《MySQL高级篇》十四、多版本并发控制
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【面试大全-高并发】-接口怎么做的幂等
第四种：加唯一索引,绝大数情况下，为了防止重复数据的产生，我们都会在表中加唯一索引，这是一个非常简单，并且有效的方案。为了解决这个问题，可以加悲观锁，通过id将用户 A 的那行数据锁住，在同一时刻只允许一个请求获得锁，更新数据，其他的请求则等待。第一种：插入之前先查询，在保存数据的接口中，我们防止产
【MySQL】《狂飙》电视剧火了，如果程序一直狂飙，扛不住了，怎么办呢？
由于查询次数过多的话，对于排序的效率还是有一定的影响的。表示查询的列未被索引覆盖，且where筛选条件是索引的前导列，这意味着用到了索引，但是部分字段未被索引覆盖，必须通过“回表查询”来实现,性能不是很好。表示查询条件中虽然出现了索引列，但是有部分条件无法使用索引，会根据能用索引的条件先搜索一遍再匹
MongoDB 4.0支持事务了，还有多少人想用MySQL呢？
MongoDB数据库实战系列，打造精品专栏。
CentOS7安装Oracle完整教程（超级详细，亲测完美）
2.修改CentOS系统标识 (由于Oracle默认不支持CentOS)2.1.删除CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)（快捷键dd），改成redhat-73.修改sysctl.conf添加以下内容:4.修改完后,启用新的配置5.安装必须的软件包6.创建安装ora
MySQL高级篇（SQL优化、索引优化、锁机制、主从复制）
目录0 存储引擎介绍1 SQL性能分析2 常见通用的JOIN查询SQL执行加载顺序七种JOIN写法3 索引介绍3.1 索引是什么3.2 索引优劣势3.3 索引分类和建索引命令语句3.4 索引结构与检索原理3.5 哪些情况适合建索引3.6 哪些情况不适合建索引4 性能分析4.1 性能分析前提知识4.2
Mysql 我随手造200W条数据，给你们讲讲分页优化。
数量量太大，怎么分页优化？
深入理解mysql的内核查询成本计算
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开发者对抗软件创新焦虑的“180 法则” | 对话MongoDB CTO Mark Porter
当然，行业或产品不同，所需的时间可能更短。毋庸置疑，要想在百花齐放、百家争鸣的科技领域脱颖而出，对于不少技术团队而言，经常需要周旋于技术负债、不必要的复杂的数据结构，以及截然不同的框架、工具链和编程语言之间，导致创 新面临多重挑战。作为一款开源的 NoSQL 文档数据库， MongoDB 自 20
【Redis数据库 第4章】redis中的hash类型全部命令使用介绍，最详细版使用演示
当对象的某个属性需要频繁修改时，不适合用 string+json，因为它不够灵活，每次修改都需要重新将整个对象序列化并赋值，如果使用 hash 类型，则可以针对某个属性单独修改，没有序列化，也不需要修改整个对象。Count count：可选，count处是返回多少个，某个字段的字节数大于64字节,或
mybatis-plus实现分页（好用）
一次学会mybatis-plus的分页方法！！！
npm 与 yarn 安装指定版本包、删除依赖；快速删除 node_modules 文件
/ --save-dev 将依赖包名称添加到 package.json 文件 devDependencies 下，开发时候依赖的东西。npm install xxx --save // 简写：npm install xxx -S 或 npm install xxx。npm install xxx -
【微服务】分布式搜索引擎elasticsearch（2）
DSL查询文档(全文检索查询,精准查询,地理坐标查询,复合查询),搜索结果处理(排序,分页,高亮),RestClient查询文档
【MySQL进阶】MySQL触发器详解
小杨带你学MySQL进阶内容触发器的相关知识，一文让你掌握触发器的相关操作以及触发器的优缺点等相关知识。
超市进销存之openGauss数据库的应用与实践
本文设计从最基本的核心表设计出发，使用openGauss数据库，完成最基本的超市进销存管理任务。
【Redis】.net core 3.1 Redis安装和简单使用
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API
openGauss数据库源码解析系列文章——备份恢复机制：openGauss全量备份技术
本章主要介绍openGauss的备份恢复原理和技术。备份恢复是数据库日常维护的一个例行活动，通过把数据库数据备份到另外一个地方，可以抵御介质类的损坏，增加数据库数据的可靠性。数据库的备份恢复主要分为逻辑备份恢复和物理备份恢复。
微服务 初始 分布式搜索引擎 Elastic Search
什么是Elastic search？ 快速入门ES！
零基础学MySQL（四）-- 数据库最常用的操作【查询基础篇 -- 单表查询】
如果select语句中同时包含以上字句，那么他们的顺序是：where --> group by --> having --> order by --> limit。
数据分析：SQL和Python
with as 也叫做子查询部分，类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的sql语句查询结果，必须和其他的查询语句一起使用，且中间不能有分号，目前在oracle、sql server、hive等均支持 with as 用法，但 mysql并不支持！
