不使用join的原因：1.DB承担的业务压力大，能减少负担就减少。当表处于百万级别后，join导致性能下降； 2.分布式的分库分表。这种时候是不建议跨库join的。目前mysql的分布式中间件，跨库join表现不良。 3.修改表的schema，单表查询的修改比较容易，join写的sql语句要修改，不容易发现，成本比较大，当系统比较大时，不好维护。 不使用join的解决方法： 在业务层，单表查询出数
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2023-08-18 20:05:14
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在早期的数据库表结构设计中，往往会把一张表引用另外一张表的字段（通常是 id）作为外键，借助 MySQL 自动维护外键，确实能够省掉很多开发工作，但是外键实际的代价不低，很多数据表设计规范已经明确禁止使用外键。本篇将介绍外键存在的缺陷。目前，在 MySQL 内置存储引擎中，只剩下 InnoDB 还在支持外键，因此如果要使用外键可选择的存储引擎不多。外键并不是没有代价的。事实上，外键通常会需要服务器
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2023-09-08 12:44:49
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前面我们学习了UNION 和INTERSECT 等集合运算，这些集合运算的特征就是以行方向为单位进行操作。通俗地说，就是进行这些集合运算时，会导致记录行数的增减。使用UNION 会增加记录行数，而使用INTERSECT 或者EXCEPT 会减少记录行数。但是这些运算不会导致列数的改变。作为集合运算对象的表的前提就是列数要一致。因此，运算结果不会导致列的增减。而JOIN——联结 运算是将其他表中的列
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2024-05-28 22:53:54
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# MySQL中的表设计：不加主键的影响与思考
在数据库设计中，主键是每个表中数据记录的唯一标识。它不仅可以有效防止数据重复，还能帮助加速数据的检索。然而，在某些情况下，开发者可能选择不为表添加主键。本文将探讨不加主键的影响，并通过实例来加深理解。
## 一、主键的基本概念
主键是指在数据库表中能够唯一标识一条记录的字段。在MySQL中，主键有以下几个核心特性：
- **唯一性**：主键必
大家对join应该都不会陌生，join可以将两个表连接起来。join流程详解join 是指 将两个表连接起来，两个表分别为 驱动表 和 被驱动表。我们拿下面的这个sql举例，select t1.id,t2.id from t1 inner join t2 on t1.id = t2.id where t1.id > 10;t1和t2 都对 id 建立了索引，我们假设 t1 是驱动表，t2
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2023-08-10 09:47:34
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sql中的连接查询有inner join(内连接）、left join(左连接)、right join（右连接）、full join（全连接）四种方式，它们之间其实并没有太大区别，仅仅是查询出来的结果有所不同。 例如我们有两张表：这里写图片描述Orders表通过外键Id_P和Persons表进行关联。1.inner join（内连接），在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集。我们使
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2023-11-02 16:13:33
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## MySQL插入数据不加列名的使用及注意事项
在使用MySQL进行数据库操作时，插入数据是最常用的功能之一。通常，在执行`INSERT`语句时，我们可以选择是否在插入时指定列名。本文将探讨在MySQL中不加列名进行插入的方式以及相关的注意事项。
### 基本语法
在MySQL中，`INSERT`语句的基本格式是：
```sql
INSERT INTO 表名 (列名1, 列名2, 列名3
# 如何在 MySQL 中实现“SQL 不加缓存”
在数据库开发中，许多时候为了提高查询性能，开发者会使用缓存。然而，在某些情况下，你可能会希望直接从数据库中获取最新数据，而不是依赖于可能已经过期的缓存。这样做的一个主要目的就是确保数据的准确性和实时性。本文将手把手教你如何在 MySQL 中不使用缓存，并详细阐述每一步骤的实现。
## 实现步骤概览
| 步骤 | 描述
# MySQL DELETE 不加 WHERE
在 MySQL 中，DELETE 语句用于从表中删除数据。通常，我们会使用 WHERE 子句来指定删除的条件，以便只删除符合条件的数据行。然而，在某些情况下，可能会有意无意地忘记添加 WHERE 子句，这将导致删除整个表中的所有数据，这是一个非常危险的操作。
## 为什么要小心使用 DELETE 不加 WHERE
DELETE 不加 WHERE
原创
2023-11-18 03:43:56
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# MySQL 更新不加锁
在数据库中，更新操作是非常常见的操作之一。然而，在高并发的场景下，更新操作可能会导致数据的冲突和竞争问题，因此需要采取一些措施来处理这些问题。本文将介绍如何在 MySQL 数据库中进行更新操作而不加锁，以及实现这一目标的一些常用方法。
## 为什么需要不加锁的更新？
在多用户并发访问数据库的情况下，如果一个用户对某个数据进行更新并加锁，其它用户在此期间就无法访问该
原创
2024-02-17 07:44:28
