Jumlah kandungan berkaitan 10000
Cara membuat pelbagai objek PHP
Pengenalan Artikel：Terdapat tiga cara untuk membuat pelbagai objek dalam PHP: membuat secara manual, membina dari pangkalan data atau data API, dan menggunakan kelas tanpa nama. Pertama, secara manual mencipta sedikit data tetap, seperti instantiating pelbagai objek dengan kelas dan menyimpannya ke dalam array; Kedua, selepas memperoleh array dua dimensi dari sumber data luaran seperti pangkalan data atau API, menukar setiap sekeping data ke dalam objek dan menambahkannya ke array melalui gelung; Akhirnya, untuk tujuan sementara, kelas tanpa nama boleh digunakan untuk menghasilkan susunan objek dengan cepat, tetapi mereka tidak sesuai untuk projek yang kompleks. Memilih kaedah yang sesuai mengikut adegan sebenar membolehkan anda membuat fleksibel membuat tatasusunan objek.
2025-07-06
komen 0
520
Bagaimana Melaksanakan Unit Corak Kerja untuk Pengurusan Transaksi di PHP?
Pengenalan Artikel：Artikel ini menunjukkan pelaksanaan unit corak kerja dalam PHP untuk pengurusan transaksi pangkalan data. Ia menggunakan kelas UnitOfWork untuk menguruskan pelbagai operasi pangkalan data dalam satu transaksi, memastikan atomik. Artikel meliputi kecuali
2025-03-10
komen 0
312
Mencari alat pangkalan data yang betul: Alternatif ke Navicat
Pengenalan Artikel：Alternatif untuk Navicat termasuk DBeaver, HeidisQL, dan Pgadmin. 1.DBEAVER adalah sumber terbuka, menyokong pelbagai pangkalan data, dan sesuai untuk menguruskan pelbagai pangkalan data. 2. Heidisql adalah percuma dan ringan, sesuai untuk MySQL dan MariaDB. 3.Pgadmin direka khas untuk PostgreSQL, dan berkuasa dan sesuai untuk pengurusan yang mendalam.
2025-04-25
komen 0
1072
Alternatif Navicat: Adakah mereka meningkatkan prestasi?
Pengenalan Artikel：Ya, Navicat mempunyai alternatif untuk meningkatkan prestasi. 1) DBeaver menyokong pelbagai pangkalan data dan sesuai untuk pertanyaan kompleks. 2) Heidisql ringan dan cepat, sesuai untuk mesin dengan sumber yang terhad. 3) Datagrip berkuasa dan sesuai untuk pangkalan data yang besar dan pertanyaan kompleks, tetapi ia mahal. Jenis pangkalan data dan aliran kerja perlu dipertimbangkan ketika memilih.
2025-05-29
komen 0
582
Pangkalan Data Redis vs SQL: Perbezaan Utama
Pengenalan Artikel：Perbezaan utama antara pangkalan data REDIS dan SQL ialah REDIS adalah pangkalan data dalam memori, sesuai untuk keperluan prestasi tinggi dan fleksibiliti; Pangkalan data SQL adalah pangkalan data relasi, sesuai untuk pertanyaan kompleks dan keperluan konsistensi data. Khususnya, 1) REDIS menyediakan akses data berkelajuan tinggi dan perkhidmatan caching, menyokong pelbagai jenis data, sesuai untuk pemprosesan data caching dan masa nyata; 2) Pangkalan data SQL menguruskan data melalui struktur jadual, menyokong pertanyaan kompleks dan pemprosesan transaksi, dan sesuai untuk senario seperti sistem e-dagang dan kewangan yang memerlukan konsistensi data.
2025-04-25
komen 0
982
Adakah Navicat berbaloi?
Pengenalan Artikel：Navicat bernilai membeli kerana ia berkuasa, menyokong pelbagai pangkalan data, mempunyai antara muka yang mesra, tetapi berharga dengan harga yang tinggi, sesuai untuk pengguna yang perlu menguruskan pangkalan data dengan cekap. 1) Sokongan silang platform, sesuai untuk Windows, MacOS dan Linux. 2) Menyokong pelbagai sistem pangkalan data, seperti MySQL, PostgreSQL, dan sebagainya. 3) Menyediakan fungsi yang kaya, termasuk pemodelan data, pembangunan SQL dan penyegerakan data.
2025-04-04
komen 0
779
Memasuki pangkalan data untuk pembangunan dan ujian dengan Laravel
Pengenalan Artikel：Laravel menyediakan pelbagai cara untuk mengisi pangkalan data untuk menyokong pembangunan dan ujian. 1. Gunakan Seeder untuk memasukkan data ujian tetap, sesuai untuk set data berskala kecil; 2. Gunakan kilang untuk menghasilkan data yang pelbagai dan realistik, sesuai untuk mensimulasikan sejumlah besar rekod; 3. Data sebenar boleh dieksport dan desensitized dari persekitaran pengeluaran untuk menemui masalah yang berpotensi. Kaedah yang sesuai harus dipilih mengikut keperluan dan digunakan secara munasabah.
