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https://www.lfd.uci.edu/~gohl...
從這個(gè)網(wǎng)站下載編譯好的包試一試

MyISAM 因?yàn)樗奈募撬饕募?和 數(shù)據(jù)文件存的，而且索引文件存的是地址，所以基本上是用于頻繁的查詢的；
InnoDB 因?yàn)槭谴娴氖菙?shù)據(jù)文件，索引也都放在一起，而且又擁有事務(wù)，所以它幾乎用于增刪改操作，當(dāng)然，如果數(shù)據(jù)量小的話，也可以存于innodb引擎的，比如10W內(nèi)；；然后其他的就根據(jù)你業(yè)務(wù)上的需要而進(jìn)行調(diào)整而選擇哪個(gè)引擎了。

thinkphp 查詢寫法
$where['g.preic'] = array('between','10,20');
$where['ge.level'] = 60;
$where['ge.money'] = 1000;
M('goods')
->alias('g')
->join('left join goods_ext ge on ge.goods_id = g.goods_id')
->where($where)
->select();

pg如果不支持分區(qū)函數(shù)的話，就多關(guān)聯(lián)幾次表吧，如：

select id, name, time, max(value)
from t inner join (
select id, name, max(time) as max_time
from t
group by id, name
) t1 on t.id = t1.id and t.name = t1.name and t.time=t1.max_time
group by id, name, time

使用MongoDB的第一件事情就是忘掉關(guān)系模型，充分利用反范式、冗余來達(dá)成最高的讀寫效率。你已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)在的數(shù)據(jù)模型不好用，為什么不換個(gè)思路來解決問題？
決定數(shù)據(jù)模型的是你需要怎么使用這些數(shù)據(jù)。在不知道你打算怎么用這些數(shù)據(jù)的前提下，以下是一些按照常理的推測(cè)。
現(xiàn)在涉及的實(shí)體有3個(gè)：

• teacher
• student
• class

其中:

• teacher:class = 1:n
• class:student = 1:n

對(duì)于1:n的情況，最常見的做法是把1冗余到n。比如學(xué)生可以是：

{
    _id:ObjectId(123456789...),
    name:'zhangsan',
    age:20,
    class: {
        classId: ObjectId(123456789...),
        number:10,
        // 其他常用字段
    }
}

當(dāng)然你也可以不要class的詳細(xì)信息，畢竟一個(gè)班的學(xué)生只用查一次班級(jí)信息。

{
    _id:ObjectId(123456789...),
    name:'zhangsan',
    age:20,
    classId: ObjectId(123456789...)
}

用的時(shí)候是不是會(huì)方便一些？
沒錯(cuò)，冗余有可能會(huì)造成數(shù)據(jù)不一致，但是你真的會(huì)這么在乎一致性嗎？通常的回答是不會(huì)。
比如如果班級(jí)信息如果要修改怎么辦？那就會(huì)造成每個(gè)學(xué)生的班級(jí)信息都更新一遍，修改時(shí)壓力會(huì)比較大操作比較復(fù)雜。但是別忘了你的系統(tǒng)大部分壓力是來自讀而不是寫。班級(jí)修改的概率有多大？可能幾個(gè)月不見得有一次。但是讀班級(jí)的概率有多大？可能每天就有好多次。比較一下孰輕孰重不言而喻。

綜上，使用MongoDB時(shí)不要用范式來約束自己，從性能，易用性來考慮就可以了。

樓主提的這個(gè)問題并不是mysql的問題。
建議樓主可以認(rèn)真看看TCP/IP或者HTTP相關(guān)的書籍，補(bǔ)充一些網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)。
首先，外部能夠連接到內(nèi)部電腦，如果在同一個(gè)WIFI下，A和B處于同一個(gè)子網(wǎng)，也就是局域網(wǎng)中，你的mysql服務(wù)器的IP地址和你的外部電腦處于同一個(gè)網(wǎng)段，因此可以直接ping通，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程連接。
如果兩個(gè)電腦處于不同的網(wǎng)段中，也就是無法ping通，肯定是連接不上的，你需要中間代理或者直接將mysql傳到具有公網(wǎng)IP的服務(wù)器上部署，全世界任何一個(gè)電腦都可以ping通你的mysql所在的服務(wù)器，那樣就可以遠(yuǎn)程連接OK了。
我之前遇到的問題是，未打開遠(yuǎn)程訪問權(quán)限導(dǎo)致的。
解決辦法：
如果你想任何時(shí)間都能夠訪問到mysql數(shù)據(jù)庫，建議你將它部署在阿里云騰訊云這種云服務(wù)器上，主機(jī)商會(huì)提供一個(gè)公網(wǎng)IP供你連接?；蛘吣阋部梢圆渴鸬阶约嘿徺I的VPS上，比如vultr這類vps主機(jī)上，它依然會(huì)提供一個(gè)公網(wǎng)IP。

