之前介绍了针对单个表的查询，同样也是相对简单的查询模式。虽然开发完全够用，但是难免会遇到一些特殊的情况。而下面这些方法就是为了解决这些意料之外。

1、创建Springboot项目，勾选Lombok（简化java代码的插件）、web——Spring Web（相当于SpringMVC）、sql——MyBatis Framework+MySql Driver。再配置tomcat的地方点+，选择npm，下方选择vue的package.json，下方run的下一格写serve。创建好项目后先启动，确认项目可以正常运行，再将vue整个拖入Springb

声明: 本案例仅供学习参考使用，任何不法的活动均与本作者无关1.requests 2.re(内置) 3.pandas 4.pyecharts其他均需要 pip install 模块名。

Dbsyncer是一款开源的数据同步中间件，提供MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等同步场景，支持上传插件自定义同步转换业务，提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。

其中，参数“listen_addresses”表示监听的IP地址，默认是在localhost处监听，也就是127.0.0.1的ip地址上监听，只接受来自本机localhost的连接请求，这会让远程的主机无法登陆这台数据库，如果想从其他的机器上登陆这台数据库，需要把监听地址改为实际网络的地址，一种简单的方法是，将行开头的#去掉，把这个地址改为*，表示在本地的所有地址上监听。至此，已完成postgre

这里执行 pqsql 和 psql -h 127.0.0.1 -p 5432 postgres 命令是同样的效果。建议：字符编码使UTF8，本地化使C，认证式使scram-sha-256。

使用时case when then 的数据类型要相同，否则会报错。下面是自己实际用到的情况，供自己学习记录。上面是在网上搜到的介绍。

在Flask中，很少会使用pymysql直接写原生SQL语句去操作数据库，更多的是通过SQLAichemy提供的ORM技术，类似于操作普通Python对象一样实现数据库的增删改查操作，而Flask-SQLAlchemy是需要单独安装的，因为Flask-SQLAlchemy依赖SQLAlchemy，所以只要安装了Flask-SQLAlchemy,SQLAlchemy会自动安装。其实就是创建一个ORM

Axum 和 Actix Web 在性能上的差距通常可以忽略，尤其是在现代硬件和典型的 Web 服务负载下。不过，如果你需要处理极端高并发场景（如每秒上百万次请求），Actix Web 可能会表现得更好。而对于需要极致性能或已有 Actix 经验的团队，Actix Web 更加适合。，但在大多数应用场景中，这种差距不会成为决定因素。选择框架时，更应该关注团队对框架的熟悉程度以及项目的复杂性和扩展需

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