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MYSQL数据库适用场景广泛，相较于Oracle、DB2性价比更高，Web网站、日志系统、数据仓库等场景都有MYSQL用武之地，但是也存在对于事务性支持不太好(MySQL 5.5版本开始默认引擎才是InnoDB事务型)、存在多个分支、读写效率瓶颈等问题。所以如何用好MYSQL变得至关重要，一方面需要通过MYSQL优化找出系统读写瓶颈，提高数据库性能；另一方面需要合理涉及数据结构、调整参数，以提高用
# 如何实现spring不加载mysql
## 概述
在使用Spring框架开发时，有时我们并不需要加载mysql数据库，可以通过配置来实现。本文将介绍如何实现Spring不加载mysql数据库。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[配置Spring不加载mysql]
B --> C[结束]
```
### 步骤表格
| 步
原创
2024-05-20 06:07:53
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# MySQL 不加锁查询
在数据库操作中，对于大量并发读取操作的情况，我们通常会考虑使用加锁来确保数据的一致性。但是，在某些情况下，我们可能需要进行不加锁查询，以提高查询效率和降低系统负担。本文将介绍MySQL数据库中不加锁查询的方法，并提供代码示例。
## 不加锁查询的优点
不加锁查询主要用于读取操作，其优点包括：
1. 提高查询效率：不加锁查询不会阻塞其他事务的读取操作，可以提高查询
原创
2024-05-01 05:10:04
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# MySQL 事务与不加锁的机制
## 引言
在现代数据库管理系统中，事务的概念尤为重要。事务是一系列操作的组合，这些操作要么全部成功，要么全部失败。MySQL的事务管理能够有效地维护数据的一致性和完整性。然而，在某些情况下，我们希望事务能够在不加锁的情况下执行，以提高系统的并发能力和性能。本文将探讨MySQL事务的不加锁机制，并通过代码示例进行说明。
## 事务的基本概念
### 事务
原创
2024-10-02 03:51:01
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# 实现 MySQL DDL 不加锁的方法
## 引言
MySQL 是一款常用的关系型数据库，使用 DDL（Data Definition Language）对数据库进行操作时，通常需要对表加上写锁，以防止并发操作引起的数据不一致。然而，在一些特定场景下，我们希望在进行 DDL 操作时不加锁，以提高数据库的性能和可用性。本文将介绍实现 MySQL DDL 不加锁的方法，帮助刚入行的开发者快速掌握
原创
2023-11-30 16:06:34
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# MySQL Dump 不加锁：带你理解数据备份的灵活性
在数据库管理的过程中，数据备份是一个重要的环节。MySQL 提供了多种备份方式，其中最常用的工具之一是 `mysqldump`。然而，很多开发者在使用 `mysqldump` 时，可能会遇到加锁的问题。本文将探讨 MySQL Dump 不加锁的概念，并提供相关代码示例，帮助你更好地理解这一技术。
## 什么是 `mysqldump`？
原创
2024-09-11 05:37:43
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# 如何实现“Mysql查询不加锁”
## 介绍
在数据库操作中，加锁是一种常见的操作，但有时候我们希望进行查询操作时不加锁，这样能够提高查询效率。本文将介绍如何在Mysql中实现查询不加锁的操作。
## 流程
下面是实现“Mysql查询不加锁”的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 连接到数据库 |
| 2 | 开启事务 |
| 3 | 执
原创
2024-02-23 03:50:48
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为什么需要join 为什么需要join?join中文意思为连接，连接意味着关联即将一个表和多个表之间关联起来。在处理数据库表的时候，我们经常会发现，需要从多个表中获取信息，将多个表的多个字段数据组装起来再返回给调用者。所以join的前提是这些表之间必须有关联字段。 join的分类 join分为两种，inner join和outer join，其中outer join分为三种，left out
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2023-07-09 20:07:22
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Mysql的Join就是联表查询，常用链接分为：内连接，右连接，左连接。Mysql是不支持外连接，还有自然链接没用用过。首先下图是链接数学几何定义 1》笛卡尔积：CROSS JOIN 笛卡尔积就是将A表的每一条记录与B表的每一条记录交叉链接在一起。假如，A表有10条记录，B表有5条记录，笛卡尔积产生的结果就会产生50条记录。所以链接表时候不做条件赛选就等于慢查询，极大浪费资源。2>
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2023-07-03 16:02:58
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有几个问题... bhds_mileage和之间的部分笛卡尔积(叉积)bhds_timecard，因为一个表中的每个明细行(组内)将与另一表中的明细行“交叉连接”。发生在GROUP BY操作折叠行并计算SUM之前。这就解释了为什么您看到“膨胀的”值。解决方法是在内联视图中计算至少一个SUM()聚合...像第一个查询中的一个一样完成SUM()/ GROUP BY()。为了清楚起见，您可以对两个原始查
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2023-09-21 09:14:33
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