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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。
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MySQL主从复制的搭建步骤包括：一、主库开启二进制日志并创建复制账号；二、获取主库数据并导出；三、配置从库并启动复制；四、常用参数包括server-id、log-bin、relay-log等；五、常见问题如延迟、连接失败需逐一排查。具体操作为：1.在主库配置文件中设置server-id=1和log-bin=mysql-bin；2.创建repl用户并授权；3.锁表后执行mysqldump导出数据并解锁；4.从库配置server-id=2，导入数据后通过CHANGEMASTER命令连接主库并启动复制；5.常
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MySQL中REGEXP可用于模糊匹配不确定的字符串结构，比LIKE更强大。1.使用|匹配多个可能值，如'apple|orange'表示“或”关系；2.用^和$分别匹配开头和结尾内容，如'^user_'或'.com$'；3.用[]指定特定字符范围，如'^[A-F]'表示首字母在A到F之间；4.可结合其他SQL条件实现复杂查询，如配合时间条件筛选日志信息。REGEXP适用于数据清洗、格式校验、日志分析等场景，能显著简化查询逻辑，但应避免频繁全表扫描以减少性能影响。
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Redis连接数过高可能导致服务器压力增大，影响响应速度甚至引发崩溃，因此需监控和管理。可通过RedisCLI执行INFO命令查看connected_clients指标，或使用RedisDesktopManager、Prometheus+Grafana等工具实现可视化监控，也可通过CLIENTLIST命令详细查看每个客户端连接情况。管理方面包括优化代码防止连接泄漏、使用连接池减少频繁连接开销、设置maxclients限制最大连接数、利用CLIENTKILL终止异常连接、调整timeout参数自动关闭空闲连
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删除Redis中的键值主要有三种方法：DEL命令、UNLINK命令和EXPIRE命令。1.DEL命令用于直接删除一个或多个键，但它是阻塞的，可能影响服务器性能；2.UNLINK命令是非阻塞的，适合删除大键值对，后台异步执行，避免阻塞；3.EXPIRE命令设置键的过期时间，到期后自动删除，适用于需要定时清理的场景。选择时需根据键的大小、性能需求和是否需要自动清理来决定。遇到OOM错误时，可通过增加内存、分批删除或使用SCAN命令遍历删除解决。为防止误删，应使用命名空间、定期备份、谨慎使用清空命令，并启用AC
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MySQL中查询JSON类型字段的关键在于掌握JSON函数和优化技巧。1.JSON字段以二进制格式存储，插入时使用JSON字符串；2.使用JSON_EXTRACT()提取键值，路径表达式如'$.age'，结合->和->>操作符简化写法；3.在WHERE条件中查询JSON字段时性能较低，建议通过生成列配合索引优化查询效率；4.查询包含数组的JSON字段可用JSON_CONTAINS()函数判断是否存在指定值，注意参数需为带引号的字符串。合理运用这些方法可实现高效查询。
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<p>在MySQL中，ORDERBY子句用于对查询结果按指定列或表达式排序。1.基本用法：默认按单列升序（ASC）排列，也可显式使用DESC降序，如SELECTFROMemployeesORDERBYsalaryDESC;2.多列排序：通过多个字段排序实现更精细控制，优先级从前到后递减，如ORDERBYdepartmentASC,salaryDESC;3.表达式或别名排序：支持使用计算字段、函数或列的别名排序，如ORDERBYsalary12DESC;4.性能优化建议：为常用排序字段加索引，避
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MySQL中处理字符串的关键函数有TRIM、REPLACE、SUBSTRING和CONCAT。1.TRIM用于清除字段两端空格，如UPDATEusersSETname=TRIM(name)，还可指定清除左或右空格；2.REPLACE用于替换错误内容，如替换电话号码中的分隔符或去掉HTML标签；3.SUBSTRING截取特定位置内容，LEFT/RIGHT提取前几位或后几位，适用于身份证号、URL参数等信息提取；4.CONCAT用于简单拼接，CONCAT_WS可加分隔符合并多个字段，自动跳过NULL值。这些函
