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MySQL中as关键字的作用+使用技巧（附带案例代码）

AS关键字在MySQL中用于给列或表起别名，提高查询的可读性和易用性。1)为列起别名，如SELECTcolumn_nameASalias_nameFROMtable_name，使结果更易理解。2)为表起别名，如SELECTc.customer_name,o.order_idFROMcustomersAScJOINordersASoONc.customer_id=o.customer_id，简化复杂JOIN操作。3)别名使查询结果更具语义化，如SELECTemployee_idASemployee_numb

数据库 · MySQL | 2个月前 | 273浏览收藏
MySQL中as用法及别名技巧

<p>在MySQL中，AS关键字用于给列或表创建临时名称，即别名。1）给列创建别名，如SELECTprice*quantityAStotal_priceFROMorder_items，使结果更易读。2）给表创建别名，如SELECTo.order_id,c.customer_nameFROMordersASoJOINcustomersAScONo.customer_id=c.customer_id，简化多表查询。</p>

数据库 · MySQL | 2个月前 | 273浏览收藏
MySQL新手必学命令大全

<p>MySQL的基础命令包括：1.连接服务器：mysql-uroot-p；2.创建数据库：CREATEDATABASEmydatabase；3.选择数据库：USEmydatabase；4.创建表：CREATETABLEusers(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(100)NOTNULL,emailVARCHAR(100)NOTNULLUNIQUE)；5.插入数据：INSERTINTOusers(name,email)VALUES('JohnD

数据库 · MySQL | 1个月前 | 273浏览收藏
Prometheus监控Redis配置详解

通过Redisexporter采集Redis的指标数据，并配置Prometheus来抓取这些数据，同时设置合适的告警规则。1.安装并配置Redisexporter，使用Docker简化安装过程。2.在Prometheus配置文件中添加scrape配置以抓取Redisexporter数据。3.使用PromQL查询Redisexporter提供的指标，如内存使用率和连接数。4.通过Alertmanager设置告警规则，如内存使用率超过90%时触发告警。

数据库 · Redis | 3星期前 | 273浏览收藏
MySQL数据归档方法与策略详解

MySQL数据归档旨在解决数据量过大导致的性能下降和备份恢复慢问题，通过将历史数据迁移到归档库或冷库存储来减轻主库压力并提升系统效率。1.常见方式包括按时间分区、ETL工具迁移、触发器+归档表、逻辑复制，其中推荐结合定时任务+SQL脚本以实现简单可控；2.设计策略需结合业务特点，如按时间、状态、访问频率或用户维度归档，明确“冷数据”后再制定规则；3.实施时需注意归档前备份、避开高峰期执行、谨慎清理原数据、确保归档数据可查询，并监控归档进度与结果，持续优化策略以适应业务变化。

数据库 · MySQL | 2星期前 | 273浏览收藏
MySQL怎么实现高效压缩存储？表压缩+列式存储详细解读

MySQL中数据压缩存储主要通过表压缩和模拟列式存储实现。表压缩使用InnoDB的ROW_FORMAT=COMPRESSED减少磁盘空间，适合读多写少的历史数据，但增加CPU开销；模拟列式存储通过分区表、索引优化和物化视图提升分析查询效率。选择方案时需根据数据量、查询模式、写入频率和硬件资源综合评估。启用压缩后应通过SHOWTABLESTATUS、SHOWGLOBALSTATUS等命令监控磁盘、CPU和IO性能，以评估效果并调整参数。

数据库 · MySQL | 2个月前 | mysql 数据压缩 272浏览收藏
MySQL索引优化与性能提升技巧

优化MySQL查询性能和正确使用索引需从合理创建索引、避免全表扫描、优化SQL写法、定期维护表四方面入手。1.合理创建索引，主键自动有索引，常用于查询条件的字段如用户ID、订单号建议加索引，组合查询多时可用联合索引并遵守最左匹配原则；2.避免全表扫描，通过EXPLAIN查看是否使用索引，避免因函数操作、模糊查询开头用通配符、类型转换、OR连接导致索引失效；3.优化SQL写法，避免SELECT*，减少数据传输，改用JOIN代替多层子查询，分页大数据时采用基于索引的游标方式；4.定期分析维护表，使用ANALY

