MySQL数据库全面详解：从基础到高级应用

一、数据存储概述

在计算机系统中，数据可以存储在多种形式中：

  1. 变量：程序中最基本的数据存储单元

  2. 元组：不可变的序列类型，常用于函数返回多个值

  3. 列表：有序可变集合，可存储不同类型元素

  4. 字典：键值对集合，提供快速查找

  5. 集合：无序不重复元素集

  6. 文件：

    • XML文件：<name>ZS</name>

    • YAML文件：name: ZS

    • JSON文件：{"name":"zs"}

二、数据库分类

1. 关系型数据库(RDBMS)

  • MySQL

  • Oracle

  • SQL Server

  • PostgreSQL

特点：

  • 采用关系模型组织数据

  • 数据以行和列的形式存储(表结构)

  • 支持SQL语言

  • 强调数据一致性和完整性

2. 非关系型数据库(NoSQL)

  • Redis(键值存储)

  • MongoDB(文档存储)

  • Cassandra(列存储)

  • Neo4j(图数据库)

特点：

  • 灵活的数据模型

  • 高扩展性和可用性

  • 适合处理大规模数据

  • 不强制要求固定表结构

三、数据库选择策略

关系型数据库适用场景

  1. 需要严格的数据一致性和事务支持

    • 银行转账(ACID事务)

    • 订单支付

    • 库存扣减

  2. 复杂查询和关联分析

    • 多表关联(JOIN)

    • 聚合函数(GROUP BY)

    • 子查询等

  3. 数据结构稳定且规范

    • 字段固定(如用户表包含[id, name, email])

    • Schema需预先定义

非关系型数据库适用场景

  1. 高并发写入和水平扩展需求

    • 物联网设备数据(每秒百万级写入)

    • 社交媒体的用户动态

  2. 灵活或非结构化数据

    • 动态字段(如用户自定义属性)

    • 嵌套数据(如评论的回复树)

  3. 特定查询模式优化

    • 图数据库(Neo4j)：处理复杂关系

    • 列存储(Cassandra)：时间序列数据

四、MySQL数据库详解

1. MySQL概述

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，现属于Oracle旗下产品。它是目前最流行的关系型数据库之一，特别适合Web应用开发。

特点：

  • 体积小、速度快

  • 总体拥有成本低

  • 开源

  • 支持多用户、多线程

2. 安装与卸载

安装步骤：

  1. 下载对应版本(V5.5/V5.7/V8.0)

  2. 选择安装路径(避免中文路径)

  3. 设置root密码

  4. 配置字符编码(推荐UTF-8)

卸载步骤：

  1. 控制面板中卸载MySQL

  2. 删除C盘ProgramData中的MySQL文件夹(隐藏文件夹)

  3. 清理注册表(可选)

  4. 重启电脑后重新安装

3. MySQL与Oracle区别

区别项MySQLOracle
字符串类型VARCHARVARCHAR2
自动递增支持AUTO_INCREMENT使用序列(SEQUENCE)实现
检查约束MySQL8.0.16+支持Oracle9i+支持
分组语法允许SELECT非分组字段只允许SELECT分组字段和统计函数
分页语法使用LIMIT使用ROWNUM或OFFSET-FETCH
默认隔离级别可重复读(REPEATABLE READ)读已提交(READ COMMITTED)

五、SQL语言详解

SQL(Structured Query Language)是用于管理关系数据库的标准语言。

1. SQL分类

  1. 数据査询语言(DQL: Data Query Language):也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL(也是所有SQL)用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其它类型的SQL语句一起使用。

  2. 数据操作语言(DML:Data Manipulation Language):其语句包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。

  3. 事务控制语言(TCL:Transaction Control Language):它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT(提交)命令、SAVEPOINT(保存点)命令、ROLLBACK(回滚)命令。

  4. 数据控制语言(DCL:Data Control Language):它的语句通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。

  5. 数据定义语言(DDL:Data Defination Language):其语句包括动词CREATE,ALTER和DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表(CREATE TABLE或 DROP TABLE):为表加入索引等。

