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  • 舞姬之光

    舞姬之光

    2025-10-29 18:03:02
    mysql中的数据类型分为哪几类?
    MySQL数据类型主要分为数值、字符串、日期和时间三大类。数值类型包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE和DECIMAL,适用于不同精度的数字存储需求;字符串类型涵盖CHAR、VARCHAR、TEXT系列、BLOB系列、ENUM和SET,分别用于固定或可变长度文本、二进制数据及枚举集合场景;日期和时间类型包含DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP和YEAR,支持从简单日期到高精度时间戳的处理。合理选择类型有助于提
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  • python如何下载模块
    使用pip可安装Python模块,如pipinstall模块名,支持指定版本和国内镜像源加速,安装后通过import验证,建议定期更新pip版本。
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  • 舞姬之光

    舞姬之光

    2025-10-29 19:31:01
    mysql分库分表的切分方法
    分库分表通过垂直和水平切分应对大数据高并发,垂直切分按字段分离热冷数据,水平切分按ID取模、范围、哈希或租户分散数据,结合分库分表中间件实现路由,需预留动态扩容能力,根据业务特性选择合适方案。
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  • 舞姬之光

    舞姬之光

    2025-10-29 19:35:01
    mysql分组查询是什么
    分组查询通过GROUPBY按字段分组并配合聚合函数统计,如SELECTregion,SUM(amount)FROMordersGROUPBYregion;可用HAVING筛选分组结果,实现数据分析。
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  • 舞夢輝影

    舞夢輝影

    2025-10-29 20:57:02
    变量在mysql存储中有哪些类型?
    MySQL变量分为系统变量和用户定义变量。系统变量包括全局变量(如SETGLOBALmax_connections=500)和会话变量(如SETSESSIONsql_mode),用于控制服务器行为;用户定义变量以@开头(如@name=‘张三’),在会话中临时存储数据;局部变量在存储过程等内部声明使用(如DECLAREvar_nameINTDEFAULT0),作用域限于BEGIN...END块内。不同变量类型适用于配置管理、数据传递与程序逻辑场景。
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  • 冷漠man

    冷漠man

    2025-10-29 21:22:03
    mysql中binlog有什么作用
    binlog用于记录数据更改操作,支持数据恢复、主从复制、审计调试及基于时间点或位置的恢复;2.通过重放日志可回滚错误操作,结合备份减少数据丢失;3.主库将变更写入binlog,从库读取并执行实现数据同步,支撑高可用与读写分离;4.可用mysqlbinlog工具解析,按时间或位置精确恢复;5.不记录查询语句和用户信息,需配合其他日志用于审计;6.生产环境通常开启binlog并结合定期备份保障数据安全。
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  • 舞姬之光

    舞姬之光

    2025-10-29 21:39:02
    mysql存储中输出参数是什么
    输出参数(OUT参数)用于从存储过程返回结果值,通过OUT或INOUT定义,调用时传入变量,执行中赋值,结束后获取结果,支持多值返回。
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  • 舞姬之光

    舞姬之光

    2025-10-29 22:00:01
    mysql常见的优化类型
    MySQL优化需从SQL语句、索引、表结构和配置四方面入手:1.优化SQL写法,避免全表扫描;2.合理创建索引并遵循最左前缀原则;3.设计规范的表结构,选择合适数据类型;4.调整数据库参数以匹配硬件与业务需求,结合EXPLAIN分析与慢查询日志持续调优。
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  • 舞夢輝影

    舞夢輝影

    2025-10-29 22:03:01
    python中DataFrame的运算总结
    DataFrame支持算术运算(+、-、、/、*),自动按索引对齐,可通过add()等方法结合fill_value处理缺失值;2.比较运算返回布尔型数据,用于条件筛选,如df[‘A’]>5;3.统计运算包括sum、mean、std等,默认跳过NaN,支持axis参数与groupby结合;4.apply()可对行或列应用函数,map()用于元素级操作。掌握这些可提升数据处理效率,注意对齐与缺失值处理。
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  • 舞姬之光

    舞姬之光

    2025-10-29 22:27:02
    mysql垂直切分的优缺点
    垂直切分指按业务或访问模式将表拆分至不同数据库实例,优点包括提升查询性能、降低单库负载、增强可维护性与安全性、便于扩展;缺点有跨库事务复杂、关联查询困难、运维成本高、网络依赖强、数据一致性难保障,适用于模块清晰且耦合低的系统。
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