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- 数据库 · MySQL | 1年前 | 关键词: SQL 关键词: 数据库 487浏览 收藏
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- 文章介绍了MySQL数据库的上手操作。首先,需安装MySQL客户端,如MySQLWorkbench或命令行客户端。1.使用mysql-uroot-p命令连接服务器,并使用root账户密码登录;2.使用CREATEDATABASE创建数据库,USE选择数据库;3.使用CREATETABLE创建表,定义字段及数据类型;4.使用INSERTINTO插入数据,SELECT查询数据,UPDATE更新数据,DELETE删除数据。熟练掌握这些步骤,并学习处理常见问题和优化数据库性能,才能高效使用MySQL。
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | MySQL安装 MySQL使用 487浏览 收藏
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- 检查Redis版本及升级指南
- 需要关注Redis的版本更新,因为它能带来性能提升、安全补丁和新功能。检查Redis版本是否需要升级的步骤包括:1.使用命令“redis-cli--version”查看当前版本;2.与Redis官方版本对比;3.评估新功能、性能提升、安全补丁和兼容性;4.遵循备份数据、测试环境、逐步升级和监控日志的最佳实践。
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- Redis布隆过滤器防护缓存穿透实战
- 使用布隆过滤器防护缓存穿透是因为它能快速判断元素是否可能存在,拦截不存在的请求,保护数据库。Redis布隆过滤器通过低内存占用高效判断元素存在性,成功拦截无效请求,减轻数据库压力。尽管存在误判率,但这种误判在缓存穿透防护中是可接受的。
- 数据库 · Redis | 2个月前 | 487浏览 收藏
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- Redis统计key数量?这几个高效命令快收藏!
- 要在保证性能的前提下准确统计Redis的key数量,核心方法是使用SCAN命令或INFO命令。1.使用SCAN命令:通过游标迭代方式逐步遍历所有key,避免阻塞服务,结合match和count参数可控制匹配模式与每次返回数量;2.使用INFO命令:从dbstats字段获取各数据库key数量近似值,虽非实时但适合快速了解整体状态;3.避免KEYS命令:因其会阻塞服务影响性能;4.选择合适COUNT参数:平衡迭代速度与内存占用;5.在从节点执行统计:减少对主节点压力;6.定期监控并限制频率:避免频繁操作影响系
- 数据库 · Redis | 2个月前 | redis 性能影响 INFO命令 SCAN命令 key数量 487浏览 收藏
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- Redis实现排行榜?这5种方案了解一下!
- 使用Redis实现排行榜的核心方案是SortedSet,因为它能自动按分数排序并支持高效范围查询。SortedSet添加、删除、更新元素的时间复杂度为O(logN),获取排名或范围数据同样高效;它支持升序和降序排列,但分数必须为数字,且大数据量可能占用较多内存。其他方案包括List结合手动排序,效率较低;或Hash配合脚本排序,较为复杂。优化性能的方法包括合理设置过期时间、使用pipeline批量操作、避免一次性获取大量数据、监控Redis性能指标,以及采用Redis集群提升并发能力。
- 数据库 · Redis | 2个月前 | redis 排行榜 性能优化 SortedSet 487浏览 收藏
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- MySQL锁竞争怎么排查?手把手教你用锁等待+死锁分析工具
- MySQL中可通过PerformanceSchema、SHOWENGINEINNODBSTATUS、pt-deadlock-logger、慢查询日志等工具查看锁竞争情况。1.启用PerformanceSchema需先检查并更新setup_instruments和setup_consumers中的锁相关配置,再通过events_waits_summary_global_by_event_name和events_waits_current表查看锁等待统计和当前事件;2.SHOWENGINEINNODBSTAT
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- MySQL优化Join查询的常用方法有哪些?
- MySQL中常见的Join类型包括INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和CROSSJOIN,INNERJOIN性能最佳。INNERJOIN返回两表匹配行,LEFTJOIN返回左表全部记录,RIGHTJOIN返回右表全部记录,CROSSJOIN返回笛卡尔积。Join查询慢的原因主要有:缺少索引导致全表扫描、字段类型不一致无法使用索引、表数据量过大、Join层级或字段过多、驱动表选择不合理。优化方法包括:1.为Join字段加索引,尤其是主键和外键;2.控制Join规模,提前过滤减少数据量;
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- RedisList队列优化方法分享
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- SparkSQL执行update操作修改mysql数据
- 这是不需要改源码的方式//user表样例类 case class User1(id: Long, name: String, password: String, imgUrl: String, update_date: String) object SparkSQLUpdateMySQLOfJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { //SparkSession val s
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