python操作memcache/redis/rabbitmq
数据库操作:
		- 数据库
		- 表
			a. 单表
		
			b. 一对多
				用户类型:
					1   超级用户
					2   普通用户
					3    二笔用户
				用户:
					方式器   3(设置数字,约束=外键(表,列))
					刘浩     6
					何磊     3
					何磊     3
				
			
			c. 多对多
				主机:主机名  ....
						1  c1.com
						2  c1.com
						3  c1.com
						4  c1.com
				
				用户表:用户名 ....
						1   严选育
						2   卢饶
						3   泥泞
						4   利用三
						
				装B:
					用户     主机      时间 
					  4        1         83
					  4        2         83
					  4        1         93
					  4        2         93
					  3        2         93
					  
				  
				相亲:
					1   严选育
					2   卢饶
					3   泥泞
					4   利用三
				
				
				记录:
					男      女  
					 4       3()
					 4       3
					 4       2
					 1       3
					
					+联合唯一约束:(男      女 )
		- 数据操作
			增  
				insert into tb(name,age) values('root',18)
			删
				delete from tb where id > 1
			改
				update tb set age=73 where name='alex'
			查
				select * from tb;
				select * from tb where id > 10
				select nid,username,pwd from tb where id > 10
	
		- pymysql
			1. execute('select * from tb where name=%s','root')
			2. execute("select * from tb "); fetchone...
			3. [(1,root,19),(2,root,19),]
			   [{},{},]
			4. lastrowid 获取自增的ID值
	
	
	
1. MySQL补充
	group by 
		- 对列进行聚合 sum(sid),max(sid),min(sid),count(sid)
		- 聚合条件过滤,having count(sid) > 7
	
	连表操作
		- inner join: 不会出现null
		- left join :左侧,有多少显示多少,连表无对应项:null
		- right join
		
		PS: 
			FK:
				- 存储省
				- 查询慢
				优点:程序员省事
				
			No FK:
				- 存储不省
				- 查询快
				优点:查询快
				缺点:程序员维护数据
			
		Django:神奇的双下划綫
	
	练习题:
		http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5729934.html
		http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5748496.html
	
2. Memcached
	服务端:
		远程服务器上的软件,在内存中操作数据
		字典:{
			k:"asdfasdf",
			k:"asdfasdf",
		}
	客户端
		连接:
			python-memcached
			pylibmc
3. redis
	{	
		k1:"asdfasdf",string 字符串
		k2:[1,2,1,2],list  列表
		k3:{'k1':1,'k2':2},hash字典
		k4:{1,2,4,5,1,},集合
		k5:{(1,60),(2,70),(3,6)},有序集合
	}
	
	
	1. 连接
	2. 连接池
		pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379, max_connections=10)
		conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
	3. 支持事务
	4. 发布和订阅
	
4. RabbitMQ
	exchange  ==> 
	
	
	RPC