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要统计记录数量用COUNT()函数，计算总和与平均值用SUM()和AVG()，查找极值用MAX()和MIN()，结合GROUPBY实现分组统计。1.COUNT(*)统计所有行，COUNT(字段名)仅统计非NULL值；2.SUM(字段)求总和，AVG(字段)求平均值，仅适用于数值型；3.MAX()和MIN()可获取最大值与最小值，支持数值、日期、字符串类型；4.使用GROUPBY按字段分组后聚合，结合HAVING筛选分组结果，实现复杂统计分析。
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配置RedisSentinel高可用集群需要以下步骤：1.配置Sentinel节点，使用sentinelmonitor指令监控主节点；2.设置主从节点，确保从节点能自动接管；3.确保网络稳定性，避免误判；4.至少配置三个Sentinel节点保证高可用性；5.谨慎配置故障转移策略，设置超时时间；6.确保数据一致性，通过配置min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag减少数据丢失风险；7.调整sentineldown-after-milliseconds参数减少不必要的故障转移
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使用DELETE语句删除MySQL数据需注意：1.确保WHERE条件准确，避免误删；2.删除大量数据时应分批次执行；3.区分DELETE与TRUNCATE的适用场景；4.执行前做好数据备份或采用逻辑删除。DELETE语句必须配合精确的WHERE条件以限定删除范围，否则可能清空整表数据，在删除大批量记录时建议使用LIMIT分批执行以减少锁表时间并降低系统压力；TRUNCATE比DELETE更快但不支持条件且会重置自增列；为防止误删可先做数据备份、使用事务测试或改用标记字段实现逻辑删除如设置is_delete
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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集群通过主从复制、故障转移和一致性哈希保障数据一致性。优化方法包括：1.调整网络配置，提升网络性能；2.合理的数据分片策略，均衡负载；3.采用读写分离，提升读性能和降低主节点压力。
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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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UNION是MySQL中用于合并多个SELECT查询结果集的操作符，要求各查询列数和数据类型一致，默认自动去重，使用UNIONALL可保留重复记录；其常见场景包括：1.合并结构相似的不同表数据，如分表存储的订单信息；2.统一展示多类别内容，如论坛帖子、评论与回复的时间线；3.构造虚拟数据辅助分析或测试；使用时需注意字段数量顺序一致、类型匹配、性能优化及排序仅在最后使用。
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MySQL的增、删、改、查操作在实际应用中具体如何实现？1.插入数据：电商平台用户下单时，使用INSERT语句将订单信息插入数据库。2.删除数据：社交媒体用户删除帖子时，使用DELETE语句从数据库中移除帖子。3.更新数据：用户管理系统中用户更新个人信息时，使用UPDATE语句修改数据。4.查询数据：数据分析系统生成销售报告时，使用SELECT语句查询销售数据。
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GROUPBY是MySQL中用于对数据进行分组统计的关键字，通常配合聚合函数使用。其核心作用是将相同字段值的多条记录归为一组并进行统计分析，基本用法包括按一个字段或多个字段分组，例如按部门或按部门和职位组合分组。注意事项包括：1.SELECT中的非聚合字段必须全部出现在GROUPBY中，否则会报错；2.GROUPBY字段顺序影响结果展示但不影响性能；3.使用HAVING来过滤分组后的数据，而不能使用WHERE；实际应用中应合理选择分组字段、注意NULL值处理，并结合索引提升查询性能。掌握这些要点有助于写出
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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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MySQL中常见的Join类型包括INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和CROSSJOIN，INNERJOIN性能最佳。INNERJOIN返回两表匹配行，LEFTJOIN返回左表全部记录，RIGHTJOIN返回右表全部记录，CROSSJOIN返回笛卡尔积。Join查询慢的原因主要有：缺少索引导致全表扫描、字段类型不一致无法使用索引、表数据量过大、Join层级或字段过多、驱动表选择不合理。优化方法包括：1.为Join字段加索引，尤其是主键和外键；2.控制Join规模，提前过滤减少数据量；
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主键是表中唯一标识每条记录的列或列组合，其作用包括保证数据唯一性和提升表性能。1）主键必须唯一且不含NULL值。2）选择自增整数作为主键可提高查询效率。3）避免使用易变字段或过长字符串作为主键，以防性能下降。4）复合主键适用于某些场景，但维护和查询较复杂。
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优化MySQL排序性能需从四方面入手。一、建立合适索引，如为常用排序字段建索引、使用联合索引并保持顺序一致，并注意索引方向与排序方向匹配；二、避免不必要的排序，检查是否业务真正需要，或通过数据写入时预排序、调整查询逻辑来规避；三、控制排序数据量，结合WHERE条件过滤、避免大偏移分页，改用游标分页方式；四、调整系统参数，如增大sort_buffer_size提升内存排序效率，合理设置max_length_for_sort_data影响排序方式，关注临时表空间配置。
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在Redis缓存清除后确保数据一致性的方法包括：1.缓存与数据库的双写一致性，通过同时更新数据库和Redis来保证实时性，但需注意写放大和一致性问题；2.缓存失效后重建，适用于读多写少的场景，需防范缓存击穿和数据一致性延迟；3.延迟双删策略，适用于高一致性需求，通过先删除缓存、更新数据库、再延迟删除缓存来解决短暂不一致问题，但增加了系统复杂度。
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优化MySQL排序性能需从四方面入手。一、建立合适索引，如为常用排序字段建索引、使用联合索引并保持顺序一致，并注意索引方向与排序方向匹配；二、避免不必要的排序，检查是否业务真正需要，或通过数据写入时预排序、调整查询逻辑来规避；三、控制排序数据量，结合WHERE条件过滤、避免大偏移分页，改用游标分页方式；四、调整系统参数，如增大sort_buffer_size提升内存排序效率，合理设置max_length_for_sort_data影响排序方式，关注临时表空间配置。
