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MySQL

关于 《MySQL》 的文章共有 0 篇

阿轩的BUG
文章191
评论53
标签101
最新动态
阿轩
2024-09-30

勿以有限身 常供无尽愁

阿轩
2024-09-13

兴尽悲来 识盈虚之有数

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2024-09-05

没有比脚更长的路 没有比人更高的山

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2024-08-24

今日不知明日事 区区著甚劳神思

阿轩
2024-08-09

休言万事转头空 未转头时皆梦

最新评论
三笑
2024-08-16
emlog6.0.1可以升级支持吗?
pony
2024-07-08
这篇文章提供了一种新的人生规划方法——"人生设计",它借鉴了产品设计的理念,鼓励人们以创造性和探索性的方式思考和规划自己的生活。以下是对这篇文章的几个评价维度: 创新性:将产品设计的理念应用于人生规划是一个新颖的视角,为人们提供了一种跳出传统生活轨迹,探索个性化生活路径的方法。 实用性:文章不仅提出了理念,还详细介绍了具体的实施步骤,包括自我评估、制定计划、原型设计和实践选择等,具有很强的操作性。 启发性:通过强调好奇心、不断尝试、重新定义问题等心态,文章鼓励人们打破常规,勇于探索未知,这对于激发个人潜能和创造力具有积极作用。 适应性:"人生设计"理念适用于不同人生阶段和不同背景的人,无论是希望从头开始的人,还是已经取得一定成就但希望探索新方向的人,都可以从中获得启发。 情感共鸣:文章对许多人对传统生活轨迹的不满和对改变的渴望进行了深刻的洞察,能够引起读者的共鸣。 可持续性:人生设计强调的是一个持续迭代和试错的过程,这与现实生活的发展规律相吻合,有助于人们在不断变化的环境中做出适应性调整。 教育意义:作为一种人生规划方法,"人生设计"可以作为教育的一部分,帮助年轻人更早地学会自我探索和规划,为未来的生活和职业发展打下基础。 局限性:尽管"人生设计"提供了一种新的思考框架,但它可能需要个人具备一定的自我认知和反思能力,对于一些缺乏自我探索经验的人来说,可能需要额外的指导和支持。 总体来说,这篇文章提供了一种有价值的人生规划方法,对于那些渴望改变、寻求个性化生活的人来说,是一种有益的参考和指导。
墨点无痕
2023-12-16
走出认知圈,努力向外拓展,现在互联网如此发达,信息屏障依旧存在,甚至更大了大数据的推算只会让你固守在自己的圈子里
iuui
2023-08-31
我们学习了“人生设计”的理念和方法
阿轩
2023-07-21
尽量根据业务需求去评审 通常情况下App和小程序的处理方案差别还是比较大的 条件编译这些有时候处理不了 比如地图选择方案差别就很大 这些跟项目也有很大关系 需要看情况而定 最好是能一直在一个分支 不到万不得已最好不要这么做
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2023-06-30
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2023-05-22
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2021-12-04
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2021-03-16
🍪 傻傻分不清之 Cookie、Session、Token、JWT
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2023-02-01
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🤭 8种专坑同事的SQL写法,快来试试吧! SQL语句的执行顺序:1、LIMIT语句分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般DBA想到的办法是在type,name,create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。SELECT*FROMoperationWH
❓️ MySQL 如何优化慢查询?
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2023-01-26
1303
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❓️ MySQL 如何优化慢查询? 一、前言在日常开发中,我们往往会给表加各种索引,来提高MySQL的检索效率。但我们有时会遇到明明给字段加了索引,并没有走索引的Case。进而导致MySQL产生慢查询。严重场景下,甚至出现主从延迟、数据库拖垮的极端事故。本文梳理出索引失效的几种常见场景给大家参考。二、技术基础Explain命令使用只要
📝 138 张图带你 MySQL 入门
📝 138 张图带你 MySQL 入门
2022-02-24
1782
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实用干货 🌋
📝 138 张图带你 MySQL 入门 SQL基础使用MySQL是一种关系型数据库,说到关系,那么就离不开表与表之间的关系,而最能体现这种关系的其实就是我们接下来需要介绍的主角SQL,SQL的全称是StructureQueryLanguage,结构化的查询语言,它是一种针对表关联关系所设计的一门语言,也就是说,学好MySQL,SQL是基础
📈 一次SQL查询优化原理分析(900W+数据,从17s到300ms)
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2022-02-04
1662
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实用干货 🌋
📈 一次SQL查询优化原理分析(900W+数据,从17s到300ms) 有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16s938ms(execution:16s831ms,fetching:107ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347ms(execution:163ms,fetching:184ms)

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