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你是不是在創(chuàng)建表的時候 是創(chuàng)建的內(nèi)存式臨時表，臨時表在斷開連接后自動清空表數(shù)據(jù)的。

你沒有權(quán)限執(zhí)行對于的命令的，線上的數(shù)據(jù)庫對你使用的用戶進(jìn)行限制了

是不是不能用雙引號呀，你用單引號試試。

我用 sql server 測試沒問題。

兄弟，你也在用sequelize-cli嗎，我也是，能加個Q Q一起聊下嗎，目錄在用這個的人很少，有問題都很難找人交流

不知道你說的查詢流程是指什么？我理解你想看到的是執(zhí)行計劃

db.getCollection('device').find({'a':'value'},{'b':1}).explain(true);
db.getCollection('device').find({'a':'value'}).explain(true);

可以確定的是這兩條查詢的查詢計劃幾乎是一樣的。第二條少一個project stage，但通常這都不會造成這么大的影響。影響你查詢時間的很可能不是查詢本身，而是運(yùn)行這些查詢時服務(wù)器的資源狀況。直白地說，可能有其他消耗很大的查詢的執(zhí)行影響到這條查詢。

對補(bǔ)充問題的答復(fù)

這兩個查詢確實(shí)本質(zhì)上沒有太大的差別，有些場景可能造成性能差異，但不至于太大。

再次補(bǔ)充

不管你是取一個字段還是整個文檔，磁盤上讀出來的都是整個文檔。因?yàn)槲臋n是沒有結(jié)構(gòu)的，不整個讀出來分析你怎么知道里面有哪些字段？所以想直接讀出某個字段的內(nèi)容在現(xiàn)階段的WiredTiger引擎中是做不到的（但是確實(shí)在roadmap中）。我也考慮過covered query的可能性，但是你的寫法明顯也是做不到的，除非是：

db.getCollection('device').find({'a':'value'},{'b':1, _id: 0})

才有可能跳過FETCH階段。

uwsgi文件 的路徑 配置錯了 具體大家可百度 uwsgi參數(shù)設(shè)置

1. 根據(jù)ID查詢出當(dāng)前用戶的分?jǐn)?shù)；
2. 統(tǒng)計分?jǐn)?shù)>當(dāng)前用戶分?jǐn)?shù)的人數(shù)，如支持并列則對score加上DISTINCT;
3. 為score字段建立索引，加速查詢。

PDO有個ATTR_PERSISTENT屬性，參考Connections and Connection management

做不到，改在代碼中處理不就好了

502 Bad Gateway
代表的意思是網(wǎng)關(guān)后面的應(yīng)用程序發(fā)生了500錯誤。所以你要做的是找出這個500錯誤具體是什么，看錯誤消息和堆棧。取決于你如何處理異常，錯誤消息可能位于你的應(yīng)用程序日志中，或者Windows事件中，自己找找看。

PS：這個問題跟MongoDB似乎沒有什么聯(lián)系，標(biāo)簽打得不太對。

數(shù)據(jù)庫字段類型是什么
float/double有精度限制。一般用integer(單位分)或者decimal存金額

express路由就行，這里有我以前寫vue項目使用模擬數(shù)據(jù)的demo，你可以參考以下，是用假數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的多接口應(yīng)用.

1. 數(shù)據(jù)庫里流水表記錄金額變動的時候就記錄好當(dāng)時的余額。既能實(shí)現(xiàn)你這個功能，也方便審計
2. 不動數(shù)據(jù)庫的話，先查出所有的明細(xì)，然后根據(jù)類型自己計算出來每一筆對應(yīng)的余額。

其他的想不到了，或者可以兩個結(jié)合，按日期分段來記錄余額，查詢的時候只要算少量的流水就能算出來，感覺沒什么必要

是調(diào)用了toString。

Document.prototype.inspect = function(options) {
  var isPOJO = options &&
    utils.getFunctionName(options.constructor) === 'Object';
  var opts;
  if (isPOJO) {
    opts = options;
    opts.minimize = false;
  }
  return this.toObject(opts);
};

/**
 * Helper for console.log
 *
 * @api public
 * @method toString
 * @memberOf Document
 */

Document.prototype.toString = function() {
  return inspect(this.inspect());
};

1.房產(chǎn)-工作表
分類ID 房產(chǎn)信息ID 工作信息ID

2.房產(chǎn)表
房產(chǎn)信息ID 屬性1 屬性2 ……

3.工作表

工作信息ID 屬性1 屬性2 ……

用 Column 對象 的 in_ 方法。
filter需要傳遞的參數(shù)為表達(dá)式，此處剛好。
filter_by需要傳遞關(guān)鍵字參數(shù)，所以此處in_沒法使用。

in_在OOP和非OOP兩種模式中的使用-demo:

# 通用
from sqlalchemy import (
    create_engine,
    Column,
    Integer,
    String
)

# oop方式所需
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 非oop方式所需
from sqlalchemy import (
    Table,
    MetaData,
)
from sqlalchemy.sql import func


Base = declarative_base()

class Table1(Base):
    __tablename__ = 'table1'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(55))

    def __init__(self, name):
        super(Table1, self).__init__()
        self.id = None
        self.name = name

    def __repr__(self):
        return '<Table1 {0}>'.format(self.id if not self.id is None else '')

uri = 'sqlite:///:memory:'
engine = create_engine(uri)
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False)

############# 添加對象, 填充測試數(shù)據(jù)
session = Session()
for name in 'zhang,wang,li,gong,chen,zhao'.split(','):
    obj = Table1(name)
    session.add(obj)
session.commit()

lst_filter = ['wang', 'li', 'zhao']
############# OOP方式查詢
# 查詢總數(shù)
Q = session.query(Table1)
print(Q.count())
# 篩選
Q = Q.filter(Table1.name.in_(lst_filter))
result = Q.all()
print(result)
session.close()

############# 非OOP方式查詢
metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table1', metadata, autoload=True)

# 查詢總數(shù)
stmt = func.count(table).select()
print(stmt.execute().fetchone())
# 篩選
stmt = table.select().where(table.c.name.in_(lst_filter))
rp = stmt.execute()
result = rp.fetchall()
# print(result)
print(len(result))

engine.dispose()

執(zhí)行結(jié)果:

6
[<Table1 2>, <Table1 3>, <Table1 6>]
(6,)
3

參考:

• in_

  Implement the in operator.
  In a column context, produces the clause a IN other. “other” may be a tuple/list of column expressions, or a select() construct.

• filter

  apply the given filtering criterion to a copy of this Query, using SQL expressions.

• filter_by

  apply the given filtering criterion to a copy of this Query, using keyword expressions.

funcs = sympy.Matrix([x, y, z])
args = sympy.Matrix([r, l, f])
res = funcs.jacobian(args)

輸出

Matrix([
[cos(f)*cos(l), -r*sin(l)*cos(f), -r*sin(f)*cos(l)],
[sin(f)*cos(l), -r*sin(f)*sin(l),  r*cos(f)*cos(l)],
[       sin(l),         r*cos(l),                0]])

這個問題被我發(fā)現(xiàn)了，因?yàn)槲业娜掌诶锩嬗幸粋€日期是 9999-12-31，然后在這個日期上面 + 1了，加一個前置條件：date <> date'9999-12-31'

select * from test.t_student where (teacher_id ='' and status != '0') or teacher_id != '';

mysql-server-startup-error-the-server-quit-without-updating-pid-file