数据库增删改查基本命令？数据库的增删查改四个命令

大家好，今天给各位分享数据库增删改查基本命令的一些知识，其中也会对数据库的增删查改四个命令进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

python3如何读写mysql数据库都有哪些方式呢

这里简单总结一下，有3种方式，一种是原生的pymysql，一种是ORM框架SQLAlchemy，一种是pandas，这3种方法操作mysql数据库都很简单，下面我结合相关实例介绍一下实现过程，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

为了更好地说明问题，我这里新建了一个student数据表，主要内容如下，包含6个字段信息：

pymysql：这个是原生的专门用于操作mysql数据的一个库，是最基本的方式，使用简单，方便快捷，下面我简单介绍一下这个库：

1.安装pymysql，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpymysql”就行，如下：

2.安装成功后，我们就可以进行正常的测试了，主要代码及截图如下：

查询mysql数据库，代码很简单，设置一下对应的host,user,passwd,db,chartset就行：

程序运行截图如下，成功获取数据：

更新数据库（包括更新、插入和删除操作，只要sql语句不同就行），代码与上面类似，唯一的区别就是，更新后需要commit提交一下数据库，不然数据库不会发生改变：

程序运行截图如下，已经成功插入数据：

SQLAlchemy：这是一个ORM框架，对象关系映射模型，支持MySQL，SQLServer，Oracle等主流关系型数据库，基于pymysql库，封装了大量的内置函数，可以直接对数据库进行增删改查操作，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这个库：

1.安装SQLAlchemy，这个与上面类似，直接在cmd窗口输入命令“pipinstallsqlalchemy”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以来操作mysql数据了，主要代码及截图如下：

首先，连接数据库，这个与上面类似，需要指定用户名，密码等，创建session会话和base基类：

定义Student类，对应student数据表，这个根据字段信息直接定义就行：

查询数据，主要代码如下：

程序运行截图：

插入数据，需要commit提交，代码如下：

程序运行截图，已成功插入数据：

更新数据，需要commit提交，代码如下：

程序截图如下，已成功修改数据：

删除数据，需要commit提交，代码如下：

已删除数据：

pandas：这是一个专门用于数据处理的库，可以快速处理csv,excel等数据，当然，也可以快速的读取和插入mysql数据库（需要结合sqlalchemy一起使用），下面我简单介绍一下这个库的使用：

1.安装pandas，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpandas”就行，如下：

2.查询数据，主要代码如下，很简单，主要用到read_sql_query这个函数：

程序运行截图如下，已经成功查询到结果：

3.插入数据表，这个直接构建DataFrame对象，调用to_sql函数就行，如下：

插入到新表的数据：

至此，我们就完成了mysql数据的增删改查。总的来说，这3种方法使用起来都非常方便，只要你有一定的python和mysql基础，熟悉一下相关示例和代码，很快就能掌握的，网上相关教程和资料也很多，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

spss批量增删变量

1、在SPSS中，可以使用SPSS的语法编辑器来进行批量增删变量的操作。

2、要批量增加变量，可以使用"COMPUTE"命令来创建新的变量，并使用"VECTOR"命令来定义变量数组。

3、如果要批量删除变量，则可以使用"DOIF"命令来指定要删除的变量，并使用"DELETEVARIABLES"命令来删除变量。

数据可视化工具有哪些

现如今，数据可视化已经无处不在，而且比以前任何时候都重要。市面上的可视化工具也越来越多，这里我推荐几个我用过的工具供你们选择，各有各的优点。我先说一下数据可视化的优势，它是将海量的数据转成图表的形式，是一个化繁为简的过程，能更直观的展示数据之间的联系和变化，以便更好的做出决策。

我推荐的几个工具，其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如Java，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。

1.GoogleCharts

GoogleCharts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。部分静态图像工具包已不再被人们使用，Google图表工具网站现在只提供动态图表工具。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。作为起点，我个人认为这是一个非常好的工具。

