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SQL ALTER TABLE 语句- 灵活修改表结构和数据类型

SQL ALTER TABLE 语句- 灵活修改表结构和数据类型

厉飞雨 阅读(50) 评论(0) 赞(4)

SQL ALTER TABLE 语句 ------------------ SQL `ALTER TABLE` 语句用于在现有表中添加、删除或修改列,也可用于添加和删除各种约束。 ALTER TABLE - 添加列 ----------------- 要在表中添加列,请使用以下语法: ``` ALTER TABLE 表名 ADD 列名 数据类型; ``` 以下 SQL...

SQL CREATE INDEX 语句- 提高数据库检索效率的关键步骤

SQL CREATE INDEX 语句- 提高数据库检索效率的关键步骤

厉飞雨 阅读(68) 评论(0) 赞(7)

SQL CREATE INDEX 语句 ------------------- SQL `CREATE INDEX` 语句用于在表中创建索引。 索引用于比其他方式更快地从数据库中检索数据。用户无法看到索引,它们只是用于加速搜索/查询。 **注意:** 使用索引更新表比不使用索引更新表需要更多的时间(因为索引也需要更新)。因此,只在经常进行搜索的列上创建索引。 CREAT...

SQL注入关联分析

SQL注入关联分析

厉飞雨 阅读(81) 评论(0) 赞(6)

*ps:雪球技术之SQL注入* *sm0nk 原创首发于乌云平台,后因乌云关停,特归档致此。* *原链接 http://drops.wooyun.org/web/16972* 0 序 === 打开亚马逊,当挑选一本《Android4高级编程》时,它会不失时机的列出你可能还会感兴趣的书籍,比如Android游戏开发、Cocos2d-x引擎等,让你的购物车又丰富了些,...

高效使用 PyMongo 进行 MongoDB 查询和插入操作

高效使用 PyMongo 进行 MongoDB 查询和插入操作

厉飞雨 阅读(65) 评论(0) 赞(2)

**插入到集合中:** 要将记录(在MongoDB中称为文档)插入到集合中,使用`insert_one()`方法。`insert_one()`方法的第一个参数是一个包含文档中每个字段的名称和值的字典。 ``` import pymongo myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/&quo...

MongoDB Shard集群大批量数据导入优化 | 心 空

MongoDB Shard集群大批量数据导入优化 | 心 空

厉飞雨 阅读(113) 评论(0) 赞(6)

起因是需要往**MongoDB** 的**Shard** 分片集群导入两个T(十亿文档)级别的数据。其中遇到了各种很严重的性能问题,在这里做一下记录。 0x01 索引 ------- 在导入数据时,尽量不提前建立索引,仅建立必须的[shard](https://anyun.org/a/tag/shard/ "查看与 shard 相关的文章")`_ke...

数据库操作入门:PyMongo 和 MongoDB 的基本用法

数据库操作入门:PyMongo 和 MongoDB 的基本用法

厉飞雨 阅读(72) 评论(0) 赞(3)

### MongoDB MongoDB是一种流行的NoSQL数据库,它将数据存储在类似JSON的文档中,使数据库非常灵活和可扩展 ### PyMongo Python需要一个MongoDB驱动程序来访问MongoDB数据库。在本教程中,我们将使用MongoDB驱动程序 "PyMongo"。建议使用PIP来安装 "PyMongo",确...

什么是MongoDB

什么是MongoDB

厉飞雨 阅读(81) 评论(0) 赞(5)

  MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。 ![](h...

MongoDB范围查询的索引优化

MongoDB范围查询的索引优化

厉飞雨 阅读(72) 评论(0) 赞(6)

  我们知道,MongoDB的索引是B-Tree结构的,和MySQL的索引非常类似。所以你应该听过这样的建议:创建索引的时候要考虑到sort操作,尽量把sort操作要用到的字段放到你的索引后面。但是有的情况下,这样做反而会使你的查询性能更低。 ###   问题 <br />   比如我们进行下面这样的查询: ``` db.collection.find(...