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- 数据库 · MySQL | 6个月前 | 414浏览 收藏
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- 了解数据库设计中的范式:综合指南
- 数据库规范化与范式数据库设计中的规范化旨在减少数据冗余,增强数据完整性,避免数据异常(如插入、更新、删除异常)。这通过将大型数据表分解成更小、更易管理的表,并定义它们之间的关系来实现。不同的范式代表不同的规范化级别,每个级别都建立在前一个级别的基础上,并遵循特定的规则。以下是几种常用的范式:第一范式(1NF)1NF是规范化的基础级别,其核心目标是消除重复数据,确保表中每个字段都包含单个、不可分割的值(原子值)。1NF规则:每个字段必须包含原子值,即不可再细分的值。每行数据必须唯一。每列数据类型一致。不允许
- 数据库 · MySQL | 6个月前 | 414浏览 收藏
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- MySQL建表完整DDL示例与详细教程
- 用MySQL创建表的步骤如下:1.使用CREATETABLE语句定义表结构。2.添加索引以优化查询性能。3.设置外键约束确保数据完整性。4.选择合适的表引擎和字符集。在创建orders表时,我们定义了order_id作为自增主键,customer_id作为外键,并添加了索引,选择了InnoDB引擎和utf8mb4字符集,以满足高并发和多语言需求。
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | 索引 innodb 外键 CREATETABLE utf8mb4 414浏览 收藏
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- MySQL优化count查询,性能提升秘诀
- 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 | 1个月前 | 414浏览 收藏
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- MySQL优化不求人!必备监控工具+性能指标超详细解析
- MySQL性能监控是运维调优的基础环节,必须依赖数据而非经验。常用工具分为命令行类(如top/htop、iostat、vmstat、SHOWSTATUS、SHOWPROCESSLIST)和图形化系统(如Prometheus+Grafana、Zabbix、PMM、MEM)。应重点关注连接数、QPS、TPS、慢查询数、InnoDB缓冲池命中率、临时表创建次数、锁等待与死锁等指标。告警应基于历史数据设定阈值,优先关注关键问题,避免“告警疲劳”。监控数据建议保留60~90天,兼顾排障与趋势分析。
- 数据库 · MySQL | 3星期前 | mysql 性能监控 414浏览 收藏
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- MySQL进阶|一招教你优化ORDERBY,排序性能提升不止一点点
- MySQL中ORDERBY的优化,直接影响查询性能,尤其是在数据量大的情况下。要提升排序效率,关键在于减少不必要的数据扫描和避免临时表、文件排序这些高开销操作。1.确保使用索引进行排序最直接的优化方式是让ORDERBY走索引,这样就能跳过昂贵的文件排序(filesort)过程。要满足这个条件,需要:ORDERBY字段上有索引;查询的WHERE条件和ORDERBY使用的字段尽量在同一个索引中;如果是联合排序(多个字段),则要确保使用的是前缀索引。比如有这样一个索引:(status,create
- 数据库 · MySQL | 3星期前 | 414浏览 收藏
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- MySQL怎样设置字段自动更新?触发器vs自动时间戳深度解读
- MySQL实现字段自动更新主要有两种方法:①触发器,适用于复杂业务逻辑的字段更新,如自动计算最终价格;②自动时间戳,适合记录创建和修改时间。触发器灵活但配置复杂、维护成本高;自动时间戳简单直接但仅限于时间戳更新。选择时应根据需求判断:若需复杂逻辑则用触发器,若只需时间记录则选自动时间戳。使用时应注意性能优化,避免触发器中执行复杂操作,并合理使用索引。
- 数据库 · MySQL | 1星期前 | mysql 自动更新 414浏览 收藏
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- 101-mysql left join 一对多,取右表最新一条记录
- SELECT a.*, e.userName as chatUser, e.content as content, e.chatTime as chatTime FROM gp_group AS a LEFT JOIN ( SELECT b.* FROM chat_content b LEFT
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- 最近的工作中实现了一个定时统计功能:需要按指定顺序,从源表中取出数据,经过分组合并,插入目标表。源表数据量相当大,有几千万行,显然不适合一次性取出(如果是一次性的脚本,在
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