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2020年11月9日
MySQL全面瓦解7:查询的过滤条件
摘要: 概述 在实际的业务场景应用中,我们经常要根据业务条件获取并筛选出我们的目标数据。这个过程我们称之为数据查询的过滤。而过滤过程使用的各种条件(比如日期时间、用户、状态)是我们获取精准数据的必要步骤, 这样才能得到我们期望的结果。所以本章我们来学习MySQL中查询过滤条件的各种用法。 关系运算 关系运算
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posted @ 2020-11-09 16:43 Hello-Brand
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2020年11月6日
MySQL全面瓦解6:查询的基本操作
摘要: 概述 提到查询,就回到我们第四篇的SQL语言分类了,DQL(Data QueryLanguage),也就是数据查询语言,实际就是从数据库中获取数据的一种命令方式。我们给数据库发送一个查询语句的命令,数据库按需返回相应的数据。 查询基本语法 select column_name1,column_nam
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posted @ 2020-11-06 21:32 Hello-Brand
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2020年11月3日
系统架构设计:进程缓存和缓存服务,如何抉择?
摘要: 概述 我们所说的缓存分为进程内部缓存(系统内部缓存)和 缓存服务(如redis/memcache)。计算机服务从原来的单体结构,到多实例,到现在流行的微服务,缓存服务变得原来越流行了。 进程缓存 先说说进程缓存,它将数据存储在站点、服务的进程内。在Web的发展历史上,这样的方式备受欢迎。比如早期常用
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posted @ 2020-11-03 16:40 Hello-Brand
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2020年11月1日
MySQL全面瓦解5:数据操作-DML
摘要: 说明 DML(Data Manipulation Language)数据操作语言,是指对数据库进行增删改的操作指令,主要有INSERT、UPDATE、DELETE三种,代表插入、更新与删除,这是学习MySQL必要掌握的基本知识。 与之前的章节一致,下方语法中 [] 中内容可以省略。 INSERT操作
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posted @ 2020-11-01 15:09 Hello-Brand
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2020年10月30日
MySQL全面瓦解4:数据定义-DDL
摘要: 前言 SQL的语言分类主要包含如下几种: DDL 数据定义语言 create、drop、alter 数据定义语言 create、drop、alter 语句 。 DML 数据操纵语言 insert、delete、update 定义对数据库记录的增、删、改操作。 DQL 数据库查询语言 select 定
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posted @ 2020-10-30 21:51 Hello-Brand
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2020年10月28日
MySQL全面瓦解3:数据类型介绍与分析
摘要: 概述 MySQL支持很多数据类型,以便我们能在复杂的业务场景中支持各种各样的数据格式,存储适当的数据内容。我们在设计数据库时,正确的使用数据库类型对整个数据库的整洁和高效,会有很大的帮助。 目前常用的数据类型大致上可以分为4大类:整数类型、浮点数类型、字符串(字符)类型、日期/时间类型。详细如下 4
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posted @ 2020-10-28 19:39 Hello-Brand
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2020年10月27日
MySQL全面瓦解2:常用命令和系统管理
摘要: 常用命令 打开CMD命令窗口(记住使用管理员身份运行),我们就可以在命令窗口中做一些MySQL的命令操作了: 服务启动和关闭 这个我们上一个章节使用过了:net start mysql,这是服务命令,不是语句命令,后面不需要加引号 1 net stop mysql --代表停止MySQL服务 2 n
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posted @ 2020-10-27 17:11 Hello-Brand
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2020年10月26日
MySQL全面瓦解1:安装部署与准备
摘要: 下载与安装 互联网高速时代下,我们的生活发生了巨大的变化,从购物(淘宝、京东),出行(滴滴、快狗),支付(支付宝、微信)等,遍及我们生活的方方面面,我们使用这些系统和应用的时候,会在上面获取、存储大量的数据信息, 那这些信息总是要进行落地并持久化存储,才能在各种各样的业务场景中使用。所以我们把数据存
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posted @ 2020-10-26 20:36 Hello-Brand
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2020年10月25日
开发笔记:PDF生成文字和图片水印
摘要: 背景 团队手里在做的一个项目,其中一个小功能是用户需要上传PDF文件到文件服务器上,都是一些合同或者技术评估文档,鉴于知识版权和防伪的目的,需要在上传的PDF文件打上水印, 这时候我们需要提供能力给客户,让他们可以对自己上传的文档,配置文字或者图片水印。 实现 于是我们参考了网上的一些资料,首选Sp
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posted @ 2020-10-25 13:24 Hello-Brand
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2020年10月18日
调试与优化:一次数据中心看板 T+1 改 T+0 优化过程
摘要: 背景 团队目前在做一个用户数据看板(下面简称看板),基本覆盖用户的所有行为数据,并生成分析数据,用户行为数据来源于多个数据源(餐饮、生活日用、充值消费、交通出行、通讯物流、交通出行、医疗保健、住房物业、运动健康...),基于对大量数据的任意请求、排序和统计,没有办法对原生表(原生多表查询相对复杂)直
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posted @ 2020-10-18 12:09 Hello-Brand
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