WordPress文章推荐插件
这是一款功能强大的WordPress插件，支持在文章底部和侧边栏推荐最新、随机、相关文章及标签。主要特点包括：无需依赖文章标签即可实现相关文章推荐；支持全文索引搜索，提升搜索速度与准确性；可自定义侧边栏HTML模板和样式；兼容默认搜索功能替换，优化搜索体验。插件适合技术新手和进阶用户，提供免费技术支持，但默认列表样式如需改为图文样式需额外收费。注意：全文索引功能需MySQL 5.7及以上版本。
MySQL索引有哪些类型？
● 普通索引：最基本的索引，没有任何限制。
● 唯一索引：索引列的值必须唯一，但可以有空值。可以创建组合索引，则列值的组合必须唯一。
● 主键索引：是特殊的唯一索引，不可以有空值，且表中只存在一个该值。
● 组合索引：多列值组成一个索引，用于组合搜索，效率高于索引合并。
● 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。
数据库的行级锁与表锁？
表锁：
不会出现死锁，发生锁的冲突几率高，并发性低。 存储引擎在进行SQL数据读写请求前，会对涉及到的表进行加锁。 其中锁分为共享读锁和独占写锁：读锁会阻塞写，写锁会阻塞读和写。
行级锁：
会出现死锁，发生锁的冲突几率低，并发性高。 InnoDB引擎支持行锁，与Oracle不同，MySQL的行锁是通过索引加载的，也就是说，行锁是加在索引响应的行上的，要是对应的SQL语句没有走索引，则会全表扫描，行锁则无法实现，取而代之的是表锁，此时其它事务无法对当前表进行更新或插入操作。
行级锁注意事项：
行级锁必须有索引才能实现，否则会自动锁全表，那就不是行锁了。 两个事务不能锁同一个索引。 in
InnoDB与MyISAM实现索引方式的区别？
首先两者都是用的是B+树索引，但二者的实现方式不同。
对于主键索引，InnoDB中叶子节点保存了完整的数据记录，而MyISAM中索引文件与数据文件是分离的，叶子节点上的索引文件仅保存了数据记录的地址.
对于辅助索引，InnoDB中辅助索引会对主键进行存储，查找时，先通过辅助索引的B+树在叶子节点获取对应的主键，然后使用主键在主索引B+树上检索操作，最终得到行数据；MyISAM中要求主索引是唯一的，而辅助索引可以是重复的，主索引与辅助索引没有任何区别，因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址
什么是左前缀原则
在mysql建立联合索引时会遵循左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，组合索引的第一个字段必须出现在查询组句中，这个索引才会被用到 ;
例如 : create index index_age_name_sex on tb_user(age,name,sex);
上述SQL语句对 age,name和sex建一个组合索引index_age_name_sex,实际上这条语句相当于建立了(age) , (age,name) , (age,name,sex)三个索引 .
什么是聚簇索引及其优缺点？
聚簇索引并不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。
B+树索引分为聚簇索引和非聚簇索引，主键索引就是聚簇索引的一种，非聚簇索引有复合索引、前缀索引、唯一索引。
在innodb存储引擎中，表数据本身就是按B+树组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚簇索引的叶子节点成为数据页。
Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。
非聚簇索引又称为辅助索引，InnoDB访问数据需要两次查找，辅助索引叶子节点存储的不再是行
关系型与非关系型数据库的区别
关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库，所谓关系模型就是“一对一”、“一对多”、“对多对”等。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。非关系型数据库主要基于“非关系型模型”，其中非关系型模型有：列模型、键值对模型、文档类模型。比如redis属于键值对模型。 MongoDB属于文档模型
关系型数据库的优点：
● 易于维护：都是使用表结构，格式一致。
● 使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询。
● 复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
关系型数据库的缺点：
● 读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写。
● 固定的表结构，灵活
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致
2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中
这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中
1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性
我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 :
1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
什么情况下索引会失效 ?
MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度，编写合理化的SQL能够提高SQL的执行效率
1. 不要在列上使用函数和进行运算
2. 不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。
3. 尽量避免使用 != 或 not in或 <> 等否定操作符
4. 尽量避免使用 or 来连接条件
5. 多个单列索引并不是最佳选择，建立组合索引代替多个单列索引, 可以避免回表查询
6. 查询中的某个列有范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找
7. 索引不会包含有NULL值的列
8. 当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，隐式转换带来的影响就是可能导致索引