创建数据库 然后给数据库取一个名字我们编码的时候肯定会涉及到中文，所以在这个第二栏选则utf8 然后在第三栏选择默认的default，最后点击Create 然后我们左边的学生管理系统就已经创建好了在Java中我们就需要创建一个学生类，但是在数据库我们只需要创建一张表刚刚我们创建的是数据库，现在是创建一张数据表，选择create Table 然后就会出现这样的
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2023-05-25 09:26:03
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引言：在实际的应用场景中，我们经常需要查询数据库中的一些特定记录，在这种情况下，我们通常会使用"IN"关键字来查询指定ID的记录。然而，当我们需要查询大量数据时，这种方法就不再是最优解了。本文将探讨这个问题，给出合理的解决方案，并在代码示例中演示如何避免使用"id in 大量数据"。为什么不建议执行"id in 大量数据"？当我们使用"id in 大量数据"时，MySQL会将查询请求发送给服务器，
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2024-07-17 16:31:00
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目录前言一、硬件方向二、程序开发方向2.1 建议开启 rewriteBatchedStatements=true 配置项2.2 load data infile 总结前言 在开发过程中可能会遇到需要快速入库大量数据的场景。理论上来说通过批量写入应该能够快速的插入数据，但是实际过程中批量插入速度并不是很理想。接下来介绍一下优化常用的操作
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2023-06-27 23:24:12
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一． 如何获取SQLite最新版本官方站点：http://www.sqlite.org/从http://www.sqlite.org/网站的Download页面获取即如下页面下载 http://www.sqlite.org/download.html 二．Windows下的SQLite的源代码是哪个软件压缩包？ sqlite-amalgamation-3_6_22.zip是SQLite的windo
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2023-12-27 21:15:39
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针对上次考试系统中出现的问题，数据的访问量过大，和数据的动态交互过多的时候，造成服务器的内存和Cpu的使用率都是高居不下的问题。实例图如下根据老师的启发，找到了基本的原因，主要原因还是在于一张表的数据过多，逐渐的积累，造成后续的访问中，冗余数据过多，这样查询的时候就消耗过多，造成登录或查询的时间就延迟过长。或则就查询超时了。处于这样的考虑，想到了对于数据量的数据库优化，当然，优化不仅于此，这个优化
详解MySQL大表优化方案(1)、字段(2)、索引(3)、规范查询SQL(4)、存储引擎(5)、mysql配置参数优化(6)、mysql读写分离(7)、分区和分表单表优化：当单表的数据不是一直在暴增，不建议使用拆分，拆分会带来逻辑，部署，运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常
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2023-08-02 13:58:41
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1) HBase是什么?HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。人们可以直接或通过H
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2023-09-20 06:48:32
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处理海量数据是一个复杂的任务，数据库系统通常采用以下几种方法来应对：数据分区：数据库通常会将数据分布在多个表或分区中，这样可以将数据量分散到多个数据库服务器上，避免单个服务器处理大量数据导致性能下降。索引：索引可以帮助数据库快速定位和检索数据，尤其是在处理大量数据时。对于经常查询的数据，数据库会使用索引来提高查询速度。分布式数据库：分布式数据库可以将数据分布在多个节点上，每个节点都可以独立处理数据
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2024-07-06 11:48:34
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在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些基础的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。一、基础规范数据库字符集默认使用utf8mb4，兼容utf8，并支持存储emoji表情等四字节内容禁止在线上生产环境做数据库压力测试禁止从测试环境、开发环境、个人电脑直连线上生产数据库
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2024-05-09 10:29:30
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目录一、MySQL数据库1.简介2.用管理员身份登录3.密码相关操作4.SQL与NoSQL5.数据库重要概念二、MySQL基本语句1.基于库的增删改查2.基于表的增删改查3.基于记录的增删改查4.在python中操作mysql5.数据表结构6.实例一、MySQL数据库1.简介MySQL是一款数据库软件（1）版本问题
8.0:最新版
5.7:使用频率较高
5.6:学习推荐使用
ps:站在开发的角度使
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2024-07-03 21:37:41
