mysql数据库查询，按时间排序，如果时间一样，按主键排序怎么写，在一张表里?

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神秘鬼馬
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笑我懦弱

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1分钟前发布 -【mysql数据库查询，按时间排序，如果时间一样，按主键排序怎么写，在一张表里?】http://www.zjks.cc 10月19日讯: mysql数据库查询，按时间排序，如果时间一样，按主键排序怎么写，在一张表里?select * from tab order by date DESC,table_id DESC。在数据库中，输入这些就可以按时间排序。MySQL 是一个关系型数据库，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策(本词条"授权政策")，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。由于其社区版的性能卓越，搭配 PHP ,Linux和 Apache 可组成良好的开发环境，经过多年的web技术发展,在业内被广泛使用的一种web服务器解决方案之一,称之为LAMP。
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意外

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大数据培训内容，大数据要学哪些课程?首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。 Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
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秋鹤

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Python的Flask框架与数据库连接的教程?flask是一个很简单，也比较优美的单文件python的WEB开发框架。 bootstrap是一个强大的工具箱，我没有用过，不过有时间（这个星期）我会尝试学一下。应该会有很好的体验。flask教程在它的官网上就有，如果你熟悉python，10分钟就学会了。连接mysql数据库建议你不要用什么orm, 直接通过mysqllib自己写sql语句，这样更简单。 当然如果你的SQL语句不熟悉，就要找几个例子，学习一下，几分钟就可以了。 python的DBAPI2.0框架很简单就是connect, startcursor，fetchone这几个主要命令。sqlite3比mysql更简单，connect的时间加上文件名，其余的都和mysql的用法一样。git管理就需要安装一套环境。在linux下，比如ubuntu，你只需要apt-get 安装就可以。使用方法有些类似CVS。实现学生管理其实有更简单的办法。只需要安装一套DJANGO，花两天学习一下它的教程。一口气就建成了。直接使用它的admin模块，几乎不用开发就能用。
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阳光下的阴霾

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oracle修改成mysql需要更改的配置项?当将oracle迁移到mysql时，需要更改以下配置项：1. 数据类型：mysql和oracle使用不同的数据类型。您需要将列的数据类型从oracle转换为对应的mysql数据类型。2. 主键：mysql中的主键定义方式与oracle不同。您需要更改表的主键定义以适应mysql。3. 自动递增列：如果表中有自动递增列，您需要使用mysql的自动递增关键字来定义该列。4. 索引：您需要将表的索引定义从oracle语法转换为mysql语法。5. 存储过程和函数：oracle和mysql使用不同的存储过程和函数语法。您需要更改存储过程和函数的语法以适应mysql。6. 触发器：oracle和mysql的触发器语法和功能也有所不同。您需要更改触发器定义以适应mysql。7. sql语法：oracle和mysql的sql语法也有细微差异。您需要根据mysql的语法要求更改sql语句。注意：这只是一些常见的改动，具体取决于您的应用程序和数据库架构。在进行迁移之前，建议详细了解mysql的特性和限制，以确保正确地进行配置项的更改。同时，最好先进行充分的测试和验证，以确保数据的正确性和应用程序的稳定性。
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