在MySQL中，可以使用以下几种方法来查看表结构数据：

1. DESC语句：使用DESC（或DESCRIBE）语句，后面跟上表名，即可获取表的结构数据。例如：

   
   
   
   DESC table_name;

2. SHOW CREATE TABLE语句：使用SHOW CREATE TABLE语句，后面跟上表名，可以获取创建该表的完整SQL语句，其中包含了表的结构定义。例如：

   
   
   
   SHOW CREATE TABLE table_name;

3. INFORMATION\_SCHEMA表：INFORMATION\_SCHEMA是MySQL中的一个数据库，其中包含了所有关于数据库、表、列等各个方面的元数据信息。可以查询INFORMATION\_SCHEMA来获取表的结构数据。例如：

   
   
   
   SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE, CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH
   FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE TABLE_NAME = 'table_name';

这些方法都可以用于查看表的结构数据，根据具体需求选择合适的方法即可。

在MySQL数据库设计中，遵循一些最佳实践可以提高数据库的性能和可维护性。以下是一些关键的经验法则：

1. 使用合适的数据类型：为列选择最小且能够满足需求的数据类型。
2. 使用通用的主键：通常使用自增的整数作为主键。
3. 避免过度范数据范围：不要为未知的将来设计表。
4. 使用合适的字符集：UTF-8是一种通用字符集。
5. 使用索引：适当的索引可以提高查询速度。
6. 不要过度索引：太多的索引会占用更多空间，并降低写操作性能。
7. 使用外键：外键可以保持数据的一致性和完整性。
8. 分解大的DELETE或INSERT语句：大批量操作可能会锁表。
9. 使用存储过程和触发器时要慎重：它们可能会使数据库变得复杂。
10. 定期优化和重构表：使用OPTIMIZE TABLE命令和ALTER TABLE语句。

示例代码：

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
 
CREATE INDEX idx_users_username ON users(username);

在这个例子中，我们创建了一个用户表，其中包含自增的ID作为主键，username有一个索引，以及一个唯一约束用于email。字符集被设置为utf8mb4，支持更广泛的字符。

子查询是嵌套在另一个 SELECT, INSERT, UPDATE, 或 DELETE查询的 SQL 查询。子查询可以在 WHERE 子句中、FROM 子句或 SELECT 列表中出现。

1. 子查询在 WHERE 子句中

例如，我们有两个表，员工表(employees)和部门表(departments)。我们需要找出在销售部(Sales)工作的所有员工。

SELECT * FROM employees
WHERE department_id = (SELECT id FROM departments WHERE name = 'Sales');

在这个例子中，子查询返回销售部的 ID，然后外部查询使用这个 ID 来查找所有在销售部工作的员工。

2. 子查询在 FROM 子句中

例如，我们想要查找每个部门的平均薪水，然后找出高于这个平均数的部门。

SELECT a.* FROM departments a
JOIN (SELECT department_id, AVG(salary) as avg_salary FROM employees GROUP BY department_id) b
ON a.id = b.department_id
WHERE a.salary > b.avg_salary;

在这个例子中，子查询返回每个部门的平均薪水，然后外部查询使用这个数据来找出薪水高于部门平均数的部门。

3. 子查询在 SELECT 列表中

例如，我们想要查找每个部门的员工数量。

SELECT d.*, (SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE department_id = d.id) AS employee_count
FROM departments d;

在这个例子中，子查询返回每个部门的员工数量，然后外部查询返回部门信息和子查询返回的员工数量。

以上就是子查询的基本使用方法，子查询可以更复杂，例如可以使用 IN、ANY、ALL 等操作符和子查询一起使用，但基本概念是相同的：子查询产生的结果被用于外部查询。

在MySQL中，使用SELECT语句进行查询时，可以通过WHERE子句来指定查询条件。以下是一些使用WHERE子句的查询示例：

1. 查询所有年龄大于25的用户：

SELECT * FROM users WHERE age > 25;

2. 查询名字为"John"的用户：

SELECT * FROM users WHERE name = 'John';

