Python变量与基础数据类型：整型、浮点型和字符串操作全解析
在Python编程中，变量和数据类型是构建程序的基础。本文介绍了三种基本数据类型：整型（int）、浮点型（float）和字符串（str），以及它们在变量中的使用方式和常见操作。通过理解变量的动态特性、数据类型的转换与运算规则，初学者可以更高效地编写清晰、简洁的Python代码，为后续学习打下坚实基础。
MySQL相关问题-2
MySQL索引包括主键索引、唯一索引和组合索引。主键索引唯一且非空，一个表仅有一个；唯一索引允许NULL值，可创建多个；组合索引需遵循左前缀原则，否则失效。回表查询是指通过非聚簇索引查到主键后再查询完整数据，适用于查询字段超出索引列和主键的情况。左前缀原则源于B+Tree结构，确保查询条件按复合索引列顺序使用，否则索引失效。
MySQL相关问题-1
MySQL支持多种数据引擎，如InnoDB（支持事务、行级锁、外键及聚簇索引）、MyISAM（查询快、仅支持表级锁及非聚簇索引）、Memory（数据存储于内存，适合临时数据）和Archive（高效压缩，适合归档数据）。不同引擎在事务、锁机制、索引类型及适用场景上存在差异。
MySQL相关问题
当SQL语句执行缓慢时，可通过Skywalking等工具定位慢SQL，再使用Explain分析执行计划。重点关注possible_keys、key、key_len、type和extra字段，判断索引使用情况及是否回表。可通过优化索引、使用覆盖索引等方式提升性能。此外，还可开启MySQL慢日志或使用Arthas、Prometheus等工具辅助定位问题。
常见八股
MySQL为何选择B+树作为索引结构？主要因其矮胖结构提升I/O效率，数据集中于叶子节点保证查询稳定性，且叶子节点有序支持高效范围查询。相较二叉树、红黑树、B树及哈希索引，B+树更适配磁盘存储并优化查询性能。对于深分页问题，可采用键集分页、延迟关联、限制分页深度或引入搜索引擎等方案提升效率。