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- Redis内存炸裂？手把手教你优化Redis性能！
- Redis内存占用过高可以通过以下步骤优化：1.设置maxmemory参数控制内存使用量；2.选择合适的内存回收策略，如volatile-lru或allkeys-lru；3.使用EXPIRE命令设置键的过期时间；4.选择合适的数据结构，如使用Hash类型存储小对象；5.调整持久化配置，选择RDB或AOF；6.实施分片（Sharding）技术。这些方法结合使用，可以有效降低Redis的内存占用，提升系统性能。
- 数据库 · Redis | 5个月前 | 115浏览 收藏
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- Redis内存炸裂？快收好这份性能优化秘籍！
- Redis内存占用过高可以通过以下步骤优化：1.设置maxmemory参数控制内存使用量；2.选择合适的内存回收策略，如volatile-lru或allkeys-lru；3.使用EXPIRE命令设置键的过期时间；4.选择合适的数据结构，如使用Hash类型存储小对象；5.调整持久化配置，选择RDB或AOF；6.实施分片（Sharding）技术。这些方法结合使用，可以有效降低Redis的内存占用，提升系统性能。
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- MySQL数据库零基础？手把手教学带你搞定入门操作实例
- 通过实际案例掌握MySQL基本操作的方法包括：1.创建表，使用CREATETABLE语句定义表结构；2.插入数据，使用INSERTINTO语句添加记录；3.查询数据，使用SELECT语句查看记录；4.更新数据，使用UPDATE语句修改记录；5.删除数据，使用DELETE语句移除记录。这些操作通过图书馆数据库案例详细演示，并强调了索引和事务的重要性，帮助初学者避免常见误区。
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | 490浏览 收藏
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- MySQL大字段怎么存？TEXT/BLOB性能优化全解析
- 在MySQL中处理大字段时，TEXT适合文本、BLOB适合二进制数据；1.TEXT和BLOB数据通常存储在行外，需额外I/O读取；2.优化策略包括避免SELECT*、分页读取、压缩、独立存储文件系统；3.可创建前缀索引加速查询，但不支持全文搜索；4.全文搜索建议使用Elasticsearch等专用引擎；5.可拆分大字段以优化查询；6.使用性能监控工具识别瓶颈；7.根据容量选择合适的TEXT/BLOB类型；8.备份时考虑增量或逻辑备份；9.对敏感数据进行加密和权限控制。合理选择类型与优化策略可有效提升大字段
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | mysql 性能优化 blob TEXT 大字段 307浏览 收藏
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- Redis漏洞怎么修？手把手教你从扫描到修复！
- Redis安全漏洞的扫描与修复可以通过以下步骤进行：1.使用Redis-Rogue等工具进行扫描，并在扫描前备份数据。2.分析报告，关注未授权访问、弱密码和过期版本等问题。3.修复时，设置强密码（如"Redis@2023#Sec"），定期更换，并更新到最新版本。
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- MySQL实战教学：手把手教你用UPDATE修改字段值
- 在MySQL中使用UPDATE语句替换某个值时，应注意以下关键点：1.确保操作的原子性，使用事务进行保护；2.对于大表，分批更新或使用LIMIT控制记录数以优化性能；3.了解锁机制管理并发更新；4.执行前备份数据；5.在测试环境中充分测试。通过这些措施，可以确保数据的完整性和更新操作的高效性。
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- MySQL数据分片怎么做？常见分片方案全解析
- 数据分片的核心目的是提升数据库读写性能和存储扩展能力。其通过将大表数据分散到多个物理节点实现，常见方式包括应用层逻辑分片、使用中间件做透明分片或数据库引擎的分区功能（注意分区不是分片）。一、水平分片是按行分开放置在不同实例中，例如根据用户ID奇偶划分；优点是简单易懂，缺点是扩容麻烦且易数据倾斜，建议选好分片键避免跨库查询。二、常见分片方案有三种：1.应用层逻辑分片由代码控制路由，灵活但维护成本高；2.使用分片中间件如MyCAT、ShardingSphere实现透明分片，适合中大型项目但增加运维复杂度；3.
