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MySQL EXPLAIN 中 filtered 字段的困惑 在 MySQL 中使用 EXPLAIN 命令查看查询计划时，可能会看到 filtered 字段。该字段让人困惑，因为它看起来是表示过滤出的记录所占的百分比。然而，实际情况并非如此。 filtered 字段的含义 filtered 字段表示的是存储引擎返回的数据经由服务器层过滤后，剩下多少满足查询条件的记录数量的百分比。因此，该值越大，表示过滤掉的记录越少，查询效率就越好。 常见的误解 网上经常有说法称 filtered 值越小越好。这是因为 filtered 值小通常意味着有很多记录被过滤掉，从而导致更高的资源消耗和查询变慢。然而，这不一定总是成立。 filtered 值小的原因 filtered 值小可能是由于几个原因： 查询条件过于严格：查询条件可能过滤掉了大量的记录，从而导致 filtered…

统计近 30 万条数据时间过长？ 当需要统计大量数据时，例如这里提到的二十九万条数据，mysql 的执行速度似乎令人担忧，直接使用 count(*) 查询需要 13 秒多。对于这种数量级的数据，这个时间开销是否正常呢？ 可能的优化方案 避免使用 count(*)： count(*) 对整个表进行全表扫描，对于大表来说代价比较高。建议将其替换为条件查询或索引扫描。 维护统计数据： 不要在每次查询时都统计，可以考虑通过触发器或其他机制在数据更新时自动维护统计数据。 利用触发器： mysql 支持使用触发器来在事件发生时自动执行任务，可以在数据更新时自动更新统计数据，避免手动维护。 具体实现 以下是一个使用触发器维护统计数据的示例： CREATE TRIGGER `trigger_t_order` AFTER INSERT ON `t_order_old`…

根据时间段制作 MySQL 唯一索引 用户希望每小时限制用户只能向数据库插入一条数据。例如，当用户在 10:15 插入数据后，在 10:15 至 11:15 之间不能再插入数据。为了避免因接口导致多个数据在 10:15 至 11:15 时间段内入库，用户希望使用唯一索引来实现。 解决方案 遗憾的是，使用数据库的角度难以直接解决此问题，因为时间点是可变的。但是，可以采用以下两种方法： 1. 使用 Redis 分布式锁（高频率插入） 使用 Redis 加锁，获取数据库中的最大时间。 如果 Redis 中没有最大时间，则从数据库中获取。 将最大时间比较后更新并保存到 Redis…

redis通过以下优化适用于高并发场景：1. 内存存储，消除磁盘i/o延迟；2. 针对高并发优化的数据结构；3. 主从复制提供冗余和可伸缩性；4. rdb和aof持久化机制确保数据安全；5. 集群工具提高可伸缩性和可用性；6. 发布/订阅实现实时数据更新；7. 管道线化降低网络开销。实际例子包括社交媒体会话存储、电商购物车管理、游戏引擎玩家状态缓存。 Redis如何用于高并发 Redis是一个在内存中存储数据的开源数据库，以其出色的性能和可伸缩性而闻名。它广泛用于高并发场景中，通过以下方式进行优化： 1. 内存存储 Redis将数据存储在内存中，而不是磁盘上。这消除了磁盘I/O延迟，极大地提高了读写速度。 2. 数据结构 Redis提供各种数据结构，例如字符串、列表、集合和散列表。这些结构针对高进行了优化，支持快速插入、删除和更新操作。 3. 复制 Redis提供主从复制功能，允许创建多个从节点从主节点复制数据。这提供了冗余和提高了可伸缩性，因为从节点可以分担读取负载。 4. 持久化 Redis支持两种持久化机制：RDB（快照）和AOF（追加只写文件）。RDB定期创建数据快照，而AOF则记录所有写入操作，以确保数据在发生故障时不会丢失。 5. 集群 Redis Sentinel和Redis Cluster工具允许您将多个Redis实例组合成集群。这进一步提高了可伸缩性和可用性，因为它允许您水平扩展集群以处理增加的负载。 6.…

go连接资源释放问题：、 redis 在go中，使用 hub.com/go-redis/redis 包管理 redis 连接。其在初始化时创建了一个连接池，供应用程序使用。该连接池包括各种配置，如最大连接数、空闲连接数等。 在使用 redis 连接池时，不需要手动关闭连接。连接池负责管理连接，当超出最大连接数时会创建新连接，当空闲时间超过闲置超时时间时会关闭旧连接。因此，你无需在意显式关闭 redis 连接。 mysql go中使用gorm.io/gorm orm 框架连接mysql。与 redis 类似，gorm 在初始化时创建了一个数据库连接池，用于管理数据库连接。 与 redis 不同的是，gorm 的连接池没有自动关闭连接的功能。如果你希望在使用后释放 mysql 连接，可以在代码中使用 defer 语句显式关闭连接。例如： func…