2. 基础SQL命令

数据库操作
-- 查看所有数据库
SHOW DATABASES;-- 创建数据库
CREATE DATABASE dbname;-- 使用数据库
USE dbname;-- 删除数据库
DROP DATABASE dbname;-- 查看数据库创建信息
SHOW CREATE DATABASE dbname;
表操作
-- 创建表
CREATE TABLE t_user (name VARCHAR(10),age INT(3),address VARCHAR(50)
);-- 查看所有表
SHOW TABLES;-- 查看表结构
DESC t_user;-- 删除表
DROP TABLE t_user;
修改表结构
-- 删除列
ALTER TABLE t_user DROP COLUMN name;-- 添加列
ALTER TABLE t_user ADD COLUMN name VARCHAR(10);-- 修改列
ALTER TABLE t_user CHANGE COLUMN name username VARCHAR(15);

3. 常用数据类型

  • INT：整数

  • DOUBLE：浮点数

  • VARCHAR：可变长度字符串

  • DATETIME：日期时间

  • TEXT：长文本

  • BLOB：二进制数据

六、数据增删改查(CRUD)

1. 增加数据(INSERT)

-- 方式1：全字段插入
INSERT INTO t_user VALUES (12, "beijing", "admin");-- 方式2：指定字段插入
INSERT INTO t_user (age, address) VALUES (12, "beijing");

2. 删除数据(DELETE)

-- 条件删除
DELETE FROM t_user WHERE address = "beijing";-- 清空表(慎用)
DELETE FROM t_user;

3. 修改数据(UPDATE)

-- 条件更新
UPDATE t_user SET username="qiaoba" WHERE address="taiyuan";-- 全表更新
UPDATE t_user SET username="qiaoba";

4. 查询数据(SELECT)

-- 查询所有数据
SELECT * FROM t_user;-- 查询特定字段
SELECT name, age FROM t_user;-- 带条件查询
SELECT * FROM t_user WHERE age > 18;

七、约束与索引

1. 约束类型

1.非空约束(NOT NULL)
CREATE TABLE t_admin(id INT(5),adminname VARCHAR(10) NOT NULL,password VARCHAR(20)
);
2.唯一约束(UNIQUE)
CREATE TABLE t_person(id INT(5) UNIQUE,adminname VARCHAR(10) NOT NULL,password VARCHAR(20)
);
3.主键约束(PRIMARY KEY)
CREATE TABLE t_cat(id INT(5) PRIMARY KEY,name VARCHAR(10),password VARCHAR(20)
);
--或者指定
create table t_person(
id int(5) AUTO_INCREMENT,
name varchar(10),
password varchar(20),
constraint pk_id primary key(id)
);
注：
1.一般将id编号设置为主键  (聊到主键索引就想到性能）而且每张表建议至少有一个主键
2.当主键为int数字类型时，一般设置为自动递增

自动递增的两种方式:

        方式一:mysql数据库中支持自动递增，所以可以在创表中追加AUTO_INCREMENT（如果删除了id为3的，再插入一个，那么他的id是4不是3）

        方式二：通过python程做自动递增 id+=1

当主键为varchar字符串类型时，无法再做自动递增，此时还有两种方式

        方式一：通过python程序来生成固定格式，并且不会重复的主键 id+=1

        方式二：通过雪花算法（下文会提到）来生成不会重复的主键

4.外键约束(FOREIGN KEY)

关系:一对多 多对多

CREATE TABLE t_user(id INT(5) AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(10),gid INT(5),CONSTRAINT pk_id PRIMARY KEY(id),CONSTRAINT fk_gid FOREIGN KEY(gid) REFERENCES t_group(id)
);

5.检查约束(CHECK) (MySQL8.0.16+支持)

CREATE TABLE employees(id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),age INT,CONSTRAINT age_check CHECK(age>=18 AND age<=65)
);

2. 自动递增

-- MySQL自动递增
CREATE TABLE t_person(id INT(5) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(10),password VARCHAR(20)
);

