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在计算机系统中,锁(Lock)是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源,从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
需要按照自增ID字段进行增量查询,有些表的自增ID是主键,而有些表的自增只是普通索引,有些采用MyISAM,有些采用InnoDB。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
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PS:MySQL索引底层数据结构详细分析过程参考这篇深入分析MySQL索引底层原理
当在MySQL数据库中,自增ID是一种常见的主键类型,它为表中的每一行分配唯一的标识符。在某些情况下,我们可能需要在现有的MySQL表中添加自增ID,以便更好地管理和索引数据。在本文中,我们将讨论如何在MySQL现有表中添加自增ID,并介绍相关的步骤和案例。
在MySQL 8之前,当你不再需要某个索引时,你必须显式地删除它。然而,在某些情况下,你可能不确定删除索引是否会对查询性能产生负面影响。为了解决这个问题,MySQL 8引入了隐藏索引的特性。隐藏索引允许你将索引设置为不可见,而不是完全删除它。这样,你可以在不实际删除索引的情况下评估查询的性能。如果发现性能下降,你可以轻松地使索引再次可见。
很多小伙伴应该知道,在 MySQL 中主键不应该使用随机字符串。但是主键不用随机字符串用什么?主键自增?主键自增就是最佳方案吗?有没有其他坑?今天我们就来讨论下这个话题。
其实上面这些问题,我最早想法是,每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现,烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然,我给的回答可能并非标准答案,毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答,也欢迎交流!
学习MySQL的知识,学习好索引是非常重要的,索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的,就这些内容我们一起学习巩固下。
假设我们在数据库中使用自增id连续插入两条数据,生成的id分别是1和2,这个时候我把id为2的删除掉,这个时候我再插入一条数据,生成的id为3
MGR是MySQL官方开发的一个开源插件,和其他的异步复制和半同步复制不同,它是利用了MySQL的组复制技术来实现高可用的一种解决方案,保证了数据的强一致性。MySQL在5.7.17版本中正式引入。所谓的组是指多个MySQL服务器被Group Replication插件连接在一起,组内的成员通过组管理服务实现了自动化的管理功能。对于用户来讲,只需要将新的服务器加入到已有的组里面,或者从已有的组里面剔除故障服务器即可,组内的通信方式,用户可以无需关心。
之前我们学习的都是如何将在数据库层进行优化,那么mysql客户端是否可以进行一些优化,显然我们所要进行的优化就是对数据库连接的优化。
长期以来,我的博客数据库中连续文章的主键编号一直都不是连续的,让我这个强迫症晚期患看着很不舒服。在忍受了这么长时间以后,趁着给博客换域名的时机,我把所有的文章编号全部改成了连续的,可算是舒服多了。
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存,将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能,降低 MySQL 等关系型数据库压力,甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化,Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发,在精确查询,数据统计业务有着很大的优势。
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不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
本篇是 PDF.NET数据开发框架实体类操作实例(MySQL) 的姊妹篇,两者使用了同一个测试程序,不同的只是使用的类库和数据库不同,下面说说具体的使用过程。 1,首先在App.config文件中配置
MySQL 里有很多自增的 id,每个自增 id 都是定义了初始值,然后不停地往上加步长。虽然自然数是没有上限的,但是在计算机里,只要定义了表示这个数的字节长度,那它就有上限。比如,无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节,上限就是 2^32-1。
结合实例分析了自增值保存在哪里,自增值的修改策略,以及自增值不连续的四个场景,希望对各位小伙伴们有所帮助~
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题,从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识,并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
Mysql 数据库中,最常用的两种引擎是 innordb 和 myisam。InnoDB 是 Mysql 的默 认存储引擎。
" 又要开始新项目了,一顿操作猛如虎,梳理流程加画图。这不,开始对流程及表结构了。
上篇文章学习了事务的隔离级别,其中隔离性是通过锁来实现的,篇幅原因将锁单独分开介绍,下面让我们一起学习 MySQL 中各种锁。
Java程序在运行的过程中对于数据进行存储操作,变量,对象,数组,集合,双边队列...数据是保存到内存中,数据存储是瞬时的,程序退出,电脑异常。都会导致数据丢失并且不可逆。 文件存储数据,XML,JSON,其他文件。可操作性比较差,API繁琐,不同的文件有不同的解析方式,而且在内存占用和效率问题上很难达到两全程度。 存在的一些问题: 1. 文件保存的数据没有数据类型区分,都是字符串。 2. 数据存储量是较小的,有一定限制的。 3. 没有安全限制。 4. 文件操作没有备份,回滚,数据保护机制
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 (meta data lock,MDL) 锁.
面试官:咱们聊聊mysql的自增id。mysql自增id给我们的自增主键定义带来了很大的方便,但是经常mysql的自增id会有不连续情况,能说说什么场景下mysql的id会产生不连续吗我:我以一张表为例来解释一下,我先创建一张表zh_person,这张表包括4个字段,自增id,姓名name,性别sex和身份证号id_no,id_no上有唯一索引,sql如下 CREATE TABLE `zh_person` ( `id` MEDIUMINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `
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当我们使用 MySQL 进行数据存储时,一般会为一张表设置一个自增主键,当有数据行插入时,该主键字段则会根据步长与偏移量增长(默认每次+1)。
MySQL 有很多存储引擎(也叫数据引擎),所谓的存储引擎是指用于存储、处理和保护数据的核心服务。也就是存储引擎是数据库的底层软件组织。在 MySQL 中可以使用“show engines”来查询数据库的所有存储引擎,如下图所示:
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
对于MySQL,如果一个SQL没有指定order by 列名,此时的查询结果集的数据顺序是不可预期的。
平时我们使用MySQL时,通常每一个表都会有一个自增主键ID,每新增一条数据,ID值就会自增1。但在8.0之前版本的MySQL中,这个自增值会存在一个回溯的问题。
通常,我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键,该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意,这个自增字段的值只会一直增加,即使把记录删除了,该自增字段的值也不会变小。 因此,就会产生一个现象:假如某些记录被物理删除了,那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即:通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
最近在极客时间上学习丁奇大佬的《MySQL 45讲》,这里结合自己的理解分享出来,喜欢的同学可以购买原版课程进行学习,里面的内容很丰富。
TiDB这个词,相信大家或多或少都曾经耳闻过,但是很多人觉得他是分布式数据库,自己的业务是使用mysql,基本使用不上这个技术,可能不会去了解他或不会去深入了解。最近一个月,基于实际业务的应用场景,从测试环境测试基础学习,到生产环境性能压测、高可用测试、故障测试等的学习,到今天TiDB终于完成了线上业务的承接使命,而这一切只是开始,而非终点;
前面我写了几篇关于 mysql 索引的文章,索引是 mysql 非常重要的一部分。你也可能经常会看到一些关于 mysql 军规、mysql 查询优化的文章,其实这些操作的背后都是基于一定的原理的,你要想明白这些原理,首先就得知道 mysql 底层的一些东西。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
再通过show DATABASES;命令查看当前有哪些数据库,可以发现确实多了刚才新建文件夹(数据库)。
MySQL的自增id都定义了初始值,然后不断加步长。虽然自然数没有上限,但定义了表示这个数的字节长度,计算机存储就有上限。比如,无符号整型(unsigned int)是4个字节,上限就是2^32 - 1。那自增id用完,会怎么样?
最近帮业务部门梳理业务报表,其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十,其实就是对等待时长进行倒序排序后,取结果集的前百分之十。
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据,使覆盖索引失效
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