当涉及到提高MySQL查询效率时，以下是一些重要的策略和技巧，可以帮助你优化数据库性能。无论你是一个Web开发者、数据工程师还是系统管理员，这些方法都可以帮助你确保你的MySQL数据库运行得更快、更有效。 索引优化： 使用索引是提高查询性能的关键。确保在经常用于过滤和排序的列上创建索引。 使用复合索
一、介绍 DCL：Data Control Language(数据控制语言)，用来管理数据库用户，控制数据库的访问，权限。 二、用户管理 1、查询用户 语法： 1、use MySQL; 2、select * from user; 默认只有四个账户。 2、创建用户 语法：create user '用户
一、介绍 存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单，就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。 例如：我们在实际开发中经常会遇到先查询数据，
在有一个陈旧的系统的情况下，如果升级API可以优先使用微服务的形式，将数据库进行独立拆分，将原来的数据库原原本本地固定在旧系统中，然后在独立的微服务中运行与部署新系统。 如果原有的数据需要在更换结构的前提下在不同的版本的系统下进行共享，那可以使用数据库的卷影复制等功能。如果两个数据表的结构不完全一样
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
# 前言 基于EF Core + MySQL的基本增删改查，示例是基于[.NET6 + EF Core + MySQL 创建实体和数据库、EFCore 数据迁移](https://www.cnblogs.com/lym003/p/17411699.html)项目基础上的内容增加。同时也是对[基于Ca
最近有一个朋友问我这样一个问题： 我的业务依赖一些数据，因为数据库访问慢，我把它放在Redis里面，不过还是太慢了，有什么其它的方案吗？ 其实这个问题比较简单的是吧？Redis其实属于网络存储，我对照下面的这个表格，可以很容易的得出结论，既然网络存储的速度慢，那我们就可以使用内存RAM存储，把放Re
一、逻辑存储结构 表空间(Tablespace)：一个mysql实例，及一个数据库实例，可以对应多个表空间(ibd文件)，用于存储记录，索引等数据。 段(Segment)：分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback
注入漏洞通常是指在可输入参数的地方，通过构造恶意代码，进而威胁应用安全和数据库安全。常见的注入漏洞包括：SQL注入和XSS跨站脚本攻击。 这篇文章我们主要讲SQL注入，SQL注入即是指web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断或过滤不严，攻击者可以在web应用程序中事先定义好的查询语句的结尾上添加
https://zhuanlan.zhihu.com/p/647831844 前言 在日常业务使用或运维管理 TiDB 的过程中，每个开发人员或数据库管理员都或多或少遇到过 SQL 变慢的问题。这类问题大部分情况下都具有一定的规律可循，通过经验的积累可以快速的定位和优化。但是有些情况下不一定很好排查
一般而言，在生产环境中无法在最初时就精确地评估每个硬盘分区在日后的使用情况，因此会导致原先分配的硬盘分区不够用。比如，伴随着业务量的增加，用于存放交易记录的数据库目录的体积也随之增加；因为分析并记录用户的行为从而导致日志目录的体积不断变大，这些都会导致原有的硬盘分区在使用上捉襟见肘。硬盘分好区或者部...
1）漏洞简介 SQL 注入简介 SQL 注入 即是指 Web 应用程序对用户输入数据的合法性没有判断或过滤不严，攻击者可以在 Web 应用程序中事先定义好的查询语句的结尾上添加额外的 SQL 语句，在管理员不知情的情况下实现非法操作，以此来实现欺骗数据库服务器执行非授权的任意查询，从而进一步得到相应
MySQL 8.0中的数据字典，通过对两级缓存的逐级访问，以及精妙的对缓存未命中情况的处理方式，有效的加速了在不同场景下数据库对DD的访问速度，显著的提升了数据库访问元数据信息的效率。
流式查询流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用可以通过迭代器每次取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。例如我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询。 而分页查询就需要我们按照顺序查询并设置一个参数来记录当前进度并在下次查询时
HBase是一款开源高可靠性、扩展性、高性能和灵活性的分布式非关系型数据库，本文围绕数据库选型以及使用HBase的痛点展开，从四个方面对HBase的使用进行优化，取得了一些不错效果。
Apifox 新版本上线啦！！！ 看看本次版本更新主要涵盖的重点内容，有没有你所关注的功能特性： 自动化测试支持设置「定时任务」 支持内网自部署服务器运行「定时导入」 数据库均支持通过 SSH 隧道连接 自动化测试数据库操作优化 将 Apifox 更新至最新版，一起开启全新体验吧！ 更新至 Apif
生成全局唯一 ID 全局唯一 ID 需要满足以下要求： 唯一性：在分布式环境中，要全局唯一 高可用：在高并发情况下保证可用性 高性能：在高并发情况下生成 ID 的速度必须要快，不能花费太长时间 递增性：要确保整体递增的，以便于数据库创建索引 安全性：ID 的规律性不能太明显，以免信息泄露 从上面的要
ELK作为业界最常用日志同步方案，我们今天尝试一下使用docker快速搭建一套ELK方案。ELK使用国内加速源拉取的镜像比较旧，有条件的朋友可以拉取官网的源。elasticsearch作为日志储存库（数据库），kibana的作用通过elasticsearch的API接口调取其中数据作可视化分析，lo
跟着官方文档熟悉一遍创建spring工程的步骤 https://spring.io/guides/gs/spring-boot https://juejin.cn/post/7077958723829760008 demo简介 整个demo的预期目标是： 管理一堆玩家的数据，数据库使用的是现成的我们
问：你最害怕的事情是什么？ 答：搓澡 问：为什么？ 答：因为有些人一旦错过，就不在了 Explain 这个词在不同的上下文中有不同的含义。在数据库查询优化的上下文中，"EXPLAIN" 是一个常用的 SQL 命令，用于显示 SQL 查询的执行计划。执行计划是数据库如何执行查询的一个详细描述，包括它将