3. 雪花算法

概述

雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种分布式唯一ID生成算法，最早由 Twitter 开发，用来解决在高并发环境下生成全局唯一ID的问题。它的特点是高性能、高可用、趋势递增、按时间排序，并且生成的ID不会重复，即使在分布式系统中。

雪花算法的ID结构

雪花算法(Snowflake)是Twitter开发的分布式ID生成算法，生成64位唯一ID，结构如下：

  • 1位符号位(始终为0)

  • 41位时间戳(毫秒级，69年)

  • 10位机器ID(5位数据中心+5位机器ID)

  • 12位序列号(每毫秒4096个ID)

优点
  • 高性能：本地生成，无需数据库访问，生成一个ID只需几微秒。
  • 全局唯一：由时间戳 + 机器号 + 序列号共同决定，天然不会重复。
  • 趋势递增：基于时间戳生成，保证ID大致按生成时间递增（方便排序）。
  • 适合分布式系统：支持多节点并行生成不冲突的ID。
存在的缺点
  • 依赖机器时钟：如果系统时间回拨，可能会导致ID重复。
  • 位数固定：64位中各部分长度写死，扩展性有限。
  • 不适合生成短ID或可读性强的ID：生成的ID是类似 879278326123438080 的长整型数字。
Python实现简化版：
import time
import threadingclass Snowflake:def __init__(self, datacenter_id=1, worker_id=1):self.twepoch = 1288834974657self.datacenter_id = datacenter_idself.worker_id = worker_idself.sequence = 0self.last_timestamp = -1self.lock = threading.Lock()def _timestamp(self):return int(time.time() * 1000)def get_id(self):with self.lock:timestamp = self._timestamp()if timestamp == self.last_timestamp:self.sequence = (self.sequence + 1) & 0xfffif self.sequence == 0:while timestamp <= self.last_timestamp:timestamp = self._timestamp()else:self.sequence = 0self.last_timestamp = timestampid = ((timestamp - self.twepoch) << 22) | (self.datacenter_id << 17) | (self.worker_id << 12) | self.sequencereturn id
雪花算法适合哪些场景？
  • 订单号、用户ID、消息ID、日志ID等需要“唯一标识”的场景
  • 多服务、多节点部署的微服务架构
  • 替代数据库自增ID（特别是 varchar 不支持自增的场景）

八、高级查询

查询引入：

有数据才能进行查询操作，在正式学习查询之前我们先完成建表以及添加数据的操作：

/********************************部门表dept********************************//*创建表*/DROP TABLE  IF EXISTS DEPT; CREATE TABLE DEPT(DEPTNO INT PRIMARY KEY, DNAME VARCHAR(14) , LOC VARCHAR(13));/********************************员工表emp********************************//*创建表*/DROP TABLE  IF EXISTS EMP; CREATE TABLE EMP(EMPNO INT PRIMARY KEY, ENAME VARCHAR(14) , JOB VARCHAR(9), MGR INT, HIREDATE DATE, SAL DECIMAL(7,2), COMM DECIMAL(7,2), DEPTNO int REFERENCES DEPT);/***************工资等级表salgrade********************************//*创建表*/DROP TABLE  IF EXISTS SALGRADE; CREATE TABLE SALGRADE(GRADE INT PRIMARY KEY, LOSAL INT, HISAL INT); #工资级别表  插入数据INSERT INTO salgrade VALUES (1,700,1200);INSERT INTO salgrade VALUES (2,1201,1400);INSERT INTO salgrade VALUES (3,1401,2000);INSERT INTO salgrade VALUES (4,2001,3000);INSERT INTO salgrade VALUES (5,3001,9999);#员工表  插入数据insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-08', 1500, 0, 30);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);insert into EMP (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);#部门表  插入数据insert into DEPT (deptno, dname, loc)values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');insert into DEPT (deptno, dname, loc)values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');insert into DEPT (deptno, dname, loc)values (30, 'SALES', 'CHICAGO');insert into DEPT (deptno, dname, loc)values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');   