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这几天在研究如何使用Qt的多线程，想将串口操作放到线程中去执行，这样的话，就算是串口接收大量的数据，也不会导致界面出现假死的现象。之前在使用串口的时候，一般都是采用异步（非阻塞）方式通信，也即是通过调用：connect(serial, &QSerialPort::readyRead, this, &SerialBoard::readData);
//直接读取全部数据
void S
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2024-04-08 11:21:33
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## 实现 MySQL 大量查询数据库服务断开的流程
在进行大量查询时，可能会遇到大规模数据请求导致的数据库服务断开问题。这通常是由于查询的复杂性过高，或者查询的数据量超出了数据库的承载能力。接下来，我会带领你通过几个步骤来进行这个操作，并提供所有必要的代码和解释。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ------
原创
2024-09-22 07:11:33
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做接口测试时，需要经常从数据库里取数据，所以连接数据库是很有必要的。1、安装mysql数据库驱动我们想要让jmeter识别数据库，那么需要把mysql的驱动安装到jmeter里边，所以第一步首先要下载驱动： 把下载下来的压缩包进行解压缩，然后把解压出来的文件夹里边的mysql-connetor-java-XXX.jar包拷贝进jmeter安装目录下的/lib/ext文件夹里，如下注意：拷贝完成以
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2023-11-10 11:18:11
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Qt 创建 SQlite数据库void Widget::initDB()
{
// 创建并打开数据库
QSqlDatabase database;
database = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
// qDebug() << QApplication::applicationDirPath(); // 获取
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2023-11-24 13:26:05
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在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。当表中定义有varchar、nvarchar或varbinary类型列时，如果向表中插入的数据行超过8092字节时将导致Transact-SQL语句失败，并产生错误信息。SQL对每个表中行的数量没有直接限制，但它受数据库存储空间的限制。每个数据库的最大空间10485
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2023-06-07 15:44:41
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mysql初学总结 1）创建库 2）查看库 3）创建表（包括列等）； 4）show tables； 5）插入数据insert1.创建库 show databases; 查看当前有那些库 use 库名（用use语句指明使用那个库，语句在那个库下） use demo1； database –create database 库名 （创建一个库） –drop database 库名 （删除一个库）2.创建
环境：win10系统一、官网下载地址：MySQL :: Download MySQL Community Server (Archived Versions)
二、解压与配置 将压缩包解压到D盘 my.ini文件 和 data文件夹解压在刚解压好后是没有的，需要手动添加。（1）创建my.ini文件，配置内容如下：注意了：要改成自己的安装目录[mysql]
# 设置m
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2023-09-21 09:13:35
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# 如何实现"dataclass 数据库写mysql"
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[建立数据库连接]
B --> C[创建游标]
C --> D[执行SQL语句]
D --> E[提交事务]
```
## 二、具体步骤及代码
### 1. 准备数据
首先，你需要准备要插入数据库的数据。比如一
原创
2024-04-22 06:48:24
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# 使用NLog记录到MySQL数据库的完整指南
在现代应用程序开发中，日志记录是一个至关重要的环节。它不仅可以帮助开发人员调试应用程序，还可以用于监控应用程序的运行状态。在.NET应用程序中，NLog是一个流行的日志框架，它支持多种日志目标，包括文件、数据库、邮件等。在这篇文章中，我们将重点介绍如何通过NLog将日志记录到MySQL数据库中。
## 一、准备工作
在开始之前，确保你已经安装
原创
2024-09-19 07:30:10
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缓存的作用大部分面向公众的互联网系统，其并发请求数量与在线用户数量都是正相关的，而 MySQL 能够承担的并发读写量是有一定上限的，当系统的访问量超过一定程度的时候，纯 MySQL 就很难应付了。绝大多数互联网系统都是采用 MySQL+Redis 这对经典组合来解决高并发问题的。Redis 作为 MySQL 的前置缓存，可以应对绝大部分查询请求，从而在很大程度上缓解 MySQL 并发请求的压力。缓
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2024-02-23 18:03:10
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