Python+MySQL数据库课程设计资源合集

1 下载量 5 浏览量 更新于2024-10-10 1 收藏 114KB ZIP 举报
资源摘要信息:"数据库课程设计资源合集" 本资源合集针对的是数据库课程设计,特别是使用Python和MySQL进行数据库设计的学习者。其中包含了多种常见的数据库应用场景,例如学生管理系统、图书管理系统、企业人力资源管理系统等。每一个课程设计都经过精心构思和实践验证,具备良好的数据库结构设计、规范化处理以及高效的查询操作。 在需求分析方面,课程设计深入理解了系统的业务需求,包括系统功能需求和性能需求,为数据库设计提供了坚实的基础。在概念模型设计方面,采用ER模型(实体-关系模型)来描述系统的业务数据和业务数据之间的关系,为逻辑模型构建提供了基础。在逻辑模型构建方面,采用关系模型来描述实体、实体属性和实体之间的关系,为物理实现提供了基础。在物理实现方面,设计了适合MySQL数据库的数据表、视图、存储过程、触发器等数据库对象,并提供了完整的数据库脚本。 此外,资源合集还提供了应用程序接口(API)设计,包括使用Python进行数据库操作的代码示例,如数据库连接、数据查询、数据修改、数据删除等。每个设计都附有详细的文档说明,让学习者能够轻松理解和复现每一个设计。 通过学习和借鉴这些课程设计,学习者将能够掌握数据库设计的核心方法和技巧,提升自己解决实际问题的能力,为今后的学习和工作打下坚实的基础。 标签中提到的"数据库"是本资源合集的主要内容,"课程设计"则是本资源合集的目标,即为数据库课程设计提供参考和指导。"MySQL"和"SQLserver"是本资源合集使用的数据库管理系统,学习者可以通过对比这两种数据库管理系统,更深入地理解数据库的工作原理和操作方法。

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

2023-06-03 上传