数据库 · MySQL | 1个月前 | 272浏览收藏
MySQL常用数据类型大合集，选对类型让你效率翻倍！

选择合适的MySQL数据类型能节省存储空间、提升查询性能并确保数据准确性。常见的数据类型分为数值型（如INT、DECIMAL）、字符串型（如CHAR、VARCHAR）和日期时间型（如DATE、DATETIME、TIMESTAMP）。选择时应遵循几个关键点：1.节省存储空间，如状态字段用TINYINT；2.提高查询效率，优先使用定长类型；3.避免精度丢失，金额字段用DECIMAL；4.注意默认行为差异，如TIMESTAMP自动处理时区。常见场景推荐：用户ID用INTUNSIGNED或BIGINT，用户名用V

数据库 · MySQL | 2个月前 | 271浏览收藏
MySQL优化TEXT&BLOB存储，超长文本字段这么处理就对了！

MySQL处理超长文本需选择TEXT或BLOB字段类型并优化存储。TEXT适用于带字符集的文本数据，BLOB用于二进制数据，各自按容量分为TINY、MEDIUM、LONG等类型。1.压缩存储：应用层压缩数据再入库，减少空间提升IO；2.分片存储：将大文本拆分多段存入不同字段或表；3.选用合适字符集：如仅ASCII用latin1节省空间；4.索引优化：避免直接索引TEXT/BLOB，可哈希处理或建全文索引；5.读写分离：分散数据库压力；6.定期维护：优化结构与清理冗余。查询性能优化方面，1.使用全文索引支持

数据库 · MySQL | 2个月前 | mysql 超长文本存储 271浏览收藏
MySQL设置时区？超详细时区配置+时间函数教学

MySQL时区设置直接影响时间数据准确性。要查看当前时区，可使用SELECT@@global.time_zone,@@session.time_zone;其中全局时区影响所有新连接，会话时区仅影响当前连接。修改全局时区可通过配置文件添加default-time-zone或使用SETGLOBAL命令，但需注意重启生效或权限问题。修改会话时区使用SETtime_zone命令，立即生效。跨时区处理推荐统一用UTC存储，并用CONVERT_TZ转换显示。若时间错误应检查时区配置、应用处理逻辑及操作系统时区。使用时

数据库 · MySQL | 2个月前 | mysql 时间时区 UTC CONVERT_TZ 270浏览收藏
Redis读写慢？调整这几个参数性能暴增！

通过调整Redis的配置参数可以显著提高其读写性能。1.内存管理：设置maxmemory为10GB，maxmemory-policy为allkeys-lru。2.网络通信：调整tcp-backlog为511，timeout为0。3.持久化：设置RDB快照频率为save9001、save30010、save6010000，AOF的appendfsync为everysec。

数据库 · Redis | 2个月前 | 270浏览收藏
MySQL中IF函数使用详解

MySQL的IF函数用于条件判断，其基本语法为IF(condition,value_if_true,value_if_else)。例如：1.简单判断：SELECTIF(10>5,'大于','小于等于')ASresult;返回'大于'。2.学生成绩判断：SELECTname,score,IF(score>=60,'通过','未通过')ASstatusFROMstudents;根据分数判断是否通过。3.嵌套使用：SELECTname,age,IF(age>=18,IF(age<=30,

数据库 · MySQL | 2个月前 | 270浏览收藏
Redis事务的4步关键操作详解

Redis事务通过将多个命令打包一次性执行，提供有限的原子性和隔离性。其核心实现步骤为：1.MULTI开启事务；2.命令入队但不立即执行；3.EXEC按顺序执行队列中的命令并返回结果；4.DISCARD取消事务。WATCH用于监控key以实现乐观锁。Redis事务无法完全满足ACID特性，原子性仅保证命令全执行或全不执行，但不支持回滚；一致性依赖客户端处理；隔离性有限；持久性取决于持久化策略。事务不支持回滚的原因在于设计哲学追求高效简单。执行失败时需根据EXEC返回值判断原因并重试或放弃。与Lua脚本相比

数据库 · Redis | 2个月前 | 270浏览收藏
扩展Redis集群节点的步骤与注意事项

扩展Redis集群节点的步骤包括：1.准备新节点，确保配置一致；2.使用redis-cli工具将新节点加入集群；3.重新分配槽位以均匀分布数据。在此过程中，需要注意数据迁移、故障处理、性能监控、槽位分配策略和成本效益，确保扩展操作顺利进行。

数据库 · Redis | 3星期前 | 270浏览收藏
MySQL基础命令详解新手必学指南

<p>MySQL的基础命令包括：1.连接服务器：mysql-uroot-p；2.创建数据库：CREATEDATABASEmydatabase；3.选择数据库：USEmydatabase；4.创建表：CREATETABLEusers(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(100)NOTNULL,emailVARCHAR(100)NOTNULLUNIQUE)；5.插入数据：INSERTINTOusers(name,email)VALUES('JohnD

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