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- MySQL预编译SQL语句防注入教程，简单易懂小白必看！
- 预编译SQL语句能有效防止SQL注入并提高执行效率。其核心原理是将SQL结构固定，通过占位符填充数据，使数据仅作为参数传递而非拼接至SQL语句中，从而避免恶意输入被解析为可执行代码。相比直接执行SQL，预处理语句只需解析和编译一次，后续执行复用该模板，减少重复开销。1.预处理语句提升安全性，防止注入攻击；2.提高执行效率，尤其适用于高频操作；3.减少网络传输量。不同语言如PHP（PDO）、Python（MySQLConnector）及Java（JDBC）均支持预处理语法，但需注意正确绑定参数、验证输入并避
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | mysql 性能 安全性 sql注入 预编译语句 135浏览 收藏
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- Mac装MySQL找不到？超详细排坑指南来啦
- 在mac上安装MySQL时，可能会遇到以下问题：1.MySQL服务无法启动，可能是由于端口冲突或权限问题。2.无法连接到MySQL服务器，可能是防火墙设置或配置文件错误导致。3.安装包下载失败，可能是网络或官方服务器问题。4.密码设置问题，新安装的MySQL可能有默认密码设置或无法修改密码。
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- MySQL空间数据类型，轻松玩转地理查询！
- 空间数据类型是MySQL中用于存储和处理地理空间对象的数据类型，支持如地图、定位服务等应用场景。1.主要包括GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON及其集合类型；2.POINT最常用于表示经纬度坐标，需配合SRID指定坐标系；3.存储时应手动校验数据合法性以避免异常；4.空间索引（SPATIALINDEX）基于R-Tree结构，适用于范围查找和邻近搜索，可大幅提升查询效率；5.查询“附近商家”等场景时，结合MBRContains与ST_Distance函数可兼顾性能与准确性。
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- MySQL二进制日志/慢查询日志太大？手把手教你轻松清理！
- MySQL日志清理的核心目的是释放磁盘空间，保障数据库稳定运行。1.二进制日志清理可通过手动执行PURGEBINARYLOGS命令或配置expire_logs_days和max_binlog_size实现自动清理；2.慢查询日志可手动删除或使用logrotate工具进行轮转处理；3.日志格式优化可通过设置binlog_format为STATEMENT或MIXED减少日志量；4.分析慢查询日志推荐使用mysqldumpslow工具并结合EXPLAIN分析SQL执行计划；5.清理日志后若性能下降需检查Inno
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | mysql 日志清理 性能优化 慢查询日志 二进制日志 390浏览 收藏
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- MySQLcount查询卡爆？优化提速超简单！
- MySQL的count查询性能问题主要在于数据量大时变慢，尤其带条件的count。优化思路包括减少扫描行数、利用索引、避免多余计算和锁等待。一、count查询慢的原因是需遍历数据，无索引字段做where条件导致全表扫描，复杂join或子查询增加计算成本，count(主键)与count(字段)结果不同。二、提升性能的方法：1.给where条件字段加索引；2.使用覆盖索引避免回表；3.区分count(*)和count(主键)的统计差异；4.避免对大表直接count，可用缓存、预计算或近似函数替代。三、常见误区
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | 110浏览 收藏
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- Redis启动无法访问？保姆级排查与解决教程
- Redis启动后无法访问的原因主要包括配置文件问题、网络问题、防火墙设置和内存不足。解决方案如下：1.调整配置文件，确保绑定地址和端口正确；2.修复网络连接，确保Redis服务器和客户端连接正常；3.调整防火墙规则，允许Redis端口访问；4.增加内存或调整Redis配置，确保内存充足。
- 数据库 · Redis | 5个月前 | 261浏览 收藏
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- Redis布隆过滤器教你优雅解决缓存穿透问题
- 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 | 5个月前 | 437浏览 收藏
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- MySQL大表查询这样优化！分区表+物化视图+查询重写全攻略
- MySQL大表查询优化的核心在于减少扫描数据量和提升效率，主要策略包括：1.分区表，将大表物理分割以提升查询效率，适用于查询条件能精确匹配分区键的场景；2.物化视图，预先计算存储结果，适合高频率查询、低更新场景，但需定期刷新保持一致性；3.查询重写，通过优化SQL语句利用索引等手段提高性能，如避免SELECT*、优化JOIN、使用EXISTS代替COUNT等。查询慢不一定是数据量问题，也可能是索引缺失、语句设计不合理或硬件瓶颈，应先用EXPLAIN分析执行计划，并检查资源使用情况。分区表不一定总能提效，若
- 数据库 · MySQL | 5个月前 | mysql 分区表 查询重写 大表查询 物化视图 132浏览 收藏
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