查询语法：

语法: select 字段 from 表名 
字段： * 表示所有字段 
字段：字段1，字段2 
字段: 字段1 别名，字段2 别名 
字段：去重 distinct关键字

1. 条件查询

-- 比较运算符
查询薪资高于2000的员工
SELECT * FROM emp WHERE sal > 2000;-- BETWEEN AND
查询薪资介于1500到5000的员工
SELECT * FROM emp WHERE sal BETWEEN 1500 AND 5000;-- IS NULL
查询没有奖金的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE comm IS NULL;-- LIKE模糊查询
SELECT * FROM emp WHERE ename LIKE "%s%";  -- 包含s
SELECT * FROM emp WHERE ename LIKE "s%";   -- s开头
SELECT * FROM emp WHERE ename LIKE "%s";   -- s结尾
SELECT * FROM emp WHERE ename LIKE "_m%";  -- 第二个字母是m查询入职日期在1981年的员工信息
select * from emp where hiredate like '%1981%';
select * from emp where hiredate between '1981-01-01' and '1981-12-31';查询员工编号在7499 7521 7900的员工
select * from emp where empno = 7499 or empno = 7521 or empno = 7900;
select * from emp where empno in(7499,7521,7900);

2. 排序查询

语法: select 字段 from 表名 [限定语法][排序条件] 
排序关键字：order by 
升序 asc 
降序 desc 
如果需要根据多个字段进行排列，那么在排序后边直接追加即可:
select * from 表名 [限定语法][order by 字段1 升序或降序,字段2 升序或降序]-- 单字段排序
按照入职日期做降序排列:
SELECT * FROM emp ORDER BY hiredate DESC;-- 多字段排序
按照入职日期做降序排列,如果入职日期相同，按照薪资做升序排列:
SELECT * FROM emp ORDER BY hiredate DESC, sal ASC;

3. 多表查询

如果直接查询所有的员工信息及部门信息select * from emp,dept;
结果：

这种查询方式，简单的将两张表堆积在一块，会带来数据冗余问题，这种现象称之为笛卡尔积效应
解决方法：

-- 等值连接(消除笛卡尔积)
SELECT * FROM emp, dept WHERE emp.deptno = dept.deptno;-- 自连接(同一表不同别名)
SELECT e1.empno, e1.ename, e2.ename AS manager 
FROM emp e1, emp e2 
WHERE e1.mgr = e2.empno;

4. 连接查询（在JOIN操作中，将小表放在前面）

1. 内连接（INNER JOIN）

特点：只返回两个表中匹配的行

-- 标准语法
SELECT 列名 FROM 表1 
INNER JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列;-- 示例：查询员工及其部门信息
SELECT e.empno, e.ename, d.dname 
FROM emp e
INNER JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;

等价写法（使用WHERE子句）：

SELECT e.empno, e.ename, d.dname 
FROM emp e, dept d
WHERE e.deptno = d.deptno;
2. 左外连接（LEFT JOIN / LEFT OUTER JOIN）

特点：返回左表所有记录，即使右表没有匹配

SELECT 列名 FROM 表1 
LEFT JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列;-- 示例：查询所有员工信息，包括没有部门的员工
SELECT e.empno, e.ename, d.dname 
FROM emp e
LEFT JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;
3. 右外连接（RIGHT JOIN / RIGHT OUTER JOIN）

特点：返回右表所有记录，即使左表没有匹配

SELECT 列名 FROM 表1 
RIGHT JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列;-- 示例：查询所有部门信息，包括没有员工的部门
SELECT e.empno, e.ename, d.dname 
FROM emp e
RIGHT JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;
4. 全外连接（FULL JOIN / FULL OUTER JOIN）

特点：返回两表所有记录，没有匹配的用NULL填充

-- MySQL不直接支持FULL JOIN，可用UNION实现
SELECT 列名 FROM 表1 LEFT JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列
UNION
SELECT 列名 FROM 表1 RIGHT JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列;-- 示例：查询所有员工和部门信息
SELECT e.empno, e.ename, d.dname 
FROM emp e LEFT JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno
UNION
SELECT e.empno, e.ename, d.dname 
FROM emp e RIGHT JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;
5. 交叉连接（CROSS JOIN）

