前言在日常开发中,需要大量对数据库进行增删改查操作。如果头铁的话,使用原生SQL是最好的,毕竟性能又高,又灵活。但是通常情况下,我们不是太需要那么苛刻的性能,也没有那么多刁钻的需求用原生SQL通常会使用简单快捷的ORM进行增删改查一起看学习一下Django的ORM操作吧表结构设计还是从实际角度出发。假设,现在我需要设计一个简单的图书管理系统,是那种买的书,不

摘要Redis是一款优秀的、开源的内存数据库，我在阅读Redis源码实现的过程中，时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现（如压缩列表、跳跃表等）。今天我们暂时放下对Redis不同数据结构的探讨，来一起看看Redis提供的另一种机制——内存淘汰机制。

概述　　MySQL有很多种数据类型，最常用的就是int，char，varchar，这些类型在创建表的时候都可以指定该字段的宽度，方法是在类型后面加一个括号，括号中写宽度就可以了。　　但是，在指定宽度之后，有时候，我们可以看到插入的数据有一些被截断了；有一些并没有截断，而是四舍五入了，甚至什么操作都没有，原样插入了。　　下面对于每一种数据类型

2.0版本添加了多报表页嵌套功能，每份报表可设置多页，每页可设置不同的纸张大小、数据表、页面规则等，并可对报表页次序即时调整，同时，优化了显示，报表显示更流畅。2.3增加了数据库生成一维码、二维码以及直接写入维码；数据库字段之间进行混合四则运算。2.5统一了界面，包括打开、保存文件对话框等均自定义，修改了一些错误。demo由于数据库字段生成一

一、字符集和校验规则字符集是一套符号和编码，校验规则（collation）是在字符集内用于比较字符的一套规则，即字符集的排序规则。MySQL可以使用多种字符集和检验规则来组织字符。MySQL服务器可以支持多种字符集，在同一台服务器，同一个数据库，甚至同一个表的不同字段都可以指定使用不同的字符集，相比oracle等其他数据库管理系

最近客户现在提出系统访问非常慢，需要优化提升访问速度，在排查了nginx、tomcat内存和服务器负载之后，判断是数据库查询速度慢，进一步排查发现是因为部分视图和表查询特别慢导致了整个系统的响应时间特别长。知道了问题之后，就需要对查询比较慢的接口进行优化，但哪些接口需要优化、哪些不需要呢？只能通过日志里的执行时间来判断，那么如何才能知道每一个接口的执行时间呢

数据库中的数据很大，然后我有些新的数据后来加入到数据库中，也希望能够检索到，全部重新建立索引很消耗资源，这样需要用到“主索引增量索引”的思路来解决，这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引。1、创建一个计数器一个简单的实现是，在数据库中增加一个计数表，记录将文档集分为两个部分的文档ID,每次重新构建主索引时，更新这个表先在mysql

最近遇到一个问题，就是如何自动删除6个月之前的旧的分区。就MariaDB而言，并没有类似机制，可以让我们开箱即用，去完成这件事情。所以我们需要换一种思路，或许问题就可以很简单的被解决。我们可以创建一个存储过程和一个事件，然后按照预定的时间表来调用这个存储过程。实际上，我们还可以进一步创建一个存储过程，让该过程自动添加新的分区。在本篇文章中，我们将展示如何

搭建了TiDB数据库集群。不过性能上没有达到我想要的秒级返回的结果。不过也能接收了，毕竟我们主要是用于olap，进行历史数据的分析。时间旧一点也是可以接受的。之前的历史数据是存放在oracle中的，由于历史数据很多，导致查询很慢，公司现在只能查询3个月前的订单（热数据），对于3个月后的订单，就不给客户查询了。我想到的一种解决办法就是分库分表，比如每一家门

本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案收益测算数据安全验证系统稳定性验证灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感