C-SQL与DIN-SQL的思路很

C-SQL（Column-oriented SQL）和DIN-SQL（Document-oriented INtegrated SQL）是两种针对不同类型数据存储和查询优化的SQL风格。

C-SQL，即列式数据库SQL，其核心思想是将数据按照列进行存储，每个列作为一个大的连续内存块，适合于对单个列进行频繁的聚合操作和数据分析。这种设计特别适用于大数据分析场景，如OLAP（Online Analytical Processing），因为它能快速扫描并计算大量数据。

DIN-SQL则是文档数据库结合了SQL查询的语言特性，比如MongoDB和Couchbase等NoSQL数据库支持的SQL变种。它更适应非结构化或半结构化的数据处理，允许用户通过SQL语法查询文档集合，并提供JSON-like的数据模型。DIN-SQL通常用于需要高度灵活性和实时响应的应用程序。

两者的主要区别在于：
1. 数据组织：C-SQL侧重于行数据，而DIN-SQL关注文档或键值对数据。
2. 查询效率：对于聚合查询，C-SQL更快；对于复杂的文档操作，DIN-SQL更有优势。
3. 学习曲线：熟悉标准SQL的开发者可能会觉得DIN-SQL上手更快。

相关问题

如何用python代码优雅地实现以下功能，从mysql数据库中查询表logistics_trajectory中所有的字段tracking_number值，循环查出tracking_number，在循环内把每一个tracking_number作为函数query_logistics_trajectory的参数，并执行这个函数query_logistics_trajectory，函数query_logistics_trajectory返回的结果示例如下 { "status": "0",/* status 0:正常查询 201:快递单号错误 203:快递公司不存在 204:快递公司识别失败 205:没有信息 207:该单号被限制，错误单号 */ "msg": "ok", "result": { "number": "780098068058", "type": "zto", "list": [{ "time": "2018-03-09 11:59:26", "status": "【石家庄市】快件已在【长安三部】 签收,签收人: 本人,感谢使用中通快递,期待再次为您服务!" }], "deliverystatus": "3" } } 把示例里面的list转成JSON，并赋值给字段logistics_trajectory，然后根据tracking_number和state = '1'条件去更新表logistics_trajectory中的字段logistics_trajectory，这个表中有以下字段acc_key，issuance_date，issuance_number，tracking_number，logistics_company_name 以上涉及的mysql数据库的库为py，表名：logistics_trajectory 数据库的IP：192.168.0.126，账号：root 密码：quc@2022@din

下面是一个用 Python 连接 MySQL 数据库，并实现上述功能的代码示例：

import json
import pymysql

# 连接 MySQL 数据库
conn = pymysql.connect(host='192.168.0.126',
                       user='root',
                       password='quc@2022@din',
                       database='py')

# 定义查询物流轨迹的函数
def query_logistics_trajectory(tracking_number):
    # TODO: 调用快递查询 API 并返回结果
    result = {'status': '0',
              'msg': 'ok',
              'result': {'number': tracking_number,
                         'type': 'zto',
                         'list': [{'time': '2018-03-09 11:59:26',
                                   'status': '【石家庄市】快件已在【长安三部】 签收,签收人: 本人,感谢使用中通快递,期待再次为您服务!'}],
                         'deliverystatus': '3'}}
    return result

# 查询表 logistics_trajectory 中的所有 tracking_number
with conn.cursor() as cursor:
    sql = 'SELECT tracking_number FROM logistics_trajectory'
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()

# 遍历 tracking_number 并更新表 logistics_trajectory
with conn.cursor() as cursor:
    for result in results:
        tracking_number = result[0]
        # 调用 query_logistics_trajectory 函数查询物流轨迹
        logistics_trajectory = query_logistics_trajectory(tracking_number)
        # 将 list 转换为 JSON 字符串
        logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list'])
        # 更新表 logistics_trajectory 中的 logistics_trajectory 字段
        sql = f"UPDATE logistics_trajectory SET logistics_trajectory='{logistics_trajectory_json}' WHERE tracking_number='{tracking_number}' AND state='1'"
        cursor.execute(sql)
    # 提交事务
    conn.commit()

# 关闭数据库连接
conn.close()

需要注意的是，上述代码中的 `query_logistics_trajectory` 函数只是一个示例，需要根据具体的快递查询 API 进行实现。另外，由于涉及到更新数据库，建议在执行前先备份数据以防止误操作。

如何用python代码优雅地实现以下功能，从Excel读取数据，批量入mysql数据库 其中Excel的标题为acc_key，issuance_date，issuance_number，tracking_number，logistics_company_name，Excel的名称为shippment.XLS，Excel的路劲在当前目录下，mysql数据库的库为py，表名：logistics_trajectory，数据库对应的表字段名跟Excel一样，也是acc_key，issuance_date，issuance_number，tracking_number，logistics_company_name，IP：192.168.0.126，账号：root 密码：quc@2022@din

可以使用Python中的pandas和pymysql库来实现这个功能。具体实现步骤如下：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import pymysql

2. 读取Excel数据：

df = pd.read_excel('./shippment.xls')

其中，'./shippment.xls'是Excel文件的路径，可以根据实际情况进行修改。

3. 连接MySQL数据库：

conn = pymysql.connect(host='192.168.0.126', port=3306, user='root', password='quc@2022@din', db='py')
cursor = conn.cursor()

其中，host是MySQL的IP地址，user和password是登录MySQL时使用的用户名和密码，db是要连接的数据库名称。

4. 遍历Excel数据，插入到MySQL数据库中：

for index, row in df.iterrows():
    acc_key = row['acc_key']
    issuance_date = row['issuance_date']
    issuance_number = row['issuance_number']
    tracking_number = row['tracking_number']
    logistics_company_name = row['logistics_company_name']
    
    sql = "INSERT INTO logistics_trajectory(acc_key, issuance_date, issuance_number, tracking_number, logistics_company_name) \
            VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s')" % (acc_key, issuance_date, issuance_number, tracking_number, logistics_company_name)
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()

其中，%s表示要插入的数据，这里使用了字符串格式化来构造SQL语句。

5. 关闭数据库连接：

cursor.close()
conn.close()

完整代码如下：

import pandas as pd
import pymysql

df = pd.read_excel('./shippment.xls')

conn = pymysql.connect(host='192.168.0.126', port=3306, user='root', password='quc@2022@din', db='py')
cursor = conn.cursor()

for index, row in df.iterrows():
    acc_key = row['acc_key']
    issuance_date = row['issuance_date']
    issuance_number = row['issuance_number']
    tracking_number = row['tracking_number']
    logistics_company_name = row['logistics_company_name']
    
    sql = "INSERT INTO logistics_trajectory(acc_key, issuance_date, issuance_number, tracking_number, logistics_company_name) \
            VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s')" % (acc_key, issuance_date, issuance_number, tracking_number, logistics_company_name)
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()

cursor.close()
conn.close()