特点：返回两表的笛卡尔积

SELECT 列名 FROM 表1 CROSS JOIN 表2;-- 等价写法
SELECT 列名 FROM 表1, 表2;
6. 自连接（SELF JOIN）

特点：表与自身连接

-- 示例：查询员工及其经理信息
SELECT e1.empno AS 员工ID, e1.ename AS 员工姓名, e2.empno AS 经理ID, e2.ename AS 经理姓名
FROM emp e1
LEFT JOIN emp e2 ON e1.mgr = e2.empno;

5. 分组查询

语法:select字段 from 表名[连接条件][限定语法][排序条件]
group by
注意事项：
1.一旦出现分组，那么se1ect后边只允许出现分组字段及统计函数
2.统计函数可以单独使用
3.如果出现统计函数嵌套,那么在select后边只允许出现统计函数
4.分组之后如果还要使用条件筛选，不允许使用where，改为having
查询公司所有职位
select job,count(empno) from emp group by job;
查询每个部门的平均工资
select job,count(empno),avg(sal) from emp group by job;
查询每个部门的详细信息，包含平均工资
select emp.job,count(empno),avg(sal),dept.dname from emp left join dept on emp.deptno = dept.deptno group by emp.job;
查询平均薪资高于2000的部门信息
select emp.job,count(empno),avg(sal),dept.dname from emp left join dept on emp.deptno = dept.deptno group by emp.job having avg(emp.sal)>2000;

统计函数

统计数量 count

平均值 avg

最大值 max

最小值 min

求和 sum

6. 子查询

--where子查询:当查询的结果为单行单列或多行单列时
SELECT * FROM emp 
查询比Smith工资高的员工信息
WHERE sal > (SELECT sal FROM emp WHERE ename = "smith");-- from子查询:当查询的结果为多行多列时
查询部门编号，部门名称，部门位置，部门人数，平均薪资的信息
SELECT d.deptno, d.dname, temp.avg_sal
FROM dept d LEFT JOIN (SELECT deptno, AVG(sal) AS avg_sal FROM emp GROUP BY deptno
) temp ON d.deptno = temp.deptno;
=any in 
比最大值小的数据:<any 
比最小值大的数据: >any 
比最大值大的数据: >all 
比最小值小的数据: <all

7. 分页查询

语法:select字段 from 表名[连接条件][限定语法][分组查询][排序条件][分页查询]
分页关键字:limit n,m
n:数据下标索引
m:每页显示的条数
当n为0的时候,说明用户要查询首页的数据,n可以省略不写
-- 基本分页
SELECT * FROM emp LIMIT 0, 10;  -- 第一页
SELECT * FROM emp LIMIT 10, 10; -- 第二页-- 简化写法(首页)
SELECT * FROM emp LIMIT 10;

九、数据库设计实践

1. 一对多关系

-- 组表
CREATE TABLE t_group(id INT(5) AUTO_INCREMENT,gname VARCHAR(10),CONSTRAINT pk_id PRIMARY KEY(id)
);-- 用户表(带外键)
CREATE TABLE t_user(id INT(5) AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(10),gid INT(5),CONSTRAINT pk_id PRIMARY KEY(id),CONSTRAINT fk_gid FOREIGN KEY(gid) REFERENCES t_group(id)
);

2. 多对多关系

-- 学生表
CREATE TABLE student(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20)
);-- 课程表
CREATE TABLE course(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20)
);-- 学生课程关联表
CREATE TABLE student_course(sid INT,cid INT,PRIMARY KEY(sid, cid),FOREIGN KEY(sid) REFERENCES student(id),FOREIGN KEY(cid) REFERENCES course(id)
);

