Python与MySQL：从基础操作到实战技巧的完整指南
Python操作MySQL凭借高效性能与成熟生态，广泛应用于Web开发、金融风控及物联网等领域。借助pymysql等库，开发者可快速实现数据库连接与增删改查操作，同时通过参数化查询、连接池及事务管理保障系统安全与稳定。本文详解环境搭建、实战技巧与性能优化，助你构建高并发应用。
SQL 判断是否“存在”？99% 的人还在写错！
在判断数据是否存在时，使用 `COUNT(*)` 会导致性能浪费，因为它会统计所有匹配记录，而我们只需知道是否存在即可。推荐使用 `EXISTS`，它在找到第一条匹配记录后立即返回，大幅提升查询效率。本文通过多个示例展示了 `EXISTS` 的用法，并对比了其与 `COUNT(*)` 的性能差异，帮助你写出更高效、优雅的 SQL 查询。
告别 Count Distinct 慢查询：StarRocks 高效去重全攻略
在大数据分析中，去重计算（如 Count Distinct）因高计算开销常成为性能瓶颈，尤其在高基数和高并发场景下更为明显。本文以 StarRocks 为分析平台，深入探讨多种去重优化策略，包括使用函数、数据类型转换（如 String 转 Int）、高效数据结构（如 Bitmap 和 HLL），以及物化视图的预计算方案。通过实际案例分析，对比不同方法在性能、精度和易用性方面的优劣，帮助用户在不同业务场景下选择最合适的优化手段。此外，文章还详细解析了如何结合 SQL 查询构建物化视图，以提升去重计算效率，并讨论了精确与近似去重的适用场景。最终目标是为复杂数据分析提供高效、灵活的解决方案。
了MyBatis的多个核心功能实现方式
本文介绍了MyBatis的多个核心功能实现方式，包括：如何获取生成的主键、实体类属性与表字段名不一致时的处理方法、多表查询的实现方式（使用`association`和`collection`标签）、延迟加载的支持情况、批量插入的实现方式及主键返回问题。内容实用，适合MyBatis开发者参考。
mysql理解
本文介绍了MySQL查询语句的书写顺序与执行顺序的区别，多表查询的实现方式，包括内连接、外连接的使用与差异，以及CHAR与VARCHAR字段类型的异同点，帮助开发者更好地理解和优化SQL查询。
了解关系型数据库
关系型数据库基于表结构，支持SQL查询，适合复杂关系和事务处理，如Oracle、MySQL；而非关系型数据库如Redis、MongoDB采用灵活模型，适用于高并发、大数据场景。关系型数据库维护成本低但扩展性差，非关系型数据库读写快、成本低但不支持事务。索引可提升查询速度，但占用空间影响更新效率。数据库索引多采用B+树，因其更适合范围查询、磁盘读写效率高且查询性能稳定。
mysql杂项
MySQL常用存储引擎包括InnoDB和MyISAM，InnoDB支持事务和行锁，适合高并发写入；MyISAM不支持事务，仅支持表锁，适合只读场景。InnoDB支持64TB存储，MyISAM支持256TB。索引结构主要包括B+树、Hash和跳表，用于优化查询性能，减少磁盘I/O。InnoDB使用聚簇索引，MyISAM使用非聚簇索引。联合索引需遵循最左前缀原则，否则可能导致索引失效。常见索引失效原因包括使用函数、隐式转换、模糊查询前缀使用“%”等。可通过EXPLAIN命令分析SQL执行情况。MySQL性能优化包括表结构设计、SQL优化、主从复制、读写分离及分库分表。
spring基础2
本文介绍了 MyBatis 动态 SQL 的执行原理及常用标签，AOP 的实现原理与应用场景，Spring 的三级缓存机制及其在解决循环依赖中的作用，以及事务传播行为及其使用场景，帮助理解 Java 开发中的核心概念与实现机制。
初识MP
本文介绍了 MyBatis-Plus 在复杂应用中的使用技巧，涵盖条件构造器（如 QueryWrapper、UpdateWrapper 及其 Lambda 表达式版本）、自定义 SQL 的优化方式，以及分页和多表查询的处理方法。重点比较了 LambdaQueryWrapper 与 QueryWrapper 的适用场景，推荐单表操作优先使用 Lambda 方式以提升类型安全性，而多表联查则更适合使用 QueryWrapper 的灵活性。同时，通过示例说明了如何结合 Wrapper 与自定义 SQL 来构建高效、可维护的数据库操作逻辑。