mysql auto_commit
时间: 2023-07-02 22:08:23 浏览: 48
MySQL中的auto_commit是一个会话级别的变量,它控制着事务的自动提交行为。当auto_commit为1时,每个SQL语句都会自动提交事务,即每个SQL语句都被视为一个独立的事务,这是MySQL的默认行为。当auto_commit为0时,需要手动使用COMMIT语句来提交事务,否则事务会一直处于未提交状态,直到连接关闭或者出现ROLLBACK语句。可以使用以下语句来设置auto_commit的值:
```
SET autocommit = 0; # 手动提交事务
SET autocommit = 1; # 自动提交事务
```
在进行一些需要保证数据一致性的操作时,我们通常会将auto_commit设置为0,手动控制事务的提交。这样可以避免在操作过程中出现异常导致数据不一致的情况。
相关问题
[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ''admin'( 'id' bigint(20) NOT auto_increment COMMIT '主键', 'user_name' varch' at line 1
这个错误提示是因为在 SQL 语句中,'admin' 应该使用反引号 `admin` 包裹起来,而不是单引号 'admin'。正确的 SQL 语句应该是:
```
CREATE TABLE `admin` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`user_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
`pwd` varchar(50) NOT NULL COMMENT '密码',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='管理员表';
```
注意,上面的语句中还进行了一些修正:将 `NOT auto_increment` 改为 `NOT NULL AUTO_INCREMENT`,将 `COMMIT` 改为 `COMMENT`,并添加了字符集 `utf8mb4`。
用sklearn mysql_sklearn 生成随机数据
首先,sklearn是一个Python的机器学习库,而mysql_sklearn则是将sklearn与MySQL数据库结合使用的工具。因此,要生成随机数据并存储到MySQL数据库中,可以按照以下步骤进行:
1. 导入所需的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
```
2. 生成随机数据:
```python
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)
```
这里生成了1000个样本,每个样本有10个特征,分为2个类别。
3. 连接到MySQL数据库:
```python
try:
connection = mysql.connector.connect(host='localhost',
database='mydatabase',
user='myusername',
password='mypassword')
if connection.is_connected():
cursor = connection.cursor()
print("Connected to MySQL database")
except Error as e:
print("Error while connecting to MySQL", e)
```
这里需要替换host、database、user和password为实际的值,以连接到正确的MySQL数据库。
4. 创建数据表:
```python
table_name = 'mytable'
create_table_query = f'''CREATE TABLE {table_name} (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
{', '.join([f'feature_{i} FLOAT' for i in range(X.shape[1])])},
label INT
)'''
cursor.execute(create_table_query)
connection.commit()
```
这里创建了一个名为mytable的数据表,包含id、10个特征和一个标签列。
5. 将数据插入到数据表中:
```python
for i in range(X.shape[0]):
insert_query = f"INSERT INTO {table_name} ("
insert_query += ', '.join([f'feature_{i}' for i in range(X.shape[1])]) + ', label) VALUES ('
insert_query += ', '.join([str(X[i][j]) for j in range(X.shape[1])]) + f', {y[i]})'
cursor.execute(insert_query)
connection.commit()
```
这里遍历所有样本,将每个样本的特征和标签插入到数据表中。
6. 关闭连接:
```python
if connection.is_connected():
cursor.close()
connection.close()
print("MySQL connection is closed")
```
这里关闭了MySQL连接。
以上是用sklearn和mysql_sklearn生成随机数据并存储到MySQL数据库中的完整过程。