优化 MySQL 负载 问题分析： 经过排查，MySQL 数据库被确定为导致系统负载过高的原因。 解决方法： 重新安装 MySQL： 彻底清理 MySQL 配置文件。 重新安装 MySQL 并启动服务。 检查 I/O 性能： 使用 iozone 工具测试 U 盘和 HDD 的读写性能，结果表明 U 盘的写性能较差。 减少数据库负载：…

mybatis plus精准匹配纯数组和对象数组 在 mybatis plus 中，匹配数组需要考虑数组的类型，分为纯数组和对象数组。 纯数组 纯数组是指元素类型为基本类型（如 int、float）的数组。对于纯数组，可以使用 like 方法进行匹配，但是需要注意潜在的不精确匹配问题。推荐使用数据库原生 json 支持函数进行精确匹配。例如，在 中可以使用 json_contns 函数： string tipid = "1617784249885577217"; wrapper.and(new consumer<querywrapper<object>>() { @override public void accept(querywrapper<object> querywrapper)…

数据库IO居高不下，原因何在？ 高数据库IO会严重影响服务器性能。对于出现此类问题的 zblog 网站，我们不妨从以下方面排查原因： 查询语句：你提到的两条SQL语句可能是罪魁祸首。这两条语句分别用于根据分类ID和别名获取文章，频繁执行会占用大量IO。 插件：检查你安装的 zblog 插件。某些插件可能会执行额外的查询，导致IO升高。 模板：模板中存在随机调用文章的代码也可能导致IO过高。 根据你的描述，经排查发现问题出在内容页的模板中，由于模板代码会随机调用文章，从而导致频繁的数据库查询，进而造成IO激增。 以上就是Zblog网站数据库IO居高不下，是查询语句、插件，还是模板惹的祸？的详细内容，更多请关注米云网其它相关文章！

优化 redis 内存占用：优化数据结构，使用更合适的数据结构；限制值大小，压缩较大值；设置过期策略，自动删除不常访问的数据；定期清除临时或过期数据，重写 aof 文件以释放空间；分片数据集到多个实例，实现负载均衡；使用 redis cluster 实现分布式部署，自动分片和负载均衡；减少同时打开的连接数，使用连接池；定期监控内存占用和性能，优化配置参数。 Redis 过高解决方案 Redis 是一个内存数据库，因此内存占用是影响其性能的一个关键因素。当 Redis 的内存占用过高时，可能会导致服务器崩溃或性能大幅下降。 解决方案 解决 Redis 内存占用过高的办法主要有以下几种： 1. 优化数据结构 使用更合适的 Redis 数据结构。例如，对于需要按顺序访问的数据，可以使用列表（list）或集合（set）代替散列（hash）。 考虑使用 Redis 模糊集合（fuzzy set）等优化数据结构，可以大幅减少内存占用。 2.…

中使用视图 什么是视图？ 视图本质上是数据库中的虚拟表，它从一个或多个表中检索数据，并以特定的方式呈现给用户。视图不会存储实际数据，而是根据查询结果动态生成。 在Navicat中创建视图 打开数据库连接。 右键单击“浏览”面板中的数据库或模式。 选择“创建”>“视图”。 在“创建视图”向导中，为视图输入名称。 在“查询”选项卡中编写SQL查询以定义视图。 单击“确定”创建视图。 使用视图的好处 数据抽象：视图可隐藏底层表结构的复杂性，使数据更容易访问和理解。 数据安全：视图可限制对的访问，仅显示用户所需的字段或行。 数据完整性：视图可以自动执行数据验证和约束，确保数据的准确性。 性能优化：视图可以通过缓存常见查询的结果来提高性能。 在Navicat中管理视图 查看视图：右键单击视图并选择“查看数据”。 编辑视图：右键单击视图并选择“编辑”。 删除视图：右键单击视图并选择“删除”。 刷新视图：右键单击视图并选择“刷新”。 实例 假设有一个名为“员工”的表，包含以下列： 员工ID 姓名 部门ID 要创建一个显示每个部门中员工数量的视图，可以使用以下SQL查询： CREATE VIEW…