) 分组   按照gender值统计 统计结果,求和每

1.事件 2.批量操作 3.事件冒泡 4.事件委托 1.事件 常用事件 click(function(){...}) hover(function(){...}) blur(function(){...}) focus(function(){...}) change(function(){...}) //内容发生变化,input,select等 keyup(function(){...}) mouseover 和 mouseenter的区别是:mouseover事件只要你在绑定该事件的对象上移动

首先 在C#中引用数据库的操作! (因为我们用的是SQLserver数据库,所以是SqlClient) using System.Data.SqlClient; 1:要实现对数据库的操作,我们必须先登录数据库 Console.WriteLine("请输入用户名:"); //提示客户输入用户名和密码 string name = Console.ReadLine(); Console.WriteLine("请输入密码:"); string pwd = Console.R

应用场景: 我们需要设计一个数据库来保存多个文档中每个文档的关键字.假如我们每个文档字符都超过了1000,取其中出现频率最大的为我们的关键字. 假设每个文档的关键字都超过了300,每一个文件的0-299号存储的是我们的关键字.那我们要建这样一个数据库,手动输入这样的一个表是不现实的,我们只有通过程序来帮我实现这个重复枯燥的操作. 具体的示意图如下所示: 首先图1是我们的原始表格: 图1 这个时候我们需要程序来帮我们完成自动字段的创建和数据的插入. 图2 上图是我们整个表的概况.下面我们就用程序来