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mysql专家之路
哈里谢顿
创建于2025-07-30
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mysql学习总结
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MySQL 中的逻辑读与物理读:深入理解 InnoDB 的 I/O 行为
在 MySQL 性能调优和数据库原理学习中, “逻辑读”(Logical Read) 和 “物理读”(Physical Read) 是两个核心但常被混淆的概念。它们直接关系到查询性能、缓存效率以及磁盘
mysql中的union关键字详解
MySQL 的 UNION 用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集,并自动去除重复行(相当于对结果集执行 DISTINCT)。 1. 基本语法与核心规则 强制性规则: 列数必须相同:两个 SE
MySQL锁机制三部曲:全局锁、表级锁、行级锁深度解析与实战
引言:为什么需要锁? 在多用户并发访问数据库时,锁机制是保障**数据一致性(Consistency)和隔离性(Isolation)**的核心手段。MySQL提供了三个层次的锁,对应不同的并发场景: 一
mysql深度分页问题解决-结合django分析
MySQL 深度分页(Deep Pagination)指在数据量巨大时(如百万、千万级),使用 LIMIT offset, count 查询靠后的页码(如第 10000 页),性能会急剧下降甚至出现查
小探mysql覆盖索引
在 MySQL 中,覆盖索引(Covering Index) 是一种非常重要的查询优化技术。它的核心思想是:一个索引包含了查询所需的所有字段,因此 MySQL 可以直接从索引中获取数据,而无需回表(即
django的db性能调优
构建一个user_demo表 迁移 使用bulk_create创建1万条数据 创建成功 构建10万条失败,失败信息为: 采取分批插入的方式来解决问题
记录一次sql优化记录
在工作中,被分配了一个django中,进行db查询优化的任务,该任务是解决db连接的问题,某个数据库信息查询任务大概每15分钟执行2200次,会有几次查询失败,需要定位解决 1 现象 2 问题定位 3
MySQL 索引失效的 12 宗罪:一条 SQL 是怎样把索引踢出执行计划的?
一、先建立统一语言:如何判断“没有命中索引” 拿到执行计划 看 key 列 NULL:优化器认为无可用索引 有值但 rows 很大:用了索引但过滤性几乎为零(半失效) 再看 type 列 ALL 全表
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最小可运行、可复现的「MySQL + Redis 协同」示例,场景选最经典的 「缓存击穿/穿透保护 + 读写并发」: 用户表在 MySQL。 热点用户查询先走 Redis,缓存未命中再回源 MySQL
redis基础面试题
基于想提升自身代码基础的考虑,从网络上获取redis的面试题,来进行对redis基础的学习 1 redis 为什么快 Redis的速度⾮常的快,单机的Redis就可以⽀撑每秒十几万的并发,相对于MyS
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千万级订单表新增字段应该如何做?操作小结
在掘金看到一篇文章,讲的是千万级订单表如何新增字段,里面介绍了一些方法,我正好学习了一下,同时结合ai的回答,整理成一篇博客,记录一下操作指南。 针对千万级订单表新增字段,需要综合考虑业务连续性、锁表
mysql索引影响查询速度的示例demo
创建一个完整的索引影响查询速度的示例demo,通过实际对比可以直观感受索引的强大作用。 一、测试环境准备 1. 创建测试数据库和表 2. 插入大量测试数据 二、性能对比测试 测试1:基本查询对比 测试
MySQL 中的 JOIN 操作
MySQL JOIN 详解 1. JOIN 基本概念 JOIN 用于在两个或多个表之间,根据相关的列来合并数据行。它是关系型数据库实现表间关系查询的核心机制。 2. 示例表结构准备 JOIN 类型详解