3. 级联操作

-- 级联删除
CREATE TABLE t_user(id INT(5) AUTO_INCREMENT,gid INT(5),CONSTRAINT fk_gid FOREIGN KEY(gid) REFERENCES t_group(id) ON DELETE CASCADE
);-- 级联置空
CREATE TABLE t_user(id INT(5) AUTO_INCREMENT,gid INT(5),CONSTRAINT fk_gid FOREIGN KEY(gid) REFERENCES t_group(id) ON DELETE SET NULL
);

十、性能优化建议

  1. 合理使用索引：为常用查询条件创建索引

  2. 避免SELECT *：只查询需要的字段

  3. 优化JOIN操作：确保JOIN字段有索引

  4. 合理分页：大数据量使用LIMIT分页

  5. 避免全表扫描：使用EXPLAIN分析查询

  6. 事务优化：短事务，及时提交

  7. 适当拆分表：大表垂直或水平拆分

十一、常见问题解决方案

  1. 连接问题：

    • 检查服务是否启动

    • 检查用户名密码

    • 检查防火墙设置

  2. 中文乱码：

    • 确保数据库、表、连接都使用UTF-8编码

    • 设置连接参数：charset='utf8mb4'

  3. 性能问题：

    • 使用EXPLAIN分析慢查询

    • 优化SQL语句

    • 添加适当索引

  4. 事务问题：

    • 检查隔离级别设置

    • 确保事务及时提交或回滚

    • 避免长事务

十二、学习资源推荐

  1. 官方文档：MySQL官方文档是最权威的学习资料

  2. 在线教程：菜鸟教程、W3School等

  3. 书籍推荐：

    • 《高性能MySQL》

    • 《MySQL必知必会》

    • 《SQL进阶教程》

  4. 实践平台：LeetCode数据库题目、牛客网SQL练习题

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WEBSTORM前端 —— 第2章：CSS —— 第4节：盒子模型

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目录 1.画盒子 2.Pxcook软件 3.盒子模型——组成 4.盒子模型 ——边框线 5.盒子模型——内外边距 6.盒子模型——尺寸计算 7.清除默认样式 8.盒子模型——元素溢出 9.外边距问题 ①合并现象 ②塌陷问题 10.行内元素——内外边距问题 11.盒子模型——圆角 12.盒子…
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Kafka和flume整合

Kafka和flume整合

需求1&#xff1a;利用flume监控某目录中新生成的文件&#xff0c;将监控到的变更数据发送给kafka&#xff0c;kafka将收到的数据打印到控制台&#xff1a; 在flume/conf下添加.conf文件&#xff0c; vi flume-kafka.conf # 定义 Agent 组件 a1.sourcesr1 a1.sinksk1 a1.c…
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Idea 如何配合 grep console过滤并分析文件

Idea 如何配合 grep console过滤并分析文件

这里写自定义目录标题 [grep console插件]()右击打开文件目录&#xff0c;选择 tail in console 同时可以添加自己的快捷键。 ![新的改变](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/03423e27cf6c40c5abd2d53982547b61.png) 随后会在idea的菜单栏中出现tail菜单。这里&#xff0c;接下…
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怎样学习Electron

怎样学习Electron

学习 Electron 是一个很好的选择&#xff0c;特别是如果你想构建跨平台的桌面应用程序&#xff0c;并且已经有前端开发经验。以下是一个循序渐进的学习指南&#xff0c;帮助你从零开始掌握 Electron。 1. 基础知识 HTML/CSS/JavaScript 确保你对这些基础技术有扎实的理解&am…
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MySQL 大数据量分页查询优化指南

MySQL 大数据量分页查询优化指南

问题分析 当对包含50万条记录的edu_test表进行分页查询时&#xff0c;发现随着分页越深入&#xff0c;查询时间越长&#xff1a; limit 0,10&#xff1a;0.05秒limit 200000,10&#xff1a;0.14秒limit 499000,10&#xff1a;0.21秒 通过EXPLAIN分析发现&#xff0c;limit o…
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【仿真】Ubuntu 22.04 安装MuJoCo 3.3.2