比如下面的帖子列表中的作者名字和留言里的作者名字，都需要改成備注的。

如果是當(dāng)前日期，用SYSDATE系統(tǒng)變量就可以了。

SELECT SYSDATE FROM dual;

如果是字符串轉(zhuǎn)日期，用to_date函數(shù)，如：

SELECT to_date('2017-12-05 08:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') FROM dual;

不建議關(guān)聯(lián)這么多張表，只查詢最基本的信息，其他如部門，主管，頭銜，做出key=>value的樣子，通過編程語言的foreach添加進(jìn)去。

另外groupby的時(shí)候，【select from (select from t1 group by ) left join t2. 】先分組縮小join的數(shù)據(jù)。
多寫幾種sql，比較下執(zhí)行時(shí)間，從中選擇最高效的一種。

簡(jiǎn)單的回答是可以的.

但是:
存在一個(gè)列中,讀是沒有問題的,但修改,針對(duì)性回復(fù),審核等等的操作需要把全部數(shù)據(jù)讀出來再寫回去,遇到并發(fā)時(shí)很難處理,如兩個(gè)人同時(shí)留言,就有可能一個(gè)人的無法保存,可能多次提交才能完成.
如果想讀操作保持高效和寫操作的結(jié)構(gòu)化,一般會(huì)做一下數(shù)據(jù)冗余, 即每個(gè)留言做為單獨(dú)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián),但全部留言可以生成靜態(tài)文件或緩存的方式,而不是每次都查詢每個(gè)文章的全部留言后再合成. 合成一般只發(fā)生在留言數(shù)據(jù)發(fā)生變動(dòng)時(shí).

lft和rgt是干嘛的？

同樣的邏輯，最好模塊化，要不寫成函數(shù)，要不寫成類，我順著 @prolifes 的思路，再往下細(xì)化一下。建議你把上面的函數(shù)的相同部分，再分解一下，分解成幾個(gè)不同的函數(shù)，然后在類中進(jìn)行調(diào)用即可。

找不到環(huán)境變量FLASK_APP。

我記得Powershell里的set只是定義一個(gè)變量而不是環(huán)境變量。

試一下$env:FLASK_APP = "dispatch.py"

具體語句就不寫了，說一下思路。
mysql高版本，支持窗口函數(shù)，像這樣的：

row_number over (partition by transaction_type order by amount desc)

然后根據(jù)函數(shù)的返回值<=3，作為過濾條件

如果不支持的話，mysql有@變量，大概用法如下，需要sql中先按照transaction_type amount排序，判斷transaction_type 和前一個(gè)是否相等，重置@rownum的值。最后按照下面語句中rank的值進(jìn)行過濾。
用關(guān)鍵詞“mysql row number”搜索，能找到完整的例子。

SELECT t.*, 
       @rownum := @rownum + 1 AS rank
  FROM YOUR_TABLE t, 
       (SELECT @rownum := 0) r

你在測(cè)試的時(shí)候加SQL_NO_CACHE試試？這就不會(huì)使用innodb的數(shù)據(jù)緩存了。

可以使用aggregate實(shí)現(xiàn).
比如:

> db.user.aggregate(
    {'$group':{
        '_id': {'IP': '$IP'},
        'uniqueIds': {'$addToSet': '$_id'},
        'count' : {'$sum': 1}
    }},
    {'$match': {
        'count': {'$gt': 1}
    }}
)

詳細(xì)用法參考mongodb doc: aggregate.

<body>

<a class="qs">簽收1</a>
<a class="qs">簽收2</a>
<a class="qs">簽收3</a>
<a class="qs">簽收4</a>

<script>

$(".qs").on('click', function() {
    $(this).context.innerText = 'xxx'
})

</script>

The downside to locking the tables is that no session can update a READ-locked table (including the one holding the lock) and no session can access a WRITE-locked table other than the one holding the lock.

醉了。。。你咋老邀請(qǐng)我，，翻文檔看看吧
https://dev.mysql.com/doc/ref...

--逆向思維，那我們就先查出這三個(gè)字段都不含8的數(shù)據(jù)
--再查詢的時(shí)候不包含它們即可

SELECT Id,mobile1,mobile2,mobile3 FROM [Table]

WHERE Id NOT IN
        (
            SELECT Id FROM [Table] 

            WHERE mobile1<>8 AND mobile1<>8 AND mobile1<>8
         )

不完全一樣但是原理相同，我已經(jīng)回答過一次了，去那邊看看吧：https://segmentfault.com/q/10...