mysql股票資料庫設計

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

1 商品1

2 商品2

3 商品3



這樣，我們可以在商品表中存儲每個商品的基本信息，而在特徵表中消顫存儲每個商品的特定特徵。對於查詢特定特徵的商品，我們可以使用如下的SQL語句：

SELECT 商品表.商品名稱

FROM 商品表

INNER JOIN 特徵表 ON 商品表.商品ID = 特徵表.商品ID

WHERE 特徵表.特徵名稱 = '風格' AND 特徵表.特徵值 = '新中式';

這個SQL查詢語句會返回所有風格為「新中式」的商品名稱。我們可以根據需要修改特徵名稱和特徵值來查詢不同的特定特徵商品。

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.