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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
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MySQL的内部命令和系统级管理命令是管理和优化数据库的强大工具。1.SHOW命令用于查看数据库信息，如表结构和索引。2.EXPLAIN命令帮助分析SQL查询的执行计划，优化查询性能。3.FLUSH命令刷新缓存和表，需谨慎使用。4.CHECKTABLE命令检查表的完整性，适用于低负载时段。合理使用这些命令可以提升数据库的性能和稳定性。
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InnoDB适配事务与高并发场景，MyISAM适合读多写少需求。1.InnoDB支持事务，确保数据一致性，MyISAM不支持；2.InnoDB使用行锁提升并发性能，MyISAM使用表锁限制并发；3.InnoDB具备崩溃恢复能力，而MyISAM需手动修复；4.InnoDB支持全文索引，功能已超越MyISAM；因此，需事务、高并发、数据安全的场景优先选InnoDB，若仅读多写少且追求查询性能可考虑MyISAM，但其维护成本较高，MySQL默认引擎为InnoDB，推荐现代应用广泛使用。
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如何为Redis设置强密码和访问控制？通过以下步骤实现：1.在redis.conf中设置强密码，使用requirepass命令；2.启用绑定地址，使用bind命令限制访问；3.配置ACL，创建用户和权限，确保只有授权用户访问。通过这些措施，可以有效保护Redis数据库的安全。
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HLL在处理大数据量统计时的使用技巧包括：1.合并多个HLL以统计多个数据源的UV；2.定期清理HLL数据以确保统计准确性；3.结合其他数据结构使用以获取更多详情。HLL是一种概率性数据结构，适用于需要近似值而非精确值的统计场景。
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今天我们就一起来看下另一种模式，XA 模式！其实我觉得 seata 中的四种不同的分布式事务模式，学完 AT、TCC 以及 XA 就够了，Saga 不好玩，而且长事务本身就有很多问题，也不推荐使用。Seata 中
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今天就一块学习MySQL分层架构，深入了解MySQL底层实现原理，以及每层的作用，我们常见的SQL优化到底在哪一层做了优化？
1. MySQL整体架构
由图中可以看到MySQL架构主要分为Server层和存储引擎层
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在看高性能MySQL第3版（4.1.7节）时，作者建议当存储IPv4地址时，应该使用32位的无符号整数（UNSIGNED INT）来存储IP地址，而不是使用字符串。但是没有给出具体原因。为了搞清楚这个原因，查了
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这个周忙的就像打仗一样，感觉有点被别人牵着鼻子走了，每天都是早出晚归，干不完的活儿，有时候感觉DBA这碗饭真的不好吃，要有强大的抗压能力和心理承受能力。今天下午吃饭
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一、前言上一篇我们说了 腾讯一面：说一说 MySQL 中索引的底层原理，相信你对索引有个很清晰的认识了，这一篇我们来说一说慢 SQL 的排查以及调优。为啥面试官要问这个问题，其实跟上一篇
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5.6 中ONLY_FULL_GROUP_BY 默认开启的，group by字段必须在select 查询字段中明确列出，就算selec * 也必须额外加上该字段，所以建议select 的时候明确写上查询字段；
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所以，映射接口的动态代理对象实际执行方法时，执行的请求最终会由<settings>
<setting name="cacheEnabled" value="false"/>
</settings>正文本节将以一个实际的查询例子，以
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知识点预读：MVCC、ReadView、快照读/当前读、for update / lock in share mode、间隙锁、行锁、nextKeyLock 以及锁的降级。幻读的定义在 同一 事务中，前后多次 select 得到了不同的结果集，称之为 幻读。
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数据库工具类通过学习我们知道,连接一个数据库很麻烦,代码很多,而且像注册驱动这些代码我们在项目的启动后只需要执行一次。所以我们能不能写一个数据库连接的工具类嘞?**
* @program: Dream
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引言相信每一个后台开发工程师在面试过程中，都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么？MySQL索引是什么数据结构？”这样的问题。相信准备充分（熟读八股文）的大家都能很容易的回答
