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包含全国地址的SQL数据文件，精确到区县，可直接导入数据库

实 验 二 SQL 数据查询 的实验报告

2019年节假日sql数据，包括调休上班，法定节假日的数据

棒球练习2-使用Python访问SQL表 纳什维尔软件学院的这个课堂练习是作为介绍如何使用Python访问SQL表的。 在将重点转移到我的个人顶峰项目之前，我完成了原始自述文件（如下）中显示的第一个问题的大部分。 这项任务是一个“伸展目标”，在我们开始专注于我们的个人顶峰项目时就被分配了。 Nasvhille软件学院的原始自述文件 拉曼棒球数据库练习...再次。 该数据已由Sean Lahman提供 您可以找到数据字典 使用PANDAS查找问题的答案。 你没听错！ 我们之前已经经历过这一过程。首先使用SQL，现在使用python / pandas。 随之而来的是一些规则。 您仍然需要连接到Lahman Baseball数据库（所有数据都存放在此数据库中）。 对于您回答的每个问题，这应该是您SQL的范围： SELECT * FROM ; 其他所有操作

文章目录题目描述问题 1解析问题 2解析问题 3解析问题 4解析总结 本文基于微信群里的一个问题，感谢这位朋友提供的分享。 题目描述 假设某电商销售数据有如下几张表： Brand（品牌表） bid name 1 品牌1 Category（品类表） cid name 1 食品 Monthlysales（月度销量统计表） month bid cid paltform sales 2019-12-01 1 1 1 1000 其中， month：date 类型，存储的是每个月的第一天； bid：对应 Brand.bid； cid：对应 Cat

一、编写测试案例向MySQL数据库中插入百万条数据。测试数据表建表脚本如下：use db_xk; drop table if exists tb_test2; create table tb_test2 ( id int primary key auto_increment， subject varchar(50) not null， description varchar(200) not null， teacher_id int(10) zerofill not null， student_id int(10) zerofill default null， state b

下载压缩包,解压后将里面的sql文件导入到数据库就可以使用了,全球省市区数据库,基本全面,三语使用,可以应对绝大多数情况,

数据库中录入省市县数据 按照省，市区，县分开存放数据库

笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题，MySQL表，每天大概新增776万条记录，存储周期为7天，超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后，删除一天的数据大概需要3个半小时（环境：128G, 32核，4T硬盘），而这是不能接受的。当然如果要整个表删除，毋庸置疑用 TRUNCATE TABLE就好。 最初的方案（因为未预料到删除会如此慢），代码如下（最简单和朴素的方法）: delete from table_name where cnt_date <= target_date 后经过研究，最终实现了飞一般(1秒左右)的速度删除770多万条数据，单张表总数据量在4600万上下，优化过程