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阿巴～阿巴～

告别命令行：Navicat可视化操作数据库（附安装使用教程）目录一、Navicat 是什么？二、支持的数据源三、核心功能与特性1、可视化连接与管理2、数据可视化编辑与查询

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MySQL中实现“小计”与“合计”最近经常在工作中遇到统计数据报告场景，其中要求某个分组的小计或合计，在此记录下MySQL中实现小计的方法。

在 Ubuntu 上安装 Docker 并部署 MySQL 容器在现代软件开发与运维中，Docker 已成为容器化部署的主流工具。它能帮助我们快速、一致地运行应用程序，而无需担心环境差异问题。本文将带你一步步在 Ubuntu 系统上安装 Docker，并使用 Docker 部署一个 MySQL 数据库容器。

Linux系统下MySQL服务器关键配置优化指南作为关系型数据库的核心，MySQL的性能表现与底层Linux系统的资源调度、内存管理、IO处理密切相关。在高并发、大数据量的业务场景中，默认的Linux系统配置往往无法满足MySQL的高效运行需求，甚至可能导致性能瓶颈或数据安全风险。本文将聚焦Linux系统中与MySQL性能强相关的IO调度算法、文件句柄数、交换空间、内存脏页四大核心配置，详细讲解其原理、查看方法、修改步骤及针对MySQL的优化建议，帮助运维人员打造更稳定、高效的数据库运行环境。

MySQL分页查询优化：从基础到进阶实践在日常业务开发中，分页查询是高频操作，比如列表页数据展示、历史记录查询等。但当数据量达到万级以上时，普通的limit分页往往会出现性能瓶颈。本文基于实际测试场景，详细分析MySQL分页查询的执行原理，并针对不同排序场景提供优化方案，附完整测试代码与执行计划对比。

索引的使用及设计规则索引列运算：不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。explain select * from tb_user where phone='17799990015'; explain select * from tb_user where phone=17799990015;

MySQL Join关联查询：从算法原理到实战优化在MySQL日常开发中，JOIN关联查询是高频操作，但相同的业务需求，不同的关联方式可能导致数倍的性能差异。其核心症结在于Join算法的选择与执行计划的优化。本文将系统拆解MySQL中5种核心关联查询算法，结合实战案例分析适用场景，并总结可落地的优化策略。

深入理解MySQL_5 BufferPool缓冲池作者：田超凡1 Innodb引擎会在mysql启动的时候，向操作系统申请一块连续的空间当做buffer pool，空间的大小由变量innodb_buffer_pool_size确定

MySQL-InnoDB锁与事务问题：INSERT插入操作会加锁吗？下面的结构图展示了InnoDB锁的分类体系：InnoDB锁分类按锁模式

高效统计mysql数据踩坑笔记！！！经验总结-常识！！！经验总结-查询命令优化：（本次只是挖取数据，尽量用到已有的索引，所以不考虑新加索引） 6. 查询命令使用前可以用explain 查看是否有用到索引，比如这里就用到索引 playerId,且不需要回表

TDSQL-MySQL相对MySQL5.7版本主从复制性能优化TDSQL8.0 版本提升复制效率的性能优化 1. 支持表级别并行复制，显著降低主备延迟 TDSQL 在 8.0 版本中引入了表级别并行复制功能，通过设置复制模式变量 slave_parallel_type 为 TABLE，实现基于表粒度的并行回放，有效提升备机应用 binlog 的并发能力。该优化特别适用于多表并发写入场景，可显著降低主备延迟。

【开题答辩实录分享】以《学生心理预防监控信息系统的设计与实现开题报告》为例进行选题答辩实录分享大家好，我是韩立。写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。

姓蔡小朋友

MySQL读写锁（元数据锁、意向锁、行锁、间隙锁、临键锁）锁机制用来保证多线程（同一事务、不同事务之间）并发访问同一行数据引发的数据一致性问题。MySQL的锁分为以下三类：

mysql数据存在则更新、不存在插入数据库 controller层

数据分析之(MySQL+普通程序) VS (Python的NumPy/Pandas)理论上“MySQL+普通程序（如Python原生循环、Java等）”确实能实现数据分析需求，但NumPy/Pandas并非简单的“程序处理”替代，而是通过底层优化和高阶封装，在效率、开发效率、功能完整性上形成了普通程序无法比拟的绝对优势。下面从核心痛点和具体优势展开拆解：

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线上问题排查记录——MySQL 子查询报错 “Subquery returns more than 1 row” 问题总结在执行一个包含多个 UNION ALL 的复杂查询时，报错：该查询的核心是多个标量子查询（correlated subquery）用于从字典表 zz_global_dict_item 中取 item_name：

最贪吃的虎

Spring Boot 自动装配（Auto-Configuration）深度实现原理全解析人这一生，像在排队等一碗汤，排到了，碗却碎了。可还得蹲下，把碎片舔干净——因为那上面，还沾着点咸味。

小波小波轩然大波

mysql技术结构化数据：可通过二维表表达，有固定格式和长度，适用于关系型数据库存储，如用户信息表。半结构化数据：介于结构化与非结构化之间，无严格表结构但含语义标记，例如 HTML、JSON、XML 数据。

MySQL数据库(Database)是按一定逻辑结构和组织方式存储、检索和维护数据的系统。它可以看作是能够长期存储，由计算机主导，统一管理的数据集合。

冰冰菜的扣jio

MySQL高性能优化合集sqlQPS = 系统每秒能够处理的请求（Query / Request）数量所有业务表必须包含以下通用字段，保障数据可追溯、可管理：