主要特点：

谷歌利用同样的图表将多个图表组装成直观的仪表板；

兼容多个浏览器、多个平台可使用(IOS和安卓设备)；

从各种图表中选择；

免费；

2.Tableau

Tableau的国外的地位，相当于国内的Excel，是一个简单的、使用友好的用来迅速创建交互式可视化数据，并将它们嵌入你网站的工具。能由开发者、或无开发经验的人使用。

主要特点：

可以网上使用，或者下载并处理可视化；

桌面端完整版应用程序图片可以在公共服务器进行储存；

存储数据空间有50MB(免费计划)；

拖拉式界面，不需要编程技巧；

官网教学资源丰富；

仅公共版本：免费；

3.Ploymap

Polymaps也是一种映射库，它更直接用于数据可视化。这是一个强大的资源库，类似于CSS选择器，可以创建地图独特的风格。这种复杂的地图叠加工具可以加载多种规模的数据，提供多级别缩放功能，大到国家，小到街景。

主要特点：

使用可缩放矢量图形(SVG)

展示国家、州、城市、社区和街景

基本的CSS规则控制设计

仅14天免费。

4.D3.js

一个强调网页标准的用来创建数据可视化JavaScript库，不仅可以做简单的条形图和折线图，还可以完成更复杂的Voronoi图、树图、圆形集图和字符云。D3值得你拥有，但我不总是建议把D3当成转向库。用D3可以做出复杂的交互，但不意味着必须使用它。选择正确的工具把图像鲜明扼要的展示出来是非常重要的。不建议初学者直接上手，初学者操作有难度。

主要特点：

需要编程思维；绑定任意数据到DOM；创建交互式SVG条形图；从数据集里产生HTML表格；多种组合和插件来增强兼容性；内置的可重复使用的组件以便于编码；免费；

5.MicrosoftExcel

MicrosoftExcel因为它的数据处理和分析功能而广泛闻名，但是它经常用于创建强大的数据可视化。Excel的最新版本塞满了可视化工具，包括被推荐的图表，不同方法迅速分析并展现数据，有多重控制选择来改变和布局可视化。初级入门的简单可视化，可以优先选择。

主要特点：

在同一个程序里运行数据分析并且创建可视化；

数据多种展现的方式进行比较；

改变平铺、布局和其他格式选择；

Excel推荐数据最好的可视化方式；

能够兼容MicrosoftOffice产品；

不需要编程技巧；

6.GoogleMaps

谷歌地图提供一些APIs给开发者，例如谷歌地球、谷歌地图图像和谷歌地方信息。这些工具能够使开发者为任何应用程序或网站建立交互式视觉地图程序。映射在网络上非常难用。然而GoogleMaps，打翻了在线地图如何工作的先入为主的观念。不久之后，谷歌发布了地图API，它允许任何开发人员在自己的网站中嵌入谷歌地图。从那时起，市场成熟了许多。如果你正寻找自己的数据可视化项目中嵌入自定义映射解决方案，目前已有不少的选择，关键决策在于选择最合适的。

主要特点：

将地图嵌入网页中；

提出有关机构、感兴趣的地方和其他位置的数据；

能够使网站访问者在你的网站限制范围内使用谷歌地球；

还有工具不用学很多，选一两个适合自己职业项目的就可以了。如果有编程基础的话，建议可以学习编程语言的可视化库，实用性和灵活性相对来说比较高。如果对你有帮助就留个赞啦~~~

