在大二的时候学了那么久的SQL server数据库，都还没真正了解到数据库架构（schema）这回事，还要谢谢许老师呢，多亏了今天才知道原来SQL server 的登录用户、数据库用户、角色、权限、架构（schema）用起来管理数据也是非常方便的呢！按我自己的理解，schema就是把一个数据库再分成几份，每一份都有一个特定的用户来管理自己的数据库对象（例如数据表、视图等）。这样看来是不是许多互联网
之前做查询一直觉得直接拼 SQL 比较方便，用了 SQLAlchemy 的 ORM 查询之后，发现也还可以，还提高了可读性。这篇文章主要说说 SQLAlchemy 常用的 ORM 查询方式，偏实践。看了之后，对付开发中的查询需求，我觉得可以满足不少。为方便说明，假设有如下数据图书表 books+----+--------+--------------------------+-------+
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2024-09-04 20:35:53
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# SQLAlchemy往MySQL批量插入数据
## 1. 什么是SQLAlchemy
SQLAlchemy是一个Python的ORM（对象关系映射）工具，能够让开发者通过Python的对象来操作数据库，而不需要直接编写SQL语句。它提供了一种高效、简洁的方式来管理数据库，并且支持多种数据库后端，其中包括MySQL。
## 2. 批量插入数据的优势
在处理大量数据时，批量插入数据比逐条插
原创
2024-04-28 06:04:10
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简述使用pl分析统计apache每天产生的访问日志，每小时可分析大小几个G的文件，并生成过滤后的符合入库格式的有价值明细记录文件和统计记录文件。入库工作采用sqlload导入，每分钟可导入几十万条数据，sqlload号称可以每小时导入100G的数据文件。从开始分析到完成入库我用了25分钟，1.1G的明细
import timeimport sqlite3from sqlalchemy.ext.declarative import
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2022-12-20 11:04:25
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sqlalchemy查询使用1.带条件查询查询是最常用的，对于各种查询我们必须要十分清楚，首先是带条件的查询#带条件查询
rows = session.query(User).filter_by(username='jingqi').all()
print(rows)
rows1 = session.query(User).filter(User.username=='jingqi').all()
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2024-10-25 21:40:55
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近来有一个项目Feature需要有批量写入数据的场景，正巧整理资料发现自己以前也类似实现的项目，在重构的同时把相关资料做了一个简单的梳理，方便大家参考。循环写入（简单粗暴，毕业设计就这样干的）（不推荐）Bulk Copy写入（>1000K 记录一次性写入推荐）表值参数方式写入（mssql 2008新特性）（强烈推荐） 在SQL Server 2008未提
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2024-02-28 09:58:54
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# 使用 SQLAlchemy 向 MySQL 插入数据的全面指南
SQLAlchemy 是一个强大的 SQL 工具包及对象关系映射（ORM）库，它可以帮助开发者轻松地与数据库进行交互。在本文中，我们将着重介绍如何使用 SQLAlchemy 向 MySQL 数据库插入数据，并附带相关代码示例和详细说明。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境中已安装必要的库。可以使用 pip 安装 S
1、SQLAlchemy介绍SQLAlchemy是Python SQL工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。它提供了一整套众所周知的企业级持久性模式，专为高效和高性能的数据库访问而设计，适用于简单的Pythonic域语言。SQLAlchemy对象关系映射器提供了一种将用户定义的Python类与数据库表关联的方法，以及这些类（对象）在其相应表中具有行的实例。它包括
SQLAlchemy 对外提供了批量插入和批量更新的接口，我们可以直接使用，但是有些细节还是要注意， 下面举几个例子.批量插入session.bulk_insert_mappings(ModelClass, list(dict()))把要插入的数据以字典的形式做成列表，然后把列表传入api，就可以实现批量插入的操作，和单条插入比起来效率快了很多。但是有的driver（mysql-connector
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2023-12-25 15:51:40
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使用pyodbc+sqlalchemy方式连接SQL Server
在Windows环境下：
如何解决【[ODBC 驱动程序管理器] 未发现数据源名称并且未指定默认驱动程序】问题？
是否需要安装ODBC驱动？
DSN如何使用？
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2023-08-02 08:03:32
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今天2018-06-29, 先构建好模型.创建数据表我们采用先建好数据库和表的方式. 需要先有一个可用的 mysql数据库. 可以自己安装一个mysql数据库. 数据模型, 我依然采用oracle数据自带的实例 员工和部门表.SQL语句, 我已经根据mysql的语法改造好了, 直接可以运行. 这个教程所有的源码都在github上面. 仓库地址是: https://github.com/notfre
1，插入数据：INSERT INTO <表名> (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) VALUES (2, '大牛', 'M', 80);注意到我们并没有列出id字段，也没有列出id字段对应的值，这是因为id字段是一个自增主键，它的值可以由数据库
一、通过 show status 命令了解各种 sql 的执行频率
mysql 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息，也可以在操作系统上使用 mysqladmin extend-status 命令获取这些消息。 show status 命令中间可以加入选项 session（默认） 或 global：session （
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2024-10-10 15:39:57
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如果我们可以从两个表中获取数据而又没有主键和外键关系，那为什么我们需要这个规则？ 你能用合适的例子清楚地解释我吗？这是一个测试数据库，不要介意不良的结构。表的结构：**
TABLE - 'test1'
COLUMNS - id,lname,fname,dob
no PRIMARY AND FOREIGN KEY AND also NOT UNIQUE(WITHOUT any constraints
1. 布尔表达式的处理。前面说过，布尔表达式两种形式Exp àCol + compareOp + Value
Exp àExp + boolOP +Exp
先定义compareOp和boolOp这里没有用枚举而用静态单例，原因还是老调子，因为要有Show 和EXPCompareOP
1 namespace SFTec
# Python SQLAlchemy 批量性能优化
在数据密集型的应用中，数据库操作往往成为性能瓶颈。随着数据规模的扩大，单条语句的插入、更新或删除操作可能会极大地影响应用的响应速度。为了提高数据库操作的性能，尤其是在处理大量数据时，使用 SQLAlchemy 进行批量操作是一个非常有效的策略。本文将为您介绍 SQLAlchemy 的批量性能优化，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是
将一个目录下(可以包括子目录)结构一样的excel文件批量导入sql2005,可以用ssis来定制任务.下面用大量图片完全说明整个过程.1、建立测试excel文件,假设有a b c d四个字段,保存在f:\excel目录下 并复制很多个一样的文件2、打开Microsoft Visual Studio 2005或者随sql2005安装的SQL Server Business Intelli
同样解决一个问题，你想到的方法是A和B。其他积极思考的人，一定还能想到C,D，甚至E,F。人越多，方法就越多。你就不想知道，谁的方法更好用？所以，我积极组织与参加社群，要的就是与这些肯积极思考的人，一起想办法解决更多的问题，从而磨炼自己的思考方式。同时也让自己的错题本，越来越厚，越来越抗打。于是，好玩的事情，层出不穷。就好比上面这个题，如果没有你们这些可爱水友的智慧，就不会讨论的那么深入。一开始，
背景：项目中有一个数据同步的步骤（使用SQLAlchemy通过txt文件把数据放进mysql数据），在当中遇到了一些问题：1，在同步批量数据的时候（主要是更新，和插入），会导致mysql等待超时。从而到时数据导入失败。2，在批量导入数据的时候，使用session.add(obj)的方法，导入时间较长。由于出现上述的问题，所以特别看了关于SQLAlchemy的插入数据库的文档。SQLAlchemy批