【仿真】Ubuntu 22.04 安装MuJoCo 3.3.2

官方GIthub下载: https://github.com/google-deepmind/mujoco/releases 官网&#xff1a;MuJoCo — Advanced Physics Simulation 文档&#xff1a;Overview - MuJoCo Documentation 主要参考&#xff1a;Ubuntu 22.04 安装Mujoco 3.22 - RobotStudent的文章 - 知乎 简…
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最新字节跳动运维云原生面经分享

最新字节跳动运维云原生面经分享

继续分享最新的go面经。 今天分享的是组织内部的朋友在字节的go运维工程师岗位的云原生方向的面经&#xff0c;涉及Prometheus、Kubernetes、CI/CD、网络代理、MySQL主从、Redis哨兵、系统调优及基础命令行工具等知识点&#xff0c;问题我都整理在下面了 面经详解 Prometheus …
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PyQt6实例_pyqtgraph散点图显示工具_代码分享

PyQt6实例_pyqtgraph散点图显示工具_代码分享

目录 描述&#xff1a; 效果&#xff1a; 代码&#xff1a; 返回结果对象 字符型横坐标 通用散点图工具 工具主界面 使用举例 描述&#xff1a; 1 本例结合实际应用场景描述散点图的使用。在财报分析中&#xff0c;需要将数值放在同行业中进行比较&#xff0c;从而判…
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纯C协程框架NtyCo

纯C协程框架NtyCo

原文是由写的&#xff0c;写的真的很好&#xff0c;原文链接&#xff1a;纯c协程框架NtyCo实现与原理-CSDN博客 1.为什么会有协程&#xff0c;协程解决了什么问题&#xff1f; 网络IO优化 在CS&#xff0c;BS的开发模式下&#xff0c;服务器的吞吐量是一个受关注的参数&#x…
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信息系统项目管理师——第10章 项目进度管理 笔记

信息系统项目管理师——第10章 项目进度管理 笔记

10项目进度管理 1.规划进度管理&#xff1a;项目章程、项目管理计划&#xff08;开发方法、范围管理计划&#xff09;、事业环境因素、组织过程资产——专家判断、数据分析&#xff08;备选方案分析&#xff09;、会议——进度管理计划 2.定义活动&#xff1a;WBS进一步分解&am…
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通过门店销售明细表用SQL得到每月每个门店的销冠和按月的同比环比数据

通过门店销售明细表用SQL得到每月每个门店的销冠和按月的同比环比数据

假设我在Snowflake里有销售表&#xff0c;包含ID主键、门店ID、日期、销售员姓名和销售额&#xff0c;需要统计出每个月所有门店和各门店销售额最高的人&#xff0c;不一定是一个人&#xff0c;以及他所在的门店ID和月总销售额。 统计每个月份下&#xff0c;各门店内销售额最高…
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移远通信LG69T赋能零跑B10：高精度定位护航，共赴汽车智联未来

移远通信LG69T赋能零跑B10：高精度定位护航，共赴汽车智联未来

当前&#xff0c;汽车行业正以前所未有的速度迈向智能化时代&#xff0c;组合辅助驾驶技术已然成为车厂突出重围的关键所在。高精度定位技术作为实现车辆精准感知与高效协同的基石&#xff0c;其重要性日益凸显。 作为全球领先的物联网及车联网整体解决方案供应商&#xff0c;移…
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jmeter-Beashell获取http请求体json

jmeter-Beashell获取http请求体json

在JMeter中&#xff0c;使用BeanShell处理器或BeanShell Sampler来获取HTTP请求体中的JSON数据是很常见的需求。这通常用于在测试计划中处理和修改请求体&#xff0c;或者在响应后进行验证。以下是一些步骤和示例代码&#xff0c;帮助你使用BeanShell来获取HTTP请求体中的JSON数…
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若干查找算法

若干查找算法

一、顺序查找 1.原理 2.代码 #if 0 const int FindBySeq(const vector<int>& ListSeq, const int KeyData) {int retrIdx -1;int size ListSeq.size();for(int i 0; i < size; i) {if (ListSeq.at(i) KeyData){retrIdx i;break;}}return retrIdx; } #else c…
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