HashMap 的遍历方法有很多种，不同的 JDK 版本有不同的写法，其中 JDK 8 就提供了 3 种 HashMap 的遍历方法，并且一举打破了之前遍历方法“很臃肿”的尴尬。
这样写看起来很正常，但实际在数据量大了之后，使用起来开始出现问题，越来越慢，慢到不可接受，甚至影响其他的读写操作。
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称作回表过程，而且这个回表过程是可以被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。
此时我们需要使用游标，通过游标的方式来遍历select查询的结果集，然后对每行数据进行处理。
1、第一个for循环，对arr数组进行子元素遍历，主要遍历arr数组的行 2、第二个for循环，对arr数组下面的子数组进行遍历,主要遍历arr数组的列 3、实际上我们可以把二维数组理解为一张表格，有行、有列,这样有很好的理解循环了
这里maxOpenConns设置为1，但是这里有两次查询，需要两个连接，通过调试发现一直阻塞在
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
此时我们需要使⽤游标，通过游标的⽅式来遍历select查询的结果集，然后对每⾏数据进⾏处理。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题，当时也不大清楚里面的原理，硬着头皮回答的，当然，最终面试也没过，哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西，就有种恍然大悟的感觉，这里分享给大家，欢迎拍砖~
点击上方蓝字每天学习数据库 我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？ 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 根据指定的字段排序来显示结果，是我们写应用时最常见的需求之一了，比如一个交
我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？
在上篇文章中我介绍了MySQL在C语言中的基本 api，虽然只是基本的接口，但是我们依旧可以发现有这许多问题，比如，创建对象后必须手动释放，查询结果后必须手动释放否则就会有大量的内存泄漏问题出现，当然在C语言中对于MySQL多线程的把握，需要大量的锁去实现，这不仅提高代码的复杂程度，更是进一步的把后续的维护成本大大提升。
编写程序时经常有代码需要重复运行，python提供了while和for进行循环操作。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
目录遍历又称"路径遍历"，由于web服务器配置错误导致网站的目录暴露可以被随意浏览，这种被称为"目录遍历"
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
本节介绍如何自己DIY一个数据库管理工具，可以在页面输入sql 进行简单的增删改查操作。 首先，找到xampp的安装目录，打开htdocs： 新建一个php文件，名称为 mysqladmin.php
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭，其实之前我也不知道到底哪个执行起来快，到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏，其中专门有一节是对这个问题的讨论，看完后也是解除了长久以来的疑惑。
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
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在整个计算机运行系统里，Cpu，内存，和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中，Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中，这篇博客中详细讲解了二叉树结构，以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理，文章底部留下来几个常用的问题。
这个问题可能比较抽象，如果对MySQL索引结构不理解的人来说，可能蒙，所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因，主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始，然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K，而不是更大?
统计数据的需求在我们日常开发中是非常容易遇到了，MySQL也支持多种的计算的函数，
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章，里面好几次都提到了页（Pages）这个概念，但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过，但当时的重点是内存架构，就没有展开深入。
首先对于熟悉Oracle 的DBA 来说，hash join并不陌生，尤其涉及到多个表join时 执行计划出现 hash join ，一般来说hash join的执行效率是比 Nest Loop 要好。运维MySQL 之后DBA也对MySQL 提出支持hash join的诉求。MySQL 在8.0.18 版本终于支持hash join了。那么什么是hash join呢？
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 2 篇，第 1 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析
MYSQL * stdcall mysql init (MYSQL *mysql): 初始化一个数据库.如果传NULL.则返回一个数据库对象
谈到索引，大家并不陌生。索引本身是一种数据结构，存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间，最大程度减少磁盘 IO。
本文介绍了Python操作mysql，执行SQL语句，获取结果集，遍历结果集，取得某个字段，获取表字段名，将图片插入数据库，执行事务等各种代码实例和详细介绍。
背景 需要搞mysql数据同步，从一台服务器把数据库同步到另外一台服务器上，如果折腾过的话，就知道有个这玩意--mysqldump，其实就是mysql自带的一个命令而已 操作步骤 1. 认识mysql
数据管理模块，基于mysql数据库进行数据管理以及封装数据管理模块实现数据库访问。因此，在数据库中，我需要为每一张表创建出对应类，通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数 据，这样的话当我们要访问哪张表的时候，使⽤哪个类实例化的对象即可。
MySQL 锁机制是数据库管理系统中用于协调多个用户同时访问和修改数据的方式，以确保数据的一致性和完整性。MySQL 锁机制主要包括以下三种类型：记录锁、间隙锁和临键锁。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
如何加快查询，最直接有效的办法就是增加索引，在不使用索引的情况下试图采用其他方式加快查询就是在浪费时间。本文先介绍下MySQL索引的基本数据结构，再对索引的基本规则做下总结。
大多数人，都会开两个窗口，分别起两个事务，然后 update 同一条记录，在发起第二次 update 请求时，block，这样就说明这行记录被锁住了：
MyBatis批量插入数据实现（MySQL）
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
conut($arr);用于统计数组元素的个数。 for循环只能用于遍历，纯索引数组！！！！ 如果存在关联数组，count统计时会统计两种数组的总个数，使用for循环遍历混合数组，导致数组越界！！
游标中有个指针，当打开游标的时候，才会执⾏游标对应的select语句，这个指针会指向
索引为什么能提高数据访问性能很多人只知道索引能够提高数据库的性能，但并不是特别了解其原理，其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏，这样对他说：“请帮我借一本计算机类的数据库书籍，是属于 MySQL 数据库范畴的，叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别，前往存放“计算机”书籍区域的书架，然后再寻找“数据库”类存放位置，再找到一堆讲述“MySQL”的书籍，最后可能发现目标在藏(也可能已经借出
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