2025-07-03
komen 0
318
Tukar JSON ke Objek Kelas Python
Pengenalan Artikel：Terdapat tiga cara untuk menukar data JSON ke dalam objek kelas Python. 1. Gunakan json.loads () untuk menghuraikan dan lulus kepada pembina kelas, yang sesuai untuk senario struktur mudah; 2. Gunakan dataclasses untuk memudahkan definisi kelas, secara automatik menjana __init__, dan meningkatkan kecekapan pelbagai bidang; 3. Gunakan Pydantic untuk merealisasikan penukaran jenis automatik dan pengesahan data, menyokong pemprosesan struktur bersarang, yang sesuai untuk senario interaksi data dan antara muka yang kompleks.
2025-07-11
komen 0
396
SQL dan MySQL: Memahami Perbezaan Teras
Pengenalan Artikel：SQL adalah bahasa standard untuk menguruskan pangkalan data relasi, sementara MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu. SQL menyediakan sintaks bersatu dan sesuai untuk pelbagai pangkalan data; MySQL adalah sumber ringan dan terbuka, dengan prestasi yang stabil tetapi mempunyai kesesakan dalam pemprosesan data besar.
2025-04-17
komen 0
914
Memilih Pengurus Pangkalan Data Terbaik: Pilihan Di Luar Navicat
Pengenalan Artikel：DBeaver dan Datagrip adalah alat pengurusan pangkalan data yang melampaui Navicat. 1.DBEAVER adalah sumber percuma dan terbuka, sesuai untuk projek kecil, dan menyokong pelbagai pangkalan data. 2.DATAGRIP berkuasa dan sesuai untuk projek berskala besar yang kompleks, menyediakan penyempurnaan kod lanjutan dan pembinaan semula SQL.
2025-04-12
komen 0
511
Alat pangkalan data apa yang lebih mudah dipelajari daripada Navicat?
Pengenalan Artikel：Jika anda mencari alat pengurusan pangkalan data yang lebih mudah dan mudah digunakan daripada Navicat, anda boleh mempertimbangkan pilihan berikut: 1.DBEAVER: Sumber Terbuka, Percuma, Menyokong Pelbagai Pangkalan Data, dan antara muka adalah mudah dan intuitif. 2. Heidisql: Sesuai untuk MySQL dan MariaDB, ia ringan dan cepat, dan mempunyai antara muka yang mudah. 3.Sqlyog: Direka khusus untuk MySQL, ia mudah dan pantas, dan menyokong terowong SSH. 4.BeEKEperStudio: Antara muka adalah moden dan menyokong pelbagai pangkalan data, sesuai untuk penerokaan data pesat.
2025-06-08
komen 0
733
Petua Pantas: Menguji aplikasi Symfony dengan pangkalan data pakai buang
Pengenalan Artikel：Mata utama
Pangkalan data dalam memori hanya wujud dalam memori aplikasi dan merupakan penyelesaian praktikal untuk menguji kod yang berinteraksi dengan pangkalan data. Mereka mudah ditubuhkan dengan aplikasi simfoni menggunakan doktrin dan sesuai untuk ujian kerana kebolehpasaran mereka.
Konfigurasi persekitaran ujian Symfony membolehkan penciptaan pangkalan data ujian yang boleh dibuang. Fail konfigurasi yang perlu diedit untuk menetapkan pangkalan data ini ialah aplikasi/config/config_test.php. Sokongan untuk pangkalan data dalam memori menggunakan SQLITE3 boleh memudahkan ujian dengan menghantar pertanyaan SQL ke pangkalan data berfungsi, menghapuskan keperluan untuk mengejek kelas repositori.
Apabila menggunakan pangkalan data dalam memori dalam kelas ujian, anda mesti membina model terlebih dahulu
2025-02-14
komen 0
838
Kaedah Pemantauan PostgreSQL di bawah Debian
Pengenalan Artikel：Artikel ini memperkenalkan pelbagai kaedah dan alat untuk memantau pangkalan data PostgreSQL di bawah sistem Debian, membantu anda memahami pemantauan prestasi pangkalan data sepenuhnya. 1. Gunakan PostgreSQL untuk membina pemantauan PostgreSQL sendiri menyediakan pelbagai pandangan untuk pemantauan aktiviti pangkalan data: PG_STAT_ACTIVITY: Memaparkan aktiviti pangkalan data dalam masa nyata, termasuk sambungan, pertanyaan, urus niaga dan maklumat lain. PG_STAT_REPLITI: Memantau status replikasi, terutamanya sesuai untuk kluster replikasi aliran. PG_STAT_DATABASE: Menyediakan statistik pangkalan data, seperti saiz pangkalan data, masa komitmen/masa rollback transaksi dan petunjuk utama lain. 2. Gunakan alat analisis log pgbadg
2025-04-02
komen 0
907
