这边的数据平台,有个操作是通过关键字得出相关的项目,以前的写法是精确的匹配,这个很让人恼火,毕竟不是谁都可以记住完整的关键字和项目名称,这个着实让人闹心。 mongodb shell模式的模糊查询是用,db.project.find({name:/xiaorui.cc/}) 。 在pymongodb
这边的数据平台,有个操作是通过关键字得出相关的项目,以前的写法是精确的匹配,这个很让人恼火,毕竟不是谁都可以记住完整的关键字和项目名称,这个着实让人闹心。
mongodb shell模式的模糊查询是用,db.project.find({‘name’:/xiaorui.cc/}) 。 在pymongodb里面肯定不能是这个样子了。 我原以为和pymongo差不多,最后总是出错,最后看了下文档,才解决的问题。
db.project.find({'name':/汽车/}) { "_id" : 139, "black_list" : [ ], "created_on" : ISODate("2014-10-08T15:09:41.560Z"), "effective_time" : [ 1412697600, 1412697600 ], "industry_id" : 1000, "name" : "爱卡汽车", "regex" : 0, "status" : 0, "topic_ids" : [ 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2029, 2030, 2031, 2032 ], "user_id" : 44, "white_list" : [ ] }
下面是python使用pymongo来的正则模糊查询方式。 两种,一个是mongo自带的扩展,regex,另一个是可以嵌入import re模块来操作。
注释:
老规矩,原文地址是 blog.xiaorui.cc … 爬虫,fuck !
In [76]: a Out[76]: '\xe6\xb1\xbd\xe8\xbd\xa6' In [77]: print a 汽车 In [78]: list(db.project.find({'name':{'$regex':a}})) Out[78]: [{u'_id': 139, u'black_list': [], u'created_on': datetime.datetime(2014, 10, 8, 15, 9, 41, 560000), u'effective_time': [1412697600, 1412697600], u'industry_id': 1000, u'name': u'\u7231\u5361\u6c7d\u8f66', u'regex': 0, u'status': 0, u'topic_ids': [2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2029, 2030, 2031, 2032], u'user_id': 44, u'white_list': []}] In [79]: list(db.project.find({'name':re.compile(a)})) Out[79]: [{u'_id': 139, u'black_list': [], u'created_on': datetime.datetime(2014, 10, 8, 15, 9, 41, 560000), u'effective_time': [1412697600, 1412697600], u'industry_id': 1000, u'name': u'\u7231\u5361\u6c7d\u8f66', u'regex': 0, u'status': 0, u'topic_ids': [2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2029, 2030, 2031, 2032], u'user_id': 44, u'white_list': []}] In [80]:
原文地址:小计-python调用pymongo模糊正则查询的方法, 感谢原作者分享。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。

MySQL不是一門編程語言,但其查詢語言SQL具備編程語言的特性:1.SQL支持條件判斷、循環和變量操作;2.通過存儲過程、觸發器和函數,用戶可以在數據庫中執行複雜邏輯操作。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。


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