零基础转做数据库运维，是先学linux还是oracle

感谢邀请，作为从业8年也上的猿类工作者给的建议吧，先说答案建议先学linux，再学oracle。

1、按照惯例还是先介绍下什么是linux、什么是oracle

Linux是一个操作系统、类似于Windows、IOS、Android等等

不同点是：

Linux构成了服务器的主要的操作系统（还有Aix、hpux、Solaris等等）

Windows构成了个人PC生态的底层操作系统、windowsphone已经被淘汰。

ISO构成了苹果生态的底层操作系统。

Android构成了安卓生态的底层操作系统。

oracle是一个数据库、存放单位数据的一个数据仓库

就像今日头条这样的流量大王，也有它自己的数据仓库，但Oracle数据库的使用者主要集中在商业银行、商业企业、市政单位的数据仓库。

今日头条这样的顶级互联网企业的数据库肯定是分布式数据库、之前参加互联网大会时介绍用的貌似是基于hadoop（大数据）的相关技术，然后进行针对性的大数据算法处理和大数据算法优化等等。

作为Oracle数据库的优势是稳定、稳定、稳定。

作为以前最好的商业数据库之一，Orace构成了以前各行业的核心数据库选型的主要构成部分。

举例：商业银行Oracle数据库：存放你的个人信息、余额信息、银行卡转账信息等等

Linux和Oracle的关系

Oracle数据库安装在Linux操作系统上、Oracle安装、Oracle运维、Oracle维护等等都需要先登录到Linux操作系统、然后再对Oracle进行操作。

2、为什么要先学Linux-基础

Linux是一个基础、目前几乎90%以上的应用数据系统跑在Linux操作系统上。

Oracle是应用架构的进阶产品、对于用户来说、数据是他的根本、是所有的IT信息中最重要的部分。

举例说明：对于商业银行来说，全部用户的账户就是数据库中的全部对象、如果随意或者不小心进行了增删、对于商业银行的声誉和价值有着致命的影响。

轻者法律官司、重者可能会直接被取缔。

因此、作为商业银行来说、怎么敢把企业的核心数据交给连Linux都不会的工程师去操作。

Linux是基础、所以的Oracle操作都有Linux的影子。

包括安装的配置、日常的运维都需必备一定的Linux经验才可以完成Oracle的日常运维操作。

3、为什么必须先学linux--灾难示例

rm-Rf/*

如上是一条linux最简单的一条删除文件的错误命令，知道执行后的结果是什么吗？

系统直接崩溃、数据部分彻底丢失、灾难从命令执行开始就已经发生！

案例一：据今日头条历史报道，2018年4月24日，云服务商Kuriko因运维工程师执行rm-rf/*，宿主机上所有数据丢失了、造成损失不可估量、不仅仅是钱的损失、对于声誉的损失几乎是不可挽回的，对于企业来说也是致命的。

案例二：据今日头条历史报道-2020年2月23日

为企业提供SaaS产品的商业服务提供商，它的程序员贺某于2月23日晚18点56分通过个人VPN登入公司内网对核心数据库进行删库操作，直接导致数据库崩溃、且无法恢复。造成微盟集团市值直接蒸发12.53亿港元，同时给微盟的客户造成不可估量的损失。

微盟的删库不得不让人回想近几年国内外频发生删库跑路的事故。仅2018年一年，就有VPS服务商Kuriko、顺丰公司、前沿数控等公司因相关人员的误操作或恶意删库而蒙受巨大损失。

除了人为原因，对Linux系统的不熟悉、不精通、不严谨是造成此类事故的大概率原因之首。

综上、建议先学Linux、不会Linux基本也不可能玩的精通Oracle

我这里还有一些留存的linux，oracle的学习资料，如果有需要的朋友，留言板留下邮箱，可以免费发给大家。

iproute-static命令详解

iproute-static命令是用于在Linux系统上配置静态路由的工具，可以使用该命令添加、删除、修改系统的路由表信息。

该命令可以指定不同的路由策略，通过多条路由规则来完成更复杂的网络环境配置，能够满足不同的网络需求。

使用该命令需要管理员权限，通过指定不同的选项和参数，可以实现对路由表的增删改查操作。需要注意的是，由于静态路由是手工配置的，因此在网络拓扑结构发生变化时，需要手动更新路由表信息。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。