探测???

在mysql中实现树查询在mysql中通过给定一个父节点的id，查询所有层的子节点。1. 案例数据CREATE TABLE IF NOT EXISTS `nodelist` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `content` varchar(300) DEFAULT NULL, `pid` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;INSERT INTO `nodelist` (`

从heidisql中已保存的数据库密码中查看密码1. 找到heidisql保存的密码打开注册表，找到以下路径：HKEY_CURRENT_USER\Software\HeidiSQL\Servers点击某一个数据库，在右侧看到password，复制密码：2. 破解出明文秘密通过以下函数将密码转换为明文def heidisql(code): return ''.join( map(lambda x: chr(int(x, 16) - int(code [-1])), re.fi

实际上批量执行的方法也适用于单条执行，只要二维里列表中只有一个一维列表即可批量插入到mysql# 批量插入可以先将数据组织为二维列表，其中每一行为一条记录。比如有student表字段为：stu_id, stu_name, stu_score# 准备数据insert_data = [ [1, '张三', 84], [2, '李四', 92], [3, '王五', 75] ]# 连接数据库host = '127.0.0.1' # 地址user = 'root' # 用户名p

使用sqlalchemy进行联合查询时，使用add_entity()方法将第二个表添加进来，查询的结果是一个由多个表的记录组成的元组列表。例如：将OrderDetail表和Goods表连接，计算OrderDetail表的payment字段的值，需要Goods表的price字段与OrderDetail表的quantity字段。这里payment是DECIMAL类型，quantity字段的值是整数，需要转换为Decimal类型再计算。lines = session.query(OrderDetail).j

from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integerfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 建表Base = declarative_base()class Nodes(Base): # 表名 __tablename__ = 'nodes' # 定

安装mysqlsudo apt-get install mysql-server配置文件位置:/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf主要配置信息: bind-address表示服务器绑定的ip，默认为127.0.0.1 port表示端口，默认为3306 datadir表示数据库目录，默认为/var/lib/mysql g...

MongoDB的优势易扩展：NoSQL数据库种类繁多，共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间无关系， 这样就非常容易扩展大数据量， 高性能：NoSQL非常高的读写性能， 尤其在大数据量下， 同样表现优秀。 这得益于它的无关系性， 数据库的结构简单灵活的数据模型：NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段， 随时可以存储自定义的数据格式。 而在关系数据库里面, 增...