今天我们一起入门JDBC 1）什么是JDBC JDBC（Java DataBase Connectivity）就是 Java 数据库连接，说白了就是用 Java 语言来操作数据库。原来我们操作数据库是在控制台使用 SQL 语句来操作数据库，JDBC 是用 Java 语言向数据库发送 SQL 语句。 2）JDBC原理 JDBC 是接口，而 JDBC 驱动才是接口的实现，没有驱动无法完成数据库连接！每个数据库厂商都有自己的驱动，用来连接自己

主流数据库连接池 常用的主流开源数据库连接池有C3P0、DBCP、Tomcat Jdbc Pool、BoneCP、Druid等 C3p0: 开源的JDBC连接池，实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。目前使用它的开源项目有Hibernate、Spring等。单线程，性能较差，适用于小型系统，代码600KB左右。 DBCP (Database Connection Pool):由Apache开发的一个J

前面写了几篇关于数据分析的文章，用爬虫爬取了全网6500多只基金的作数据分析，算是数据分析篇开了个头。当时留下了几个问题，其中一个问题就是我们的数据存储用的是文件，其实正宗的做法就是用数据库存储。因为做数据分析特别是当你的数据量非常大时候或者后端开发的时候，肯定是要用数据库的，所以学好数据库非常有必要。好接下来几篇，我将给大家介绍一下Python在数据库里面的使用，小伙伴们，我们快开始吧～～ 要点: 数据库的分类 Python如

MySQL 索引使用的注意事项 索引的目的在于提高查询效率。可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql INSERT 与 UPDATE 语句在拥有索引的表中执行会花费更多的时间，而SELECT 语句却会执行得更快。这是因为，在进行插入或更新时，数据库也需要插入或更新索引值。 索引的类型： UNIQUE(唯一索引)：不可以出现相同的值，可

​​ 在Python 2中，连接MySQL的库大多是使用MySQLdb，但是此库的官方并不支持Python 3，所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中，我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地，用户名为roo

是否了解线程的同步和异步？ 线程同步：多个线程同时访问同一资源，等待资源访问结束，浪费时间，效率低 线程异步：在访问资源时在空闲等待时同时访问其他资源，实现多线程机制 是否了解网络的同步和异步？ 同步：提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步: 请求通过事件触发->服务器处理（这是浏览器仍然可以作其他事情）->处理完毕 链表和顺序表储存时各自有什么优点？ 1.顺序表存储

在一些系统中，对内容进行分类是必需的功能。比如电商就需要对商品做分类处理，以便于客户搜索；论坛也会分为很多板块；门户网站、也得对网站的内容做各种分类。 分类对于一个内容展示系统来说是不可缺少的，本博客也需要这么一个功能。众所周知，分类往往具有从属关系，比如铅笔盒钢笔属于笔，笔又是文具的一种，当然钢笔还可以按品牌来细分，每个品牌下面还有各种系列… 这个例子中从属关系具有5层，从上到下依次是：文具-笔-钢笔-XX牌-A系列，但实

​​ 工欲善其事，必先利其器。所以***步，我们先下载第三方库。在这里，我用到的是pymysql库。 下载库：在命令行输入 pip install pymysql 下载后可检验一下是否成功下载。直接在命令行进入python然后导库即可 C:\Users\June>python Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 15 2017, 03:27:45) [MSC v.1900 64

在实际使用的应用程序中，大部分是需要利用数据库进行数据的查询与操作，因为数据库支持强大的SQL语句，可进行事务处理等。接下为大家介绍如何在Java应用程序中使用JDBC提供的API和数据库进行信息交付。 首先是需要安装好MySQl数据库，请参考另一篇文章： Windows10安装MySql数据库 把安装好的数据库安装好，建立好数据库、创建表后，还需要通过JDBC来操作数据库， Java通过使用JDBC提供的API来操作数据库，JDBC操作

0. Intro 在facebook的MySQL版本(以下称为MyRocks)中，RocksDB是可选的存储引擎。相比于InnoDB引擎，RocksDB的一个重要的优势是它使用更少的磁盘空间。在生产系统中，特别是用户数在亿级以上的互联网应用，磁盘空间是其中比较大的成本之一，而能够使用更少的磁盘空间的RocksDB无疑是具有吸引力的。然而在生产系统中使用新的存储引擎自然有它的潜在风险，除了通过外部的各种benchmark工具测试得到各种性