python处理excel数据 python处理数据和mysql处理数据的区别？
python处理数据和mysql处理数据的区别？
作者是熊猫的创造者。Python的使用不是存储和查询数据，而是数据库的业务。Python可以用来获取数据（比如crawler），分析数据（比如Panda），最后输出想要的结果（比如用matplots绘图），或者存储在数据库中（支持MySQL）。
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，而且您不关心投资成本，那么您应该使用cluster和tidb来操作MySQL数据库。使用ORM和flash网关技术，要注意防范SQL注入攻击，避免注入风险。SQL注入主要是通过将SQL语句参数拼接到系统后台进行恶意删除、查询、插入和更新等危险操作。
Python操作MySQL数据库安全吗？
怎么说？目前这两个专业很有前途，关键看个人兴趣和是否能在大学里真正学到东西。首先，让我简单介绍一下大数据和软件工程。
大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
目前大数据专业主要分为两个方向，一个是大数据开发，另一个是数据分析与挖掘。
1. 大数据开发：JA VA、大数据基础、Hadoop系统、Scala、卡夫卡、SCAP等；2。数据分析与挖掘：Python、关系数据库mysql、文档数据库mongodb、内存数据库redis、数据处理、数据分析等，软件工程以计算机科学技术为基础，强调软件开发的工程性。在掌握计算机科学与技术知识和技能的基础上，掌握软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理所需的基本知识、基本方法和基本技能，培养学生的专业知识和技能，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。
在我看来，两者都是好的，因为它们都涉及到计算机核心理论体系的构建。大数据是近年来出现的一个新的技术方向，因此在理论上应该略逊于软件工程。毕竟，国内很多大学在这个专业有足够的经验。就工作而言，两者都有各自的需要。由于国内体制原因，双向人才缺口较大。因此，不存在谁比谁好或比谁坏的概念。
大数据比软件工程好吗？
你想做数据分析，对吗？建议：在学习python之前，MySQL可以处理很多统计问题。当然，您必须首先掌握python语法。这很简单。然后，python有两个与数据分析密切相关的包。如果您想做数据分析，请在学习SQL之前先关注这两个包。毕竟，仅仅因为什么都做不了，学习SQL是没有意义的。建议您先学习sqlserver，用python的基本语法，sqlserver非常简单。当然，你可以毫无基础地学习，但是用SQL语言学习SQL Server更容易，学习Oracle，Oracle必须学习，其他数据库根据需要学习，比如NoSQL很好
sql和python哪个难学？
MySQL是数据库处理，Python可以调用MySQL来处理数据，还可以调用Oracle和其他不同的数据库接口来处理数据
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