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mysql股票資料庫設計

發布時間:2023-03-21 03:29:24

㈠ 怎樣用php代碼獲取所有股票實時行情數據,並寫入mysql資料庫

大哥你太專業了吧,那都 是些什麼啊??沒聽過都 嘆!!

㈡ mysql怎麼做股票資料庫

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import tushare as ts
from sqlalchemy import create_engine

code_list = []

#資料庫鏈接參數
host = '10.0.0.5'
port = 3306
user = 'root'
password = 'qweqwe'
database = 'stock'
charset = "utf8"
table = "stock_data"

# create table stock_data(id int auto_increment,code int(6) zerofill,date date not null,open decimal(10,2) not null,high decimal(10,2) not null,close decimal(10,2) not null,low decimal(10,2) not null,volume decimal(10,2),turnover decimal(10,2),primary key (id),index(code),index(date),index(open),index(high),index(close),index(low));

def get_data (code):
df = ts.get_hist_data(code)
data = df.iloc[::-1, [0, 1, 2, 3, 4, 13]]
data["code"] = code
return data

def save_data_to_mysql (data,user = 'root',password = 'qweqwe',database = 'stock',charset = "utf8",table = "stock_data"):
engine = create_engine('mysql://' + user + ':' + password + '@' + host + '/' + database + '?charset=' + charset)
data.to_sql(table, engine, if_exists='append')
return

for code in code_list:
try:
data = get_data(code)
save_data_to_mysql(data)
print str(code) + "導入mysql成功"
except:
print str(code) + "獲取數據失敗"

㈢ 如何利用mysql設計網站資料庫

簡單用戶表 tb_user:
userid , username

用戶詳細信息表 tb_userinfo
userid , email , homepage , phone , address

把用戶信息分開的目的就是保證經常查詢的數據在一張表,其橡凱它信息放到另一張表

論壇梁簡喚主題表 tb_bbs
bbsid , userid , title , ip , repleycount , replyuserid , createtime , lastreplytime

論壇內容標 tb_bbs_content (此表可按照bbsid進行分表存儲)
bbsid , content;

論壇回復表 tb_bbs_reply (此表可按照bbsid進行分咐迅表存儲)
replyid , bbsid , userid , content , replytime , ip

㈣ Mysql 商品多特徵資料庫設計及查詢方式

在設計拿禪敗Mysql商品多特徵資料庫時,我們可以採用類似「鍵值對」的方式進行存儲。具體而言,我們可以設計以下兩襲鎮個表:

1 商品表

商品ID 商品名稱

㈤ 根據如下表格內容如何設計資料庫表(Mysql)

1、職責信息表、包含表悉基述信息
2、工作任務表
3、職責和任務關聯中睜裂謹間表
這樣就做到了職責表1對多個工源碧作表,後面不管怎麼加都是一個套路

㈥ 哪位大神 有做過k線圖 mysql 分時數據 怎麼寫好

在mysql中,你可以創建定時任務event來實現的:
create event TESTEVENT
on schele every 5 MINUTE STARTS '2016-09-22 17:00:00'
on completion preserve enable
do action;/*--action是你要做的內容*/action的思路:
select max(time) from table group by column;

㈦ 請問設計Mysql資料庫的時候,可以全部屬性都放在一個表裡面,不用外鍵、從表可以嗎

很大的可能,一張表實不辯哪可能做到把所有屬性都包含的,除非你做的系統很攜悔碼簡單。否則速度和效率影響不說,查詢語句就很復雜
所以你最好多建幾張表,這樣條理清晰。
*************
那要看你前遲具體的表邏輯了,你應該在建立資料庫之前就想好要建什麼表,表之間什麼關系,E-R圖挺有用的

㈧ MySQL資料庫表設計,需要建幾個表,包括哪些欄位

簡單點: 用戶表(用戶ID,姓名,密碼,性別,年齡,職業,微信,郵箱,手機,專長,用戶狀態,登錄時間沖塌,是否管理員)其中也可以單獨設置一個管理員表
試題類別:(類別 ID,類別名稱,類別描述)
試題表:(試御判高題 ID,試題類別 ID,試題描述,試題難度,試題答案)
答題表:(答題 ID,用戶 ID,試題 ID,答題答案鎮尺,答題評分)
大概就這樣

㈨ 超詳細MySQL資料庫優化

資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL資料庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.

1. 優化一覽圖

2. 優化

筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作資料庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及參數設置.

2.1 軟優化

2.1.1 查詢語句優化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息.

2.1.2 優化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會創建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索掘豎引

索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者<返薯MySQL資料庫索引>一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

2.1.4 分解表

對於欄位較多的表,如果某些欄位使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對於將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗餘欄位

類似於創建中間表,增加冗餘也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優化表

分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的漏散者表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數值:

3. 優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日誌.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優化

2.2.1 硬體三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個線程.

2.配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁碟I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁碟或合理分布磁碟:高速磁碟提高I/O,分布磁碟能提高並行操作的能力.

2.2.2 優化資料庫參數

優化資料庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL伺服器性能.MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數.

2.2.3 分庫分表

因為資料庫壓力過大,首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低,因為資料庫負載過高對性能會有影響。另外一個,壓力過大把你的資料庫給搞掛了怎麼辦?所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離,也就是把一個庫拆分為多個庫,部署在多個資料庫服務上,這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少一個從庫,由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大,此時你可以不停的加機器,比如說系統層面不停加機器,就可以承載更高的並發請求。然後資料庫層面如果寫入並發越來越高,就擴容加資料庫伺服器,通過分庫分表是可以支持擴容機器的,如果資料庫層面的讀並發越來越高,就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題:資料庫其實本身不是用來承載高並發請求的,所以通常來說,資料庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級,而且資料庫使用的機器都是比較高配置,比較昂貴的機器,成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器,其實是不對的。所以在高並發架構里通常都有緩存這個環節,緩存系統的設計就是為了承載高並發而生。所以單機承載的並發量都在每秒幾萬,甚至每秒數十萬,對高並發的承載能力比資料庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性,對那種寫少讀多的請求,引入緩存集群。具體來說,就是在寫資料庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里,然後用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話,通過緩存集群,就可以用更少的機器資源承載更高的並發。

一個完整而復雜的高並發系統架構中,一定會包含:各種復雜的自研基礎架構系統。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是資料庫優化的思想差不多就這些了.

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