3. 查询邮箱包含"example.com"的用户：

SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@example.com';

4. 查询注册日期在特定日期之后的用户：

SELECT * FROM users WHERE join_date > '2023-01-01';

5. 查询年龄不是NULL的用户：

SELECT * FROM users WHERE age IS NOT NULL;

6. 查询id在特定范围内的用户（例如：id大于等于10且小于等于20）：

SELECT * FROM users WHERE id BETWEEN 10 AND 20;

7. 查询id在特定集合中的用户（例如：id为1, 3, 5或8）：

SELECT * FROM users WHERE id IN (1, 3, 5, 8);

8. 查询分数大于等于60并且小于等于80的用户：

SELECT * FROM users WHERE score BETWEEN 60 AND 80;

以上示例展示了WHERE子句的不同用法，可以根据实际需求进行组合和修改以满足查询条件。

import os
from dotenv import load_dotenv
from vann.vann_api import Vanna
 
# 加载环境变量
load_dotenv()
 
# 获取环境变量
MYSQL_USER = os.getenv('MYSQL_USER')
MYSQL_PASSWORD = os.getenv('MYSQL_PASSWORD')
MYSQL_HOST = os.getenv('MYSQL_HOST')
MYSQL_DB = os.getenv('MYSQL_DB')
 
# 初始化Vanna并连接到MySQL数据库
vanna = Vanna(
    user=MYSQL_USER,
    password=MYSQL_PASSWORD,
    host=MYSQL_HOST,
    database=MYSQL_DB
)
 
# 示例SQL查询
query = "SELECT * FROM your_table WHERE condition = 'value';"
 
# 执行SQL查询
result = vanna.execute_query(query)
 
# 打印查询结果
print(result)

这段代码展示了如何使用Vanna库连接到MySQL数据库并执行一个简单的SQL查询。首先，它会从环境变量中加载数据库的连接信息。然后，它会初始化Vanna实例并使用这些连接信息来连接到数据库。最后，它会执行一个SQL查询并打印出结果。这个例子简单明了地展示了如何将Vanna与MySQL结合使用，并且是构建对话机器人或其他需要与数据库交互的应用程序的基础。

以下是使用Docker部署Nacos并且使用MySQL存储配置信息的步骤和示例Docker Compose配置：

1. 确保你已经安装了Docker和Docker Compose。
2. 创建一个docker-compose.yml文件，内容如下：

version: '3'
services:
  nacos:
    image: nacos/nacos-server:latest
    container_name: nacos-standalone
    environment:
      - MODE=standalone
      - SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql
      - MYSQL_SERVICE_HOST=mysql
      - MYSQL_SERVICE_DB_NAME=nacos_devtest
      - MYSQL_SERVICE_PORT=3306
      - MYSQL_SERVICE_USER=nacos
      - MYSQL_SERVICE_PASSWORD=nacos
    ports:
      - "8848:8848"
    depends_on:
      - mysql
  mysql:
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql-for-nacos
    environment:
      - MYSQL_DATABASE=nacos_devtest
      - MYSQL_USER=nacos
      - MYSQL_PASSWORD=nacos
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=root
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./nacos-mysql-schema.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/nacos-mysql-schema.sql
 

3. 准备Nacos所需的MySQL初始化脚本nacos-mysql-schema.sql，可以从Nacos的源码中找到这个文件，通常在Nacos的conf目录下。
4. 在包含docker-compose.yml文件的目录下运行以下命令来启动服务：

docker-compose up -d

5. 确保MySQL数据库已经创建，并且导入了Nacos的初始化数据脚本。

以上步骤会启动一个Nacos服务和一个MySQL服务，并且配置Nacos使用MySQL作为其后端存储系统。你可以通过http://localhost:8848/nacos来访问Nacos的管理界面。

-- 创建数据库和表
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS compound_queries;
USE compound_queries;
 
CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50),
    department_id INT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);
 
CREATE TABLE departments (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50)
);
 
CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    street_address VARCHAR(100),
    postal_code VARCHAR(10),
    city VARCHAR(50),
    location_type VARCHAR(50)
);
 
-- 插入示例数据
INSERT INTO departments (name) VALUES ('HR'), ('IT'), ('Sales');
INSERT INTO locations (street_address, postal_code, city, location_type) VALUES 
('123 Main St', '12345', 'Cityville', 'Headquarters'),
('456 Main St', '45678', 'Townville', 'Regional Office');
INSERT INTO employees (name, department_id) VALUES 
('John Doe', 1),
('Jane Smith', 1),
('Mike Brown', 2),
('Anna Black', 3);
 
-- 多表查询: 查询员工及其部门信息
SELECT e.name, d.name AS department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id;
 
-- 子查询: 查询员工数量最多的部门
SELECT d.name, COUNT(e.id) AS employee_count
FROM departments d
JOIN employees e ON e.department_id = d.id
GROUP BY d.name
ORDER BY employee_count DESC
LIMIT 1;

这个例子展示了如何在MySQL中创建数据库和表，以及如何使用多表查询和子查询来获取所需的信息。这对于学习复杂查询和数据关系管理是一个很好的起点。

由于篇幅限制，以下仅展示如何使用MySQL创建书籍分类表的代码实例。

-- 创建书籍分类表
CREATE TABLE book_category (
    category_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    category_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    category_description TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
 
-- 插入书籍分类数据
INSERT INTO book_category (category_name, category_description) VALUES
('小说', '小说类图书'),
('科技', '科技类图书'),
('教育', '教育类图书'),
('艺术', '艺术类图书');
 
-- 查询书籍分类表中所有数据
SELECT * FROM book_category;

这段代码首先创建了一个名为book_category的表，其中包含category_id作为自增主键，category_name和category_description作为表中的两个属性列，以及一个created_at时间戳列用于记录数据的创建时间。接着，代码演示了如何向表中插入数据，并提供了一个查询所有数据的示例。这个过程展示了如何在实际应用中设计和使用数据库表。

由于提供完整的源代码和数据库不符合Stack Overflow的规定，我将提供一个简化版的技术解决方案，并给出各个层次的示例代码。

假设我们要创建一个简单的基于HTML5的网站，后端使用Python的Flask框架。

1. 前端HTML代码（index.html）:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>运河古城</title>
</head>
<body>
    <h1>欢迎来到运河古城</h1>
</body>
</html>

2. 后端Python代码（app.py）:

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return "欢迎来到运河古城!"
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个例子展示了一个简单的网站，前端只有一个HTML页面，后端使用Flask框架运行一个简单的服务。

请注意，这只是一个示例，实际的项目需要更复杂的逻辑和设计。源代码和数据库不在这里提供，因为这超出了简短回答的范围。如果您需要这些资源，您应该联系原作者以获取。

由于问题描述中提到的代码已经较为完整，以下是一个核心函数的示例，展示了如何在Spring Boot应用中使用MyBatis查询数据库并返回结果：

@Service
public class NewsService {
 
    @Autowired
    private NewsMapper newsMapper;
 
    public List<News> getAllNews() {
        return newsMapper.selectAll();
    }
 
    public List<News> cooperativeFilter(String userId, String newsId) {
        // 这里应该实现协同过滤算法的逻辑
        // 为了示例，这里只是简单返回一个示例新闻列表
        return newsMapper.selectAll();
    }
}

在这个例子中，NewsService类使用了Spring的@Service注解来标识它作为服务层组件。它自动注入了NewsMapper，这是MyBatis生成的映射器接口，用于执行数据库操作。getAllNews方法简单地返回所有新闻列表，而cooperativeFilter方法模拟了协同过滤的逻辑，实际应用中需要实现具体的过滤算法。

请注意，为了保持回答的简洁，其余的MyBatis映射器接口、Controller层代码和JSP页面代码在此省略。实际实现时，需要完整的Spring Boot项目结构和相关配置。