1.数据库语句是如何优化的？查询语句中不要使用select *尽量减少子查询，使用连接查询减少使用 IN 或者 NOT IN，使用exists，not exists或者关联语句代替，left join 替换 in，between 替换 in ( 如果 in 的条件是连续的)or的查询尽量用union或者union all代替（在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，union all会更好）应尽
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2024-03-28 18:46:58
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1 JPA（Java Persistence API，Java持久化API），定义了对象-关系映射（ORM）以及实体对象持久化的标准接口。JPA是JSR-220（EJB3.0）规范的一部分，在JSR-220中规定实体对象（EntityBean）由JPA进行支持。所以JPA不局限于EJB3.0，而是作为POJO持久化的标准规范，可以脱离容器独立运行，开发和测试更加方便。JPA在应用中的位置如
B+树总结根据以下几篇文章总结的自己的心得，便于自己理解B+树内部平衡详解B+树存储原理B+树存储MySQL索引-B+树(看完你就明白了)从B树、B+树、B*树谈到R 树我们一般看到的B+树都如下图所示看了很多文章因为都跟这个图类似。这里有几个问题:1.为什么节点上的key值能是别的数字比如(6 29 66)吗？换句话说节点上的数值显示的哪几个有没有规律？2.节点上的key值能不能比这个多。换句话
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2024-07-29 20:08:19
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在开发使用 JPA (Java Persistence API) 的应用时，我们常常需要利用 MySQL 进行联合查询。本文将深入探讨如何解决“mysql使用jpa联合查询”的问题，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等多个方面。
## 背景定位
在许多企业应用程序中，数据通常分散在多个表中。为了获得全面的系统视图，开发者需要在 MySQL 中进行联合查询。使用 JP
JPA基础及查询规则 JPA JPA是Java Persistence API的简称，中文名Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。 JPA框架中支持大数据集、事务、并发等容器级事务，这使得 JPA 超越了简单持久化框架的局限，在企业应用发挥更大的作用。Spring Boot使用JPA首先在ide
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2024-05-07 16:54:27
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前言最近在学习MySQL的存储引擎和索引的知识。看了许多篇介绍MyISAM和InnoDB的索引的例子，都能理解。像这张索引图：PS:该图来自大神张洋的《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》一文。但许多文章讲述的都是单列索引，我很好奇联合索引对应的结构图是怎样的。疑惑：联合索引的结构是怎样的比方说联合索引 (col1, col2,col3)，我知道在逻辑上是先按照col1进行排序再按照col2进
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2024-04-23 17:46:41
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sqlite android开发中用的很多 本地库存储数据 关键怎么用看你的需求 现在就简单说一下 sqlite Api 操作 第一步 SQLiteOpenHelper 字面sqlite 助手 写一个类 继承SQLiteOpenHelper 并实现三个方法 public class SqliteHelper extends SQLiteOpenHelper{ // 构造 public Sq
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2024-09-04 14:21:00
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JPA里查询实体类因@Id导致的数据重复及使用联合主键的解决方法实体类代码：Repository代码：java代码：表数据：遇到的问题：@Id不能乱用，对应的列若有重复，查询到的数据会一直是第一条：使用联合主键完美解决使用注解@IdClass绑定复合主键类 最近用JPA写代码写得比较爽，感觉比mybatis方便多了，但是毕竟JPA是从hibernate上封装的，功能有点强大，也有点不好上手，今天
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2024-07-03 06:55:05
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JPA注释详解参考手册**JPA和Hibernate的关系****Entity****Table****SecondaryTable****SecondaryTables****UniqueConstraint****Column****OneToOne****ManyToOne****OneToMany****ManyToMany****JoinColumn****JoinColumns***
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2024-06-20 09:08:57
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14. 优化专题14.1 查询频繁，数据量大14.1.1 索引使用时机： 表中经常查询的字段可以考虑添加索引。联合索引：若能确认多个条件会同时使用时，可以将这几个条件作为联合索引。单列索引：若条件查询时，这几个条件不是同时用到的话，还是单列做索引比较好些。例子：
如：id,name,income三列需要做索引
查询时同时使用：联合索引要比单列索引要快。
查询时只用到一部分：单列索引要比
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2024-04-24 16:52:26
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github:https://github.com/peterowang/spring-data-jpa-demo单一实体的动态查询： @Service
public class AdvancedUserInfoService{
@Autowired
UserInfoRepository userInfoRepository;
/**
* 简单分页排序查
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2024-06-26 15:55:55
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查询方法的创建内部基础架构中有个根据方法名的查询生成器机制，对于在存储库的实体上构建约束查询很有用，该机制方法的前缀 find…By、read…By、query…By、count…By 和 get…By 从所述方法和开始分析它的其余部分（实体里面的字段）。感兴趣的读者可以到类 org.springframework.data.repository.query.parser.PartTree 查看相
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2024-04-11 11:57:30
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# MySQL联合查询强制使用索引
在数据库查询中，索引是一种非常重要的优化手段。它可以显著提高查询的效率，减少查询时间。但是，在某些情况下，MySQL可能不会自动使用索引，尤其是在联合查询中。本文将介绍如何在MySQL中强制使用索引，并通过代码示例和图表来解释这个过程。
## 索引的重要性
索引是数据库中用于提高查询效率的数据结构。它类似于书籍的目录，可以快速定位到数据的位置，而不需要扫描
原创
2024-07-23 03:49:15
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# MongoDB使用聚合索引联合查询
在使用MongoDB进行查询操作时，我们经常会遇到需要多个条件进行联合查询的情况。为了提高查询的效率，我们可以使用聚合索引来优化查询性能。本文将介绍如何在MongoDB中使用聚合索引进行联合查询。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建集合] --> B[创建索引]
B --> C[查询数据]
```
原创
2024-01-29 05:50:40
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文章更新时间：2021/07/01一、综合例子联合索引第一个字段用范围不会走索引 第一个字段就是范围查询时，可能会导致全表扫而不用索引，因为mysql可能认为第一个条件就是范围查询会导致结果集很大，还要回表，索性就干脆直接全表查询了。-- 第一个条件就用到范围查询，可能会导致全表扫描，而不走索引
EXPLAIN SELECT * FROM t_employees WHERE name
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2023-06-22 23:07:13
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查询方法标准CRUD功能存储库通常对基础数据存储区进行
查询。
使用Spring Data，声明这些
查询将分为四个步骤：声明扩展Repository或其子接口之一的接口，并将其键入它应处理的域类和ID类型，如以下示例所示：interface PersonRepository extends Repository<Person, Long> { … }在接口上声明
查询方法。interface
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2024-03-04 18:20:56
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今天是2021-1-3。一。索引知识回顾看到p44才想起来，索引的两大功能查找数据与排序数据，以前都是想当然以为order by子句中的字段如果不是联合索引的最左列就使用不到，但是也没注意没有出现using filesort。直到看了p44加上自己动手试了才算想通，order by子句在mysql匹配索引的时候也会被算进去，因为mysql从左向右匹配，如果没遇到范围查询那么字段都会算进去：联合索引
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2024-03-04 10:37:12
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2014-11-06 14:46:00
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# 有这样一个表 Pmysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;mysql> insert into P values(1,'张三','F',26),(2,'张三'
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2024-06-15 19:08:53
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# Spring Boot JPA 多表联合查询
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要从多个表中查询数据的场景。Spring Boot提供了JPA（Java Persistence API）来操作数据库，使得多表联合查询变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Spring Boot和JPA进行多表联合查询，并提供相应的代码示例。
## 状态图
```mermaid
stateDiag
原创
2024-01-05 04:13:33
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