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MySQL中的锁是并发控制的核心机制，用于确保数据一致性与完整性。主要类型包括表级锁（适用于读多写少场景）、行级锁（适合高并发写操作）和页级锁（介于前两者之间）。InnoDB存储引擎支持行级锁和意向锁，MyISAM仅支持表级锁。常见锁类型有共享锁（允许其他事务读但不能写）、排他锁（独占数据，阻止其他读写）和意向锁（辅助行锁的表级锁）。锁用于解决脏读、不可重复读、幻读和更新丢失等问题。在执行UPDATE、DELETE时自动加排他锁，SELECT...FORUPDATE加共享锁。为避免死锁，应统一访问顺序、缩
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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。
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Redis自动故障转移通过哨兵(Sentinel)机制实现，具体步骤如下：首先部署至少三个Sentinel节点以确保可用性；其次在每个节点配置sentinel.conf文件，核心配置为sentinelmonitor指定主节点名称、IP和端口以及quorum值（通常为节点总数的一半加一）；接着设置其他关键参数如down-after-milliseconds、parallel-syncs和failover-timeout；最后启动所有Sentinel节点。为使客户端无感切换，应使用支持Sentinel的客户端
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MySQL处理日期常用函数包括：1.提取日期部分使用YEAR()、MONTH()、DAY()、DATE()；2.计算时间差用DATEDIFF()、TIMEDIFF()、UNIX_TIMESTAMP()；3.格式化日期用DATE_FORMAT()；4.日期增减用DATE_ADD()、DATE_SUB()。例如提取年月日分别返回2024、3、15，计算天数差返回5天，时间差返回02:15:00，格式化后可显示为Friday,March15th,2024，加减时间可灵活查询最近30天订单，这些函数组合能满足大部
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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
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MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，由Oracle公司所有。1.速度快，采用索引、查询缓存和内存表优化。2.可扩展性强，支持InnoDB和MyISAM等多种存储引擎。3.社区生态强大，提供丰富的解决方案和定制优化选项。
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临时表是在当前会话或语句执行期间存在的表，用于存储中间结果，提升复杂查询的效率和可读性。其主要作用是将复杂的多层嵌套查询拆分为多个步骤，便于处理JOIN、子查询和聚合操作。创建方式有两种：1.使用CREATETEMPORARYTABLE...ASSELECT...直接从查询结果创建；2.先定义结构再插入数据。使用时需注意字段类型匹配、命名简洁，并可在任务完成后手动删除或等待自动清理。实际应用中，例如统计用户最近三次订单总额时，可通过分步创建临时表实现清晰逻辑。此外，临时表不支持外键，同名表不可重复使用，且
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Redis管道技术通过批量执行命令提高效率，其核心在于减少网络往返次数。1.构建管道：使用客户端库（如Python的redis-py）创建管道对象；2.发送命令：将多个命令加入队列而不立即执行；3.执行并处理响应：调用execute()一次性发送所有命令并获取结果列表。管道减少了网络延迟影响，尤其适用于大量短命令的场景，但需注意内存占用、错误处理及事务控制，确保命令正确性和系统稳定性。
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EXISTS在MySQL中用于判断子查询是否返回结果，适合条件过滤。其语法为EXISTS后接子查询，只要子查询返回至少一行数据，表达式即为TRUE。使用时常用SELECT1优化性能，因仅关心是否存在记录。相比IN，EXISTS在大数据量、索引合理时效率更高，尤其适合主表数据量小的情况；而IN更适合子查询结果集小的场景。NOTEXISTS可用于反向筛选，如找出无订单用户，但需注意子查询字段应有索引支持。应用建议包括避免复杂计算、保持子查询简洁、结合索引使用，并且EXISTS不会返回重复值，优于JOIN之处在
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MySQL数据归档主要有四种方式。1.使用SQL语句手动归档，通过INSERT和DELETE迁移历史数据，适合小规模场景但需注意事务控制、索引影响和备份确认；2.利用事件调度器实现定时自动归档，可设定周期任务并建议配合分区使用以减少性能影响；3.结合时间分区表进行归档，提升查询效率且操作整个分区更高效，但存在分区键设计限制；4.借助第三方工具如pt-archiver或mysqldump，前者支持边归档边删除并控制资源占用，后者适用于低频小规模归档。根据数据量和业务需求选择合适方法，小型项目可用SQL+事件
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Redis中的哈希类型适用于存储复杂数据结构，适合用户信息和购物车系统。1）存储用户信息：使用hset和hget命令管理用户数据。2）购物车系统：利用哈希存储商品，结合Set类型可优化大数据量。3）性能优化：避免频繁操作，使用批量命令和过期时间管理数据。
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主键和唯一键在MySQL中均用于保证数据唯一性，但存在关键区别。主键必须唯一且非空，每个表仅能有一个主键，并自动创建聚集索引；而唯一键允许NULL值，一个表可有多个唯一键，通常创建非聚集索引。1.主键用于唯一标识记录，不能为空，适合使用自增整数或稳定无业务意义的字段；2.唯一键用于确保字段唯一性，允许空值，适用于用户名、邮箱等场景；3.主键影响数据存储结构，查询效率更高，而唯一键作为二级索引，查询需回表，性能略差。选择时应优先考虑主键的稳定性与简洁性，避免使用易变或复杂格式的字段。
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分库分表的常见策略包括垂直分库、水平分表、水平分库及组合使用；选择分片键需考虑查询命中、数据倾斜和扩容便利；查询问题可通过强制路由、广播查询、中间件支持等方式解决；扩容则分为停服和在线迁移两种方式。具体来说：1.垂直分库按业务拆分，水平分表按规则拆分单表，水平分库将表分散到多个数据库，组合使用可兼顾两者优势；2.分片键优先选用户ID、时间或地域，需避免跨分片查询、热点数据和扩容困难；3.查询问题通过强制路由定位分片、广播查询合并结果、引入中间件处理复杂SQL或冗余字段设计来应对；4.扩容可选择停服简单迁移
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在MySQL中选择存储引擎时，InnoDB和MyISAM的核心差异体现在事务支持、锁机制、崩溃恢复能力、索引支持及适用场景。1.InnoDB支持事务（ACID兼容），适用于需要数据一致性和回滚的场景，如电商下单与库存扣减；MyISAM不支持事务，适合读多写少环境。2.InnoDB使用行级锁，提升高并发写入性能；MyISAM采用表级锁，易造成写阻塞。3.InnoDB具备崩溃恢复能力，通过redolog和undolog自动恢复；MyISAM需手动修复数据损坏。4.InnoDB自5.6起支持全文索引，并可结合事
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MySQL缓存优化主要通过InnoDB缓冲池和应用层缓存实现。1.合理配置InnoDB缓冲池大小（建议物理内存的50%~80%）、启用多个实例减少争用、预加载热点数据提升重启后性能；2.MySQL8.0以上使用Redis或Memcached做应用层缓存、手动缓存SQL结果、使用物化视图减少复杂查询开销；3.利用操作系统文件系统缓存数据文件，提升读取速度；4.开启慢查询日志优化高频低效语句，提升整体缓存效率并减少资源浪费。
