十一 08

mysql中五种整数数据类型tinyint、smallint、mediumint、int、bigint的区别及存值范围

mysql中五种整数数据类型tinyint、smallint、mediumint、int、bigint的区别及存值范围

1 bytes = 8 bit ,一个字节最多可以代表的数据长度是2的8次方即-128到127,无符号从 0 到 255 的整型数据。

tinyint[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]   M默认为4
很小的整数,存储大小为 1 字节。带符号的范围是-2^7 (-128) 到 2^7 – 1 (-128到127)。无符号的范围是0到255。

smallint[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]  M默认为6
小的整数,存储大小为 2 字节。带符号的范围是从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 – 1(-32768到32767)。无符号的范围是0到65535。

mediumint[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] M默认为9
中等大小的整数,存储大小为 3 字节。带符号的范围是-8388608到8388607。无符号的范围是0到16777215。

int[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]       M默认为11
普通大小的整数,存储大小为 4 字节。带符号的范围是从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 – 1 (-2147483648到2147483647)。无符号的范围是0到4294967295。

bigint[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] M默认为20
大整数,存储大小为 8 字节。带符号的范围是-2^63 (-9,223,372,036,854,775,808) 到 2^63-1 (-9223372036854775808到9223372036854775807)。无符号的范围是0到18446744073709551615。

mysql中五种整数数据类型tinyint、smallint、mediumint、int、bigint的区别及存值范围

mysql中五种整数数据类型tinyint、smallint、mediumint、int、bigint的区别及存值范围

十一 01

mysql查询两表差集

mysql查询两表差集,mysql查询两表按某字段对比的差集数据,mysql查询两数据表的不同数据

a 表数据

b 表数据

对比a表的cc字段和b表的ee字段 Continue reading

13

MYSQL查询A表中不存在于B表中的所有符合条件的数据

在开发过程中,总有一些需求是需要查看在A表中ID不存在于B表中的ID的情况:

下面有三种方法可以实现这一需求:

第一种:使用Not in 方法通过子查询的结果集来做过滤:

这种情况最常见也是最容易理解的逻辑SQL代码,但是会有很多问题出现。 Continue reading

02

如何开启MySQL数据库的InnoDB模式

MySQL主流引擎是MyISAM模式,这种模式方便使用和维护,Innodb为后来加入的另外一种模式,这种模式支持的功能更强大,是未来发展趋势。
又有个小项目,本地开发(也是框架需要)使用的InnoDB引擎,但当项目开发得差不多了,需要实测上到客户主机后,发现没有InnoDB引擎,说实话,还是头一回碰到没有InnoDB引擎的情况,客户使用的是护卫神服务器管理系统,安装环境可能是套件,没有细了解,那么如何开启MySQL数据库的InnoDB模式呢?下面是我在网上找的。 Continue reading

13

vue+node+mongodb 搭建一个完整博客

Vue + Node + Mongodb 开发一个完整博客流程

前言

前段时间刚把自己的个人网站写完, 于是这段时间因为事情不是太多,便整理了一下,写了个简易版的博客系统
服务端用的是 koa2框架 进行开发

技术栈

Vue + vuex + element-ui + webpack + nodeJs + koa2 + mongodb


目录结构讲解 Continue reading

07

获取redis库中所有键值对

获取所有数据,获取redis库中所有键值对

 

07

Python Redis pipeline操作

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。

一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文。

设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次。如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢?

答案是肯定的,节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间。这个时间可以用ping命令查看。

网络延迟高:批量执行,性能提升明显

网络延迟低(本机):批量执行,性能提升不明显

某些客户端(java和python)提供了一种叫做pipeline的编程模式用来解决批量提交请求的方式。

这里我们用python客户端来举例说明一下。 Continue reading

07

python连接redis操作数据

1、python连接redis操作数据

2、python连接redis操作线程池

3、decode_responses=True:这样写存的数据是字符串格式

4、获取库中所有键名

下面详细介绍redis数据库的使用 Continue reading